อนาคตของ genAI จะเป็นอย่างไร? วงจรการ์ตเนอร์ไฮป์

ไม่น่าแปลกใจเลยที่ AI เจนเนอเรชั่นและโมเดลพื้นฐานที่สนับสนุน AI ในปัจจุบันจะพบได้ที่จุดสูงสุดของสิ่งที่ Gartner เรียกว่า "จุดสูงสุดของความคาดหวังที่สูงเกินจริง" ในการทำซ้ำครั้งล่าสุดของ "Gartner Hype Cycle for Artificial Intelligence" นั่นหมายความว่าพวกเขากำลังเดินโซเซอยู่บนหน้าผาที่อาจดิ่งลงสู่ "รางน้ำแห่งความท้อแท้"

เราได้พูดคุยกับ Afraz Jaffri ผู้อำนวยการนักวิเคราะห์ของ Gartner โดยมุ่งเน้นที่การวิเคราะห์ วิทยาศาสตร์ข้อมูล และ AI เกี่ยวกับวิธีที่เราควรตีความสถานการณ์ บทสัมภาษณ์ได้รับการแก้ไขให้มีความยาวและชัดเจน

ถาม: คุณคาดการณ์ว่าจะใช้เวลาสองถึงห้าปีสำหรับโมเดลพื้นฐาน และห้าถึง 10 ปีสำหรับ AI เชิงสร้างสรรค์เพื่อไปถึง “ที่ราบสูงแห่งประสิทธิภาพ” มันขึ้นอยู่กับอะไร?

ตอบ: นี่คือจุดที่เราจะได้เห็นการนำไปใช้จริง ไม่ใช่แค่ในองค์กรจำนวนหนึ่งเท่านั้น ซึ่งอาจทำได้เร็วกว่ามาก แต่ยังรวมถึงองค์กรทุกระดับด้วย โดยส่วนใหญ่จะอยู่ในรูปแบบของแอปพลิเคชันแบบแพ็กเกจ ซอฟต์แวร์ทุกชิ้นจะมีฟังก์ชัน AI เจนเนอเรชั่นบางประเภทอยู่ในนั้น แต่ประสิทธิภาพการทำงานจริงที่ได้รับจากฟีเจอร์เหล่านั้นจะใช้เวลานานกว่าในการทำความเข้าใจ เป็นการแข่งขันสำหรับทุกคนในการจัดส่งผลิตภัณฑ์หรือฟีเจอร์ AI เชิงสร้างสรรค์ภายในซอฟต์แวร์ของตน ในกรณีเหล่านั้นทั้งหมด ผลประโยชน์จะใช้เวลานานกว่าจึงจะบรรลุผลและวัดผลได้เช่นกัน

แบบจำลองพื้นฐานครอบคลุมสเปกตรัมกว้าง ไม่ใช่แค่โมเดลภาษาขนาดใหญ่เท่านั้น แต่ยังรวมถึงโมเดลรูปภาพและวิดีโอด้วย นั่นเป็นสาเหตุที่เวลาในการขึ้นสู่ที่ราบสูงจะนานขึ้น เป็นถังทุกรุ่นครับ

เจาะลึก: ทำไมเราถึงใส่ใจ AI ในด้านการตลาด

ถาม: เป็นไปได้ที่จะจินตนาการถึงสิ่งต่างๆ ที่อาจขัดขวางการสร้าง AI อย่างมาก ประการหนึ่งคือกฎระเบียบ — มีความกังวลอย่างแท้จริง โดยเฉพาะในยุโรป เกี่ยวกับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่ขูดข้อมูลส่วนบุคคล อีกอันเกี่ยวข้องกับลิขสิทธิ์ คุณได้คำนึงถึงการหยุดชะงักที่อาจเกิดขึ้นเหล่านั้นแล้วหรือยัง

