Внимателно с AI

Потенциалните купувачи на AI засега се въздържат от резки действия - много компании проучват, но доста по-малко внедряват, а широката общественост все още не е съвсем наясно със страхотните опции за прилагане на технологията. Тъй като AI е толкова скъп за изграждане и управление, анализаторите се чудят дали може да започне да печели пари преди разходите за разработка да излязат извън контрол.

ChatGPT навлиза бързо в света, до голяма степен благодарение на безплатната ограничена версия, която стартира през есента на 2022 г., като 100 милиона души са я използвали само през първите два месеца.

Проблемът е, че повечето не са се върнали. Извън „балоните“ на LinkedIn и конферентните зали повечето хора, които са го използвали – самите те малцинство – са го опитали веднъж, вероятно са се насладили на резултатите и след това са го поставили в графата с нови интересни неща. Институтът Ройтерс в Оксфорд съобщава в проучване, публикувано в края на май 2024 г., че една трета от респондентите в Америка са използвали технологията веднъж, но едва 7% – най-високият дял сред шестте изследвани държави – я използват ежедневно.

Гледката сред бизнесмените е много по-оптимистична, поне според проучването на SAS и Coleman Parkes Research сред 1600 лица на отговорни позиции, които казват, че използват генеративен AI. Тук Китай е световен лидер с 83%, които казват, че използват генеративен AI, което е много по-високо от средното за света от 54% и по-високо от относителните лидери Обединеното кралство (70%), САЩ (65%) и Австралия (63%). Въпреки това, във всички изследвани страни малцинство от фирмите са „внедрили напълно“ генеративни AI технологии. В това отношение САЩ водят с 24% от тези, които казват, че са внедрили технологията, като твърдят, че са го направили напълно.

Важно е обаче тези данни да се сравнят с релевантна информация по темата - само 9% от лидерите, отговорили на проучването казват, че са „изключително запознати“ с възприемането на технологията от тяхната организация и само 25% от тези, които твърдят, че имат „ напълно внедрени” AI технологии казват същото. Въпреки това 75% от организациите казват, че са заделили пари за инвестиране в технологията през следващата финансова година.

Вижда се значителна разлика между реалните употреби и желанието на света на бизнеса за употреби. Бенедикт Евънс от Accenture коментира миналото лято, „че е използвал „генеративен AI“ в работата си за проекти на клиенти за 300 милиона долара … но всъщност е изпълнил 300 проекта. Дори LLM (голям езиков модел) може да раздели 300 на 300 – това са много пилотни проекти, но не е внедряване.“

Въпреки че тази цифра е нараснала до над 750 милиона долара към май 2024 г., данните отразяват предпазлив, проучвателен етап както за бъдещите купувачи на AI, така и за продавачите на AI. От решаващо значение е фактът, че технологията все още е в процес на разработка и не е гарантирано, че работи.

„LLM изглеждат така, сякаш работи и изглежда че обобщава и изглеждат като продукт. Науката ги използва за чатботи и чатботът изглежда като продукт“, отбелязва Еванс. „Изглежда като продукт, но не е.“ В този смисъл доставчиците на AI услуги трябва да намерят трудния баланс между продажбата на технология, която е много скъпа за работа, като същевременно отправят непрекъснато голямото предупреждение, че тези продукти са непълни и често с недостатъци.

Идеята, че това е следващото голямо нещо, приложимо във всеки възможен случай е малко вероятно да намери широка подкрепа скоро. Към това се добавят и огромните енергийни изисквания, така че не става дума само за влагане на пари в технология, която тепърва ще намира желаеща и нетърпелива потребителска база. Доказателство, че нещо трябва да се промени идва с обявяването от OpenAI на нов „мини модел“, който намалява цената на AI с 60% в сравнение със стандартния модел.

В крайна сметка проблемите, които някои фенове на AI смятат, че изкуственият интелект ще реши – изменението на климата, спадовете в производителността на развитите икономики – изискват нещо повече от машините, отвъд съпоставянето на шаблони. „AI моделите са дигитални вавилонци, а не автоматизирани Айнщайни“, пише икономистът Феликс Мартин. „Те революционизират способността на компютрите да идентифицират полезни модели в огромни масиви от данни, но не са в състояние да развият причинно-следствените теории, необходими за нови научни открития.“

„Осемнадесет месеца след въвеждането на генеративния AI, в света не е намерено нито едно наистина трансформиращо – да не говорим за рентабилно – приложение“, казва Дарон Ацемоглу, професор в Института в MIT, пред инвестиционната банка Goldman Sachs в доклад, туширащ вълненията на (технологичните) инвеститори. Миналата година Amazon, Meta, Microsoft и Alphabet са похарчили общо 357 милиарда долара за научноизследователска и развойна дейност. Същевременно общите капиталови разходи, предназначени за AI през следващите пет години, вероятно ще достигнат 1 трилион долара. Инвестиционната банка пита: Какви постижения трябва да стоят срещу това?

Ацемоглу вярва, че само една четвърт от задачите, изложени на AI, ще бъдат автоматизирани по рентабилен начин през следващите 10 години, което екстраполира, че само 5% от настоящите задачи ще бъдат засегнати. Накратко, това не е достатъчно, за да стимулира огромен ръст в производителността.

В същата посока има и други играчи, както и други технологии, рекламирани като преобразуващи, които са склонни да решават проблеми на по-ниска цена от съществуващите AI решения. Междувременно AI изисква скъпа и ограничена инфраструктура (направена само от шепа компании), за да работи. Също така е малко вероятно пазарът да стане значително по-конкурентен по начин, който да намали разходите за AI услуги.

Както посочва FT обаче, инвестиционните съвети на Goldman Sachs към клиентите са доста по-резки: компаниите, предоставящи инфраструктурата (показателни са скорошните резултати на Nvidia) вероятно ще продължат да растат, поне в близко бъдеще. Проблемът е за производителите на софтуер, които трябва да превърнат AI в продукти, които хората ще искат да купят. Пита се дали последните мога да направят достатъчно пари от операции с AI преди да отмине големия възторг и да започне да се плаща цената на амортизацията и остаряването.