gelişimini yakından takip ettiyseniz, AI’yı açsinir ağları artık orijinal metin yazabilen ve şaşırtıcı bir kolaylık ve hızla orijinal resimler oluşturabilen Sam Altman tarafından yönetilen şirket, bu parçayı atlayabilirsiniz.
Öte yandan, şirketin ilerlemesine ve “üretken” olarak adlandırılan diğer yapay zeka şirketlerinin aniden kazandığı artan çekişe yalnızca belli belirsiz bir şekilde dikkat ediyorsanız ve nedenini daha iyi anlamak istiyorsanız, bu röportajdan yararlanabilirsiniz. James Currier, beş kez kurucu ve şimdi firmanın kurucu ortağı olan girişim yatırımcısı NFX beş yıl önce birkaç seri kurucu arkadaşıyla.
Currier, ilerlemeyi yakından takip eden insanların kampına düşüyor – o kadar yakından ki, NFX kendi tanımladığı gibi “üretken teknolojiye” çok sayıda ilgili yatırım yaptı ve her ay ekibin daha fazla dikkatini çekiyor. Aslında Currier, AI’daki bu yeni kırışıklık hakkındaki vızıltıların yutturmaca değil, daha geniş başlangıç dünyasının uzun zamandır ilk kez aniden çok büyük bir fırsatla karşı karşıya olduğunun farkına varıyor. “Her 14 yılda bir” diyor Currier, “bu Kambriyen patlamalarından birini yaşıyoruz. İnternette ve 94’te bir tane vardı. 2008’de cep telefonlarında bir tane vardı. Şimdi 2022’de bir tane daha yaşıyoruz.”
Geriye dönüp bakıldığında, bu editör daha iyi sorular sormuş olmayı dilerdi ama ben de burada öğreniyorum. Sohbet takibimizden alıntılar, uzunluk ve netlik için düzenlendi. Daha uzun sohbetimizi dinleyebilirsiniz burada.
TC: Üretken AI hakkında, tam olarak ne kadar yeni olduğu veya en son moda kelime olup olmadığı da dahil olmak üzere çok fazla kafa karışıklığı var.
JC: Bence genel olarak AI dünyasına olan şey, bir şeyin gerçeğini tanımlamamıza yardımcı olacak deterministik AI’ya sahip olabileceğimize dair bir duyguya sahip olmamızdı. Örneğin, üretim hattındaki kırık bir parça mı? Bu uygun bir toplantı mı? Bir insanın bir şeyi belirlediği gibi, AI kullanarak bir şeyi belirlediğiniz yer burasıdır. AI’nın son 10 ila 15 yıldır olduğu şey büyük ölçüde budur.
AI’daki diğer algoritma kümeleri, daha çok, devasa içerik gruplarına bakmayı ve ardından ‘İşte 10.000 örnek’ diyerek onlardan yeni bir şey üretmeyi amaçlayan bu difüzyon algoritmalarıydı. Benzer olan 10.001’inci örneği oluşturabilir miyiz?’
Bunlar oldukça kırılgandı, oldukça kırılgandı, yaklaşık bir buçuk yıl öncesine kadar. [Now] algoritmalar daha iyi hale geldi. Ama daha da önemlisi, incelediğimiz içeriğin kütleleri büyüdü çünkü sadece daha fazla işlem gücümüz var. Olan şu ki, bu algoritmalar Moore yasasını kullanıyor – [with vastly improved] depolama, bant genişliği, hesaplama hızı – ve aniden bir insanın üretebileceğine çok benzeyen bir şey üretebilir hale geldi. Bu, yazacağı metnin ve çizeceği çizimin yüz değerinin, bir insanın yapacağına çok benzediği anlamına gelir. Ve bunların hepsi son iki yılda gerçekleşti. Yani bu yeni bir fikir değil, ama bu eşikte yeni. Bu yüzden herkes buna bakıyor ve ‘Vay canına, bu sihir’ diyor.
Yani oyunu aniden değiştiren şey, daha önce eksik olan bir teknik altyapı parçası değil, işlem gücüydü?
Birdenbire değişmedi, neslinin kalitesi bizim için anlamlı olan yere gelene kadar yavaş yavaş değişti. Yani cevap genellikle hayır, algoritmalar çok benzerdi. Bu difüzyon algoritmalarında biraz daha iyi hale geldiler. Ama gerçekten, bu işlem gücü ile ilgili. Ardından, yaklaşık iki yıl önce, [powerful language model] Şirket içi bir hesaplama türü olan GPT çıktı, ardından GPT3 çıktı nerede [the AI company Open AI] yapardım [the calculation] senin için bulutta; veri modelleri çok daha büyük olduğundan, bunu kendi sunucularında yapmaları gerekiyordu. Sadece bunu yapmaya gücün yetmez [on your own]. Ve bu noktada, işler gerçekten bir sıçrama yaptı.
Yatırım yaptığımız için biliyoruz. şirket “AI Dungeon” dahil olmak üzere AI tabanlı üretken oyunlar yapıyor ve bence GPT-3’ün hesaplamalarının büyük çoğunluğu bir noktada “AI Dungeon” üzerinden geliyordu.
“AI Dungeon” başka bir oyun kurucudan daha küçük bir takım mı gerektiriyor?
Bu kesinlikle en büyük avantajlardan biri. Tüm bu verileri barındırmak için tüm bu parayı harcamak zorunda değiller ve küçük bir grup insanla, hepsinden yararlanan onlarca oyun deneyimi üretebilirler. [In fact] Buradaki fikir, eski oyunlara üretken AI ekleyeceğinizdir, böylece oyuncu olmayan karakterleriniz aslında bugün olduğundan daha ilginç bir şey söyleyebilirler, ancak AI’dan oyuna gelen temelde farklı oyun deneyimleri elde edeceksiniz. , mevcut oyunlara yapay zeka eklemek yerine.
