Мы в вилке на дороге для развития ИИ

В 2014 году Google объявил о своемПриобретение DeepMind на 500 миллионов долларов СШАлондонский стартап ИИ в рамках постоянных усилий по инвестированию в тогдашний рынок машинного обучения тогдашнего инципиента, вызванную постоянно растущей доступностью мощного вычисления, продиктованного законом Мура. Всего через год, в 2015 году совместное партнерство между некоторыми из самых громких инвесторов в Силиконовой долине, включая Питер Тиль и Элон Маск, продюсировал Openai, молодой лаборатории искусственного интеллекта, который в конечном итоге будет в конечном итогепартнер с Microsoft в 2019 годуи ввести чат-ботов на основе LLM для широкой публики. Наконец, Amazon, после нескольких долгих лет, избегая так называемой гонки ИИ между различными технологиями, решилсформировать стратегический альянсС помощью компании по развитию искусственного интеллекта и лаборатории исследований по этике искусственного интеллекта Антропическая лаборатория с помощью инвестиций в 4 миллиарда долларов и рассчитывать партнерство.

В течение первых нескольких лет сосуществования лабораторий на рынке технологий их усилия по конкуренции были ограничены редкой публикацией исследовательских работ и ограниченной попыткой коммерциализации продуктов искусственного интеллекта. Этот период случайных исследований, где компании по искусственному искусству все еще считались долгосрочными инвестициями, производящими исследования, наряду с университетами и медленно продвигая область машинного обучения, быстро и решительно разбился быстрым ростом популярности Openai благодаря вирусному распространению CHATGPT через Интернет в конце 2019 года. Помимо следовал сложный период силовых переводов, сдвигающих приоритетов, утилизации, более мощных, более мощных, наиболее модельных, наиболее модельных, наиболее важных, наиболее важных, и, по сравнению с тем, что наиболее модели, в наиболее модели, что является более мощным. Поскольку достижения становятся быстрее и быстрее, мы находимся в смене статуса для продолжающейся гонки ИИ - что сейчас происходит более важно, чем когда -либо. В этой статье мы стремимся объяснить и исследовать природу и последствия «ключевого момента» расы ИИ.

Подготовка основы

Чтобы начать свой анализ, я хотел бы отметить, что существует гораздо более трех компаний искусственного интеллекта: будь то другие программы развития искусственного интеллекта, такие как XAI или стартапы, применяющие ИИ в определенную область, в индустрии искусственного интеллекта существует бесконечное количество успешных, но сравнительно мелких игроков. Чтобы понять, почему я сбрасываю их на скидку, рассмотрим определение «победы» гонки ИИ - создавать AGI перед другими компаниями, чтобы она могла воспроизвести себя с достаточно более высокой скоростью, чем усилия конкурентов для продвижения своей технологии. Я решил включить три крупнейших и наиболее хорошо оборудованных компаниях ИИ-Google Deepmind, Anpropic и Openai-потому что я считаю, что у них есть самый высокий шанс остаться на или вблизи самых современных ИИ в ближайшем будущем из-за их таланта и ресурсов (подробнее об этом позже). Что касается небольших компаний, они, несомненно, будут приобретены или впадают из благосклонности, поскольку ИИ становится более агентским, обобщенным и хорошо разбирающимся в конкретных приложениях, на которые основывались многие небольшие компании.

Фактически, в течение года или двух, Openai доминировал в индустрии ИИ, выпустив новые итерации Chatgpt, каждый из которых обещал большие возможности как для мирян, так и для профессионалов, что дает OpenAI огромное преимущество, поскольку он накопил большую базу потребителей, а также больше инвестиций для своего профессионального филиала. Интересно, что Google, технологическая компания с очень стабильной системой Cloud Compute и огромными количествами финансовых и человеческих капитальных ресурсов, не вводила чат -бот, чтобы оспаривать CHATGPT до 2023 года, почти через год после пиковой популярности платформы. Google Bard был предназначен для того, чтобы бросить вызов конкурентной модели Openai, но по многим причинам не потерпел неудачу. Прежде всего, Google все еще оказался от критического недостатка вспособчто он произвел продукты ИИ. В то время как, как упоминалось ранее, многие компании по искусственному искусству приоритет приоритетным исследованиям, два подразделения Google по изучению искусственного интеллекта (Google Brain и Google DeepMind) четко работали над многими проектами, которыене сделалиметь определенный трубопровод от исследований и разработок до коммерциализации. Команда CHATGPT, с другой стороны, уже имела надежную структуру для того, чтобы продвигать новые, более способные модели для пользователей в тот момент, когда они были выпущены. Поэтому не является преувеличением сказать, что, хотя разделения Google создали новаторские исследования (Google Brain был ответственен за разработку архитектуры Transformer AI, основание LLM, таких как CHATGPT; Google DeepMind в конечном итоге выиграл Нобелевскую приз за исследования в области усиления обучения для развития белковых складываний, используя Alphazero RL), в Google Plicies, которые будут реализовать, что для реализации Google Plic Чтобы извлечь выгоду из этих открытий. Кроме того, разрыв между ведущими исследовательскими группами компании AI означал, что вычислительные и человеческие усилия должны быть распределены по многим различным проектам, в то время как OpenAI, хотя он все еще поддерживал другие услуги, такие как Dall-E и Codex в то время, вложил большинство своих ресурсов на свой флагманский продукт, доказывая необходимость и эффективность на все это.

