Lorsque l’argent deviendra le véritable moteur de l’IA, l’intelligence artificielle suivra-t-elle les traces des voitures sans conducteur ?

En 2019, Sam Altman, PDG d'OpenAI, a déclaré un jour : "Je crois sincèrement que le travail que j'ai fait chez OpenAI est bien plus éblouissant que ce que j'ai fait chez Y Combinator. Non seulement cela, il est aussi plus éblouissant". que ce que j'ai fait dans l'industrie technologique. "

Il croit que les humains développeront un système logiciel plus intelligent et plus performant que les humains dans tous les aspects. Pour cette raison, il a préconisé : « L’IA continuera d’évoluer et deviendra plus forte que les humains. Bientôt, elle sera 1 million de fois, voire 1 milliard de fois plus forte que les humains.

Le véritable pouvoir qui fait avancer l’IA, c’est l’argent

. » La technologie au moteur La véritable force qui avance, ce n'est pas le code et les GPU, c'est l'argent. N’oubliez pas : l’IA coûte cher !

Ces dernières années, des génies technologiques ont afflué dans l'industrie de l'IA, créant des entreprises et attirant des investissements, et ils s'amusent. Le Stanford AI Index montre que le financement de l’industrie de l’IA atteindra 94 milliards de dollars en 2021, soit le double de celui de 2020. En 2021, 15 transactions de financement d’IA ont atteint ou dépassé 500 millions de dollars américains.

Altman et ses collègues ont dû tout exagérer, car développer l'IA nécessite beaucoup d'argent. Les concurrents d'OpenAI, Google et Facebook, sont des « machines à imprimer de l'argent ». Ils n'ont pas besoin de faire de la publicité, ils peuvent en supporter eux-mêmes les dépenses.

Vous souvenez-vous de la façon dont la communauté technologique préconisait les voitures sans conducteur à l'époque ? En 2014, le directeur des voitures autonomes de Google s'est déclaré certain que son fils de 11 ans n'aurait plus besoin de permis de conduire à l'avenir, car les voitures autonomes apparaîtraient dans cinq ans. Aujourd’hui, près de 10 ans se sont écoulés et la conduite sans conducteur est encore immature.

Malgré cela, d'innombrables entreprises se précipitent toujours sur le champ de bataille. Intel prédit même que le marché de la conduite autonome atteindra 800 milliards de dollars en 2035. SoftBank a investi 30 milliards de dollars dans la conduite autonome entre 2010 et 2019. Depuis 2010, les États-Unis ont investi 84,5 milliards de dollars, la Chine 50,6 milliards de dollars et l’Union européenne 10,7 milliards de dollars.

La conduite autonome n’a pas complètement échoué, mais on peut en dégager quelques modèles : ses défenseurs diront qu’il existe une énorme opportunité révolutionnaire pour stimuler les investisseurs.

De retour à l’IA, beaucoup de gens parient qu’elle permettra aux machines de remplacer le travail humain (cols blancs coûteux), qui est similaire aux voitures sans conducteur. Cependant, l’IA coûte si cher, où est le retour sur investissement ?

Pourquoi l’IA est-elle si chère ?

Meredith Broussard, professeur à l'Université de New York, estime que seules les grandes entreprises et les entreprises très riches peuvent se permettre l'IA.

Tout d’abord, cela coûte cher en termes de calcul. Avi Goldfarb, professeur de marketing à l'Université de Toronto, a également déclaré : « Si vous souhaitez démarrer une entreprise, développer vous-même un grand modèle de langage et le calculer vous-même, le coût est trop élevé. OpenAI est très cher, coûtant des milliards de dollars. dollars." Calcul du bail Bien sûr, cela coûtera beaucoup moins cher, mais les entreprises doivent toujours payer des frais élevés à AWS et à d'autres sociétés.

Deuxièmement, les données coûtent cher. Les modèles de formation nécessitent des quantités massives de données, parfois les données sont facilement disponibles et parfois non. Les données telles que Common Crawl et LAION sont gratuites. Pour ce type de données, le coût provient principalement du nettoyage et du traitement des données. Le coût peut varier considérablement, allant de quelques centaines de dollars à des millions de dollars.

Debarghya Das, ingénieur fondateur de Glean Company, a déclaré qu'aux États-Unis, sur la base de calculs mathématiques approximatifs basés sur de grands documents de modèle de langage, si Facebook LLaMA est utilisé, le coût de la formation (sans tenir compte des itérations ou des erreurs) est d'environ 4 millions de dollars américains. S'il s'agit de Google PaLM, environ 27 millions de dollars.

Même si vous utilisez des données gratuites, le coût n'est pas faible. Sasha Luccioni, chercheuse chez Hugging Face, a déclaré : « Lorsque vous téléchargez des téraoctets de données, si vous souhaitez filtrer ou utiliser les données d'une manière particulière, par exemple en utilisant un modèle texte-image, les chercheurs se concentreront sur certains sous-ensembles du Ce n'est qu'ainsi que le modèle s'améliorera), l'ensemble du processus est assez délicat et nécessite beaucoup de puissance de calcul et beaucoup de professionnels.

