Autor Justin Murray Mises Institute’i kaudu,
Alates 2022. aasta algusest on tehnoloogiatööstuse ja laiema avalikkuse võhikute seas suur sumin olnud “tehisintellekt”. Kuigi kontseptsioon pole uus – AI on olnud termin, mida kasutatakse arvutite mängude kirjeldamiseks vähemalt alates 1980. aastatest -, on see taas kord avalikkuse kujutlusvõimet köitnud.
Enne toote liha sattumist on vajalik lühike krunt. Tehisintellektist rääkides on oluline mõista, mida mõeldakse. Tehisintellekti võib jagada seitsmesse suurde kategooriasse. Enamik neist seitsmest on parimal juhul hüpoteetilised ja neid pole olemas. AI tüüp, mis kõiki huvitab, kuulub piiratud mäluga AI kategooriasse. Siin asuvad suured keelemudelid (LLM). Kuna see pole üksikasjade paber, mõelge LLM-idest kui keerukatest statistilistest äraarvamismasinatest. Sisestate lause ja see väljastab laaditud treeningandmete põhjal midagi, mis statistiliselt joondub teie taotletuga.
Selle tehnoloogia põhjal võivad LLM-id anda (vähemalt pinnal) muljetavaldavaid tulemusi. Näiteks küsige ChatGPT 4.0-lt (uusim versioon kirjutamise ajal) järgmist loogikamõistatust:
See on pidu: {}
See on hüppeuba: B
Hüppav uba tahab peole minna.
See väljastab mõne sõnaga hõngu{B}. Muljetavaldav, eks? See võib teha sama asja, olenemata sellest, milliseid kahte tegelast te peol kasutate ja mis tahes tegelast soovite peole minna. Seda on kasutatud tehisintellekti jõu demonstreerimiseks.
Tehke siiski järgmist:
See on pidu: B
See on hüppeuba: {}
Hüppav uba tahab peole minna.
Kui ma seda küsisin, ootasin, et süsteem annaks mulle vähemalt sarnase vastuse nagu eespool, kuid sain kaks vastust: B{} ja {}B. See ei ole õige vastus, kuna loogikamõistatus on lahendamatu, vähemalt arvutite toimimise osas. Õige vastus inimesele oleks I{}3.
Kapoti all toimuva mõistmiseks on siin järgmine näide:
Dis be ah pahtah: []
Messa tahab boogie woogie: M
Meesa be da boom chicka boom.
Sellel rumalal Jar Jar Binksi sõnastatud väitel, kui see antakse inimesele, pole mõtet, kuna need kolm väidet pole omavahel seotud ja loogikamõistatust pole olemas. Ometi käis GPT4 ettepanekud läbi ja ütles, et ma olen nüüd pidu. Seda seetõttu, et kogu oma keerukuse tõttu on süsteem endiselt algoritmiliselt juhitud. See näeb fraasi, vaatab oma andmebaasi, näeb, mida tonn inimesi varem sarnase fraasiga tippis (kuna OpenAI palus tonni inimesi proovida) ja pumpab välja sama vormingu. See on sarnane tulemus, mida esimese aasta programmeerimistudeng võiks anda.
Peamised piirangud
Ülaltoodud rumal näide tõestab, et tehisintellekti tööstuse ruumis on tohutud piirangud. See töötab suurepäraselt, kui küsite sellelt midagi lihtsat ja prognoositavat, samas kui see laguneb, kui küsite midagi ainult veidi keerukamat, näiteks proovite saada pildigeneraatorit, mis annaks teile lihtsast neljalauselisest lõigust soovitud pildi. Nagu tööstus tunnistab, on edusammude tegemise ajal vaja teha palju tööd.