Бездействие Google не меняет того факта, что это одна из самых мощных технологических компаний в мире. Очевидно, встревоженные быстрым успехом Openai (и, вероятно, тем фактом, что Microsoft стоит за новым стартапом ИИ), Google внес несколько изменений для оптимизации производственных процессов. Чтобы рассмотреть два пункта, обсуждаемые выше, Google официальнообъединили команды Google Brain и Google DeepMindв единое подразделение под названием DeepMind в марте 2023 года, что привело кОбширные реформыи быстрое расширение и конгломерация лучших талантов подразделения в ныне унифицированную команду Барда. Также важно знать, что эти действия были не полностью из -за обретенного желания Google конкурировать с OpenAI на рынке чат -ботов, но также в результате общего увеличения распространенности идеиобщее использованиеLLM. Принимая во внимание, что предыдущие модели (такие как BERT или стабильная диффузия) были довольно специализированными (в частности, NLP и генерация изображений), рост мультимодальности, а также введение парадигмы MOE (смеси экспертов), вероятно, помогло убедить Google в том, что он бросил идею пяти отдельных моделей, которые могли бы сделать пять вещей в пользу идеи одной мощной модели, которая все еще может делать эти пять вещей.

В отличие от Google, Openai всегда публично поддерживал свое видение построения первой в мире модели AGI. Как говорится, «с большой силой приходит большая ответственность». Создание AGI постепенно превратилось из высокой цели в шторм выравнивания и проблем безопасности. Чтобы частично исправить огромные опасности безудержного развития ИИ, Openai установилИсследовательская группа по надзоруПолем Идея была проста: поскольку у людей практически не было никаких шансов на расшифровку лабиринтных работ сверхчеловеческого искусственного интеллекта, только другой, менее мощный, ИИ сможет наблюдать за его более продвинутым аналогом. Единственная инициатива команды команды супериенсии состояла в том, чтобы разработать системы, которые обеспечивают выравнивание безопасности ИИ, но программа не длилась. Предыдущие годы привели к некоторой степени эрозии в трасте, разделенном между исследователями Openai и верхней латуней очень коммерческой организации, что привело к различной степени разрыва в компании. После печально известного переворота давнего генерального директора Openai Сэм Альтман и нестабильные внутренние конфликты в отношении использования ресурсов, команда суперопоречениярасформированВ марте 2024 года из -за разногласий по поводу темпа, в котором OpenAI производил модели.

Это был не единственный пример того, как конфликт в Openai привел многих исследователей лаборатории. Хотя ACME разногласий в результате обсуждений по сравнению с выравниванием произошел вблизи громкой массовой отставки команды SuperGenment в 2024 году, многие из основных представлений о тщательном развертывании и коммерциализации передовых моделей ИИ уже начали населять компанию. В 2021 году, в тот момент, когда Openai внезапно увеличил коммерциализацию CHATGPT-3 через серию быстро развивающихся релизов, несколько ведущих исследователей (включая Даниэля Амодея, бывшего вице-президента по исследованиям на Openai), оставленные в знак протеста, в знак протеста, в знак протеста,Формирование лаборатории Rogue AI АнтропикаНаряду с исследователями из Google Brain. Первоначально задуманный как исследовательская лаборатория, подчеркивающая важность мер безопасности ИИ, особенно выравнивания, в современном развитии ИИ, Антропик заметно достиг этой цели, в настоящее время считается давним чемпионом по этике ИИ в разгар шлюха пришлетых съемников ИИ.

