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Si ha estado siguiendo el progreso de Open AI, la compañía de Sam Altman cuyas redes neuronales ahora pueden escribir texto original y crear imágenes originales con una facilidad y velocidad asombrosas, puede omitir esta sección.
Por otro lado, si solo ha observado vagamente el progreso de la empresa y la creciente tracción que otras empresas de IA denominadas «generativas» están ganando repentinamente y desea comprender mejor por qué, podría beneficiarse de esta entrevista con James Currier. , cinco veces fundador y ahora inversionista de riesgo que cofundó NFX hace cinco años con varios de sus viejos amigos fundadores.
Currier cae en el campo de las personas que siguen el progreso de cerca, tan de cerca que NFX ha realizado numerosas inversiones relacionadas en lo que él describe como «tecnología generativa», que atrae cada vez más la atención del equipo cada mes. De hecho, Currier ve la emoción que rodea a esta nueva versión de la IA menos como una exageración y más como una comprensión de que el mundo de las startups en general se enfrenta repentinamente a una gran oportunidad por primera vez en mucho tiempo. «Cada 14 años», dice Currier, «tenemos una de estas explosiones cámbricas. Tuvimos uno en Internet en 1994. Tuvimos un 2008 todo sobre teléfonos móviles. Ahora tenemos otro en 2022”.
Mirando hacia atrás, esta editora desearía haber hecho mejores preguntas, pero nuevamente, estoy aprendiendo. A continuación se presentan extractos de nuestro chat, editados por su extensión y claridad. Puedes escuchar nuestra entrevista más larga aquí.
TC: Hay mucha confusión acerca de la IA generativa, incluyendo exactamente qué tan nueva es o si se ha convertido en la última palabra de moda.
JC: Creo que lo que sucedió con el mundo de la IA en general es que sentimos que podíamos tener una IA determinista que nos ayudaría a ver la verdad de algo. Por ejemplo, ¿es una pieza rota en la línea de producción? ¿Es esta una reunión apropiada? Aquí usas la IA para determinar algo de la misma manera que un ser humano determina algo. Eso es más o menos lo que ha sido la IA durante los últimos 10 a 15 años.
Los otros conjuntos de algoritmos en la IA se parecían más a estos algoritmos de difusión, diseñados para observar grandes corpus de contenido y luego generar algo nuevo a partir de él y decir: «Aquí hay 10,000 ejemplos. ¿Podemos crear el ejemplo número 10.001 que sea similar?’
Estos eran bastante frágiles, bastante quebradizos, hasta hace aproximadamente un año y medio. [Now] Los algoritmos han mejorado. Pero lo que es más importante, los corpus de contenido que hemos visto se han vuelto más grandes simplemente porque tenemos más poder de procesamiento. Entonces, ¿qué pasó? Estos algoritmos se basan en la Ley de Moore. [with vastly improved] Espacio de almacenamiento, ancho de banda, velocidad de procesamiento y, de repente, puede producir algo que se parece mucho a lo que produciría un ser humano. Esto significa que el valor nominal del texto que escribirá y el valor nominal del dibujo que dibujará es muy similar a lo que hará un humano. Y todo eso ha sucedido en los últimos dos años. Así que no es una idea nueva, pero es nueva en esta cúspide. Entonces todos lo miran y dicen: ‘Vaya, eso es mágico’.
Entonces, ¿fue la potencia informática lo que de repente cambió el juego, en lugar de una pieza de infraestructura tecnológica que antes faltaba?
No cambió repentinamente, simplemente cambió gradualmente hasta que la calidad de su generación llegó a donde tuvo sentido para nosotros. Entonces, la respuesta generalmente es no, los algoritmos eran muy similares. Han mejorado un poco en estos algoritmos de difusión. Pero en realidad se trata de la potencia informática. Luego, hace unos dos años, el [powerful language model] Salió GPT, que era una forma local de computación, luego salió GPT3, donde [the AI company Open AI] lo harías [the calculation] para ti en la nube; Debido a que los modelos de datos eran mucho más grandes, tenían que hacerlo en sus propios servidores. Simplemente no puedes permitírtelo [on your own]. Y en ese momento las cosas realmente dieron un salto adelante.
Lo sabemos porque invertimos en una empresa que ofrece juegos generativos basados en IA, incluido AI Dungeon, y creo que la gran mayoría de todos los cálculos de GPT-3 se realizaron en algún momento a través de AI Dungeon.
¿Entonces «AI Dungeon» necesita un equipo más pequeño que otro fabricante de juegos?
Esa es una de las grandes ventajas, absolutamente. No tienen que gastar todo ese dinero para almacenar todos esos datos y pueden producir docenas de experiencias de juego con un pequeño grupo de personas, todos los cuales se benefician. [In fact] La idea es que agregará IA generativa a los juegos antiguos para que sus personajes que no son jugadores puedan decir algo más interesante de lo que son hoy, aunque traerá experiencias de juego fundamentalmente diferentes de la IA al juego, como se opone a añadir IA a las ya existentes para jugar.
Entonces, ¿un gran cambio en la calidad? ¿Se estancará finalmente esta tecnología?
