Sľubovali revolúciu, no môže to byť slepá ulička. Odborníci bijú na poplach, pokročilá AI môže skončiť skôr, ako vôbec začala

Generatívna umelá inteligencia (AI) sa stala jedným z najdiskutovanejších technologických trendov v posledných rokoch. Napriek obrovským investíciám do vývoja AI a ambicióznym víziám, ako je dosiahnutie umelej všeobecnej inteligencie (AGI), mnohí odborníci vyjadrujú pochybnosti o efektivite súčasných stratégií škálovania. Podľa štúdie Asociácie pre rozvoj vedcov umelej inteligencie, na ktorú upozornil webový portál Futurism, až 76 % výskumníkov AI považuje aktuálne prístupy za „nepravdepodobné“ alebo „veľmi nepravdepodobné“, že povedú k AGI.

Škálovanie AI tradične znamenalo budovanie väčších a výkonnejších modelov, ktoré vyžadujú obrovské množstvo dát a výpočtovej kapacity. Tento prístup však čelí inherentným limitom, ako sú rastúce náklady, energetická náročnosť a ekologické dopady.

Odoberaj Vosveteit.sk cez Telegram a prihlás sa k odberu správ

Podľa štúdie publikovanej na pre-printovom médiu arXiv sa budúcnosť škálovania pravdepodobne presunie od „škálovania nahor“ k „škálovaniu nadol“ prípadne „škálovaniu von“. Tieto nové paradigmy sa zameriavajú na efektívnosť, adaptabilitu a spoluprácu medzi rôznymi aplikáciami, pričom riešia technické aj spoločenské výzvy, ako je znižovanie uhlíkovej stopy či zabezpečenie rovného prístupu k technológiám pre všetkých.

Energetická náročnosť umelej inteligencie prináša nemalé výzvy

Firmy ako OpenAI, Google či Anthropic pokračujú v masívnych investíciách do vývoja AI napriek skeptickým názorom odborníkov. OpenAI napríklad plánuje projekt „hviezdnej brány“ v hodnote 500 miliárd dolárov na výstavbu dátových centier po celých Spojených štátoch.

Microsoft zase oznámil investíciu vo výške 80 miliárd dolárov na výstavbu AI-enabled dátových centier v roku 2025. Tieto projekty však prinášajú otázky ohľadom ich ekonomickej udržateľnosti. Minulý rok bola OpenAI na pokraji bankrotu s prognózovanou stratou 5 miliárd dolárov. Vďaka podpore investorov, ako Microsoft či NVIDIA, však získala financovanie vo výške 6,6 miliardy dolárov, čo jej umožnilo pokračovať vo svojich aktivitách.

Neprehliadni

Niektoré aplikácie ťa chcú špehovať. Takto zistíš ešte pred stiahnutím, ku ktorým častiam telefónu chcú pristupovať

Jedným z hlavných problémov spojených s rozvojom AI je jej energetická náročnosť. Moderné dátové centrá vybavené grafickými procesormi (GPU) spotrebujú obrovské množstvo energie – jeden rack môže spotrebovať až 39-násobok energie bežnej  domácnosti, čo nie je málo. Navyše, rýchly nárast počtu hyper-škálovaných dátových centier môže viesť k dramatickému zvýšeniu globálneho dopytu po elektrickej energii. Tento trend má významné ekologické dôsledky vrátane zvýšeného spaľovania uhlia a urýchlenia klimatických zmien.

Stuart Russell z UC Berkeley upozorňuje na paradox škálovania: „Rozsiahle investície do škálovania bez porovnateľného úsilia o pochopenie toho, čo sa deje, sa mi vždy zdalo byť nesprávne.“

Podľa neho už pred rokom začalo byť jasné, že prínosy škálovania v bežnom zmysle slova ustúpili. Niektoré firmy skúmajú nové spôsoby optimalizácie modelov AI. OpenAI napríklad testuje techniku „text-time compute“, ktorá umožňuje modelu tráviť viac času premýšľaním namiesto okamžitého generovania odpovedí. Startup DeepSeek zas predstavil cenovo dostupný model AI, ktorý prekonáva konkurenciu za zlomok nákladov. Tento prístup naznačuje, že peniaze nemusia byť jediným faktorom úspechu pri škálovaní AI.

Všeobecná umelá inteligencia je ešte na roky ďaleko od skutočnosti

Sam Altman z OpenAI verí, že AGI by mohlo byť dosiahnuté už v počas tohto roka. Tento optimizmus však nezdieľajú všetci odborníci. Výskum publikovaný na arXiv zdôrazňuje technické výzvy spojené s AGI, ako je pochopenie kontextu či emocionálna inteligencia. Navyše historické trendy ukazujú, že technologické prelomové objavy často trvajú dlhšie, než sa predpokladalo.

Hoci generatívna AI prináša významné inovácie a potenciálne ekonomické benefity, jej rozvoj čelí mnohým výzvam – od technických bariér cez ekologické dopady až po otázky finančnej udržateľnosti. Súčasné stratégie škálovania sa zdajú byť slepou uličkou, aspoň podľa niektorých odborníkov. Budúcnosť AI môže spočívať v alternatívnych prístupoch zameraných na efektívnosť a udržateľnosť. Diskusia o tom, či je AI módna záležitosť alebo technologická revolúcia, tak zostáva zatiaľ otvorená.

Sleduj našu novú Facebook stránku a pridaj sa!