Se avete seguito da vicino i progressi di Open AI, l’azienda gestita da Sam Altman le cui reti neurali possono ora scrivere testi originali e creare immagini originali con una facilità e una velocità sorprendenti, potreste saltare questo pezzo.

Se invece avete prestato solo una vaga attenzione ai progressi dell’azienda e alla crescente diffusione che altre aziende di IA cosiddette “generative” stanno improvvisamente ottenendo e volete capire meglio perché, potreste trarre beneficio da questa intervista con James Currier, cinque volte fondatore e ora investitore di venture, che ha co-fondato l’azienda. NFX cinque anni fa con alcuni dei suoi amici fondatori seriali.

Currier fa parte del gruppo di persone che seguono da vicino i progressi, tanto che NFX ha effettuato numerosi investimenti nella “tecnologia generativa”, come la descrive lui stesso, che ogni mese attira sempre più l’attenzione del team. In realtà, Currier non crede che il clamore per questa nuova piega dell’IA sia tanto un clamore quanto una presa di coscienza del fatto che il mondo delle startup in generale si trova improvvisamente di fronte a una grande opportunità per la prima volta da molto tempo a questa parte. “Ogni 14 anni”, dice Currier, “si verifica una di queste esplosioni cambriane. Ne abbiamo avuta una intorno a Internet nel ’94. Nel 2008 ne abbiamo avuta una con i telefoni cellulari. Ora ne avremo un’altra nel 2022”.

Con il senno di poi, questo redattore vorrebbe aver fatto domande migliori, ma sto imparando anche qui. Seguono alcuni stralci della nostra chiacchierata, modificati per ragioni di lunghezza e chiarezza. È possibile ascoltare la nostra conversazione più lunga qui.

TC: C’è molta confusione sull’IA generativa, tra cui quanto sia nuova o se sia solo diventata l’ultima parola d’ordine.

JC: Penso che quello che è successo al mondo dell’IA in generale è che abbiamo avuto la sensazione di poter avere un’IA deterministica, che ci avrebbe aiutato a identificare la verità di qualcosa. Per esempio, è un pezzo rotto quello sulla linea di produzione? È una riunione appropriata da tenere? Si tratta di determinare qualcosa utilizzando l’IA nello stesso modo in cui un essere umano determina qualcosa. Questo è in gran parte ciò che l’IA ha rappresentato negli ultimi 10-15 anni.

Gli altri gruppi di algoritmi di IA erano più che altro algoritmi di diffusione, che avevano lo scopo di esaminare enormi corpora di contenuti e poi generare qualcosa di nuovo da essi, dicendo: “Ecco 10.000 esempi. Possiamo creare il 10.001° esempio che sia simile?”.

Fino a circa un anno e mezzo fa erano piuttosto fragili, piuttosto fragili. [Now] gli algoritmi sono migliorati. Ma soprattutto, i corpus di contenuti che abbiamo esaminato sono diventati più grandi perché abbiamo una maggiore potenza di elaborazione. È successo quindi che questi algoritmi hanno seguito la legge di Moore -. [with vastly improved] e sono diventati improvvisamente in grado di produrre qualcosa che assomiglia molto a ciò che produrrebbe un essere umano. Ciò significa che il valore nominale del testo che scriverà e il valore nominale del disegno che disegnerà è molto simile a quello che farà un essere umano. E tutto questo è avvenuto negli ultimi due anni. Quindi non è un’idea nuova, ma è appena arrivata a quella soglia. Ecco perché tutti lo guardano e dicono: “Wow, è magico”.

Quindi è stata la potenza di calcolo a cambiare improvvisamente il gioco, e non qualche pezzo di infrastruttura tecnologica precedentemente mancante?

Non è cambiata all’improvviso, è cambiata gradualmente fino a quando la qualità della sua generazione ha raggiunto un livello significativo per noi. Quindi la risposta è generalmente no, gli algoritmi sono stati molto simili. In questi algoritmi di diffusione sono migliorati un po’. Ma in realtà si tratta di potenza di elaborazione. Poi, circa due anni fa, il [powerful language model] GPT, che era un tipo di calcolo on-premise, poi è uscito GPT3 dove [the AI company Open AI] avrebbe fatto [the calculation] perché i modelli di dati erano molto più grandi, dovevano farlo sui loro server. Non ci si può permettere di farlo [on your own]. E a quel punto le cose hanno fatto un salto di qualità.

Lo sappiamo perché abbiamo investito in un azienda che si occupa di giochi generativi basati sull’intelligenza artificiale, tra cui “AI Dungeon”, e credo che a un certo punto la maggior parte dei calcoli del GPT-3 sia passata attraverso “AI Dungeon”.

“AI Dungeon” richiede quindi un team più piccolo di quello che potrebbe avere un altro produttore di giochi?

Questo è uno dei grandi vantaggi, assolutamente. Non devono spendere tutti quei soldi per ospitare tutti quei dati e possono, con un piccolo gruppo di persone, produrre decine di esperienze di gioco che sfruttano tutti questi dati. [In fact] l’idea è quella di aggiungere l’intelligenza artificiale generativa ai vecchi giochi, in modo che i personaggi non giocanti possano dire qualcosa di più interessante di quanto non facciano oggi, anche se si otterranno esperienze di gioco fondamentalmente diverse se si aggiunge l’intelligenza artificiale ai giochi, rispetto all’aggiunta dell’intelligenza artificiale ai giochi esistenti.

Quindi il grande cambiamento è nella qualità? Questa tecnologia si stabilizzerà a un certo punto?