Encore une fois, le coût de l’embauche de professionnels est également très élevé. Debarghya Das n’a pas pris en compte les coûts de main-d’œuvre lors de l’estimation des coûts ci-dessus. Sasha Luccioni a souligné : « Les professionnels du machine learning sont très bien payés car ils sont en concurrence avec Google et d'autres géants de la technologie pour les talents, et parfois un talent professionnel peut coûter des millions de dollars. 190 millions de dollars.

De plus, le coût de la formation des modèles et de l'embauche de professionnels n'est pas un coût ponctuel, il est continu. Par exemple, si vous développez un chatbot de service client, vous devez l'optimiser chaque semaine ou toutes les quelques semaines. Le modèle est également soumis à des tests de résistance pour garantir que les réponses qu'il génère sont correctes. Comme l'explique Sasha Luccioni : "Le coût le plus cher vient du travail en cours, de la nécessité de tester en permanence le modèle, de la nécessité de s'assurer que l'IA fait ce qu'elle est censée faire

Enfin, les dépenses de fonctionnement courantes ne le sont pas." pas cher non plus. Lorsque tout sera prêt et que le modèle sera ouvert au public, il recevra des milliers de demandes chaque jour, garantir que le modèle est évolutif et hautement stable est également très coûteux à entretenir et nécessite des professionnels pour le gérer.

Où est le retour de l'IA ?

La chaîne de pharmacies américaine CVS Healthcare investit dans l'IA depuis 2019. Au CES 2021, Walmart a démontré que l'IA peut remplacer le service client. Il n'est pas difficile de comprendre que de nombreuses entreprises souhaitent automatiser le « service client ». Elles estiment que les services client ne peuvent pas développer leurs activités et peuvent facilement être remplacés par des machines.

Bien sûr, l'IA apparaît également à d'autres endroits, comme le Copilot de GitHub, qui peut améliorer la vitesse de programmation. L'IA peut écrire beaucoup de code passe-partout pour gagner du temps. Certains professionnels affirment que les programmeurs peuvent doubler leur vitesse de programmation grâce à la programmation assistée par l’IA.

Cela a l'air génial, mais McKinsey prévient que la popularité de l'IA aura atteint son apogée d'ici la fin de 2022. Les taux de pénétration ont doublé depuis 2017, mais ont cessé de grimper après 2019. Les chatbots IA étaient déjà très populaires à cette époque.

Pour beaucoup de gens, ce qu'on appelle l'IA consiste à examiner le flux de travail de l'entreprise pour voir quels processus peuvent être transmis aux machines pour automatiser le processus. Avi Goldfarb a déclaré : « Les retours sont limités. Avec l’aide de l’IA, ce serait bien de faire quelque chose de mieux que ce que nous faisons déjà, mais le coût est élevé, cela peut coûter des dizaines de millions, des centaines de millions, voire des dizaines. de dollars à investir. Des milliards de dollars. »

Il pense que si vous voulez transformer l’IA en une machine à gagner de l’argent, il est préférable de renverser le flux de travail et de le remplacer par l’IA. Il est risqué de perturber votre flux de travail et cela risque d'échouer, mais les récompenses sont énormes si vous réussissez.

Par exemple, dans l'industrie médicale, si l'ensemble de l'industrie est restructuré autour du diagnostic machine, l'efficacité sera plus élevée. Goldfarb estime que de nombreux médecins ont de faibles compétences en diagnostic et que l'IA n'est peut-être pas aussi bonne que celle des 5 % des médecins les plus performants, mais elle peut facilement dépasser les 20 % des médecins les plus pauvres. L’IA est donc extrêmement utile pour les personnes qui ne peuvent pas facilement consulter un médecin.

Le secteur financier peut également être impacté par l’IA. Mark Muro, chercheur au Brookings Institute, estime que le secteur financier est étroitement lié à la reconnaissance de formes et que l'IA a une forte capacité à reconnaître des modèles. Afin de surveiller les tendances, les institutions financières embauchent un grand nombre de spécialistes des bases de données et des données. Elles souhaitent réduire le nombre d'employés que l'IA peut remplacer, mais le travail financier de haut niveau dépasse encore les capacités de l'IA.

Par conséquent, le marché reste optimiste quant à OpenAI. Ses revenus pourraient atteindre 200 millions de dollars cette année et atteindre 1 milliard de dollars en 2024. La valorisation de l'entreprise a atteint 20 milliards de dollars, ce qui est supérieur à Hewlett Packard Enterprise, Garmin, Cloudflare, Snap et H&M.

Résumé :

En bref, l'application actuelle de l'IA vise davantage à optimiser les affaires qu'à provoquer des changements révolutionnaires. Par rapport aux startups, les grandes entreprises ont un avantage dans l’exploitation de l’IA. Si vous voulez gagner de l’argent dans le domaine de l’IA, le meilleur moyen actuel n’est pas de développer l’IA, mais de fabriquer les puces nécessaires à l’IA, de construire des centres de données ou d’aider les autres à développer l’IA.

A quoi sert l’IA à long terme ? Même les personnes travaillant dans le domaine de l’IA sont confuses. Pour cette raison, le développement fulgurant de l'IA ressemble peut-être à celui d'Internet et des téléphones mobiles dans le passé. Tout le monde investit désespérément de l'argent dans tous les projets liés à l'IA, puis espère obtenir les meilleurs résultats. (Couteau)

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