E o brilho do boom da AI começa a desvanecer-se

Construir e esperar que as pessoas cheguem? O brilho do boom 🤶 da Inteligência Artificial (AI) parece estar diminuindo. As avaliações elevadas estão começando a parecer instáveis comparação com o alto 🤶 nível de gastos necessário para mantê-las. No fim de semana, um relatório do site tecnológico The Information estimou que a 🤶 OpenAI gastaria uma quantia impressionante de R$5bn a mais do que seu faturamento este ano:

Se tivermos razão, a OpenAI, 🤶 mais recentemente avaliada em R$80 bn , precisará levantar mais fundos nos próximos 12 meses ou pouco mais. Nossa análise é baseada 🤶 nossas estimativas informadas dos gastos da OpenAI para operar seu chatbot ChatGPT e treinar futuros grandes modelos de linguagem, além 🤶 de "guesstimates" dos custos de sua equipe, baseados suas projeções anteriores e o que sabemos sobre suas contratações. Nossa 🤶 conclusão aponta para o motivo pelo qual tantos investidores se preocupam com as perspectivas de lucro da inteligência artificial conversacional.

A 🤶 versão mais pessimista da história é que a AI - especificamente, os chatbots, o segmento caro e competitivo da indústria 🤶 que conquistou a imaginação do público - simplesmente não é tão boa quanto nos disseram.

Esse argumento sugere que, à 🤶 medida que a adoção cresce e a iteração diminui, a maioria das pessoas teve a oportunidade de usar AI de 🤶 ponta e percebeu que é impressionante, mas talvez não útil. A primeira vez que você BR o ChatGPT, é um 🤶 milagre, mas na centésima vez, as falhas permanecem evidentes e a magia se desvanece no fundo. O ChatGPT, decide, é 🤶 uma besteira:

Neste artigo, argumentamos contra a visão de que, quando o ChatGPT e os semelhantes produzem declarações falsas, estão mentindo 🤶 ou até mesmo "alucinando", e favor da posição de que a atividade que estão envolvidos é "besteira" ... 🤶 Como esses programas não podem se preocupar com a verdade, e foram projetados para produzir texto que parece verdadeiro sem 🤶 nenhuma preocupação real com a verdade, parece adequado chamar suas saídas de besteira.

Treiná-los para chegarem

Eu não acho que seja tão 🤶 ruim. Não porque os sistemas sejam perfeitos, claro; eu acho que a transição da AI está caindo um obstáculo 🤶 anterior. Para as pessoas experimentarem chatbots, perceberem que eles são besteira e desistirem exige que as pessoas os usem de 🤶 verdade. E isso, segundo a resposta da indústria de tecnologia, está começando a ser o maior obstáculo. Na última quinta-feira, 🤶 eu reportei sobre como a Google está se associando a uma rede de pequenas empresas e a trusts de escolas 🤶 multiacadêmicas para introduzir a AI nos locais de trabalho para ajudar a impulsionar as habilidades dos trabalhadores vez de 🤶 substituí-los. Debbie Weinstein, diretora gerente da Google UK e Irlanda, disse a mim:

Uma maneira de vê-lo é que 🤶 é apenas outra investimento benéfico na agenda de habilidades por uma grande empresa. A Google, particular, tem longa data 🤶 de esquemas de treinamento digital, uma vez chamados de "Garagem Digital", fazendo sua parte para capacitar o Reino Unido. Mais 🤶 ceticamente, é um bom negócio ensinar as pessoas a usar nova tecnologia ensinando-as a usar suas ferramentas. Os britânicos de 🤶 uma determinada idade lembram vividamente as "aulas de TI" ou "ICT" que eram um curso finamente velado sobre como usar 🤶 o Microsoft Office; aqueles mais velhos ou mais jovens do que eu aprenderam algum programa de computador fundamental. Eu aprendi 🤶 a usar o Microsoft Access.