No, migliorerà sempre in modo incrementale. È solo che le differenze tra gli incrementi si ridurranno nel tempo perché sono già abbastanza buone,

Ma l’altro grande cambiamento è che Open AI non era veramente aperto. Hanno generato questa cosa straordinaria, ma poi non era aperta ed era molto costosa. Così alcuni gruppi si sono riuniti, come Stability AI e altre persone, e hanno detto: “Creiamo versioni open source di questa cosa”. E a quel punto il costo è sceso di 100 volte, solo negli ultimi due o tre mesi.

Non si tratta di propaggini di Open AI.

Tutta questa tecnologia generativa non sarà costruita solo sul modello GPT-3 di Open AI; quello era solo il primo. La comunità open source ha replicato gran parte del loro lavoro e probabilmente sono in ritardo di otto o sei mesi in termini di qualità. Ma ci arriveranno. E poiché le versioni open source costano un terzo, un quinto o un ventesimo di Open AI, si assisterà a una forte concorrenza sui prezzi e a una proliferazione di questi modelli che competono con Open AI. E probabilmente vi ritroverete con cinque, o sei, o otto, o forse, forse 100 di questi modelli.

Poi, oltre a questi, verranno costruiti modelli di IA unici. Potreste avere un modello di intelligenza artificiale che si occupa di creare poesie, o un modello di intelligenza artificiale che si occupa di creare immagini visive di cani e peli di cane, o uno specializzato nella scrittura di e-mail di vendita. Avrete un intero strato di questi modelli di intelligenza artificiale specializzati che saranno costruiti appositamente. Poi, in cima a questi, avrete tutta la tecnologia generativa, che sarà: come si fa a far sì che le persone usino il prodotto? Come fare in modo che le persone paghino per il prodotto? Come convincere le persone a registrarsi? Come convincere le persone a condividere il prodotto? Come si creano effetti di rete?

Chi guadagna qui?

Il livello applicativo, in cui si cerca di ottenere la distribuzione e gli effetti di rete, è quello in cui si fanno i soldi.

E le grandi aziende che saranno in grado di incorporare questa tecnologia nelle loro reti? Non sarà molto difficile per un’azienda che non ha questo vantaggio spuntare dal nulla e fare soldi?

Penso che si stia cercando qualcosa di simile a Twitch, dove YouTube avrebbe potuto integrare questa tecnologia nel suo modello, ma non l’ha fatto. E Twitch ha creato una nuova piattaforma e una nuova preziosa parte di cultura e valore per gli investitori e i fondatori, anche se è stato difficile. Quindi ci saranno grandi fondatori che useranno questa tecnologia per ottenere un vantaggio. E questo creerà una frattura nel mercato. E mentre i grandi si dedicheranno ad altre attività, saranno in grado di costruire aziende da un miliardo di dollari.

Il New York Times ha pubblicato un pezzo che ha recentemente presentato una manciata di creativi che hanno affermato che le applicazioni di intelligenza artificiale generativa che utilizzano nei loro rispettivi campi sono strumenti di una cassetta degli attrezzi più ampia. Le persone sono ingenue? Rischiano di essere sostituiti da questa tecnologia? Come ha detto, il team che lavora a “AI Dungeon” è più piccolo. Questo è un bene per l’azienda, ma potenzialmente un male per gli sviluppatori che altrimenti avrebbero potuto lavorare al gioco.

Credo che con la maggior parte delle tecnologie ci sia una sorta di disagio che le persone hanno nei confronti di [for example] robot che sostituiscono il lavoro in una fabbrica di automobili. Quando è arrivato Internet, molte persone che si occupavano di pubblicità diretta per corrispondenza si sono sentite minacciate dal fatto che le aziende potessero vendere direttamente e non utilizzare i loro servizi pubblicitari cartacei. Ma [after] hanno abbracciato il marketing digitale, o la comunicazione digitale attraverso l’e-mail, probabilmente hanno avuto un’impennata nella loro carriera, la loro produttività è aumentata, la velocità e l’efficienza sono aumentate. Lo stesso è accaduto con le carte di credito online. Non ci siamo sentiti a nostro agio nel mettere le carte di credito online fino al 2002, forse. Ma coloro che hanno abbracciato [this wave in] 2000-2003 hanno fatto meglio.

Penso che ciò che sta accadendo ora. Gli scrittori, i designer e gli architetti che pensano al futuro e abbracciano questi strumenti per ottenere un aumento della produttività di 2 o 3 o 5 volte faranno incredibilmente bene. Credo che nei prossimi 10 anni il mondo intero finirà per registrare un aumento della produttività. È un’opportunità enorme per il 90% delle persone di fare di più, essere di più, fare di più, connettersi di più.

Ritiene che sia stato un passo falso da parte di Open AI non [open source] quello che stava costruendo, visto quello che è sorto intorno ad essa?

Il leader finisce per comportarsi in modo diverso dai seguaci. Non lo so, non sono all’interno dell’azienda, non posso dirlo con certezza. Quello che so è che ci sarà un grande ecosistema di modelli di IA, e non mi è chiaro come un modello di IA possa rimanere differenziato, dato che tutti asintoticamente si avvicinano alla stessa qualità e diventa solo un gioco di prezzi. Mi sembra che i vincitori siano Google Cloud e AWS, perché tutti noi genereremo materiale a dismisura.

È possibile che Open AI finisca per salire o scendere. Forse diventeranno una sorta di AWS, o forse inizieranno a produrre AI specializzate che venderanno a determinati settori verticali. Penso che tutti in questo spazio avranno l’opportunità di fare bene se si muoveranno correttamente; dovranno solo essere intelligenti.

NFX ha molto altro da dire sul suo sito IA generativa che, tra l’altro, vale la pena di leggere; potete trovarlo qui.

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