Înlocuirea oamenilor cu inteligența artificială nu merge deloc bine

Urmăriți un bun material care prezintă situația actuală a implementării AI în întreaga lume: în general, dezastruoasă.

Vizionare plăcută!

Powered by RedCircle

Înlocuirea oamenilor cu inteligența artificială nu merge deloc bine

Salutare, bine ai venit la un nou episod din Cold Fusion. Din anul 2023, lanțul de fast-food Taco Bell a introdus inteligența artificială (AI) în peste 500 de locații din Statele Unite. Scopul a fost reducerea greșelilor și accelerarea preluării comenzilor. Însă, în unele cazuri, AI-ul a avut efectul opus. Ca în cazul acestui client nemulțumit:

– Și ce veți bea alături de asta?

– Of Doamne! Vreau un Mountain Dew mare!

– Și băutura?

Și la McDonald’s “drive-through” s-a încercat folosirea AI dar s-a renunțat rapid la asta, deoarece era prea nesigur. O persoană a primit din greșeală șuncă adăugată la înghețată, iar altă persoană s-a trezit cu sute de dolari de plătit în plus pentru nuggets de pui adăugate din greșeală. În ceea ce privește Taco Bell, fiasco-ul i-a determinat să își reevalueze modul de utilizare a AI-ului. Directorul lor tehnic, Dane Matthews, a declarat pentru Wall Street Journal referitor la implementarea sistemului vocal AI, citez: „Uneori mă dezamăgește, dar alteori chiar mă surprinde.”

Iar ceea ce a spus el reprezintă chiar esența AI-ului generativ pentru consumatori din prezent: funcționează majoritatea timpului, dar un mic procent din cazuri, pur și simplu dă greș. Dar unde duce asta? Un raport recent al MIT a descoperit că, după chestionarea a 150 de lideri de afaceri și a 350 de angajați, doar 5% dintre proiectele-pilot care integrează AI reușesc să genereze profit de milioane de dolari, în timp ce marea majoritate nu au niciun impact măsurabil asupra profitului sau pierderilor. Cu alte cuvinte, implementarea AI eșuează în 95% dintre cazuri.

Piața a reacționat nervos la aceste descoperiri, iar acțiunile Nvidia – companie de 4 trilioane de dolari, ale cărei cipuri alimentează boom-ul AI – au scăzut cu 3,5%, în timp ce Palantir a căzut cu 9% pe fondul aceleiași știri. Sună grav, dar aceasta a fost doar o reacție la titlurile știrilor. Pentru că, analizând mai atent ce s-a spus efectiv în raport, imaginea nu e atât de clară precum ideea că „AI-ul eșuează peste tot”. Într-un episod anterior, am discutat despre criza actuală a locurilor de muncă pentru absolvenți. O mare parte din problemă era amenințarea AI-ului. E adevărat că s manifestă în unele joburi pentruu începători, în special în domniile creative, și am menționat în acel episod că sistemele actuale de AI încă greșesc destul de mult, dar se vor îmbunătăți în viitor. Astăzi însă, să explorăm mai profund acest aspect. Ce se întâmplă dacă AI-ul generativ pentru consumatori continuă să dea randament slab în mediul de afaceri ani la rând?

În acest episod, vom analiza cum actionează AI-ul atunci când ajunge să preia efectiv locurile de muncă ale oamenilor. Pentru a rezuma sentimentul general al episodului, ideea este următoarea: Inteligența artificială generativă pentru consumatori va revoluționa productivitatea globală într-un final, dar, pentru moment, este posibil să ne aflăm într-o bulă. Urmărești Cold Fusion TV. Așadar, mai întâi să stabilim lucrurile clar. AI are într-adevăr cazuri de utilizare legitime și funcționează bine în zone necritice, unde nu este nevoie de precizie de 100%: roboți, traducere în timp real și chiar creatori de site-uri prototip, precum Lovable, sunt câteva exemple. Dar sentimentul general este clar: majoritatea oamenilor de pe internet îl găsesc enervant.