Yani kalitede büyük bir değişiklik mi var? Bu teknoloji bir noktada plato olacak mı?
Hayır, her zaman kademeli olarak daha iyi olacaktır. Sadece artışların farkları zamanla daha küçük olacak çünkü zaten oldukça iyi hale geliyorlar,
Ancak diğer büyük değişiklik, Open AI’nın gerçekten açık olmamasıydı. Bu harika şeyi yarattılar, ama sonra açık değildi ve çok pahalıydı. Böylece Stability AI ve diğer insanlar gibi gruplar bir araya geldi ve ‘Hadi bunun açık kaynak versiyonlarını yapalım’ dediler. Ve bu noktada, maliyet sadece son iki veya üç ayda 100 kat düştü.
Bunlar Open AI’nın yan dalları değil.
Tüm bu üretken teknoloji, yalnızca Open AI GPT-3 modeli üzerine kurulmayacak; bu sadece ilkiydi. Açık kaynak topluluğu şimdi çalışmalarının çoğunu kopyaladı ve muhtemelen kalite açısından sekiz ay, altı ay gerideler. Ama oraya varacak. Açık kaynak sürümleri, Open AI maliyetinin üçte biri, beşte biri veya yirmide biri olduğu için, çok fazla fiyat rekabeti göreceksiniz ve Open AI ile rekabet eden bu modellerin çoğalmasını göreceksiniz. . Ve muhtemelen sonunda beş, altı, sekiz ya da belki 100 tane olacaksın.
Sonra bunların üzerine benzersiz AI modelleri inşa edilecek. Yani gerçekten şiir yazmaya bakan bir AI modeliniz veya köpeklerin ve köpek tüylerinin görsel görüntülerini nasıl yaptığınıza gerçekten bakan AI modelleriniz olabilir veya satış e-postaları yazma konusunda gerçekten uzmanlaşmış bir modeliniz olabilir. Daha sonra amaca yönelik olarak inşa edilecek olan bu özel yapay zeka modellerinin bütün bir katmanına sahip olacaksınız. Daha sonra bunların üzerine, tüm üretken teknolojiye sahip olacaksınız, bu da şu olacak: İnsanların ürünü kullanmasını nasıl sağlarsınız? İnsanların ürün için ödeme yapmasını nasıl sağlıyorsunuz? İnsanların oturum açmasını nasıl sağlarsınız? İnsanların bunu paylaşmasını nasıl sağlarsınız? Ağ efektlerini nasıl yaratırsınız?
Burada kim para kazanıyor?
İnsanların dağıtım ve ağ etkilerinin ardından gideceği uygulama katmanı, parayı kazanacağınız yerdir.
Bu teknolojiyi ağlarına dahil edebilecek büyük şirketler ne olacak? Bu avantaja sahip olmayan bir şirketin birdenbire ortaya çıkıp para kazanması çok zor olmaz mı?
Sanırım aradığınız şey, YouTube’un bunu modeline entegre edebileceği, ancak yapmadığı bir Twitch gibi bir şey. Ve Twitch, zor olsa da yatırımcılar ve kurucular için yeni bir platform ve değerli bir kültür ve değer parçası yarattı. Bu teknolojiyi onlara avantaj sağlamak için kullanacak harika kurucularınız olacak. Bu da piyasada bir dikiş yaratacaktır. Ve büyük adamlar başka şeyler yaparken milyar dolarlık şirketler kurabilecekler.
New York Times koştu adet son zamanlarda, kendi alanlarında kullandıkları üretken AI uygulamalarının daha geniş bir araç kutusundaki araçlar olduğunu söyleyen bir avuç reklam öğesi içeriyor. Burada insanlar saf mı? Bu teknoloji tarafından değiştirilme riski altındalar mı? Bahsettiğiniz gibi, “AI Dungeon” üzerinde çalışan ekip daha küçüktür. Bu şirket için iyi, ancak başka türlü oyunda çalışmış olabilecek geliştiriciler için potansiyel olarak kötü.
Bence çoğu teknolojide, insanların sahip olduğu bir tür rahatsızlık var. [for example] Bir otomobil fabrikasında bir işin yerini alan robotlar. İnternet ortaya çıktığında, doğrudan posta gönderen birçok insan, şirketlerin doğrudan satış yapabilecekleri ve kağıt tabanlı reklam hizmetlerini kullanamayacakları tehdidini hissettiler. Fakat [after] dijital pazarlamayı ya da e-posta yoluyla dijital iletişimi benimsediler, muhtemelen kariyerlerinde muazzam sıçramalar yaşadılar, üretkenlikleri orada arttı, hız ve verimlilik arttı. Aynı şey çevrimiçi kredi kartlarıyla da oldu. Belki 2002’ye kadar kredi kartlarını internete koymak konusunda rahat hissetmiyorduk. [this wave in] 2000’den 2003’e kadar daha iyiydi.
Bence şimdi ne oluyor. İleriye dönük düşünen ve kendilerine 2x veya 3x veya 5x verimlilik artışı sağlamak için bu araçları benimseyen yazarlar, tasarımcılar ve mimarlar inanılmaz derecede iyi iş çıkaracaklar. Bence tüm dünya önümüzdeki 10 yıl içinde bir üretkenlik artışı görecek. İnsanların %90’ının daha fazlasını yapması, daha fazlasını yapması, daha fazlasını yapması, daha fazla bağlantı kurması için büyük bir fırsat.
NFX’in sitesinde bununla ilgili çok daha fazlası var üretken yapay zeka bu arada okumaya değer; Onu burada bulabilirsin.