AI bo‘yicha “pacing” bahsi nega noto‘g‘ri yo‘nalishda ketmoqda va biznes ilg‘or texnologiyalardan qanchalik ortda
Har bir texnologik inqilobda eng katta boylikni yangi imkoniyatlar chegarasi kashf etilgani emas, undan foydalanadiganlar paydo bo‘lgachgina qiymat yuzaga…
Har bir texnologik inqilobda eng katta boylikni yangi imkoniyatlar chegarasi kashf etilgani emas, undan foydalanadiganlar paydo bo‘lgachgina qiymat yuzaga kelishini anglaganlar qo‘lga kiritgan.
Vashington va Silicon Valley sun’iy intellekt atrofida yangi bahsga kirishdi. Gap “pacing” — xavfsizlik, moslashtirish va jamiyat texnologiyaga moslashib olguncha ilg‘or modellarni ishlab chiqishni ataylab sekinlashtirish haqida bormoqda. Tanqidchilar buni Xitoy bilan poygada bir tomonlama qurolsizlanish deb biladi. Tarafdorlarga ko‘ra esa, o‘z yaratuvchilari ham katastrofik xavfdan ogohlantirayotgan texnologiya uchun pacing — mas’uliyatli yo‘lning yagona variantidir.
Har ikki tomon “Compute-to-GDP xatosi”ga duchor bo‘lgan: ya’ni AI modeli samaradorligidagi har bir yangi qadam darhol makroiqtisodiy natijaga aylanadi, degan yanglish qarashga. Avvalgi barcha universal texnologiyalar o‘lchab bo‘ladigan unumdorlikni yuzaga keltirishi uchun o‘nlab yillar talab qilgan. AI bu yo‘lni tezlashtirilgan sur’atda bosib o‘tmoqda, ammo ko‘pchilik bu safar tarix yoki iqtisodiyot qonunlari amal qilmaydi, degan shov-shuvli tasavvurga ishonmoqda.
Aslida esa AQSh korporativ sektori AI rivojlanishining eng ilg‘or nuqtasidan allaqachon bir necha yil ortda qolgan. Laboratoriyalarning tijoriy muvaffaqiyatini xom imkoniyatlar emas, ishonch va ommalashuv belgilaydi. Pacing iqtisodiyotga juda kam zarar yetkazadi. Biz takabburlik yoki muammoni noto‘g‘ri baholash sabab shunchaki noto‘g‘ri masalani muhokama qilyapmiz.
Pacing’ga shubha bilan qarayotganlarning xavotirlari asossiz emas. Pacing haqiqatan mavjud siyosatmi yoki IPO oldidan moliyaviy ko‘rsatkichlarini yaxshilashga urinayotgan ilg‘or laboratoriyalar va kiberxavfsizlik kompaniyalarining puxta o‘ylangan marketing usulimi? Pacing AQShning AI bo‘yicha yetakchiligini Xitoyga topshirib qo‘yadimi yoki Pekin ham bunga javoban o‘z uslubida rivojlanishni sekinlashtiradimi?
Muammo nimada?
AI imkoniyatlari muhim bosqichga yetgani aniq. Katastrofik yoki ekzistensial xavf haqidagi ogohlantirishlarni endi butunlay rad etib bo‘lmaydi, garchi yaqin kelajakdagi ehtimol hozircha unchalik katta bo‘lmasa ham. Biroq ilg‘or modellarga deyarli to‘liq e’tibor qaratgan frontier laboratoriyalari o‘z xabarlarini yetkazish va jamoatchilik ishonchini boshqarishda xatoga yo‘l qo‘ydi. Yaqinda bo‘lajak “When Machines Act” kitobimiz uchun 100 dan ortiq bosh direktor, siyosat yetakchisi va AI olimi bilan suhbatlashdik. Bu suhbatlar pacing bahsi masalaning eng asosiy tamoyillarini ko‘zdan qochirganiga ishontirdi.
Shov-shuvlar orasida laboratoriyalarning yopiq eshiklar ortida olib borayotgan ilg‘or tadqiqotlari bilan jamoatchilikka taqdim etayotgan mahsulotlari o‘rtasidagi farq ko‘rinmay qolmoqda. Asosiy savol shuki: laboratoriyalar haqiqatan ham ishni sekinlashtirishi kerakmi yoki mahsulotlari iste’mol uchun xavfsiz bo‘lishini yaxshiroq ta’minlashi kifoyami?
Moslashtirish muammosi
2022-yilda ChatGPT chiqarilganidan beri kompaniyalar rahbariyati zamonaviy tijorat tarixida kuzatilmagan tezlikda harakatga tushdi. Biroq rahbariyatlar misli ko‘rilmagan shoshilinchlik bilan safarbar bo‘lganiga qaramay, korporativ arxitekturaning obyektiv cheklovlari — tarqoq ma’lumotlar bazalari, eski ERP tizimlari, qat’iy muvofiqlik talablari va ma’lumotlar bilan ishlashdagi oddiy kamchiliklar — iqtisodiyotning bu imkoniyatlarni o‘zlashtirishini tabiatan sekin jarayonga aylantiradi. “Tokenmaxxing”ning nazoratsiz ko‘payishi sabab korporativ byudjetlarda yuzaga kelgan zarbalar shuni ko‘rsatdiki, kundalik biznes jarayonlarining ko‘pi ancha sodda modellar bilan bajariladi. O‘rtacha Fortune 500 kompaniyasida esa ilg‘or tizimni talab qiladigan vazifalar juda kam.
Shu sabab pacing iqtisodiy ishlab chiqarishga zarar yetkazmaydi va laboratoriyalarning tijoriy daromadlarini ham bo‘g‘maydi. Korxonalar avval bozorga chiqarilgan imkoniyatlarni o‘zlashtirib olish uchun vaqtga muhtoj.
Yuqori natija ko‘rsatayotgan kompaniyalarning uchdan ikki qismidan ko‘pi AI’ni joriy etishdagi asosiy to‘siq sifatida ma’lumotlarni ko‘rsatadi. Modellar tez rivojlanayotganiga qaramay, bu ko‘rsatkich deyarli o‘zgarmagan. Kompaniyalarning atigi 7 foizi ma’lumotlarini AI uchun “to‘liq tayyor” deb hisoblaydi. To‘rtdan biridan kamrog‘ida ma’lumotlar strategiyasi bor. 63 foizida esa AI uchun mos ma’lumotlarni boshqarish tizimi yo‘q yoki bunday tizim mavjudligiga ishonchi komil emas.