Și dincolo de asta, există o problemă fundamentală cu AI-ul generativ actual. Haideți să vă explic. Tot ceea ce numim astăzi „inteligență artificială” se bazează pe descoperirile dintr-un studiu publicat de Google în 2017. Acea lucrare a oferit o metodă prin care AI-ul poate acorda atenție mai multor părți ale unei secvențe de date simultan și poate determina relevanța fiecărui cuvânt față de toate celelalte. Această inovație, numită rețea neuronală transformatoare, le-a permis cercetătorilor – informaticienilor și, mai târziu, companiilor – să schimbe lumea.

Dar aici se ascunde problema fundamentală a acestei metode bazate pe rețelele neuronale transformatoare. Se pare că, prin determinarea relevanței fiecărui cuvânt și prezicerea următorului cuvânt, AI-ul pur și simplu inventează lucruri. În esență, nu știe ce spune. Această problemă este numită „halucinații”, iar ea are consecințe reale în lumea reală. Halucinațiile și consecințele sale practice Imaginează-ți următorul scenariu: Ești o companie care decide să-și înlocuiască parte din personal cu un sistem AI care să redacteze documente medicale, să completeze informațiile pacienților, să rezume ședințe sau să facă simple programări.

Dar, pe măsură ce trece timpul, spre groaza ta, realizezi că AI-ul inventează aproximativ 10% din tot ceea ce livrează. Problema reală este însă că nu știi care parte e inventată și care e corectă. Așa că tu, sau angajații tăi, trebuie să verifici manual fiecare rezultat. În final, asta duce la mai multă muncă pentru personalul rămas și, în esență, se dovedește a fi o pierdere de timp. Sună absurd, dar exact asta se întâmplă.

Următoarele comentarii sunt preluate de pe Reddit, de la oameni din câmpul muncii, care au trebuit să suporte deciziile greșite ale conducerii, care a crezut că implementarea oarbă a AI-ului este o idee bună: „Compania mea a plătit pentru un software AI de programare acum câteva luni, crezând că va elibera echipa de contabilitate pentru a putea bloca noile angajări în acel departament. Acum, echipa de la contabilitate trebuie să facă muncă suplimentară ca să se asigure că programul nu strică totul. Mai mult, echipa de producție, care înainte nu se îngrijora de program, acum verifică totul de 2-3 ori. În cele din urmă, s-a decis renunțarea la el în schimbul unui software de programare simplu.”

O altă persoană relatează o experiență similară: „Produsul ne-a fost prezentat ca ceva cu adevărat salvator. În final, angajații care înainte făceau munca respectivă își petrec acum tot timpul asigurându-se că AI-ul nu greșește și-l ajută să se antreneze.” “Lucrez într-un context medical/clinic și nu avem deloc încredere în noul sistem AI de sortare și etichetare a fișierelor. Numele, data nașterii, informațiile de asigurare trebuie să fie perfecte dar AI-ul nu reușește să facă asta. Greșește adesea datele personale și atribuie sarcini greșite. Uneori crede că medicul este pacientul sau nu știe de unde a fost trimis documentul prin fax etc.”

Și încă un exemplu: „AI-ul era destul de bun la luarea de notițe din întâlnirile de pe Zoom, dar inventa între 5% și 20% din conținut — chiar și atunci când primea transcrierea completă a întâlnirii. Cei care verificau rezumatul generat de AI au descoperit că o parte din ce era scris nici măcar nu fusese spus.”

Toate aceste dezastre au sens. Modelele lingvistice mari (LLM) prezic următorul cuvânt probabilistic, dar nu îți vor spune niciodată când nu știu răspunsul, sau când nu înțeleg ceva. Există multe povești similare despre companiile care regretă că s-au grăbit să implementeze soluții AI imature. Un raport sugerează că 55% dintre companii regretă înlocuirea oamenilor cu AI. De exemplu, o bancă a concediat o parte din personal pentru a instala un chatbot AI atât de prost încât și-au rugat vechii angajați să revină. Sau cazul companiei Klarna: Cu doi ani în urmă, au oprit angajările și au început să își înlocuiască treptat angajații cu AI. Până în 2024, numărul de angajați a scăzut de la 3.800 la 2.000. Dar, surpriză – clienții voiau să vorbească cu oameni reali. Klarna a afirmat că chatboții AI fac munca a 800 de angajați, însă compania recunoaște că satisfacția clienților și calitatea serviciilor au scăzut, concluzionând că interacțiunea umană este încă necesară.

