Siamo tutti all'IA ora e farai meglio ad abituarti

"Siamo in tempo di intelligenza artificiale", è quello che dico alle persone ora quando cercano di comprendere il rapido ritmo di AI e tutte le tecnologie connesse, i progressi.

Anche se sono passati solo due anni e mezzo da quando Openai ha scatenato il chatgpt sul mondo, ho conosciuto intuitivamente da mesi che nel mondo della tecnologia, non stiamo più operando sulla legge di Moore: il numero di transistor su un chip raddoppia ogni due anni. Questa è ora la legge del modello AI, in cui le capacità del modello generativo raddoppiano ogni tre mesi.

Anche se non credi che i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) si stiano sviluppando a quel ritmo, non si può negare la velocità di adozione senza precedenti.

Un nuovo rapporto (o meglio una presentazione di 340 pagine) di Mary Meeker, un socio generale di Bond Investments, dipinge il quadro più chiaro della natura trasformativa dell'IA e di come è diverso da qualsiasi altra precedente epoca tecnologica.

"Il ritmo e la portata del cambiamento relativi all'evoluzione della tecnologia dell'intelligenza artificiale non sono davvero senza precedenti, come supportato dai dati", ha scritto Meeker e i suoi coautori.

Google, cosa?

Una statistica in particolare mi ha spiccato: Google ci sono voluti nove anni per raggiungere i 365 miliardi di ricerche annuali. Chatgpt ha raggiunto la stessa pietra miliare in due anni.

La presentazione di Meeker illustra qualcosa che ho cercato di articolare da un po 'di tempo. Non c'è mai stato un tempo così.

Ho vissuto alcuni grandi cambiamenti tecnologici: l'ascesa del personal computing, il passaggio dagli strumenti di editoria analogici a quello digitale e la rivoluzione online. La maggior parte di questo cambiamento era graduale, però, concesso, all'epoca si sentiva rapido.

Ho visto per la prima volta gli strumenti di pubblicazione digitale a metà degli anni '70, e non è stato fino agli anni '80 di medio-livello che molti di noi hanno fatto il passaggio, che è stato anche nel periodo in cui i personal computer hanno iniziato ad arrivare, anche se non sarebbero diventati onnipresenti per almeno un altro decennio.

Con l'arrivo di Internet pubblico nel 1993, sarebbero passati anni prima che la maggior parte delle persone fosse in banda larga. Gli operatori della conoscenza non si sono alzati immediatamente. Invece, c'è stato uno spostamento lento e costante nella forza lavoro.

Direi che abbiamo avuto un decennio di solidi aggiustamenti prima di Internet e i suoi sistemi e piattaforme associati sono diventati una parte inesorabile della nostra vita.

Ricordo ancora quanto fosse confusa la persona media da Internet. All'Odesia del 1994, i padroni di casa hanno letteralmente chiesto ad alta voce: "Che cos'è Internet?" AI e piattaforme come Chatgpt, Copilot, Claude AI e altri non hanno incontrato lo stesso livello di confusione.

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Il rapporto di Meeker rileva che gli utenti di CHATGPT sono saliti alle stelle da zero nell'ottobre 2020 a 400 m alla fine del 2024 e 800m nel 2025. Un'incontri da 20 milioni di persone pagano abbonati. Ci sono voluti decenni per convincere le persone a pagare per qualsiasi contenuto su Internet, ma per l'IA, le persone sono già in fila con i loro portafogli aperti.

Suppongo che l'ascesa di Internet e l'onnipresente e il mobile computing potrebbero averci preparato per l'era AI. Non è come se l'intelligenza artificiale apparisse all'improvviso. Poi di nuovo, lo ha fatto.

Quasi un decennio fa, stavamo meravigliando del Deep Blue di IBM, il primo AI a battere un maestro del nonno a scacchi, Gary Kasparov. Ciò è stato seguito nel 2005 da un'auto autonoma che completa la sfida DARPA. Un decennio dopo, abbiamo visto DeepMind Alphago battere il miglior giocatore del mondo.

Alcuni di questi sviluppi erano sorprendenti, ma stavano arrivando a un ritmo relativamente digeribile. Anche così, le cose hanno iniziato a riprendere nel 2016 e vari gruppi hanno iniziato a suonare le campane di avvertimento sull'intelligenza artificiale. Nessuno stava usando pubblicamente i termini "LLM" o "generativo". Tuttavia, la preoccupazione era tale che IBM, Amazon, Facebook, Microsoft e DeepMind di Google hanno costituito la partnership senza scopo di lucro sull'IA, che aveva lo scopo di "affrontare opportunità e sfide con le tecnologie di intelligenza artificiale a beneficio delle persone e della società".

Quel gruppo esiste ancora, tuttavia, non sono sicuro che qualcuno stia prestando attenzione alle sue raccomandazioni. Il tempo di AI lascia poco tempo, penso, per l'autoriflessione.

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Uno studio della Stanford University del 2016 sull'IA nel 2030 (non più disponibile online) ha osservato che "contrariamente alle previsioni più fantastiche per l'IA nella stampa popolare, il panel di studio non ha riscontrato alcuna preoccupazione che l'IA è una minaccia imminente per l'umanità".

La presentazione di Meeker, tuttavia, presenta un quadro accelerato che, credo, solleva una causa di preoccupazione, con un avvertimento: le previsioni provengono da Chatgpt (che è una causa ancora più grande di preoccupazione).

Entro il 2030, ad esempio, prevede la capacità dell'IA di creare film e giochi a lunghezza intera. Direi che Veo 3 di Gemini è la prova che siamo sulla buona strada.

Promette la capacità dell'IA di gestire robot umani. Vorrei aggiungere che il tempo di intelligenza artificiale ha accelerato lo sviluppo robotico umanoide in un modo che io, nei miei 25 anni di copertura robotica, non ho mai visto prima.

Dice che l'intelligenza artificiale costruirà e gestirà attività autonome.

Tra 10 anni, CHATGPT crede che l'IA sarà in grado di simulare menti umane.

Se ricordiamo che Chatgpt, come la maggior parte degli LLM, basa la maggior parte delle sue conoscenze sull'universo conosciuto, penso che possiamo supporre che queste previsioni siano, se non altro, sottovalutate. Anche l'IA non sa cosa non sappiamo.

Ci sono state alcune discussioni in ufficio che avevo l'equazione sbagliata. Non esiste una legge modello AI, c'è solo la legge di Huang (per Jensen Huang, fondatore e CEO di Nvidia). Questa legge prevede un raddoppio delle prestazioni della GPU almeno ogni due anni. Senza il potere di quei processori, AI bancarelle. Forse, ma penso che il potere di questi modelli debba ancora raggiungere il potere di elaborazione fornito dalle GPU di Nvidia.

Huang sta semplicemente costruendo per un futuro in cui ogni persona e azienda desidera un potere generativo basato su GPU. Ciò significa che abbiamo bisogno di più processori, più dati e salti di sviluppo per prepararci ai modelli a venire. Tuttavia, lo sviluppo del modello in tempo reale non è ostacolato dallo sviluppo della GPU. Questi aggiornamenti generativi stanno avvenendo molto più velocemente dei progressi del silicio.

Se accetti che esiste una cosa come il tempo di AI e che la legge del modello di AI (diamine, chiamiamola "Law's Legge") è una cosa reale, allora è facile accettare la visione di Chatgpt della nostra imminente realtà.

Potresti non essere pronto per questo, ma sta arrivando allo stesso modo. Mi chiedo cosa ne pensi Chatgpt.