Generative AI-chatbots er kun i starten af deres rejse, men vi overvejer allerede, hvad der er det næste.
Nøgle takeaways
- ChatGPTs succes har udløst omfattende investeringer i AI-forskning og integration, hvilket har ført til hidtil usete muligheder og fremskridt på området.
- Semantisk søgning med vektordatabaser revolutionerer søgealgoritmer ved at bruge ordindlejringer og semantik til at give mere kontekstuelt nøjagtige resultater.
- Udviklingen af AI-agenter og multi-agent startups sigter mod at opnå fuld autonomi og løse nuværende begrænsninger gennem selvevaluering, korrektion og samarbejde mellem flere agenter.
ChatGPTs fænomenale succes har tvunget enhver teknologivirksomhed til at begynde at investere i AI-forskning og finde ud af, hvordan man integrerer kunstig intelligens i deres produkter. Det er en situation, der ikke ligner noget, vi nogensinde har set, men kunstig intelligens er kun lige begyndt.
Men det handler ikke kun om fancy AI-chatbots og tekst-til-billede-generatorer. Der er nogle meget spekulationer, men utroligt imponerende AI-værktøjer i horisonten.
Semantisk søgning med vektordatabaser
Semantiske søgeforespørgsler bliver testet for at give bedre søgeresultater for folk. Søgemaskiner bruger i øjeblikket søgeordscentrerede algoritmer til at give relevant information til brugerne. Overdreven afhængighed af søgeord giver dog flere problemer, såsom begrænset kontekstforståelse, marketingfolk, der udnytter SEO, og søgeresultater af lav kvalitet på grund af vanskeligheder med at udtrykke komplekse forespørgsler.
I modsætning til traditionelle søgealgoritmer bruger semantisk søgning ordindlejringer og semantisk kortlægning til at forstå konteksten af en forespørgsel, før den giver søgeresultater. Så i stedet for at stole på en masse søgeord, giver semantisk søgning resultater baseret på semantik eller betydningen af en given forespørgsel.
Begrebet semantisk søgning har eksisteret i et stykke tid. Virksomheder har dog svært ved at implementere en sådan funktionalitet på grund af hvor langsom og ressourcekrævende semantisk søgning kan være.
Løsningen er at kortlægge vektorindlejringer og gemme dem i en stor vektor database. Hvis du gør det, sænkes kravene til computerkraft betydeligt, og søgeresultaterne fremskyndes ved at indsnævre resultaterne til kun de mest relevante oplysninger.
Store teknologivirksomheder og startups som Pinecone, Redis og Milvus investerer i øjeblikket i vektordatabaser for at give semantiske søgefunktioner på anbefalingssystemer, søgemaskiner, indholdsstyringssystemer og chatbots.
Demokratisering af kunstig intelligens
Selvom det ikke nødvendigvis er et teknisk fremskridt, er flere store teknologivirksomheder interesserede i at demokratisere kunstig intelligens. På godt og ondt, open source AI-modeller trænes nu og givet mere tilladelige licenser for organisationer at bruge og finjustere.
Det skriver Wall Street Journal at Meta køber Nvidia H100 AI-acceleratorer og har til formål at udvikle en AI, der konkurrerer med OpenAIs nyere GPT-4-model.
Der er i øjeblikket ingen offentligt tilgængelig LLM, der kan matche den rå ydeevne af GPT-4. Men med Meta, der lover et konkurrencedygtigt produkt med en mere tilladende licens, kan virksomheder endelig finjustere en kraftfuld LLM uden risiko for, at forretningshemmeligheder og følsomme data bliver afsløret og brugt imod dem.
AI Agenter og Multi-Agent Startups
Adskillige eksperimentelle projekter er i øjeblikket i gang med at udvikle AI-agenter, der kræver få eller ingen instruktioner for at nå et bestemt mål. Du husker måske begreberne AI-agenter fra Auto-GPT, AI-værktøjet, der automatiserer sine handlinger.
Tanken er, at agenten skal opnå fuld autonomi gennem konstant selvevaluering og selvkorrektion. Arbejdskonceptet for at opnå selvrefleksion og korrektion er, at agenten konstant tilskynder sig selv hvert skridt af vejen for, hvilken handling der skal udføres, trin til, hvordan man gør det, hvilke fejl den har begået, og hvad den kan gøre for at forbedre.
Problemet er, at de nuværende modeller, der bruges i AI-agenter, har ringe semantisk forståelse. Det får agenterne til at hallucinere og anmode om falsk information, hvilket får dem til at sidde fast i en uendelig sløjfe af selvevaluering og korrektion.
Projekter som MetaGPT Multi-agent Framework har til formål at løse problemet ved samtidig at bruge flere AI-agenter til at reducere sådanne hallucinationer. Multi-agent rammer er sat op for at efterligne, hvordan en startup virksomhed ville fungere. Hver agent i denne opstart vil blive tildelt stillinger såsom projektleder, projektdesigner, programmør og tester. Ved at opdele komplekse mål i mindre opgaver og uddelegere dem til forskellige AI-agenter, er disse agenter mere tilbøjelige til at nå deres givne mål.
Disse rammer er naturligvis stadig meget tidlige i udviklingen, og mange problemer mangler stadig at blive løst. Men med mere kraftfulde modeller, bedre AI-infrastruktur og kontinuerlig forskning og udvikling er det kun et spørgsmål om tid, før effektive AI-agenter og multi-agent AI-virksomheder bliver en ting.
Former vores fremtid med kunstig intelligens
Store virksomheder og startups investerer kraftigt i forskning og udvikling af kunstig intelligens og dens infrastrukturer. Så vi kan forvente, at fremtiden for generativ AI vil give bedre adgang til nyttig information gennem semantisk søgning, fuldt ud autonome AI-agenter og AI-virksomheder og frit tilgængelige højtydende modeller, som virksomheder og enkeltpersoner kan bruge og finjustere.
Selvom det er spændende, er det også vigtigt, at vi tager os tid til at overveje AI-etik, brugernes privatliv og ansvarlig udvikling af AI-systemer og -infrastrukturer. Lad os huske, at udviklingen af generativ kunstig intelligens ikke kun handler om at bygge smartere systemer; det handler også om at omforme vores tanker og være ansvarlig for den måde, vi bruger teknologi på.
