Az AI téli álma: A hype, a csalódás és a helyreállítás ciklusa
A mesterséges intelligencia (AI) világában a „téli álom” kifejezés egy olyan időszakot jelöl, amikor a finanszírozás jelentős csökkentése következik be az AI kutatás és fejlesztés terén. Ebből a szempontból a legutóbbi generatív AI rendszerek, mint például az OpenAI GPT-4o és a Google AI-alapú áttekintések, csalódást keltettek a befektetők körében.
A Search Engine Land beszámolója szerint a múltban a mesterséges intelligencia téli álmai gyakran következtek be a felhajtás és a csalódás ciklusai után. Az első ilyen időszak a 1970-es években kezdődött, amikor az ambiciózus fordító és beszédfelismerő projektek eredményei nem feleltek meg az elvárásoknak. A számítástechnikai teljesítmény hiánya és a számítógépek képességeivel kapcsolatos irreális elvárások miatt a finanszírozás befagyott.
A 80-as években az expert rendszerek ígéretesek voltak, de a második AI tél akkor következett be, amikor ezek a rendszerek nem tudtak megbirkózni a váratlan bemenetekkel. A LISP gépek hanyatlása és Japán Ötödik Generációs projektjeinek kudarca tovább növelte a lassulást. Sok kutató a mesterséges intelligenciától távolodott el, inkább informatikának vagy gépi tanulásnak nevezve a munkájukat, hogy elkerüljék a negatív felhangokat.
A mesterséges intelligencia az 1990-es években lassan, de biztosan átvészelte a tél időszakát, de a gyakorlatban többnyire nem volt életképes. Bár az IBM Watson forradalmasítani akarta az emberi betegségek kezelését, a valós orvosi gyakorlatban való alkalmazása mindenütt kihívásokkal nézett szembe. Az AI gép nem volt képes értelmezni az orvosi feljegyzéseket, és nem tudta figyelembe venni a helyi populáció igényeit. Más szavakkal, az AI egy olyan érzékeny helyzetben lelepleződött, amely finom megközelítést igényelt.
Az AI kutatás és finanszírozás újra fellendült a 2000-es évek elején a gépi tanulás és a nagyméretű adatok fejlődésével. Azonban az AI hírneve, amelyet a múltbeli kudarcok megfertőztek, sokakat arra ösztönzött, hogy átnevezzék az AI technológiákat. Olyan kifejezések, mint a blokklánc, az önálló járművek és a hangvezérlésű eszközök vonzották a befektetők figyelmét, de a legtöbb ezek közül eltűnt, amikor nem teljesítették a felfújt elvárásokat.
Minden AI tél egy ismerős szekvenciát követ: az elvárások hype-ot generálnak, amelyet a technológiai és pénzügyi csalódások követnek. Az AI kutatók visszavonulnak a területről, és olyan projektekre összpontosítanak, amelyek nem támogatják a hosszú távú kutatást, hanem a rövid távú erőfeszítéseket részesítik előnyben, így mindenki újraértékeli az AI potenciálját. Ez nemcsak a technológiára gyakorol kedvezőtlen hatást, hanem a munkaerőre is, amelynek tehetsége végül a technológia fenntarthatatlanságát jelzi. Számos életet megváltoztató projekt is elhagyásra kerül.
Azonban ezek az időszakok értékes tanulságokat adnak. Emlékeztetnek minket arra, hogy reálisan kell megközelítenünk az AI képességeit, a fundamentális kutatásra kell összpontosítanunk, és átláthatóan kell kommunikálnunk a befektetőkkel és a nyilvánossággal.
Jelenleg a 2023-as robbanásszerű fejlődés után az AI fejlődésének üteme látszólag lelassult; a generatív AI-ban elért áttörések egyre ritkábbak. A befektetők kevésbé említik az AI-t, és a cégek küzdenek azzal, hogy megvalósítsák a produktivitás növekedését, amelyet az olyan eszközök, mint a ChatGPT, kezdetben ígértek.
A generatív AI modellek használatát korlátozza a nehézségek, mint például a hallucinációk jelenléte és a valódi megértés hiánya. Emellett, amikor a valós alkalmazásokról van szó, az AI által generált tartalom terjedése és a számadatok felhasználásával kapcsolatos számos problémás aspektus is lassíthatja a fejlődést.
Azonban lehet, hogy elkerülhetjük a teljes AI telet. Az open-source modellek gyorsan felzárkóznak a zárt alternatívákhoz, és a cégek különböző alkalmazások bevezetésére térnek át az iparágakban. A pénzügyi befektetések sem álltak le, különösen a Perplexity esetében, ahol egy rést találtak a keresési térben, annak ellenére, hogy a cég állításai iránt általános szkepticizmus volt.
Az AI jövője és a vállalatokra gyakorolt hatása nehezen megjósolható. Egyrészt a fejlődés valószínűleg folytatódik, és jobb AI rendszerek fejlődnek, amelyek javítják a keresőmarketing ipar produktivitását. Másrészről, ha a technológia nem képes kezelni a jelenlegi problémákat – beleértve az AI létezésének etikáját, az adatok biztonságát és a rendszerek pontosságát – az AI iránti csökkenő bizalom csökkentheti a befektetéseket, és ennek következményeként jelentősebb ipari lassuláshoz vezethet.
Akárhogy is, a vállalatoknak hitelességre, bizalomra és stratégiai megközelítésre lesz szükségük az AI alkalmazásához. A keresőmarketing szakembereknek és az AI szakértőknek jól informáltnak kell lenniük, és meg kell érteniük az AI eszközök korlátait. Felelősen kell alkalmazniuk őket, és óvatosan kell kísérletezniük a produktivitás növelése érdekében, elkerülve az új technológiákra való túlzott támaszkodás csapdáját.
Érdekes tény: Az AI rendszerek fejlődése során a kutatók gyakran szembesülnek a „hallucináció” jelenséggel, amikor az AI hibás információkat generál, ami megnehezíti a valódi adatokkal való munkát.
Források: Search Engine Land, AI News