Wir sind jetzt alle in KI und Sie gewöhnen sich besser daran

"Wir sind in der KI -Zeit", sage ich den Leuten jetzt, wenn sie versuchen, das schnelle Tempo von KI und allen verbundenen Technologien und Fortschritten zu verstehen.

Obwohl es nur zweieinhalb Jahre her ist, seit Openai Chatgpt über die Welt ausgelöst hat, habe ich seit Monaten intuitiv gekannt, dass wir in der Welt der Technologie nicht mehr auf Moore's Law tätig sind: die Anzahl der Transistoren auf einem Chip -Doppel alle zwei Jahre. Dies ist jetzt das AI -Modellgesetz, in dem sich die generativen Modellfunktionen alle drei Monate verdoppeln.

Selbst wenn Sie nicht glauben, dass sich große Sprachmodelle (LLMs) in diesem Tempo entwickeln, ist es nicht zu leugnen, dass die beispiellose Geschwindigkeit der Adoption.

Ein neuer Bericht (oder eher eine 340-seitige Präsentation) von Mary Meeker, einer Generalpartnerin bei Bond Investments, malt das bisher klarste Bild der transformativen Natur der KI und wie es sich bei keinem anderen früheren Tech-Epoche unterscheidet.

"Das Tempo und der Umfang der Veränderung im Zusammenhang mit der Entwicklung der künstlichen Intelligenztechnologie sind in der Tat beispiellos, wie die Daten unterstützt", schrieb Meeker und ihre Co-Autoren.

Google, was?

Insbesondere eine Statistik stach mir heraus: Google dauerte neun Jahre, um 365 Milliarden jährliche Suchanfragen zu erreichen. Chatgpt erreichte in zwei Jahren den gleichen Meilenstein.

Meekers Präsentation veranschaulicht etwas, das ich seit einiger Zeit versucht habe. Es gab noch nie so eine Zeit.

Ich habe einige große technische Änderungen durchlebt: den Aufstieg des Personal Computing, den Wechsel von analog zu digitalen Publishing -Tools und die Online -Revolution. Der größte Teil dieser Veränderung war jedoch allmählich, dass es sich damals schnell fühlte.

Ich habe Mitte der 1970er Jahre zum ersten Mal digitale Publishing-Tools gesehen, und erst in der Mitte bis zu den 1980er Jahren machten viele von uns den Wechsel, was auch zu dem Zeitpunkt, als PC-Computer anfingen, obwohl sie mindestens ein weiteres Jahrzehnt nicht allgegenwärtig wurden.

Da das öffentliche Internet im Jahr 1993 ankam, würde es Jahre dauern, bis die meisten Menschen auf Breitband waren. Wissensarbeiter stiegen nicht sofort auf. Stattdessen gab es eine langsame und stetige Verschiebung in der Belegschaft.

Ich würde sagen, wir hatten ein Jahrzehnt solide Anpassung, bevor das Internet und seine damit verbundenen Systeme und Plattformen zu einem unaufhaltsamen Teil unseres Lebens wurden.

Ich erinnere mich noch daran, wie verwirrt die durchschnittliche Person im Internet war. In der Today Show im Jahr 1994 fragten die Gastgeber buchstäblich laut: "Was ist das Internet?" KI und Plattformen wie Chatgpt, Copilot, Claude AI und andere haben sich nicht auf das gleiche Maß an Verwirrung gestoßen.

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Der Bericht von Meeker stellt fest, dass ChatGPT -Benutzer Ende 2024 von Null im Oktober 2020 auf 400 m und im Jahr 2025 800 m gestiegen sind. Schockierende 20 -Millionen -Personen zahlen Abonnenten. Es dauerte Jahrzehnte, um die Menschen davon zu überzeugen, Inhalte im Internet zu bezahlen, aber für KI stimmen die Leute bereits mit offenen Brieftaschen.

Ich nehme an, der Aufstieg des Internets und allgegenwärtiges und mobiles Computing könnte uns auf die KI -Ära vorbereitet haben. Es ist nicht so, als ob künstliche Intelligenz aus heiterem Himmel erschien. Andererseits tat es es irgendwie.