Probleem? Kogu tehisintellekti eksperiment on naeruväärselt kallis ja kulud kiirenevad palju rohkem kui kasulikkuse edusammud. OpenAI – praegune LLM-ide liider – kaotab sel aastal 5 miljardit dollarit, mis moodustab poole kogu kapitaliinvesteeringust. Kahjum laieneb ainult siis, kui ettevõte registreerub rohkem kliente ja seda paremaks nende mudel muutub.
Üllatavalt vähe on elujõulisi rakendusi, mille jaoks seda tehnoloogiat saaks kasutada. Katsed seda tehnoloogiat sisuliselt rakendada on andnud tugeva tagasilöögi. Air Canada AI abistas klienditeenindust ja andis ära soodushinnaga lennupiletid. Kanada kohus teatas, et ettevõte vastutab kõige eest, mida tehisintellekti assistent kliendile pakub. Õigusvaldkonna ametitel on – tükkhaaval – keelatud kasutada tehisintellekti kohtuasjades kogu USA-s pärast rida kõrgetasemelisi sündmusi, kus tehisintellekti programmid fabritseerivad dokumente. Suuremad meeleavaldused avastati hiljem tugevalt võltsitud. Google’i uus tehisintellekti kokkuvõte otsingulehe ülaosas võtab umbes 10 korda rohkem energiat kui otsing ise ja selle lõppkasutaja kasulikkus on nullilähedane. Tehisintellekti ruumi tulud on peaaegu eranditult koondunud riistvarasse, kusjuures lõppkasutaja raha on vähe silmapiiril. Selle kõige käitamiseks on vaja ka šokeerivat energiavajadust.
Asja teeb hullemaks see, et edasine areng muutub tõenäoliselt ainult kallimaks, mitte odavamaks. Riistvaratööstus on oma arengupotentsiaali lõpus. Protsessorite disaineritel sai taktsageduse hoob otsa ligi kaks aastakümmet tagasi, samas kui ühe keerme jõudlus saavutas haripunkti 2015. aastal. Protsessori disain on enamasti jõudnud loogika tuumade arvu suurendamiseni kahanevate transistorite kaudu. Kuigi see konkreetne hoob peaks sel aastal ammenduma, kui 2nm protsess võrku jõuab. See tähendab, et alates juba sellest aastast ei saa tehisintellekt kulude lõhe kaotamiseks loota riistvara tõhususe kasvule, kuna oleme juba maksimaalse teoreetilise piiri lähedal, ilma et protsessorite tööd radikaalselt ümber kujundataks. Uued kliendid vajavad uut võimsust, nii et iga kord, kui mõni teine ettevõte sisse logib, tõusevad kulud, muutes küsitavaks, kas kunagi on mahu käänupunkt.
Nende paljastustega vähendaks ettevaatlik ärimees oma kahjumit tehisintellekti ruumis. Tehnoloogia kiiresti kasvavad kulud koos küsitava kasulikkusega muudavad selle suureks raha kaotavaks ettevõtteks.
Kuid tehisintellekti investeeringud on ainult laienenud. Mis toimub?
Suur tehnoloogia lihtne raha
See, mida me näeme, on pika lihtsa raha ajastu märkimisväärne tagasilöök, mis vaatamata ametlikele Fedi intressimäärade tõusudele on endiselt käimas. Just tehnoloogiatööstus on olnud lihtsa raha fenomenist suur kasusaaja. Lihtne raha on kestnud nii kaua, et selle ümber ehitatakse ja kujundatakse terveid tööstusharusid, eriti tehnoloogiat. Nii jätkavad toidu kohaletoimetamise rakendused, mis pole kunagi kasumit postitanud ja on graafikus, et kaotada pilkupüüdev 20 miljardit dollarit just 2024. aastal. Tehnoloogiatööstus kuhjab miljardeid, et investeerida küsitavatesse äriplaanidesse lihtsalt sellepärast, et sellel on kuskil taustal tarkvara spoon.
