Czy da się prognozować kierunek rozwoju technologii na świecie?
Technologia rozwija się bardzo szybko, a przewidywania są zawsze trudne. Jeśli spojrzymy na to jak wyglądał w przeszłości cykl wdrażania nowych rozwiązań, innowacje powstawały w laboratoriach i musiały pokonać długa drogę, zanim dotarły do pierwszych użytkowników. Wdrożenia trwały w efekcie 10, 15 lat. Teraz już się tak to nie odbywa – przy wykorzystaniu chmury możliwe jest wprowadzenie nowych rozwiązań do użytku nawet w kilka godzin, obecnie wszystko można skompresować. Wystarczy spojrzeć na to, gdzie byliśmy w zeszłym roku w rozwoju sztucznej inteligencji, a gdzie jesteśmy dzisiaj. Pracując nad moimi przewidywaniami, patrzę na to, co tak naprawdę jest największym wyzwaniem. Na naszej konferencji AWS re:Invent, mówiono dużo o generatywnej sztucznej inteligencji, modelach językowych i tym podobnych. Zamiast używać kryształowej kuli do przewidywania, widać co już się dzieje. Wiążą się z tym wyzwania, które musimy rozwiązać, jeśli uważamy, że naprawdę możemy i powinniśmy zastosować sztuczną inteligencję na całym świecie. Po pierwsze, na przykład obecne modele językowe są bardzo, amerykańskie, angielskie. I nie chodzi tutaj o jakość tłumaczenia. Obecnie niemal można rozmawiać przez telefon w jednym języku, a ktoś po drugiej stronie słyszy inny język. Możemy to zrobić niemal w czasie rzeczywistym.
Jednak nie chodzi tylko o język.
No właśnie nie, chodzi o kulturę. Chociaż mówisz „Europa Środkowo-Wschodnia”, masz na myśli wiele różnych kultur, wszystkie radykalnie różne, mimo że kraje są stosunkowo blisko siebie, przynajmniej z perspektywy USA. Zawsze podaję taki przykład: jeśli poprosisz jeden z tych wielkich modeli językowych o podsumowanie książki Isabelle Allende, krewnej zamordowanego, lewicowego prezydenta Chile to przekonasz się, że takie podsumowanie może się znacząco różnić w zależności od tego czy napisane będzie z perspektywy Stanów Zjednoczonych czy Ameryki Południowej. Głównie dlatego, że poza językiem istnieją też zależności kulturowe.
Czytaj więcej
To, że AI jest w stanie tworzyć obrazy imitujące rzeczywistość czy klonować głos dowolnej osoby, już wiadomo, ale teraz technologia ta wchodzi na kolejny poziom. Arabski system sztucznej inteligencji może pomóc rozkręcić oszukańcze procedery.
Obecne duże modele językowe są naprawdę dobre w generowaniu treści, w doborze następnego słowa, które jest absolutnie najlepsze. To wygląda jak magia. Ale aby naprawdę włączyć w to zależności kulturowe, musimy mieć różne technologie. Poznałem ludzi z całego świata i dla nich to jest naprawdę problem. Bo zbiór danych skupia się na Europie Zachodniej, prawie wyłącznie w języku angielskim. A sztuczna inteligencja jest tak dobra, jak dane, które w niej umieścisz.
To ujęcie kluczowe dla konsumentów czy biznesu?
W AWS skupiamy się na działalności typu B2B. Do konsumentów końcowych docierają najczęściej dopiero nasi klienci. Kluczowe pytanie brzmi: jak możemy mieć pewność, że stworzyliśmy środowisko, gdzie te duże modele językowe, na których opiera się generatywna sztuczna inteligencja mogą faktycznie znaleźć najlepszą odpowiedź w tym wszystkim? Dwa lata temu o tym pisałem. Jednak w tamtym momencie te narzędzia AI dla programistów tak naprawdę skupiały się na czymś innym. Ale rozwój to znacznie więcej niż tylko pisanie wierszy kodu. Czy rozumiesz co robisz? Czy rozumiesz? Mam na myśli, że większość aplikacji i większość projektów ma długą żywotność. I to nie jest tak, że możesz zacząć wszystko od zera. Jako nowy programista masz mnóstwo pracy i masz przed sobą 100 tys. linii kodu, który już istnieje. Jak mamy się tego kiedykolwiek nauczyć? Jak możemy to zrozumieć? I jest to bardzo trudne. Wprowadzasz młodszych programistów, nowsze rozwiązania. Nowsze systemy sztucznej inteligencji mogą Ci w tym pomóc. To tak, jakbyś przez cały czas siedział obok ciebie bardzo starszy programista, który nie męczy się odpowiadaniem na Twoje pytania. AI nigdy się nie męczy. Możesz zadawać głupie pytania. Nie musisz bać się zadawać głupich pytań. Na tym właśnie polega obecny rozwój oprogramowania. Jeśli spojrzymy na to, jak szybko zmienia się technologia, czteroletni dyplom z informatyki nie jest w stanie za tym nadążyć. Dlatego stopnie informatyki nie są już stopniami technicznymi, a stopnie naukowe niekoniecznie mają jedynie przygotować Cię do bycia programistą. Teraz oznacza to, że szkolnictwo wyższe zaczyna pełnić inną rolę.