Чи можуть моделі штучного інтелекту DeepSeek китайського інвестора Лянь Веньфеня призвести до аналогічного прориву у сфері ШІ, або ж це шарлатанство
Томаса Едісона, телеграфіста-самоучку, який став підприємцем, часто називають найвидатнішим винахідником усіх часів, а про Нікола Теслу, який до еміграції в Америку працював у компанії Едісона в Парижі, мало хто згадує (хіба що через компанію електромобілів Ілона Маска). Але саме проривний винахід Теслою технології змінного струму, а не технології постійного струму Едісона, зробив фінансово доступною масову електрифікацію. Через заборонно високу ціну технології постійного струму міська електрифікація Едісона залишалася б іграшкою для багатих — як і багато інших його винаходів.
Чи можуть моделі штучного інтелекту (ШІ) DeepSeek китайського інвестора Лянь Веньфеня призвести до аналогічного прориву в галузі ШІ, чи це шарлатанство — таке саме, як холодний термоядерний синтез або надпровідність за кімнатної температури? І якщо підтвердиться перше, чи повинна Америка вважати DeepSeek смертельною загрозою або подарунком світу?
Як і багато інших революційних технологій, ШІ еволюціонував кілька десятиліть, перш ніж наприкінці 2022 року компанія OpenAI випустила ChatGPT, спровокувавши нинішній бум. Завдяки вдосконаленню алгоритмів і додаткових пристроїв, включно з мобільними телефонами, а також здешевленню і збільшенню потужності хмарних обчислень ця технологія стала використовуватися повсюдно, але малопомітно. Методом проб і помилок з’ясовувалося, де ШІ може, а де не може перевершити роботу і судження людини.
Їхня надійність залежить від майбутнього, схожого на минулеЧарівна словесна жвавість ChatGPT та інших великих мовних моделей (скорочено LLM) створювала ілюзію, ніби генеративний ШІ - це новий прорив. Через п’ять днів після початку роботи у ChatGPT вже був мільйон користувачів, а через два роки — 300 млн щотижневих користувачів. Гіганти високих технологій, включно з компаніями Microsoft, Meta і Alphabet, зробили багатомільярдну ставку на ШІ-продукти і дата-центри, швидко забувши про своє попереднє захоплення — віртуальну і доповнену реальність.
У 2024 році Nvidia, яка вклала $2 млрд у розробку АІ-чіпа Blackwell,
стала найдорожчою компанією у світі: за два роки її ринкова капіталізація збільшилася в дев’ять разів. Глава компанії Дженсен Хуан прогнозував, що в дата-центри, які використовують такі чіпи, найближчими роками буде інвестовано $1 трлн. На цьому тлі обережні, вичікувальні підходи до ШІ в компанії Apple мали разюче старомодний вигляд.
Мало кого цікавило, що новий ШІ не приносив кінцевим користувачам вартість, розміри якої були б хоча б віддалено співрозмірні цим величезним інвестиціям (не кажучи вже про ненаситний попит ШІ на електрику). Інвестиції продовжували збільшуватися, тому що передбачалося, що величезні дата-центри допоможуть знизити собівартість ШІ, а завдяки активному використанню моделі порозумнішають.
Читайте також:
Ігор Гуменний
Вже й Alibaba випустила свій ШІ. До чого все йде
Але ховаючись під новою чудовою оболонкою, моделі LLM, як і багато інших ШІ-моделей, створених десятиліття тому, як і раніше, використовують технологію виявлення тенденцій і статистичного прогнозування для видачі відповідей. Це означає, що їхня надійність залежить від майбутнього,
схожого на минуле, а це важливий недолік. Люди можуть використовувати уяву під час інтерпретації історичних фактів, щоб передбачити, що може статися в майбутньому інакше; і вони можуть поліпшити якість прогнозу, ведучи креативні бесіди між собою. ШІ-алгоритми на це не здатні.
Утім, цей недолік не фатальний. Процеси, що підкоряються законам природи, природним чином стабільні, тому майбутнє багато в чому виявляється схожим на минуле. В однозначних ситуаціях можна підвищити надійність ШІ-моделей за допомогою навчання, і навіть якщо базовий процес нестабільний (або інформація неоднозначна), статистичне прогнозування може виявитися ефективнішим за людські судження. Реклама, яку підбирають алгоритми Google або Meta, часто має дико неактуальний вигляд, але це в будь-якому разі краще за рекламу «наосліп». Диктуючи фрази в мобільний телефон, можна отримати текст із грубими помилками, але це все одно швидше і зручніше, ніж набирати його на маленькому екрані.