Näen tehisintellekti buumis palju samu mustreid, mida nägin aastaid tagasi WeWorki fiaskoga. Mõlemad püüavad lahendada argiseid lahendusi. Kumbki neist ei sobi hästi kliendibaasiga. Mõlemad, hoolimata sellest, et nad on formaalselt kapitalipõhised, alluvad suuresti muutuvkuludele, mida ei saa hõlpsasti lahti keerata. Mõlemad rakendavad täiendavat kulukihti, et teha vähe rohkem kui täpselt sama asi, mida varem tehtud.
Sellest hoolimata on sellised ettevõtted nagu Google ja Microsoft valmis projekti valama tohutul hulgal ressursse. Peamine põhjus on see, et nende jaoks on ressursid suhteliselt tühised. Suurtel tehnoloogiaettevõtetel, mis on loputatud aastakümnete pikkuse odava rahaga, on käepärast piisavalt sularaha, et osta kogu ülemaailmne tehisintellektitööstus. 5 miljardi dollari suurune kahjum on tilk ämbrisse sellise ettevõtte jaoks nagu Microsoft. Hirm ilma jääda on suurem kui mõne dollari maksumus sõjarindel.
Kuid lihtsal rahal on oma piirid. Hinnangute kohaselt on 2025. aasta investeering 200 miljardit dollarit, mis – isegi selliste žonglööride jaoks nagu Alphabet – ei ole suur muutus. Isegi see kahvatub võrreldes mõne naeruväärsema hinnanguga, nagu ülemaailmsed tehisintellekti tulud, mis ulatuvad 2032. aastaks 1,3 triljoni dollarini. Tänane lihtne raha ei hooli sellest, kust see tulu peaks ilmnema. Lihtne raha annab aga välja, kui tegelikkus saabub ja tulud ei ilmu. Kui palju on turg valmis tehisintellekti tegevuse eest maksma? Hiljutine AI-telefonide laine pole näiteks nutitelefonide pikaajalist langust just peatanud.
Mingil hetkel hakkavad investorid küsima, miks need suured tehnoloogiafirmad puhuvad tupikprojektidele hiiglaslikke rahahunnikuid ega anna seda dividendidena tagasi. Kaotusi ei saa lõputult kanda.
Suur erinevus praeguses lihtsa raha laines on see, kes tunneb valu, kui büst juhtub, ei ole tavalised kahtlusalused. Suured mängijad, nagu Microsoft ja Nvidia, on endiselt olemas, kuid nad näitavad väiksemat kasumit, kui tehisintellekti hüpe sureb. Nad röövisid kerge raha, kulutasid selle prestiižiprojektile ega seisa silmitsi ebaõnnestumise tagajärgedega. Tõenäoliselt ei toimu suurejoonelist ettevõtte kokkuvarisemist, nagu nägime 2009. aasta ajastul, kuid see, mida me näeme, on märkimisväärsed koondamised varem mainekas tehnoloogiaruumis ja büst risustab maastikku väikeste idufirmadega. Tegelikult on koondamised juba alanud.
Muidugi võin ma selles osas alati eksida. Võib-olla on tehisintellekt tõesti seaduslik ja järgmise viie aasta jooksul on tehisintellekti toodete ja teenuste tagaajamiseks 1,3 triljonit dollarit tarbijadollareid. Võib-olla õnnestub tehisintellekt seal, kus 3D-telerid, kojukande söögikomplektid ja AR-prillid on ebaõnnestunud.
Ma ei ole siiski kohutavalt optimistlik. Tehnoloogiatööstus on keset lihtsa rahaga toidetud pidu. Minu tõend? Viimane tõeliselt suur tükk murrangulist tehnoloogiat, mida maailm koges – iPhone – sai 17-aastaseks mitte nii kaua aega tagasi. Tehnoloogiatööstus on sellest ajast peale seda järgmist häirivat toodet taga ajanud ja pole midagi välja toonud. Ilma lihtsa rahata ei oleks ta suutnud seda nii kaua üleval hoida.