Начало специализации

В начале мая было представлено шкваПовышение специализацииВ климате развития ИИ. Как упоминалось ранее, общепринятой тенденцией было создание LLM общего использования, который мог бы выполнять много задач одновременно. По мере того, как возможности такого LLM увеличились, рассуждения пошли, оно теоретически приближается к лицевой стороне, которой многие мечтали достичь. Мой контраргумент: это называется сингулярностью по какой -то причине. Такое достижение, как буквальное создание искусственного общего интеллекта, скорее всего, не придет в результате эволюции текущих трансформатора, в которых отсутствует многие «строительные блоки» человеческого интеллекта (подумайте: кинестез, скрытая и очевидная память). Вместо этого я считаю, что эта особость может возникнуть в результате человеческих исследований, ускоренных агентскими инструментами ИИ, такими как Alphaevolve, хотя эта тема должна тщательно обсуждаться в будущей статье.

Однако, поскольку этот давний статус-кво развития ИИ разыгрывался, стало очевидно, что существует тотальная гонка ИИ, чтобы поддерживать место № 1 в рейтинге LLM, начинает становиться несостоятельной для любого, кроме Google, участника большой тройки с самым большим количеством талантов, самой сложной сетью Compute Center и наиболее количество данных. The tech giant, long grown past its days of Google Bard, now boasts the state-of-the-art in general multimodal LLMs with Gemini-2.5, an iteration intended for release at the 2025 Google I/O conference along with a series of impressive models, including the new SoTA few-shot video generator (veo3) and real-time pattern-of-speech-preserving video translation tools, both of which will probably become built-in with Gemini’sИнструментальный обзорПолем Фактически, вскоре после начала испытания пользовательского тестирования Gemini-2,5, Openai объявилСделка с 6,5 миллиарда долларовЧтобы приобрести аппаратный стартап ИИ, работая вместе с бывшими дизайнерами Apple, чтобы (якобы) революционизируют традиционные приборы посредством создания и производства нового «аппаратного обеспечения AI». Обсуждается, означает ли этот шаг стратегические инвестиции OpenAI в то, что они видят в качестве потенциального рынка или общего сдвига статуса от его внимания к разработке LLM в свете нового превосходства Google в этой области. Я хотел бы утверждать, что это скорее запасная часть, на случай, если гонка ИИ станет неустойчивой для Openai в краткосрочной перспективе; В этом случае они, вероятно, могли бы в настоящее время сотрудничать с доминирующей компанией по искусственному искусству в настоящее время, чтобы извлечь выгоду из уже стабильной структуры для оборудования для искусственного интеллекта, будь то умные приборы или автономные роботы.

У Google есть ресурсы для реализации побочных проектов, а также поддержание своего оживленного лидерства в гонке ИИ, и Openai недавно открыл для себя путь, чтобы пойти вниз, если захочет. В отличие от этих двух, Anpropic зарекомендовал себя с оптимизацией Claude, его LLM для кодирования, недавно выпустив новый SOTA с Claude Opus 4, хотя его лидерство в тесте на сравнительном этапе скромно. Кроме того, Anpropic является крупнейшей в мире организацией по исследованию этики искусственных технологий, поддерживающей подразделения, изучающие безопасность ИИ, а также социальные воздействия новых технологий. В соответствии с этой характеристикой, он изображает свою миссию как «победу в гонке ИИ, не теряя [своей] души», несколько смелый слоган, который противодействует Google и Openai за то, что он склонялся к множеству предполагаемых конфиденциальности данных и нарушений трудовых прав, двух огромных предостережений для развития ИИ, которые до сих пор не исчезли компании от неразделимости в гипоте гонки.

В некотором смысле, эти специализации в целях развития искусственного интеллекта будут означать, что в ближайшем будущем ведущие компании ИИ перестанут быть прямыми конкурентами друг друга, поскольку естественные эффекты дифференциации продукта. Можно утверждать, что, если антропический будет сосредоточен на моделях агентского кодирования, и Google, чат -боты, то поиск AGI может быть теоретически выдвинуто так же избыточное использование ресурсов. Тем не менее, я утверждаю, что специализация на самом деле будет невозможной для более широкой эволюции ИИ в будущем по нескольким причинам:

• Конкуренция порождает инновации. Несмотря на то, что дополнительные ресурсы не потребляются одной компанией в разработке, отсутствие стимула для инноваций будет препятствовать достижениям, несмотря на этот факт. Если Google уже провел чрезвычайно стабильную монополию, у него не было бы стимула тратить миллиарды на дополнительные НИОКР на обновление продукта, который уже пользуется высоким спросом.