До 2022 року забезпечені ресурсами інноватори виявили безліч ситуацій, коли ШІ зі статистичним аналізом був досить хорошим або навіть кращим за альтернативи,
що спираються на людське судження. У міру вдосконалення комп’ютерної техніки та програмного забезпечення рентабельні варіанти використання ШІ розширювалися. Але буде помилкою вважати моделі LLM величезним стрибком уперед лише тому, що вони здатні говорити, як люди. З мого особистого досвіду, LLM-додатки гірші, ніж просто марні, для проведення досліджень, складання конспектів, генерації графіки.
Читайте також:
Кентон Тібо
Чудо-прорив DeepSeek. США програли перегони ШІ з Китаєм?
І все ж повідомлення про переваги DeepSeek потрясли фінансові ринки. Компанія стверджує, що домоглася продуктивності ШІ на рівні OpenAI і Google, використовуючи лише чіпи Nvidia низького класу і витративши набагато менше коштів на навчання і техпідтримку. Якщо це правда, тоді попит на ШІ-чіпи високого класу виявиться нижчим за очікуваний. Саме тому новина про DeepSeek за один день зменшила ринкову капіталізацію Nvidia приблизно на $600 млрд і потужно вдарила по акціях інших компаній, що випускають напівпровідники, інвестують у дата-центри або продають їм електрику.
Так, твердження DeepSeek можуть виявитися неправильними.
Багато заяв Тесли про його винаходи після прориву зі змінним струмом були сильним перебільшенням (або навіть шахрайством), а пропагандистська машина СРСР регулярно повідомляла про вигадані науково-технічні прориви, поряд із реальними досягненнями. Але недорогі та нестандартні інновації можуть бути революційними. Погляньте на низьковитратні багаторазові ракети Маска. Або успішну місію Індії на Марс, яка обійшлася всього в $73 млн, що менше за бюджет голлівудського фантастичного фільму Гравітація
Якщо заяви DeepSeek підтвердяться, ця технологія може стати для LLM-моделей тим самим, чим став винахід Теслою змінного струму для електрифікації. Хоча вона не зможе подолати неминучу обмеженість статистичних моделей, які орієнтовані на минуле, вона може поліпшити їхні цінові характеристики, відкривши шлях для широкого використання. Розробникам LLM-моделей більше не доведеться залежати від субсидій великих операторів, зацікавлених у закріпленні свого контролю. Менш ресурсомісткі моделі дадуть змогу знизити попит на дата-центри або переспрямувати їхні потужності на економічно більш виправдані цілі.
Читайте також:
Фей-Фей Лі
Розуміння того, як влаштований світ, — наступний крок для ШІ
А як же геополітика? Навесні минулого року двопартійна Робоча група Сенату США з питань штучного інтелекту опублікувала доповідь, закликавши щорічно виділяти $32 млрд на «надзвичайні» витрати, пов’язані з невійськовим штучним інтелектом: щоб краще конкурувати з Китаєм. Венчурний капіталіст Марк Андреєссен порівняв появу DeepSeek із запуском першого «Супутника». Президент США Дональд Трамп назвав китайську ШІ-модель «тривожним дзвінком для американської економіки», яка повинна «повністю зосередитися на перемозі в цій конкурентній боротьбі». Він оголосив про плани запровадити нові мита на імпорт напівпровідників із Китаю, тоді як його попередник запровадив контроль за експортом ШІ-чіпів високого класу.
У книзі «Венчурна економіка» я писав, що технічні успіхи за кордоном не можна вважати загрозою внутрішньому благополуччю. Сліпе прагнення до технологічного чи наукового лідерства — безглузда затія. Головним є готовність і спроможність бізнесу і споживачів розробляти і використовувати продукти і технології, що з’являються завдяки передовим дослідженням, і не важливо звідки вони з’являються. Це стосується і ШІ-моделей DeepSeek з їхнім відкритим кодом.
Так, нам треба контролювати небезпечне використання передових західних технологій ворожими режимами у військових цілях. Але це інше, складне завдання. Якби його можна було вирішити за допомогою експортного контролю, ми б уже давно не турбувалися про ядерну зброю в Північній Кореї або Ірані.
NV володіє ексклюзивним правом напереклад іпублікацію колонок ProjectSyndicate Републікація повної версії тексту заборонена
Оригінал
CopyrightProjectSyndicate 2025
Приєднуйтесь донашого телеграм-каналуПогляди NV