Neste caso, há algo mais fundo: a Google não precisa apenas treinar as pessoas a usar 🤶 a AI, também precisa conduzir um ensaio para mesmo descobrir o que, exatamente, elas devem ser treinadas para fazer. "Isso 🤶 é muito mais sobre pequenos truques diários, para tornar sua vida profissional um pouco mais produtiva e agradável, do que 🤶 é sobre fundamentalmente redefinir uma compreensão da tecnologia", disse Weinstein. "Há ferramentas hoje que podem ajudá-lo a fazer seu trabalho 🤶 um pouco mais facilmente. São os três minutos que você economiza a cada vez que escreve um email.

"Nosso objetivo é 🤶 garantir que todos possam se beneficiar da tecnologia, seja da Google ou de outras pessoas. E eu acho que a 🤶 ideia geralizável de que você trabalharia ao lado de ferramentas que podem ajudá-lo a fazer sua vida mais eficiente é 🤶 algo que todos podem se beneficiar.."

Desde a chegada do ChatGPT, há uma suposição subjacente de que a tecnologia fala por 🤶 si mesma - ajudada pelo fato de que, um sentido literal, ela o faz. Mas as interfaces de chat 🤶 são opacas. Mesmo se você estiver gerenciando um ser humano real, ainda é uma habilidade obter o máximo deles quando 🤶 você precisa de sua ajuda, e é uma habilidade muito maior se sua única forma de comunicação com eles for 🤶 uma mensagem de texto.

Os chatbots da AI não são pessoas - nem de perto - então é commensuravelmente mais desafiador 🤶 até mesmo trabalhar para descobrir como eles podem caber um padrão de trabalho típico. O caso negativo para a 🤶 tecnologia não é "O que acontece se não houver nada lá?" Claro que há, mesmo dado todas as alucinações e 🤶 besteiras. Em vez disso, é muito mais simples: o que acontece se a maioria das pessoas simplesmente não se molhar 🤶 para aprender a usá-lo?

Mathsbot ouro

Enquanto isso, outra parte da Google:

Embora os computadores tenham sido feitos para fazer 🤶 matemática mais rápido do que qualquer humano pudesse gerenciar, o nível superior da matemática formal permanece um domínio exclusivamente humano. 🤶 Mas uma quebra de pesquisadores da Google DeepMind trouxe sistemas de AI mais perto do que nunca de derrotar os 🤶 melhores matemáticos humanos seu próprio jogo.

Um par de novos sistemas, chamados AlphaProof e AlphaGeometry 2, trabalharam juntos para resolver 🤶 problemas do Olympiada Internacional de Matemática, uma competição global de matemática para estudantes do ensino médio que está execução 🤶 desde 1959 . O Olympiada tem a forma de seis questões difíceis a cada ano, abrangendo campos como álgebra, geometria e teoria 🤶 dos números. Ganhar uma medalha de ouro coloca você entre os melhores poucos matemáticos jovens do mundo.

As ressalvas: os sistemas 🤶 da Google DeepMind "apenas" resolveram quatro dos seis problemas, e um deles foi resolvido usando um sistema "neurosymbolic", que é 🤶 muito menos como AI do que você poderia esperar. Todos os problemas foram traduzidos manualmente para uma linguagem de programação 🤶 chamada Lean, o que permite que o sistema a leia como uma descrição formal de um problema vez de 🤶 ter que analisar o texto legível pelo humano primeiro. (A Google DeepMind tentou usar LLMs para fazer essa parte também, 🤶 mas eles não eram muito bons.)

Mas ainda assim, isso é um passo grande. A Olympiada Internacional de Matemática é difícil , e 🤶 um AI ganhou uma medalha. O que acontece quando ele ganhar um ouro? Há um ponto de inflexão entre ser 🤶 capaz de resolver desafios que apenas os melhores matemáticos do ensino médio podem resolver e ser capaz de resolver os 🤶 que apenas os melhores estudantes de graduação, e de pós-graduação, e de doutorado, podem? O que muda se uma ciência 🤶 for automatizada?

Se você quiser ler a versão completa da newsletter, por favor, inscreva-se para receber TechScape seu email a 🤶 cada terça-feira.