Egyre több kutatás jelenik meg azzal kapcsolatban, hogy a generatív mesterséges intelligencia alkalmazása nem hoz magával automatikusan gyors megtérülést: legutóbb néhány hete számoltunk be mi is a Lucidworks felméréséről, amelyből kiderült, hogy a vállalkozások jelentős részénél egyelőre nem fizetődnek ki látványosan az ilyen irányú bevezetések. Bár az előző évben már folyamatosan az MI pozitív hatásairól volt szó az üzleti folyamatokban, az automatizálásban vagy az ügyfélélmény javításában, a szoftvercég által megkérdezett több ezer céges vezető 42 százaléka úgy nyilatkozott úgy, hogy a megvalósított MI-projektek még nem hoztak érdemi hasznot.

Nagyjából ezt támasztja alá a Goldman Sachs múlt héten közölt tanulmánya is, ami megállapítja, hogy a technológiai cégek óriási beruházásai ellenére még eltarthat egy darabig, amíg ezek a ráfordítások eredményt hoznak – ha eredményt hoznak egyáltalán. Az idén billió dollárosra növekedő piacon rengeteget költenek a mesterséges intelligencia működtetéséhez szükséges adatközpontokra, csipekre vagy elektromos hálózatokra, a drága technológiának pedig képesnek kellene lennie az összetett problémák megoldására a költségek igazolásához. A dokumentum szerint azonban ez nem feltétlenül reális, ami csalódást keltő megtérülésekhez vezethet majd.

Nem világos, hogy mitől lesz jobb vagy olcsóbb

Ahogy a kutatásban olvasható, a költségek kiindulási pontja eleve annyira magas lehet, hogy a kiadások várható csökkenésének tényleg drámai mértékűnek kellene lennie ahhoz, hogy megfizethetővé tegyék a feladatok MI-alapú automatizálását. Ahogy arra már jóval korábban figyelmeztettek, az MI-modellek rendszeres (újra)tanítása például elengedhetetlen a gyorsan fejlődő környezetekben, ez pedig annyira drága és bonyolult dolog, hogy csak a legnagyobb vállalatok engedhetik meg maguknak. A Goldman Sachs ehhez azonban hozzáteszi, hogy még a naprakész MI-rendszerek is igen gyakran produkálnak érthetetlen és értelmetlen kimeneteket.

A technológiai ipart ennek tükrében "túlságosan önelégültnek" nevezik azzal a feltételezésével, hogy idővel az MI költségei mindenképpen jelentősen csökkenni fognak. Eközben nem látszik, hogy a generatív mesterséges intelligencia hogyan zárkózna fel az emberi agyhoz, ami teljesítményegységenként továbbra is sok ezerszer hatékonyabb a kognitív feladatok elvégzésében. Természetesen sokan vannak akik az eddigi tapasztalatok alapján biztosak benne, hogy a technológia költségegyenlete most is változni fog, ahogyan a múltban mindig is tette: az emberek nem igazán képesek ellenállni a technológiai fejlődésnek, ami különösen igaz lehet a generatív MI-re.