A Hugging Face alapító vezérigazgatója, Clement Delangue 2024 végén azt jósolta, hogy az idén a nyílt forrású modellekkel hasító Kína már vezető szerepre törhet a globális MI-versenyben, és azt is erre az évre tette, hogy a tudományos kutatáson túl a gazdaságban és foglalkoztatás területén is megmutatkoznak a mesterséges intelligencia tényleges lehetőségei. Bár az év végéhez közeledve inkább a felhajtásra, az értelmezhetetlenül magas összegű befektetésekre, a hihetetlen arányban befuccsoló projektekre vagy azokra a munkaerőpiaci trendekre emlékszik az ember, amelyek az emberi munkaerő költségeinek erőltetett lefaragásával igyekeznek igazolni az MI megtérülését, Delangue most a sokat emlegetett piaci buborékról is kifejtette a véleményét, ami talán összefüggésbe helyezi a fenti ellentmondásokat.

Az Axios hét eleji eseményén a népszerű MI-platform vezetője kifejtette, hogy nem egy általános mesterségesintelligencia-lufit fújnak éppen, hanem speciálisan a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) buborékjáról van szó, ami valóban kipukkadni készül. Bár ennek alakulását is "billió dolláros kérdésnek" nevezte, szerinte ez nem veszélyezteti az MI-technológiák jövőjét. Delangue úgy látja, hogy a ChatGPT-t, a Geminit és más MI-chatbotoka is hajtó LLM-ek a valós jelentőségükhöz képest sokkal nagyobb figyelmet kapnak, ami azonban nem biztos, hogy tartós lesz. Ez a technológia ugyanis a mesterséges intelligencia egy részhalmazát képviseli, és nem nyújthat megoldást minden létező feladatra – nem hogy ez lenne azoknak a szuperintelligens rendszereknek az előszobája, amelyekre a türelmetlen cégvezetők várnak.

Nem tesz jót nekik a teljesítménykényszer sem

Delangue szerint minden valószínűség szerint a kisebb, specializáltabb modellek terjednek majd el a következő néhány évben. Most minden figyelem és erőforrás arra az ötletre irányul, hogy felépíthető egy olyan modell, ami minden vállalat és minden ember összes problémáját megoldja, de a Hugging Face vezetője feltette a kérdést, hogy miért kellene egy ügyfélszolgálatos chatbotnak képesnek lennie rá, hogy az élet értelméről társalogjon. Ezzel szemben praktikusabbnak tűnnek az adott feladatokra szabott, olcsóbb és gyorsabb modellek, amelyek már a meglévő céges infrastruktúrán is futtathatók, ő pedig ezeknek a termékeknek az elterjedésére számít a következő hónapokban és években. Az LLM-buborék várható kipukkadása egyébként saját vállalatára is hatással lesz, de a mesterségesintelligencia-iparág szerinte már eléggé nagy és diverzifikált.

Ez Delangue olvasatában azt jelenti, hogy ha a terület egy része annyira túlértékelt, mint az LLM-ek, az nem fogja földre vinni a teljes MI-ágazatot. A Hugging Face-ről szólva azt is elmondta, hogy 400 millió dolláros tőkéjének fele "még mindig a bankban van", az óvatos költekezés pedig eltér attól a stratégiától, amit más MI-cégek manapság követnek. Ahogy fogalmazott, a mesterséges intelligencia szabványai szerint ezt nevezik jövedelmezőségnek, mert a többiek nem százmilliókat, hanem sok milliárdot költenek: sokan már kapkodnak és talán pánikolnak is, ami rövid távú gondolkodáshoz vezet, szemben a hosszú távon is fenntartható, hatékony vállalkozások építésével. A Hugging Face befektetői között egyébként ott van az Amazon, az Nvidia, az IBM vagy a Google is, utóbbival éppen ebben a hónapban bővítették együttműködésüket.