Estamos todos no tempo da IA ​​agora e é melhor você se acostumar

"Estamos no tempo da IA", é o que eu digo às pessoas agora quando elas tentam compreender o ritmo rápido da IA ​​e todas as tecnologias conectadas, avanços.

Mesmo que já se passaram apenas dois anos e meio desde que o Openai desencadeou o Chatgpt no mundo, conheci intuitivamente meses que, no mundo da tecnologia, não estamos mais operando na lei de Moore: o número de transistores em um chip dobra a cada dois anos. Esta é agora a lei modelo de IA, na qual os recursos generativos do modelo estão dobrando a cada três meses.

Mesmo se você não acredita que os grandes modelos de idiomas (LLMs) estão se desenvolvendo nesse ritmo, não há como negar a velocidade de adoção sem precedentes.

Um novo relatório (ou melhor, uma apresentação de 340 páginas) de Mary Meeker, parceira geral da Bond Investments, mostra a imagem mais clara da natureza transformadora da IA ​​e como é diferente de qualquer outra época anterior de tecnologia.

"O ritmo e o escopo da mudança relacionados à evolução da tecnologia de inteligência artificial é realmente sem precedentes, conforme apoiado pelos dados", escreveu Meeker e seus co-autores.

Google, o quê?

Uma estatística em particular se destacou: levou o Google nove anos para chegar a 365 bilhões de pesquisas anuais. O ChatGPT atingiu o mesmo marco em dois anos.

A apresentação de Meeker ilustra algo que tenho tentado articular há algum tempo. Nunca houve um tempo como este.

Eu vivi com algumas grandes mudanças tecnológicas: a ascensão da computação pessoal, a mudança das ferramentas de publicação analógica para digital e a revolução on -line. A maior parte dessa mudança foi gradual, porém, concedida, parecia rápida na época.

Eu vi as ferramentas de publicação digital pela primeira vez em meados da década de 1970, e não foi até o meio ao final dos anos 80 que muitos de nós fizemos a troca, que também é na época em que os computadores pessoais começaram a chegar, embora não se tornassem onipresentes por pelo menos mais uma década.

Com a internet pública chegando em 1993, levaria anos para que a maioria das pessoas estivesse em banda larga. Os trabalhadores do conhecimento não se levantaram imediatamente. Em vez disso, houve uma mudança lenta e constante na força de trabalho.

Eu diria que tivemos uma década de ajuste sólido antes da Internet e seus sistemas e plataformas associados se tornaram uma parte inexorável de nossas vidas.

Ainda me lembro de como a pessoa comum estava confusa na Internet. No programa Today, em 1994, os anfitriões literalmente perguntaram em voz alta: "O que é a internet?" AI e plataformas como ChatGPT, Copilot, Claude AI e outras não se encontraram com o mesmo nível de confusão.

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O relatório de Meeker observa que os usuários do ChatGPT dispararam de zero em outubro de 2020 a 400m no final de 2024 e 800m em 2025. Um chocante 20 milhões de pessoas está pagando assinantes. Levou décadas para convencer as pessoas a pagar por qualquer conteúdo na internet, mas para a IA, as pessoas já estão alinhadas com suas carteiras abertas.

Suponho que a ascensão da Internet e da computação onipresente e móvel possa ter nos preparado para a era da IA. Não é como se a inteligência artificial aparecesse do nada. Então, novamente, isso meio que fez.

Quase uma década atrás, ficamos maravilhados com o Blue Deep da IBM, a primeira IA a vencer um mestre de xadrez, Gary Kasparov. Isso foi seguido em 2005 por um carro autônomo que completa o desafio DARPA. Uma década depois disso, vimos o DeepMind Alphago vencer o melhor jogador do mundo.

Alguns desses desenvolvimentos foram surpreendentes, mas estavam chegando em um ritmo relativamente digerível. Mesmo assim, as coisas começaram a pegar em 2016, e vários grupos começaram a parecer os sinos de aviso sobre a IA. Ninguém estava usando publicamente os termos "LLM" ou "generativo". Ainda assim, a preocupação era tal que a IBM, a Amazon, o Facebook, a Microsoft e a DeepMind do Google formaram a parceria sem fins lucrativos da IA, que pretendia "abordar oportunidades e desafios com as tecnologias de IA para beneficiar pessoas e sociedade".

Esse grupo ainda existe, porém, não tenho certeza de que alguém esteja prestando atenção em suas recomendações. O tempo da AI deixa pouco tempo, eu acho, para auto-reflexão.

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Um estudo da Universidade de Stanford de 2016 sobre IA em 2030 (não mais disponível on -line) observou que "ao contrário das previsões mais fantásticas para a IA na imprensa popular, o painel de estudo não encontrou motivo de preocupação de que a IA seja uma ameaça iminente à humanidade".

A apresentação de Meeker, no entanto, apresenta uma imagem acelerada de que, eu acho, levanta alguma causa de preocupação, com uma ressalva: as previsões vêm do chatgpt (que é uma causa ainda maior de preocupação).

Até 2030, por exemplo, prevê a capacidade da IA ​​de criar filmes e jogos completos. Eu diria que o veo 3 de Gêmeos é uma prova de que estamos bem a caminho.

Promete a capacidade da AI de operar robôs semelhantes a humanos. Eu acrescentaria que o tempo da IA ​​acelerou o desenvolvimento robótico humanóide de uma maneira que, em meus 25 anos de cobertura de robótica, nunca vi antes.

Ele diz que a IA construirá e administrará negócios autônomos.

Em 10 anos, o ChatGPT acredita que a IA será capaz de simular mentes humanas.

Se lembrarmos que o ChatGPT, como a maioria dos LLMs, baseia -se a maior parte de seu conhecimento sobre o universo conhecido, acho que podemos assumir que essas previsões são, se é que alguma coisa, sub -ambicioso. Mesmo a IA não sabe o que não sabemos.

Houve algum argumento no escritório de que eu tinha a equação errada. Não existe lei modelo de IA, apenas há a lei de Huang (para Jensen Huang, fundador e CEO da Nvidia). Esta lei prevê uma duplicação do desempenho da GPU pelo menos a cada dois anos. Sem o poder desses processadores, a IA para. Talvez, mas acho que o poder desses modelos ainda não alcançou o poder de processamento fornecido pelas GPUs da NVIDIA.

Huang está simplesmente construindo um futuro no qual todas as pessoas e empresas desejam energia generativa baseada em GPU. Isso significa que precisamos de mais processadores, mais dados e saltos de desenvolvimento para se preparar para os modelos que estão por vir. No entanto, o desenvolvimento do modelo em tempo real não é prejudicado pelo desenvolvimento da GPU. Essas atualizações generativas estão acontecendo muito mais rápido que os avanços do silício.

Se você aceita que existe uma coisa como o tempo da IA ​​e que a Lei do Modelo da IA ​​(diabos, vamos chamá -lo de "Lei de Ulanoff") é uma coisa real, é fácil aceitar a visão de Chatgpt sobre nossa realidade iminente.

Você pode não estar pronto para isso, mas está chegando da mesma forma. Eu me pergunto o que o chatgpt pensa sobre isso.