[테크토크]Por que o Google disse que não há “fosso de IA”?

Estratégia de “IA fechada”, como Google e Open AI
Ocultando métodos de treinamento e visando a superioridade tecnológica
A ascensão do código aberto é contra isso
A sociedade pode ser dominada pela grande tecnologia

“Não temos um fosso e o OpenAI não tem um fosso. A verdade inconveniente é que nem nós nem o OpenAI jamais venceremos a corrida da IA. Uma terceira força está surgindo e seu nome é código aberto.”

Este é o conteúdo da mensagem interna do Google, que foi vazada pelo grupo de análise de semicondutores dos EUA “Semi-Analysis” no dia 4 (horário local). ‘Fosso’ é uma palavra que significa uma força tecnológica decisiva para manter a super lacuna da empresa. Os engenheiros de inteligência artificial (IA) do Google admitiram que não têm a iniciativa na futura indústria de inteligência artificial.

A carta mencionou o “código aberto” como uma terceira força que ultrapassará o Google e a OpenAI, que desenvolveu o ChatGPT. O código aberto é uma estratégia que incentiva os usuários a desenvolver livremente, tornando todas as informações sobre modelos de IA abertas gratuitamente. Por que os desenvolvedores do Google desconfiam da IA ​​de código aberto?

Know-how é tecnologia de IA… Grandes empresas de tecnologia escondem segredos comerciais

O trabalho de criar e conduzir uma rede neural de IA é amplamente dividido em “treinamento” e “inferência”. O treinamento é a tarefa de treinar uma IA com um grande conjunto de dados. Por outro lado, a inferência executa tarefas diferentes com base na IA treinada.

Empresas famosas de IA, como OpenAI, Google e a empresa de pesquisa de IA do Google, “DeepMind”, têm as melhores tecnologias em treinamento e inferência. Entre eles, o treinamento que define as proezas tecnológicas de uma empresa de IA.

Não faz sentido criar uma inteligência artificial com uma enorme rede neural. Isso ocorre porque o desempenho de uma IA varia muito, dependendo de quão “bem” ela é treinada.

Aqui, as “habilidades” das empresas de IA são discriminadas. Na verdade, o treinamento de IA é mais um ofício do que uma ciência. Como você configura o conjunto de dados para treinar sua IA e o número de iterações de treinamento (chamadas de “epochs”) são variáveis ​​que determinam o desempenho de sua IA após a conclusão do treinamento.

Mesmo os maiores modelos de IA produzirão resultados ruins se os dados forem de baixa qualidade, e muito pouco ou mesmo muito treinamento quebrará a IA. Além disso, vários fatores no processo de treinamento afetam o “crescimento” da IA. A maneira de criar uma boa IA é passar por tentativa e erro passo a passo e analisar as mudanças de desempenho.

É por isso que as empresas de IA de hoje relutam tanto em “revelar” seus modelos para o mundo exterior. Isso ocorre porque todas as tentativas e erros ocorridos durante o treinamento da IA ​​são seu próprio know-how e tecnologia. A OpenAI, que inicialmente começou como uma organização de pesquisa de IA sem fins lucrativos, mudou recentemente para uma “estratégia fechada”. Também é possível que a mudança tenha sido feita por medo de que os concorrentes copiem sua expertise.

“Estratégia de divulgação” de código aberto contra estratégia de grande tecnologia fechada

A geração de imagem AI “Stable Diffusion” desenvolvida pela Stability AI é um modelo analógico de código aberto de inteligência artificial. [이미지출처=스테이블 디퓨전]

Ironicamente, essa “estratégia fechada” corre o risco de ser superada por outra IA que defende uma “estratégia aberta” muito forte. O exemplo principal é o código aberto, que revela todos os componentes do modelo, geometria detalhada e métodos de treinamento do zero.

A Meta AI, que é classificada um pouco atrás do Google e da Open AI, é um exemplo de recuperação bem-sucedida de uma estratégia de código aberto. Fizemos um rápido progresso com o código aberto do modelo generativo da linguagem do grande lhama. Além disso, a Stability AI, uma conhecida startup britânica no campo da inteligência artificial, está melhorando o desempenho do modelo ao defender uma estratégia de código aberto.

A força do código aberto é que ele cria uma “comunidade de usuários”. Os usuários alterarão ou melhorarão o modelo de código aberto de acordo com suas próprias necessidades e compartilharão suas melhorias com outras pessoas. Dessa forma, a otimização de desempenho da IA ​​de código aberto pode ganhar impulso.

A “cultura” única na indústria de IA também tem o potencial de promover o desenvolvimento de código aberto. Em janeiro, David Ha, um pesquisador de IA do Google Brain, disse em entrevista à revista semanal britânica “The Economist”: “A razão pela qual nenhuma das grandes empresas de tecnologia pode afirmar ser líder em tecnologia de IA é porque a .”Zap,” ele observou.

Isso significa que os pesquisadores de IA, desde grandes tecnologias até startups, já formaram uma cultura em que compartilham secretamente conselhos e conhecimentos uns dos outros. Isso ocorre porque a própria indústria de inteligência artificial ainda está em sua infância e muitas pessoas talentosas são empregadas por muitas empresas.

King’s Cross, Londres, Reino Unido é onde as principais empresas de IA, como DeepMind, Google e Meta, se reúnem [이미지출처=연합뉴스]

No caso de São Francisco, nos Estados Unidos, e Londres, no Reino Unido, que atualmente são tratados como centros globais da indústria de IA, a maioria das empresas de IA está concentrada em uma cidade. Pesquisadores conhecidos passam pelo Google, Meta, Microsoft, OpenAI, etc. uma vez e depois partem para criar sua própria startup. Nesse caso, os “segredos comerciais” não podem ser preservados adequadamente.

No entanto, a Big Tech possui uma extensa rede de pesquisadores e infraestrutura de supercomputadores de última geração que o código aberto não possui. Se o desenvolvimento da inteligência artificial depende de “muita tentativa e erro”, então há muitas vantagens na grande tecnologia. Em última análise, será uma batalha entre a enorme massa da comunidade de usuários e o enorme capital da Big Tech. É por isso que o Google admite que ainda não tem um “fosso”.

Repórter Lim Joo-hyung skepped@asiae.co.kr