Vor fast einem Jahrzehnt staunten wir über IBMs Deep Blue, die erste KI, die einen Schachgrand -Meister, Gary Kasparov, besiegte. Dies folgte 2005 von einem autonomen Auto, das die DARPA -Herausforderung absolvierte. Ein Jahrzehnt danach sahen wir, wie Deepmind Alphago den besten Go -Spieler der Welt besiegte.

Einige dieser Entwicklungen waren verblüffend, aber sie kamen in einem relativ verdaulichen Tempo an. Trotzdem begannen sich die Dinge im Jahr 2016 zu ergreifen, und verschiedene Gruppen begannen die Warnglocken über KI. Niemand benutzte öffentlich die Begriffe "LLM" oder "generativ". Trotzdem war die Sorge so, dass IBM, Amazon, Facebook, Microsoft und Googles DeepMind die gemeinnützige Partnerschaft auf KI bildeten, die "Chancen und Herausforderungen mit KI -Technologien zur Nutzen der Menschen und der Gesellschaft" vorgesehen war.

Diese Gruppe existiert jedoch immer noch, ich bin mir nicht sicher, ob jemand auf ihre Empfehlungen achtet. Ich denke, die Zeit für die KI, die kleine Zeit für die Selbstreflexion verlässt.

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Eine Studie der Stanford University 2016 über KI im Jahr 2030 (nicht mehr online verfügbar) stellte fest: "Entgegen den fantastischeren Vorhersagen für KI in der beliebten Presse stellte das Studiengremium keinen Grund zur Sorge, dass die KI eine unmittelbare Bedrohung für die Menschheit darstellt.

Meekers Präsentation präsentiert jedoch ein beschleunigtes Bild, das meiner Meinung nach einen Anlass zur Sorge mit einer Einschränkung hervorruft: Die Vorhersagen stammen von Chatgpt (was noch größere Anlass zur Sorge gibt).

Bis 2030 prognostiziert es beispielsweise die Fähigkeit von AI, Filme und Spiele in voller Länge zu erstellen. Ich würde sagen, Geminis Veo 3 ist ein Beweis dafür, dass wir auf dem Weg sind.

Es verspricht die Fähigkeit von AI, menschliche Roboter zu bedienen. Ich würde hinzufügen, dass die KI -Zeit die humanoide Roboterentwicklung so beschleunigt hat, wie ich in meinen 25 Jahren der Abdeckung der Robotik noch nie zuvor gesehen habe.

Es heißt, KI wird autonome Unternehmen aufbauen und führen.

In 10 Jahren glaubt Chatgpt, dass KI menschliche Köpfe simulieren kann.

Wenn wir uns daran erinnern, dass Chatgpt, wie die meisten LLMs, den größten Teil seines Wissens auf das bekannte Universum stützt, können wir davon ausgehen, dass diese Vorhersagen, wenn überhaupt, Underambitious sind. Sogar KI weiß nicht, was wir nicht wissen.

Es gab einige Argumente im Büro, dass ich die Gleichung falsch hatte. Es gibt kein KI -Modellgesetz, es gibt nur Huangs Gesetz (für Jensen Huang, Gründer und CEO von Nvidia). Dieses Gesetz prognostiziert mindestens alle zwei Jahre eine Verdoppelung der GPU -Leistung. Ohne die Kraft dieser Prozessoren steht KI ab. Vielleicht, aber ich denke, dass die Kraft dieser Modelle noch nicht mit der Verarbeitungsleistung des GPUS von Nvidia einholt hat.

Huang baut einfach eine Zukunft auf, in der jede Person und jedes Unternehmen GPU-basierte generative Macht wünschen. Das bedeutet, dass wir mehr Prozessoren, mehr Daten und Entwicklungsspringe benötigen, um sich auf die kommenden Modelle vorzubereiten. Die Modellentwicklung in Echtzeit wird jedoch durch die GPU-Entwicklung nicht behindert. Diese generativen Updates ereignen sich weitaus schneller als Siliziumentwicklungen.

Wenn Sie akzeptieren, dass es eine Sache wie KI -Zeit gibt und dass das KI -Modellgesetz (zum Teufel, nennen wir es "Ulanoffs Gesetz"), dann ist es einfach, Chatgpts Sicht auf unsere bevorstehende Realität zu akzeptieren.

Sie sind vielleicht nicht bereit dafür, aber es kommt trotzdem. Ich frage mich, was Chatgpt darüber denkt.