A ChatGPT 3 megjelenése pillanatok alatt visszájára fordította a techszektor 2022-es problémáit, és az iparág cégeinek új lendületet adott, ahogy a startupokat finanszírozó kockázatitőke-alapok is gyorsan megtalálták a legújabb remek ötletet, ami érdemes a finanszírozásra. A mesterséges intelligenciától (MI) annak támogatói az emberiség szinte összes problémájának megoldását várják, mások attól tartanak, hogy egy elszabadult MI az egész emberiséget is elpusztíthatja.
Ugyanakkor sokat elmond a valós veszélyekről, hogy az MI-fejlesztések leállítását sürgetők többsége az iparági szereplők közé tartozik, az általuk szorgalmazott szünet a saját versenypozíciójukat javítaná.
A kriptokritikus David Gerard és Amy Castor írásukban arra is felhívják a figyelmet, hogy különböző kontextustusokban a mesterséges intelligencia mást és mást jelent, így az könnyen válhat egyszerű marketingkifejezéssé, mint a kriptók szárnyalásának végén felkapott Web3.
Ráadásul a kockázatitőke-alapok minden zökkenő nélkül váltottak át a blokkláncról az MI-re, sőt a Bloomberg teret engedett Tyler Cowen írásának is, amely szerint
nem gond, hogy végül nem sikerült értelmes és hasznos felhasználást találni a kriptoeszközöknek, az MI-botok majd találnak neki.
A közgazdász írása a vélemény rovatban jelent meg, de olyan a hangulata, mintha egy reklámügynökség írta volna az MI- és kriptolobbi kérésére.
Mindenesetre az MI sztárolása napjainkban főként a nagy nyelvi modellekhez és a hozzájuk kapcsolódó gépi tanuláshoz kapcsolódik, de fontos szerepet játszik az MI-művészet is. A finanszírozás terén pedig azt láthatjuk, hogy az MI mögött ugyanazok találhatók, akik a kriptók szárnyalását is finanszírozták, legyen szó a Sequioa Capitalról, amely ódákat zengett Sam Bankman-Fried zsenialitásáról vagy az eredetileg kifejezetten kriptóra alapított Paradigm, amely azóta az MI-szektorra lépett tovább.
De az USDC stabil coin kiadója, a Circle vezérigazgatója, Jeremy Allaire is úgy gondolja, hogy egymásnak teremtették az MI-t és a kriptót. Ugyancsak erőteljesen jelen van az MI-cégek finanszírozásában az Andreessen Horowitz , amely a több évig tartó hagyományos kockázati megtérülése helyett a gyorsan piacra dobható kriptozsetonok irányába mozdult el az elmúlt években.
Persze könnyen mondhatjuk, hogy a hasonlóság nem meglepő , elvégre a kockázati tőke mindig az újdonságot keresi, ám az MI-vonatra felszállt a korábban az üzleti területén próbálkozó, ám érett vállalatnak számító IBM is. Azt azonban a kritikusok is elismerik, hogy
az MI körüli vitákat az okozza, hogy az működőképes, tehát valóban képes hihető szövegeket és műalkotásokat létrehozni.
Az alapvető félreértést szerintük az világítja meg a legjobban, amikor a ChatGPT és társai kitalálnak – a szakzsargon szerint hallucinálnak – válaszokat. Ugyanis a statisztikai valószínűségekkel dolgozó modellek helyes válaszaik esetén is ugyanazt a folyamatot használják, mint a kitaláltaknál, hiszen a szó hagyományos értelmében nem képesek megkülönböztetni az igazságot és a hazugságot. Ezért a ChatGPT nem kereső vagy megbízható összegző alkalmazás, és ez többször is problémát okozott korábban.
A világuralomra törő MI bár elméletileg lehetséges, a most divatos nyelvi modellek messze vannak ettől, ezért a fő veszély a kritikusok szerint a kriptóhoz hasonlóan itt is az emberi hiszékenység és a légvárak „árusításával” foglalkozó gátlástalan kereskedők közötti kapcsolatban keresendő. Ezért nem véletlen, hogy ugyanazok a sárkányfűárusok és ugyanazok a vevők is jó néhány esetben.
További problémákat okoz, hogy
az MI okozta kockázatokra koncentrálva figyelmen kívül hagyjuk a valódi problémákat,
vagy épp azt, hogy a nyelvi modelleket a fejlesztőik mire kívánják használni, és a vezető MI-alkalmazásokat kiadó cégek milyen típusú szabályozást sürgetnek – nem meglepő módon olyat, amely szabadkezet ad számukra, miközben bebetonozza a versenyelőnyüket. Az OpenAI vezérigazgatója, Sam Altman a ChatGPT előtt a biometrikus adatokért cserébe ingyen kriptót kínáló Worldcoinnal házalt.
Más, a területen aktív kutatók megkérdőjelezik, hogy az MI-modellek képzésére használt adatmennyiség növelése valóban alkalmas-e azok javítására, szerintük inkább azok minőségét kellene javítani és megfelelően dokumentálni.
A webről felporszívózott szövegek sokszor csak az előítéleteket és a hegemón nézőpontokat erősítik tovább.
