A mesterséges intelligencia versenyének új szakasza
Az év, amikor a ChatGPT világszerte népszerűvé vált, csupán két amerikai cég—az OpenAI és a Google—büszkélkedhetett valóban élenjáró mesterséges intelligenciával. Három év elteltével azonban a mesterséges intelligencia már nem csupán egy kétfős versenyt jelent, és nem is kizárólag amerikai jelenség. A Stanford Egyetem Human-Centered AI (HAI) intézete által ma közzétett új jelentés rávilágít, mennyire zsúfolt lett a terület.
Az intézet 2025-ös AI indexe, amely az AI ipar állapotáról szóló adatokat és trendeket gyűjti össze, egy egyre versenyképesebb, globális és korlátlan versenyt fest a mesterséges általános intelligencia—az emberi képességeket meghaladó AI—fejlesztéséért. Az OpenAI és a Google továbbra is szoros versenyt fut, de több más cég is felzárkózik. Az Egyesült Államokban a legélesebb versenyt a Meta nyílt súlyú Llama modelljei, az Anthropic—amelyet egykori OpenAI munkatársak alapítottak—és Elon Musk xAI cége képviseli.
Legszembetűnőbb, hogy a LMSYS nevű széles körben használt referencia szerint a kínai DeepSeek legújabb modellje, az R1, a legjobban teljesítő amerikai AI modellekhez áll a legközelebb. “Izgalmas teret teremt. Jó, hogy ezek a modellek nem csupán öt srác fejlesztései a Szilícium-völgyben,” mondja Vanessa Parli, a HAI kutatási igazgatója.
A DeepSeek-R1 januári megjelenése sokkolta az amerikai technológiai ipart és a tőzsdét. A cég azt állította, hogy modelljét az amerikai riválisok által használt számítási kapacitás töredékével építette fel. A DeepSeek debütálása azért is meglepő, mert az amerikai kormány többször is próbálta korlátozni Kína hozzáférését a legfejlettebb AI-hoz szükséges számítógépes chipekhez.
A Stanford jelentése szerint a kínai AI összességében emelkedésnek indult, a kínai cégek modelljei hasonló teljesítményt nyújtanak, mint amerikai megfelelőik a LMSYS referencia szerint. A jelentés megjegyzi, hogy Kína több AI-témájú tanulmányt publikál és több AI-ra vonatkozó szabadalmat nyújt be, mint az Egyesült Államok, bár a minőséget nem értékeli. Ezzel szemben az Egyesült Államok több figyelemre méltó AI modellt állít elő: 40-et, míg Kínában 15, Európában pedig 3 jött létre.
A jelentés említi, hogy az AI iparban folyamatosan javul a hatékonyság, a hardver az elmúlt évben 40%-kal vált hatékonyabbá. Ez csökkentette az AI modellek lekérdezésének költségeit, és lehetővé tette, hogy viszonylag képes modelleket futtassanak személyes eszközökön. Az emelkedő hatékonyság arra is utal, hogy a legnagyobb AI modellekhez kevesebb GPU-ra lehet szükség a tanításhoz, bár a legtöbb AI fejlesztő azt állítja, hogy több számítási teljesítményre van szükségük, nem kevesebbre.
A jelentés rávilágít az AI technológia szélesebb hatásaira is. Megmutatja, hogy a gépi tanulási készségekkel rendelkező munkavállalók iránti kereslet megugrott, és felmérések szerint a munkavállalók egyre nagyobb része számít arra, hogy a technológia megváltoztatja a munkájukat. A magánbefektetések 2024-ben rekordszámot, 150,8 milliárd dollárt értek el. A világ kormánya is milliárdokat költött AI-ra abban az évben. 2022 óta az AI-val kapcsolatos jogszabályok száma megduplázódott az Egyesült Államokban.
A jelentés említi, hogy bár a cégek titokzatosabbá váltak a határvonalat jelentő AI modellek fejlesztésében, az akadémiai kutatás virágzik és javul a minősége. Ugyanakkor a jelentés rámutat az AI széleskörű alkalmazásából eredő problémákra is. Megjegyzi, hogy az AI modellek helytelen viselkedésével vagy visszaélésével kapcsolatos esetek száma megnőtt az elmúlt évben, akárcsak a kutatások száma, amelyek a modellek biztonságosabbá és megbízhatóbbá tételére irányulnak.
Az AGI elérésének sokat hangoztatott célja kapcsán a jelentés rámutat, hogy egyes AI modellek már most is felülmúlják az emberi képességeket olyan referenciaértékeken, amelyek specifikus készségeket mérnek, beleértve a képfelismerést, a nyelvi megértést és a matematikai érvelést. Ez részben azért van, mert a modellek célzottan és optimalizáltan készülnek a teljesítményük növelésére, és kiemeli, milyen gyorsan fejlődött a technológia az utóbbi években.
Érdekes tény: A mesterséges intelligencia képes a nagy mennyiségű adat feldolgozására, és már több mint 90%-ban képes az emberi döntéshozatal támogatására bizonyos területeken.
Források: Stanford Egyetem, HAI, LMSYS, Meta, OpenAI, Anthropic, DeepSeek, xAI