ตอบ: ใช่ พวกเขาเป็นส่วนหนึ่งของความคิด ประเด็นแรกคือด้านความน่าเชื่อถือจริงๆ โดยไม่คำนึงถึงกฎระเบียบภายนอก ยังคงมีความรู้สึกพื้นฐานว่าการควบคุมเอาท์พุตของโมเดลเป็นเรื่องยากมาก และการรับประกันว่าเอาท์พุตนั้นถูกต้องจริงๆ นั่นเป็นอุปสรรคใหญ่ ดังที่คุณกล่าวไปแล้ว ยังมีระบบคลาวด์เกี่ยวกับกฎระเบียบอีกด้วย หากในยุโรปโมเดลดังกล่าวอยู่ภายใต้กฎระเบียบที่สำคัญ โมเดลเหล่านั้นอาจไม่มีจำหน่ายด้วยซ้ำ เราได้เห็น ChatGPT ถูกลบออกที่นั่นมาระยะหนึ่งแล้ว หากองค์กรขนาดใหญ่เห็นว่าเป็นปัญหามากเกินไปในการปฏิบัติตาม พวกเขาอาจถอนบริการออกจากภูมิภาคนั้นได้

นอกจากนี้ยังมีด้านกฎหมาย โมเดลเหล่านี้อิงตามข้อมูลที่มีลิขสิทธิ์ซึ่งคัดลอกมาจากเว็บอย่างที่คุณกล่าวไว้ หากผู้ให้ข้อมูลเริ่มขอไถ่ถอนอย่างเหมาะสม ก็จะส่งผลต่อระดับการใช้งานของโมเดลเหล่านี้ในอนาคตเช่นกัน แล้วมีด้านความปลอดภัย คุณสามารถสร้างโมเดลเหล่านี้ให้ปลอดภัยแค่ไหนจากสิ่งต่างๆ เช่น การโจมตี แน่นอนว่าต้องมีลมพัดมาที่นี่เพื่อนำทาง

ถาม: เราได้ยินมามากเกี่ยวกับ "มนุษย์ในวง" ก่อนที่จะเผยแพร่สิ่งใดก็ตามที่สร้างโดย generative AI ให้กับผู้ชม คุณต้องได้รับการตรวจสอบและอนุมัติจากมนุษย์ก่อน แต่ข้อดีอย่างหนึ่งของ genAI ก็คือความเร็วและขนาดของความคิดสร้างสรรค์ มนุษย์จะตามทันได้อย่างไร?

ตอบ: ความเร็วและมาตราส่วนนั้นมีไว้เพื่อให้มนุษย์ใช้ทำสิ่งที่พวกเขาต้องทำ มีไว้เพื่อช่วยเหลือผู้ที่จำเป็นต้องอ่านเอกสาร 10 ฉบับเพื่อหาคำตอบในบางสิ่งบางอย่าง ตอนนี้พวกเขาสามารถทำได้ภายในหนึ่งนาที เนื่องจากปัญหาด้านความน่าเชื่อถือ งานเหล่านั้นจึงเป็นประเภทงานที่มีค่าที่สุดในการใช้แบบจำลองภาษา

ถาม: หาก AI ที่รับผิดชอบอยู่ห่างจากที่ราบสูงประมาณ 5 ถึง 10 ปี ดูเหมือนว่าคุณกำลังคาดการณ์ถึงการขับขี่ที่เป็นหลุมเป็นบ่อ

ตอบ: โลกของกฎข้อบังคับและระบบอื่นๆ ไม่เป็นที่รู้จัก และแม้ว่าจะกลายเป็นทางการและเป็นที่ทราบกันดีอยู่แล้วว่าจะมีกฎระเบียบที่แตกต่างกันสำหรับภูมิศาสตร์ที่แตกต่างกัน ลักษณะโดยกำเนิดของแบบจำลองเหล่านี้คือมีแนวโน้มที่จะไม่ปลอดภัย การจะควบคุมสิ่งนั้นได้นั้นต้องใช้เวลาในการเรียนรู้ คุณจะตรวจสอบได้อย่างไรว่าโมเดลจะปลอดภัย? คุณจะตรวจสอบแบบจำลองการปฏิบัติตามข้อกำหนดได้อย่างไร เพื่อความปลอดภัย? แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดนั้นเกิดขึ้นได้ยาก ทุกองค์กรต่างใช้แนวทางของตนเอง ลืมเรื่อง Generative AI ไปได้เลย โมเดล AI อื่นๆ ที่องค์กรต่างๆ ใช้มาระยะหนึ่งแล้ว ยังคงทำผิดพลาด ยังคงแสดงอคติอยู่

ถาม: ประชาชนควรเตรียมตัวอย่างไรสำหรับความท้อแท้ที่ใกล้จะเกิดขึ้น?

