AI的減速是其他人的機會
多萬億美元的人工智能浪潮是建立在生成模型將不斷變得更好的堅定信念之上。但最新的報導顯示，這一信念或許正在動搖。
簡單來說，“擴展法則”曾經預測，如果你投入更多的數據和計算能力到一個AI模型中，它的能力將會持續增長。然而，最近的多篇報導表明，這種情況似乎不再成立，AI的主要開發者發現他們的模型不再如以往那樣顯著改善。
根據《彭博新聞》的報導，OpenAI的Orion在編碼方面的表現與該公司的上個旗艦模型GPT-4相比並沒有太大改進，而Alphabet公司的Google在其Gemini軟件上的改進也是微乎其微。與此同時，Anthropic這家主要競爭對手則在其期待已久的Claude模型的發布上落後了。
OpenAI、Anthropic和Google的高層最近幾個月毫不遲疑地告訴我，AI的發展並未停滯。但他們這麼說也不奇怪。事實上，長期以來對生成AI產出遞減的擔憂，甚至比爾·蓋茨也曾預測過，正逐漸變成現實。AI界的偶像Ilya Sutskever最近對路透社表示，這一趨勢已經趨於平穩。他說：“2010年代是擴展的時代，現在我們又回到了奇蹟和發現的時代。”
“奇蹟和發現”對於“我們不知道下一步該怎麼做”這一現實的描述無疑是正面的。然而，這也可能會引發投資者和企業的焦慮，因為他們預計將在基礎設施上投入1萬億美元，以實現AI的轉型承諾。根據最近的《彭博新聞》調查，華爾街的銀行、對沖基金和私募股權公司正在投入數十億資金，以建設龐大的數據中心。
這一切是否意味著一場可怕的賭博？並不完全是。
毫無疑問，AI浪潮的主要受益者是全球最大的科技公司。微軟、Google和亞馬遜的季度雲存儲收入穩步增長，與此同時，Nvidia、蘋果和Meta的市值在過去兩年中總共上升了8萬億美元。對於其他客戶而言，投資回報的顯現則要遲緩得多。
然而，AI市場熱潮的減弱有可能是有益的，正如之前的創新一樣。因為技術通常不會撞上牆壁而死，而是會經歷一個S曲線。S曲線的概念是，初期的進展需要數年時間，然後迅速加速，就像我們在近兩年中看到的生成AI一樣，然後又開始減速，但關鍵是會演變。
多年來，批評者們曾經定期宣稱摩爾定律已經死去，但就在製造突破推動它再次發展之際。飛機的發展也經歷了緩慢的進程，直到20世紀50年代末從螺旋槳轉向噴氣式飛機，才迎來了重大飛躍。然而，就像芯片製造一樣，航空的發展並沒有停滯，而是轉型；即使在1960年代的時速上並未有顯著提高，客機的燃油效率、安全性和運營成本卻大幅改善。
AI及其擴展法則的類似平臺可能意味著一種新的開發和衡量成功的方法，這種方法至今過於專注於能力，而忽視了安全等其他領域。最近的一項學術研究表明，一些最先進的生成AI模型在遵循歐洲即將出台的AI法規方面存在安全和公平等關鍵問題。
今年以來，AI研究人員已經開始尋找改進模型的新途徑，而不僅僅是增加數據和計算能力。一種方法是專注於在模型訓練後對其進行增強，即所謂的推理階段。這可能涉及在模型給出答案之前，給予其更多時間來處理多種可能性，這也是為什麼OpenAI最近將其最新模型o1描述為在“推理”方面表現更佳的原因。
S曲線的美在於，它能給其他人一些喘息的空間，而不是急於追求最新技術以獲得競爭優勢。那些一直在實驗生成AI並努力提升生產力的公司，現在有時間重新設計工作流程和業務過程，以更好地利用目前已經強大的AI模型。（記得在1980年代，企業花了數年時間來圍繞電腦進行重組。）
斯坦福大學教授Erik Brynjolfsson在其有關“生產力悖論”的著作中指出，當新的重大技術出現時，產出往往會暫時停滯或下降，然後再激增。AI的暫停為企業在這一重要的投資階段提供了更多的空間。
這也給監管機構提供了設計更有效的防護措施的時間。歐盟的AI法案將於2026年生效，企業需要在此法案下遵循更具體的傷害定義。隨著標準機構完成這項工作，市場不會湧入導致一系列意外問題的新型模型。
在過去兩年中，生成AI的發展如同搭乘子彈列車，這一勢頭顯然為科技巨頭帶來了豐厚的利潤。然而，這一減速的時刻為其他人提供了亟需的喘息機會。
在這篇文章中，我們可以看到，AI技術的快速發展不僅帶來了機會，也引發了對未來的擔憂。對於企業來說，這是一個重新思考和調整的機會，而對於投資者來說，則需要更加謹慎地評估未來的風險和回報。在這個技術快速迭代的時代，適應變化、優化流程和加強安全性將是企業成功的關鍵。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。