No, simplemente sigue mejorando y mejorando. Es solo que las diferencias en los incrementos se reducen con el tiempo porque se están volviendo bastante buenos,
Pero el otro gran cambio es que Open AI no era realmente abierto. Crearon esta cosa asombrosa, pero no estaba abierta y era muy costosa. Así que grupos como Stability AI y otras personas se juntaron y dijeron: «Solo hagamos versiones de código abierto de esto». Y en este punto, el costo se ha reducido 100 veces en los últimos dos o tres meses.
Estos no son derivados de Open AI.
Toda esta tecnología generativa no solo se construirá sobre el modelo Open AI GPT-3; esa fue solo la primera. La comunidad de código abierto ahora ha replicado gran parte de su trabajo, y probablemente estén ocho o seis meses atrasados en términos de calidad. Pero llegará. Y debido a que las versiones de código abierto cuestan un tercio, un quinto o un vigésimo del costo de Open AI, verá una fuerte competencia de precios y verá la proliferación de estos modelos que compiten con Open AI. Y probablemente terminará con cinco o seis u ocho o tal vez, tal vez 100 de ellos.
Luego, se construyen modelos únicos de IA sobre esto. Por lo tanto, es posible que tenga un modelo de IA que realmente se dedique a escribir poesía, o modelos de IA que realmente se dediquen a cómo crear imágenes visuales de perros y pelo de perro, o tenga uno que realmente se dedique a escribir correos electrónicos de ventas. Vas a tener una capa completa de estos modelos de IA especializados que luego están especialmente diseñados. luego en la parte superior este, tiene toda la tecnología generativa, es decir, ¿cómo logra que la gente use el producto? ¿Cómo hacer que la gente pague por el producto? ¿Cómo consigues que la gente se registre? ¿Cómo consigues que la gente lo comparta? ¿Cómo se crean efectos de red?
¿Quién gana dinero aquí?
Es en la capa de aplicación, donde la gente busca la distribución y los efectos de red, ahí es donde vas a ganar dinero.
¿Qué pasa con las grandes empresas que pueden integrar esta tecnología en sus redes? ¿No será muy difícil para una empresa que no tenga esta ventaja empezar de cero y ganar dinero?
Creo que lo que estás buscando es algo así como Twitch, donde YouTube podría haberlo incorporado en su modelo, pero no lo hicieron. Y Twitch ha creado una nueva plataforma y una valiosa pieza nueva de cultura y valor para los inversores y los fundadores, incluso si fue difícil. Entonces tendrás grandes fundadores que usarán esta tecnología para darles una ventaja. Y eso creará una costura en el mercado. Y mientras los grandes hacen otras cosas, podrán construir empresas de miles de millones de dólares.
El New York Times publicó recientemente un artículo con un puñado de creativos que dijeron que las aplicaciones de IA generativa que usan en sus respectivos campos son herramientas en una caja de herramientas más amplia. ¿La gente es ingenua aquí? ¿Están en peligro de ser reemplazados por esta tecnología? Como mencionaste, el equipo que trabaja en AI Dungeon es más pequeño. Esto es bueno para la empresa, pero potencialmente malo para los desarrolladores que, de otro modo, podrían haber trabajado en el juego.
Creo que con la mayoría de la tecnología hay una especie de inquietud que tiene la gente [for example] Los robots reemplazan un trabajo en una fábrica de automóviles. Cuando apareció Internet, muchos remitentes de correo directo se sintieron amenazados de que las empresas pudieran vender directamente y no utilizar sus servicios de publicidad en papel. pero [after] Adoptaron el marketing digital o la comunicación digital por correo electrónico, probablemente dieron grandes saltos en su carrera, su productividad aumentó, la velocidad y la eficiencia aumentaron. Lo mismo sucedió con las tarjetas de crédito en línea. Hasta alrededor de 2002, no nos sentíamos cómodos poniendo tarjetas de crédito en línea. Pero los que se meten en ello [this wave in] Las cosas fueron mejor de 2000 a 2003.
Pienso en lo que está pasando ahora. Los escritores, diseñadores y arquitectos que piensen en el futuro y utilicen estas herramientas para aumentar su productividad en 2x, 3x o 5x lo harán increíblemente bien. Creo que todo el mundo verá un aumento de la productividad en los próximos 10 años. Es una gran oportunidad para que el 90% de las personas simplemente hagan más, sean más, hagan más, se conecten más.
¿Crees que fue un paso en falso que Open AI no hiciera esto? [open source] lo que construyó, considerando lo que se creó a su alrededor?
El líder termina comportándose de manera diferente a los seguidores. No sé, no estoy en la empresa, realmente no puedo decirlo. Lo que sí sé es que habrá un gran ecosistema de modelos de IA y no veo cómo un modelo de IA puede permanecer diferenciado, ya que todos apuntan a la misma calidad y se convierte en un juego de precios. Me parece que las personas que están ganando son Google Cloud y AWS porque todos vamos a estar haciendo cosas como locos.
La IA abierta puede terminar moviéndose hacia arriba o hacia abajo. Tal vez ellos mismos se conviertan en un AWS, o comiencen a fabricar IA especializadas que venden a industrias específicas. Creo que todos en este espacio tendrán la oportunidad de hacerlo bien si navegan correctamente. Sólo tienes que ser inteligente.
Por cierto, NFX tiene muchas más cosas que vale la pena leer sobre IA generativa en su sitio; Eso lo puedes encontrar aquí.
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