• Компании не делятся всеми открытиями. Предполагая, что все компании фактически инвестируют в дальнейшее развитие, несмотря на возникновение специализации, как упоминалось выше, компании ИИ исторически неохотно делятся спецификой модели (даже лоббируя против предлагаемого государственного законодательства для 3 -й партийной проверки информации о проприетарной модели), которая практически отрицает любую потенциальную выгоду от «вы делаете это, я делаю эту» модель развития AI. Настоящий ИИ с открытым исходным кодом по-прежнему все еще идеален.

• Существует тяжелое перекрытие в специализированных моделях. Например, по мере того, как модели генерации видео становятся все более и более запутанными, они требуют более сложных моделей трансформаторов, обученных с использованием обширных данных, включая разбивку текстовых подсказок и неотъемлемые рассуждения, подобные тем, которые встречаются в традиционных LLMS (например, хорошо обученный видео-генератор будет по-своему, предполагает, что «лодка древесной доски» будет ссылаться на лодку, сделанную из деревянных досок, а не на съемках по имени, ссыпанный на судо).

  Эта статья представлена ​​вам нашим искусственным интеллектом, основанной на студентах и ​​студенческой организации по этике ИИ, стремящейся диверсифицировать перспективы в ИИ помимо того, что обычно обсуждается в современных СМИ. Если вам понравилась эта статья, ознакомьтесь с нашими ежемесячными публикациями и эксклюзивными статьями вhttps://www.our-ai.org/ai-nexus/read!

…Последствия

Вернуться к вопросу:Почему появление специализации в продуктах ИИ является ключевым моментом для разработки ИИ?Ответ, на мой взгляд, заключается в том, что этот момент может изменить ландшафт развития ИИ, непосредственно решив, что они будут делать в ближайшем будущем. Это включает в себя сценарии, о которых я могу только предположить, из -за нехватки моих связей в Силиконовой долине, но имело все отношение со стандартной теорией игр. Давайте предположим, что гипотетически, что Google и Anpropic оба выпадают из расы ИИ, отказавшись от разработки их соответствующих моделей ИИ, Близнецов и Антрии. Хотя конкурентыможетВстаньте, чтобы занять их место, маловероятно, что они смогут превзойти Openai, что почти наверняка станет огромной монополией в одночасье, сосчивая талант двух других компаний почти мгновенно. Сделайте то же самое для двух других компаний, и появляется шаблон:Если двое упадут, оставшаяся компания станет доминирующей самостоятельно.Однако, когда вы применяете этот сценарий к компании ИИ в меньшей масштабе (скажем, Мистраль или Мета), вы можете сделать вывод, что для этой компании гораздо менее вероятно стать сверхдержавой ИИ, поскольку она будет более восприимчивой к нарушениям на рынке.

Почему именно это так? Как упоминалось ранее, поиск AGI отличается от других эволюций в разработке продуктов, поскольку это первый случай (который я знаю), в котором продукт -прототип может непосредственно помочь в разработке последней версии. Этот факт, несомненно, станет более распространенным в будущем наряду с ростом агентского искусственного интеллекта, но мы можем получить важный пример от модели Google Alphaevolve, модели рассуждений и кодирования, которая удалось увеличить способность DeepMind к производству и обучению ИИпроектированиеЛучшая структура распределения нагрузки для вычислительных центров Google, повышающая общую производительность примерно на 1% (это может быть не так уж много, но важно, если учесть, что каждый из вычислительных центров Google обрабатывает данные по триллионам байтов). Предполагая, что эта тенденция продолжается (то есть в лучших компаниях ИИ продолжает делать ИИ, способный помогать оптимизировать дальнейшее развитие), компании ИИ с наиболее продвинутыми технологиями в конечном итоге станут экспоненциальным моделью роста, в которой модели лучших в области ИИ помогут построить больше инноваций, в свою очередь, стимулируя более быстрое и более быстрое развитие ИИ, когда этот процесс повторяется. В отличие от этого, небольшие компании, которые еще не достигли возможности масштабирования этого типа самостоятельного создания ИИ, должны будут расти гораздо медленнее, где они с большей вероятностью будут охвачены другой компанией, учитывая правильные условия.

Учитывая все эти факторы, маловероятно, что любой из триумвирата развития ИИ остановится в его треках в ближайшее время - все три глубоко погрузились в слои и слои венчурного капитала, рекламы бренда и, что самое важное, социальные ожидания. Будем надеяться, что сотни миллиардов финансирования вливаются в эти огромные усилия, будем надеяться, что из них будет что -то хорошее.