Se apropie o nouă ”iarnă” a inteligenței artificiale?

Domeniul inteligenței artificiale (IA) s-a bucurat de o renaștere în ultimul deceniu, marcat de progrese inovatoare în învățarea automată, procesarea limbajului natural și IA generativă. De la chatbot alimentați de inteligență artificială la mașini cu conducere autonomă, tehnologia a captivat industriile și investitorii deopotrivă, stimulând optimismul cu privire la un viitor modelat de mașini inteligente. Cu toate acestea, sub această suprafață a progresului rapid se află o neliniște tot mai mare că impulsul poate să nu fie sustenabil. Spectrul unei noi „ierni IA” – o perioadă de finanțare redusă, interes public diminuat și inovație stagnantă – se profilează la orizont.

”Iarna IA” este un termen împrumutat din metafora „iarnă nucleară”, care descrie o perioadă în care dezvoltarea tehnologiilor IA încetinesc semnificativ din cauza unei combinații de așteptări exagerate, promisiuni neîndeplinite și investiții reduse. Conceptul are un precedent istoric: atât anii 1970, cât și sfârșitul anilor 1980 au fost martori unor scăderi ale cercetării și dezvoltării IA, după ce valurile inițiale de entuziasm au fost urmate de rezultate dezamăgitoare.

Principalii factori declanșatori pentru iernile anterioare cu IA au fost predicții prea ambițioase despre potențialul pe termen scurt al IA și incapacitatea tehnologiei de a îndeplini aceste așteptări. Acest lucru a condus la dezamăgirea investitorilor, a factorilor de decizie și a publicului, ceea ce a dus la reducerea finanțării și la blocarea progresului.

Există mai mulți indicatori care sugerează că ne putem îndrepta către o altă iarnă IA:

• Așteptări supraevaluate: Creșterea fulgerătoare a IA generativă, cum ar fi ChatGPT de la OpenAI, Bard de la Google și modele de generare de imagini precum DALL-E, a creat un val de entuziasm. Cu toate acestea, există o conștientizare tot mai mare că, deși aceste sisteme excelează la sarcini specifice, ele sunt departe de a obține o inteligență generală adevărată. În plus, limitările acestor tehnologii – de la probleme etice la ineficiențe de calcul – devin din ce în ce mai evidente.
• Presiuni economice: Climatul economic global, caracterizat prin creșterea ratelor dobânzilor și inflației, exercită presiune asupra finanțării cu capital de risc. Startup-urile din spațiul AI, dintre care multe se bazează pe investiții speculative, vor obține mai greu finanțare. Între timp, companiile mai mari se confruntă cu controlul acționarilor pentru a justifica profitabilitatea proiectelor lor de inteligență artificială.
• Provocări de reglementare: Guvernele din întreaga lume introduc reglementări menite să reducă riscurile asociate cu IA. Actul IA al Uniunii Europene, de exemplu, impune cerințe stricte asupra sistemelor IA cu risc ridicat. Deși aceste reglementări sunt necesare pentru asigurarea implementării etice, ele adaugă la costul și complexitatea dezvoltării AI, potențial sufocând inovația.
• Scepticismul public și profesional: IA s-a confruntat cu reacții negative pentru impactul său social, inclusiv părtinire, dezinformare, înlocuirea locurilor de muncă și costurile de mediu. „Ciclul hype AI” duce adesea la așteptări umflate, care, atunci când nu sunt îndeplinite, contribuie la creșterea scepticismului. Dacă AI nu reușește să ofere rezultate transformatoare, atât încrederea publicului, cât și entuziasmul profesional ar putea scădea.
• Blocajele tehnice: În timp ce modelele IA au devenit din ce în ce mai sofisticate, dependența lor de cantități masive de date, putere de calcul și energie reprezintă o barieră semnificativă. Rentabilitatea marginală a modelelor de extindere încep să scadă și sunt necesare progrese în eficiență pentru a susține creșterea.

Decalajul dintre ceea ce este promis de vizionarii IA și ceea ce este realizabil în prezent se lărgește. De asemenea, graba de a implementa IA în diverse industrii a dus la un exces de produse similare, diluând valoarea lor percepută. Și mai există probleme precum încălcările confidențialității datelor, prejudecățile algoritmice și rolul IA în răspândirea dezinformării, care au condus la respingerea publică. Iar datorită recesiunii economice, tehnologiile speculative precum IA sunt adesea printre primele care suferă din cauza investițiilor reduse.

O posibilă iarnă IA ar avea un efect dramatic asupra instituțiilor de cercetare și a start-up-urilor datorită constrângerilor financiare, încetinind inovarea și determinând un exod al cercetătorilor AI către alte industrii mai stabile. O astfel de posibilitate ne amintește că toate revoluțiile tehnologice au trecut prin cicluri de expansiune și declin. Indiferent dacă vine sau nu o iarnă IA, lecțiile învățate în această perioadă vor modela viitorul IA pentru deceniile următoare.