Miniony rok był trudny dla branży sztucznej inteligencji (AI). Wojna na Ukrainie, kryzys energetyczny, inflacja, napięcia między USA a Chinami - każde z tych wydarzeń bezpośrednio lub pośrednio wpłynęło na branżę. Jednak pomimo bezprecedensowych wyzwań, rok 2022 dał nam mnóstwo przełomowych rozwiązań, które ukształtowały kierunek rozwoju technologii. Sieci neuronowe nauczyły się rysować fotorealistyczne obrazy i pisać wciągające teksty, a taksówki-roboty stały się powszechne w miastach takich jak San Francisco czy Pekin. Dowiedz się, jak ewoluowała sztuczna inteligencja na przestrzeni ostatniego roku.
Sztuczna inteligencja (ang. Artificial Intelligence) w 2022 roku
Oto spojrzenie wstecz na to, jaki był miniony rok dla AI i czego można się spodziewać w ciągu najbliższych 12 miesięcy. Warto tutaj zwrócić uwagę na kilka ciekawych wydarzeń:
- konflikt pomiędzy USA a Chinami;
- masowe zwolnienia w branży IT;
- wzrost popularności generatorów.
1. Walka o chipy sztucznej inteligencji - konflikt USA a Chiny
W ciągu ostatniego roku nasiliła się konfrontacja między USA a Chinami. We wrześniu Biały Dom ograniczył eksport do Chińskiej Republiki Ludowej chipów używanych w superkomputerach i sztucznej inteligencji. Restrykcjami objęte zostały produkty Nvidii i AMD.
Miesiąc później rząd USA opublikował nowe przepisy, które dotyczyły już 28 chińskich firm. Teraz producenci chipów muszą uzyskać licencję eksportową. Rząd USA zaznaczył, że większość wniosków zostanie odrzucona. Stany Zjednoczone nazwały podjęte działania bezpieczeństwem narodowym. Władze tego kraju obawiają się, że amerykańskie technologie mogą zostać wykorzystane przez Chiny do celów militarnych.
Eksperci twierdzą, że USA nie nakładały podobnych ograniczeń na Chiny od lat 90-tych. Opierają się one na ustawie Foreign Direct Manufacturing Act, zgodnie z którą władze mogą w każdej chwili wstrzymać sprzedaż produktów stworzonych w oparciu o amerykańską technologię. Jeśli środki te okażą się skuteczne, mogą zamrozić chiński przemysł produkcji chipów - mówią eksperci.
W tym samym miesiącu eksperci stwierdzili, że producenci z Chińskiej Republiki Ludowej szybko stworzą alternatywę dla amerykańskich akceleratorów sztucznej inteligencji. Jako przykład podali układ BR100 od startupu Biren Technologies, który jest równie dobry jak konkurencyjny A100 Nvidii. Obawiając się jednak wtórnych sankcji, TSMC wstrzymało ich wysyłkę.
W grudniu media informowały o tym, że chiński rząd zamierza zainwestować 1 bilion juanów (143 mld USD) w przemysł półprzewodników. Ponadto Chiny złożyły skargę do Światowej Organizacji Handlu w sprawie kontroli eksportu.
W tym samym czasie Kongres USA uchwalił ustawę stymulującą krajową produkcję chipów. Zgodnie z dokumentem, lokalni producenci mogą otrzymać korzyści i dofinansowanie na budowę nowych zakładów. Na ten cel przeznaczono ponad 50 mld dolarów.
2. Kryzys Big Tech - masowe zwolnienia
W 2020 roku, w samym środku pandemii, konsumpcja treści online znacznie wzrosła, a zyski gigantów technologicznych zaczęły rosnąć szybciej, niż zakładano. Na tym tle firmy zaczęły zatrudniać więcej pracowników, aby zaspokoić popyt. Stopniowo jednak łagodzono restrykcje antykowidowe, otwierano granice i pracownicy wracali do swoich biur. Ze względu na powstałe wyzwania makroekonomiczne, w trzecim kwartale 2022 roku giganci technologiczni znaleźli się w trudnej sytuacji finansowej. Konsekwencją były masowe zwolnienia, które dotknęły niemal wszystkie firmy. Google jako pierwszy poinformował o spowolnieniu w zatrudnianiu nowych specjalistów. Korporacja przeprowadziła również szereg działań optymalizacyjnych, takich jak cięcie działu Area 120 oraz połączenie działu mapowania i serwisu Waze.