ตอบ: องค์กรต่างๆ จะดำเนินตามวิถีที่แตกต่างกันในประสบการณ์ของ Generative AI ดังนั้นจึงไม่ได้หมายความว่าองค์กรจะต้องตกลงไปในรางเสมอไป โดยทั่วไปจะเกิดขึ้นเมื่อไม่สามารถจัดการความคาดหวังได้ หากคุณเริ่มต้นด้วยการดูกรณีการใช้งานที่ตรงเป้าหมาย การใช้งานที่ตรงเป้าหมาย และคุณมีเกณฑ์ชี้วัดที่ดีสำหรับความสำเร็จ รวมถึงการลงทุนในการจัดการข้อมูลและองค์กร ธรรมาภิบาล นโยบายที่ดี หากคุณรวมทั้งหมดนั้นเข้ากับการบรรยายเชิงปฏิบัติเกี่ยวกับสิ่งที่โมเดลสามารถทำได้ คุณก็สามารถควบคุมกระแสดังกล่าวได้ และคุณก็จะมีโอกาสน้อยลงที่จะตกหลุมพราง

ถาม: คุณจะบอกว่าวงจร AI กระแสเกินจริงกำลังดำเนินไปเร็วกว่าวงจรอื่นๆ ที่คุณเคยดูมาหรือไม่

ตอบ: วงจรการโฆษณาเกินจริงของ AI มีแนวโน้มที่จะเอียงไปทางนวัตกรรมที่เคลื่อนที่เร็วกว่าเส้นโค้ง และมีแนวโน้มที่จะส่งผลกระทบมากกว่าในสิ่งที่พวกเขาสามารถทำได้เช่นกัน ในขณะนี้ มันคือแนวหน้าและศูนย์กลางสำหรับโครงการริเริ่มด้านเงินทุนสำหรับ VC มันเป็นพื้นที่โฟกัสในพื้นที่การวิจัยเช่นกัน สิ่งเหล่านี้มากมายมาจากแวดวงวิชาการ ซึ่งมีบทบาทอย่างมากในพื้นที่นี้

ถาม: สุดท้ายนี้ AGI หรือปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป (AI ที่จำลองความฉลาดของมนุษย์) คุณมีสิ่งนั้นมาในสิบปีหรือมากกว่านั้น คุณกำลังป้องกันความเสี่ยงการเดิมพันของคุณเพราะมันอาจเป็นไปไม่ได้เลยใช่ไหม?

ตอบ: ใช่ เรามีเครื่องหมายที่ "ล้าสมัยก่อนที่จะเป็นที่ราบสูง" มีข้อโต้แย้งที่บอกว่ามันจะไม่เกิดขึ้นจริง แต่เราบอกว่ามันนานกว่า 10 ปีแล้ว เพราะมีการตีความมากมายว่า AGI คืออะไร นักวิจัยที่เคารพนับถือจำนวนมากกล่าวว่า เรากำลังอยู่บนเส้นทางที่จะพาเราไปสู่ ​​AGI แต่จำเป็นต้องมีความก้าวหน้าและนวัตกรรมอีกมากมายเพื่อดูว่าจริงๆ แล้วเส้นทางนั้นเป็นอย่างไร เราคิดว่ามันเป็นสิ่งที่ไกลเกินกว่าที่หลายคนเชื่อ

เจาะลึก: ค้นพบโซลูชันมาร์เทคล้ำสมัยฟรี ทางออนไลน์ในสัปดาห์หน้า!