Publicația Fortune notează despre înlocuirea oamenilor cu AI, citez: „Nu doar că este o abordare mioapă, ci și fundamental o afacere proastă. Companiile care concediază oameni astăzi în numele AI-ului vor fi cele care mâine vor încerca să recupereze terenul pierdut. Nu există nicio îndoială că AI este excelent în a face mai mult cu mai puțin: accelerează procesele, reduce munca repetitivă și oferă timp în plus. Dar AI, de unul singur, nu poate crea următoarea generație de produse și servicii.”

Aici, pe Cold Fusion, încercăm să fim cât mai obiectivi, așa că trebuie spus clar: toate aceste eșecuri nu reprezintă întreaga poveste. Există, într-adevăr, companii care au foarte mult succes în utilizarea inteligenței artificiale. Cum se utilizează AI-ul în mod eficient Deși raportul MIT a arătat că 95% dintre firmele care au implementat AI generativ au eșuat să-l aplice eficient, același raport MIT menționează că: „Unele companii mari, proiecte-pilot și startup-uri tinere se descurcă excelent cu AI-ul generativ.” Raportul se referă în special la startup-uri conduse de tineri de 19–20 de ani, care „au văzut cum veniturile lor au crescut de la 0 la 20 de milioane de dolari într-un singur an.”

Explicația este simplă: aceste startup-uri aleg o singură problemă concretă, o rezolvă foarte bine și colaborează inteligent cu alte companii care folosesc instrumentele lor. Prin urmare, modul în care o companie adoptă AI-ul este crucial. De exemplu: Cumpărarea unor instrumente AI de la furnizori specializați și formarea de parteneriate strategice are o rată de succes de cam 67%. În schimb, proiectele dezvoltate intern de companii reușesc de trei ori mai rar. Asta arată că nu poți pur și simplu să „lipești” AI peste tot și să te aștepți să funcționeze. Este nevoie de multă gândire în implementarea sa și dpinde de specificitatea instrumentelor AI implicate. Privind imaginea de ansamblu, încă suntem în fazele timpurii ale AI-ului și ar fi naiv să credem că lucrurile vor rămâne la fel mereu. Ar fi nevoie de o nouă lucrare științifică revoluționară, o nouă arhitectură de rețea neuronală, și totul s-ar putea schimba din nou peste noapte. Acest lucru ar putea duce la un nou salt uriaș în evoluția AI, pe care nimeni nu îl anticipează acum. Dar, până atunci, ne aflăm într-un teritoriu inconfortabil.

Așadar, ce urmează mai departe? „La fel ca motorul cu aburi, care a declanșat Revoluția Industrială la sfârșitul anilor 1700, internetul schimbă tot ceea ce atinge. Iar în fruntea acestei revoluții se află Wall Street-ul.” În timpul bulei “.com” din anii ’90, oricine adăuga un simplu „.com” la sfârșitul numelui companiei vedea cum evaluarea sa pe bursă creștea uriaș, deoarece investitorii care nu înțelegeau tehnologia vedeau în aceste companii „viitorul”. În realitate, însă, multe dintre ele nu aveau un mod clar de a face profit sau nici măcar un plan de afaceri. Când piața și-a dat seama că totul era doar fum și oglinzi, sectorul s-a prăbușit. Majoritatea companiilor “.com ” au dispărut complet, iar doar câteva au supraviețuit, devenind giganții de azi.

Ei bine, situația de astăzi din jurul AI-ului seamănă izbitor de mult cu acea perioadă. Lansarea mult așteptată a ChatGPT 5 a fost o dezamăgire și mulți utilizatori au considerat chiar că versiunea anterioară era mai bună, ceea ce a făcut ca OpenAI să intre în panică și să caute rapid soluții. Pe lângă asta, compania a fost prinsă manipulând flagrant cifrele de performanță în niște grafice extrem de dubioase. Tonul general a fost: „evolutiv, nu revoluționar”. La scurt timp după, Meta a anunțat că își reduce divizia AI, în contextul în care tot mai mulți analiști încep să afirme că AI-ul se îndreaptă spre, dacă nu este deja, într-o bulă. Și apoi mai este problema evaluărilor uriașe și a cheltuielilor exagerate.

