A rendszerek üzemeltetési költsége olyan magas, hogy a vállalatok nem teszik közzé legjobb verzióikat a nagyközönség számára. A mai nagy nyelvi modellek, mint például a ChatGPT és a Bard működtetésének hatalmas költsége korlátozza a minőségüket és veszélyezteti a globális AI fellendülést, amit elindítottak. A költségek, és az általuk igényelt számítógépes chipek korlátozott elérhetősége szintén korlátozza, hogy mely vállalatok engedhetik meg maguknak a futtatásukat, és még a világ leggazdagabb vállalatait is nyomás alá helyezi, hogy a chatbotokat hamarabb pénztermelővé tegyék, mint ahogy erre készen állnának.
A technológiai óriások és a számítási igények
"A jelenleg alkalmazott modellek, amilyen lenyűgözőnek is tűnnek, valójában nem a legjobb elérhető modellek" - mondja Tom Goldstein, a Marylandi Egyetem számítástechnikai professzora. "Tehát ennek eredményeképpen a modelleknek, amelyeket látsz, sok a gyengesége" - például a részrehajló eredmények vagy a nyilvánvaló hamisságok kiköpése - amelyek elkerülhetők lennének, ha a költség nem lenne akadály.
A jövőjüket az AI-ra helyező technológiai óriások ritkán beszélnek a technológia költségeiről. Az OpenAI (a ChatGPT gyártója), a Microsoft és a Google mind elutasították a hozzászólást. De a szakértők szerint ez a legnagyobb akadálya a nagy technológiai cégek víziójának, amely szerint a generatív AI minden iparágon átszáguld, csökkentve a munkaerőt és növelve a hatékonyságot.
Az AI számítási igényei
Az intenzív számítást igénylő AI az oka, hogy az OpenAI visszatartotta erőteljes új nyelvi modelljét, a GPT-4-et a ChatGPT ingyenes verziójától, amely még mindig egy gyengébb GPT-3.5 modellt futtat. A ChatGPT alapul szolgáló adatkészletet utoljára 2021-ben frissítették. És ez csak a jéghegy csúcsa.
Az AI mélytanuló algoritmusai videókártyákat (GPU-kat) használnak a számítások végrehajtásához. A legújabb generációs GPU-k rendkívül erős és komplex számítási egységek, amelyek különösen jól teljesítenek a nagy mennyiségű adatokkal végzett párhuzamos műveletekben, ami az AI-algoritmusok számára különösen hasznos. Ezért a GPU-k gyakran az AI fejlesztésének kulcsfontosságú eszközei.
Azonban a GPU-k magas költsége és korlátozott elérhetősége az AI fejlesztésének egyik legnagyobb akadálya. Továbbá, ahogy a modellek egyre összetettebbé válnak, még több számítási kapacitásra van szükség, amely további GPU-erőforrásokat igényel, és tovább növeli a költségeket.
Az AI jövője
Annak ellenére, hogy az AI chatbotok költségeinek és számítási igényeinek problémáját az AI iparban általánosan ismerték, a technológiai vállalatok továbbra is az AI-ra helyezik a jövőbeli növekedésüket. Az AI az információs technológia számos területén jelentős előrelépést jelenthet, beleértve az automatizálást, az adatfeldolgozást, az előrejelzést és a döntéshozatalt. Az AI-n alapuló szolgáltatások, mint például a chatbotok, személyre szabottabb és hatékonyabb kiszolgálást kínálhatnak a felhasználóknak, és elősegíthetik a vállalatok növekedését és hatékonyságát.
A nagy nyelvi modellek, mint a GPT-4, azonban még mindig az AI fejlesztésének korai szakaszában vannak, és a technológiai vállalatoknak továbbra is szembe kell nézniük a nagy kihívással: hogyan lehet ezt a hatalmas potenciált megvalósítani anélkül, hogy elképesztő költségekkel és korlátozott erőforrásokkal kellene megbirkózniuk. Az AI fejlesztése a jövőben valószínűleg továbbra is a számítási kapacitás, a költségek és az adatkezelési kérdések közötti egyensúlyozást igényli.
A fenti hosszú cikk összefoglalja, hogy milyen kihívásokkal néznek szembe az AI chatbotok. Az ilyen típusú AI rendszerek jelentős előrelépést jelenthetnek a technológia világában, de a magas költségek és a korlátozott erőforrások akadályozzák a teljes potenciáljuk kiaknázását. Ahogy a technológia fejlődik, ezek a kihívások valószínűleg továbbra is fennállnak, és az AI iparban dolgozóknak stratégiákat kell kidolgozniuk a velük való megbirkózásra.