Microsoft był chyba jednym z pierwszych, który sięgnął po niepopularne środki. W październiku gigant technologiczny zwolnił "niezauważalnie" dla opinii publicznej 1000 pracowników. Firma powiedziała, że to normalny proces, ale i tak musieli wstrzymać zatrudnianie nowych pracowników. Masowe zwolnienia przybrały najbardziej skandaliczną formę na Twitterze. Po zmianie właściciela w ciągu jednego dnia firma zwolniła połowę pracowników, w tym swój etyczny zespół od sztucznej inteligencji. Dwa tygodnie później Elon Musk zwolnił 80% swoich kontrahentów na całym świecie. To około 4400-5500 pracowników w działach moderacji, marketingu, inżynierii i innych.
W mediach szybko pojawiły się plotki o zbliżających się zwolnieniach w Mecie. Kilka dni później firma potwierdziła plany optymalizacji zatrudnienia i ogłosiła, że zwalnia 11 tys. pracowników. Zmiany dotknęły również zespołu badawczego zajmującego się uczeniem maszynowym w stosie sprzętowym.
W ślad za Metą, Amazon zapowiedział zwolnienia 10 tys. pracowników. Cięcia dotknęły dział rozwoju asystenta głosowego Alexa i powiązanych z nim urządzeń.
W oczekiwaniu na dalsze spowolnienie gospodarcze, zwolnienia mogą trwać do 2024 roku, także w Google i Apple.
3. Wzrost popularności generatorów
W 2022 roku algorytmy sztucznej inteligencji, które generują różne treści, przede wszystkim obrazy, zyskały szczególną popularność. Są to takie modele, jak:
- DALL-E 2,
- Stable Diffusion,
- Midjourney.
Wszystkie działają na podobnej zasadzie - użytkownik wysyła zapytanie tekstowe z opisem, a algorytm zwraca obraz z odpowiednią treścią. Osobliwością tych generatorów jest ich realizm. Nie zawsze da się odróżnić to, co jest dziełem człowieka, od tego, co jest dziełem maszyny. Co więcej, DALL-E 2 potrafi generować fotorealistyczne obrazy. Stało się to powodem do niepokoju dla fotografów i artystów.
Z kolei repozytoria obrazów ciepło przyjęły technologię i zezwoliły na sprzedaż obrazów wygenerowanych przez AI. Należą do nich:
- Getty Images,
- Adobe Stock,
- Shutterstock.
Jednak takie usługi spotkały się z krytyką ze względu na możliwe naruszenie praw autorskich. Twórcy algorytmów generowania obrazów wykorzystują prawdziwe obrazy, w tym licencjonowane. Kwestia tego, kto posiada prawa do treści tworzonych przez sztuczną inteligencję AI i w jakim stopniu legalne jest wykorzystywanie utworów chronionych prawem autorskim w zestawach danych treningowych, nie została jeszcze rozwiązana.
Pod koniec 2022 roku OpenAI wprowadziło także ChatGPT, generator tekstu oparty na dużym modelu językowym. Według twórców wie, jak odpowiadać na pytania, przyznawać się do błędów, argumentować i odrzucać niestosowne prośby. Jednak ludzka wyobraźnia nie ograniczała się do przepisowych możliwości i użytkownicy zaczęli eksperymentować z algorytmem. Jak się okazało, potrafił on tworzyć piosenki, rysować proste obrazki, a nawet pisać kod. Współzałożyciel Ethereum, Vitalik Buterin, zgłosił się na ochotnika do przetestowania zdolności programistycznych ChatGPT. Według niego chatbot potrafi odtworzyć prosty kod, ale mimo przekonujących wyników, często zawierają one błędy i nie działają. Podsumował, że algorytm nie zastąpi w najbliższej przyszłości ludzkich programistów.
Podobnie jak generatory obrazów, modele językowe zostały skrytykowane ze względu na wykorzystanie licencjonowanych treści do nauczania. Dotyczy to między innymi narzędzia Copilot firmy GitHub, które zostało wyszkolone do pisania kodu na milionach linii pobranych z repozytoriów open source.
Użytkownicy platformy twierdzą, że firma bezprawnie wykorzystała ich prace. Co więcej, narzędzie to w niektórych przypadkach potrafi odtworzyć całe fragmenty kodu chronionego prawem autorskim. Firma przyznała, że jest to możliwe. Twórcy nie widzą w tym jednak nic nielegalnego. Swoimi słowami zastosowali zasadę "fair use".
To powiedziawszy, różne rodzaje generatorów wykorzystujących sztuczną inteligencję są dalekie od osiągnięcia poziomu wystarczającego na potrzeby XXI wieku. Są to algorytmy, które wiedzą, jak "skleić" fragmenty tekstu ze zbiorów treningowych. Modele językowe nie rozumieją kontekstu odtwórczego, o czym świadczy dysfunkcyjny kod i plagiaty generowane przez ChatGPT lub Copilot.
Komentarze