Unitățile de procesare Nvidia H100, care alimentează boom-ul AI, costă între 30.000 și 40.000 de dolari bucata. Google are aproximativ 26.000 de astfel de procesoare, cu ajutorul cărora a creat proiecte precum AlphaFold, Gemini, VI 3 și altele. Dar Meta, în schimb, deține nu mai puțin de 600.000 de Nvidia H100. Și deși are modelul lingvistic deschis LLaMA, acesta nu descoperă știință nouă precum face AlphaFold al Google, deși folosește de 23 de ori mai multă putere de calcul. Ca să îți faci o idee despre cât de extreme au devenit lucrurile: AI-ul însuși a cauzat o creștere cu 4% a consumului de electricitate în SUA. Morgan Stanley afirmă că investițiile în centre de date vor ajunge la 3 trilioane de dolari în următorii 3 ani, în pregătire pentru folosirea AI-ului.

Și, desigur, cea mai mare parte a acestei investiții este finanțată prin datorii. Credința din piață este că AI-ul va reduce costurile cu 40%, ceea ce ar trebui să adauge 16 trilioane de dolari la indicele S&P 500. Însă, așa cum am văzut la începutul acestui episod, potrivit studiului MIT, această estimare ar putea fi foarte nerealistă.

Așadar, dacă AI-ul nu se îmbunătățește masiv în curând, viitorul ar putea arăta cam așa:

1. Directorii și proprietarii de afaceri vor fi nemulțumiți de acele halucinații, de soluțiile inutile, de codul prost și de randamentul scăzut al investițiilor.

2. Mulți dintre „guru AI”, precum Sam Altman, vor fi nevoiți să recunoască faptul că inteligența generală artificială (AGI) nu poate fi atinsă prin modele LLM, și că acestea sunt, de fapt, niște drumuri înfundate.

3. Publicul larg va începe să se sature de LLM-uri – și deja vedem asta: un val imens de conținut AI generat prost, “halucinații” frecvente, și AI-uri care sunt de acord cu orice spun utilizatori, uneori scoțându-i din minți.

4. În fața acestor realități, finanțarea din fonduri de investiții de risc va începe să sece, iar modelele LLM vor deveni prea costisitoare pentru a fi justificate – dacă nu apare o creștere masivă de eficiență. Costurile anuale de operare ale centrelor de date OpenAI, toți conectorii, serverele și infrastructura care mențin AI-ul în viață sunt de aproximativ 40 de miliarde de dolari anual, iar profitul lor în prezent este de doar 15-20 de miliarde.

5. Și, în cele din urmă, după o „iarnă lungă” a AI-ului, vor apărea noi implementări care vor reuși cu adevărat să livreze ceea ce prima generație a promis. Așa cum s-a întâmplat cu bula “.com”, vor fi doar câțiva „învingători” reali care vor învia din cenușă. Dar de aici vom vedea adevăratele companii de AI care vor rezista în timp.

Deci, ce urmează de aici? Ei bine, Sam Altman și toți ceilalți lideri din domeniul AI ar trebui să-și concentreze eforturile pe rezolvarea “halucinațiilor”. O nouă arhitectură neuronală poate fi descoperită, care să corecteze halucinațiile. Sau poate fi rezolvată manual, prin alte tehnici. Oricum ar fi, asta ar putea declanșa un nou „boom” AI. Dar, în același timp, iar asta e partea amuzantă și paradoxală a AI-ului, nimeni nu poate prezice viitorul în privința AI.

Pomelnice online și donații

Doamne ajută!

Dacă aveți un card și doriți să trimiteți pomelnice online și donații folosind cardul dumneavoastră, sau/și să susțineți activitatea noastră filantropică, inclusiv acest site, vă rugăm să introduceți datele necesare mai jos pentru a face o mică donație. Forma este sigură – procesatorul de carduri este Stripe – leader mondial în acest domeniu. Nu colectăm datele dvs. personale.

Dacă nu aveți card sau nu doriți să-l folosiți, accesați Pagina de donații și Pomelnice online .

Ne rugăm pentru cei dragi ai dumneavoastră! (vă rugăm nu introduceți detalii neesențiale precum dorințe, grade de rudenie, introduceri etc. Treceți DOAR numele!)

Mai ales pentru pomelnicele recurente, vă rugăm să păstrați pomelnicele sub 20 de nume. Dacă puneți un membru al familiei, noi adăugăm „și familiile lor”.

Dumnezeu să vă răsplătească dragostea!