Posljednjih godina tehnološke i druge tvrtke sve su više u prvi plan stavljale korištenje umjetne inteligencije kako bi povećale svoju učinkovitost. Trenutačno smo još na početku eksplozije umjetne inteligencije, no čini se da su neke tvrtke već uspjele pretjerati.
Kaos na kvadrat.
Otprilike bi se tako najsažetije mogla opisati situacija koja se u posljednje vrijeme razvila na tržištu rada i u primjeni umjetne inteligencije, ponajprije u Silicijskoj dolini. Prema najnovijem izvješću, kod nekih su tvrtki troškovi korištenja umjetne inteligencije već toliko izmakli kontroli da bi za određene zadatke bilo jeftinije zaposliti prave radnike.
Posljednjih mjeseci najveće tehnološke tvrtke natjecale su se u tome tko će uspjeti spaliti što više tokena, odnosno tko može umjetnu inteligenciju iskoristiti za najviše zadataka. To je nekima ispalo toliko dobro da su troškovi na tom području poprimili takve razmjere da se izdaci već moraju smanjivati. Čini se da su se neki posve odvojili od stvarnosti i uopće nisu razmišljali o tome da se potrošeni tokeni moraju platiti.
Prema najnovijem izvješću Wall Street Journala, čelnici tvrtki tek sada počinju shvaćati koliko ozbiljni troškovi zapravo nastaju korištenjem usluga umjetne inteligencije. "Shvatili su da spaljivanje AI tokena zapravo košta novac i da, ako se to radi bez odgovarajućih konkretnih ciljeva, to zapravo nije osobito dobra poslovna strategija" - stoji u izvješću.
Početkom tjedna Dara Khosrowshahi iz Ubera već je javno govorio za Business Insider o tome da je sve teže opravdati troškove inicijativa umjetne inteligencije unutar tvrtke. U određenim situacijama rezultati primjene umjetne inteligencije nisu u skladu s tempom rasta troškova. Khosrowshahi je ipak priznao da je do toga moglo doći zbog loše komunikacije menadžmenta. "Ostavili smo dojam kao da je umjetna inteligencija besplatna" - rekao je stručnjak.
Jedan AI konzultant koji je želio ostati anoniman rekao je za Axios da je jedan od njegovih klijenata "slučajno" spalio otprilike 500 milijuna dolara tokena nakon što uopće nije ograničio korištenje usluga umjetne inteligencije. Izvor je otkrio samo toliko da je na tome profitirao Anthropic, a ludi promet nastao je korištenjem Claudea.
Prema drugom izvješću, u jednoj financijskoj tvrtki zaposlenici su modele koji generiraju najveće troškove koristili za odgovaranje na posve jednostavna, svakodnevna pitanja. Štoviše, i za jednostavne razgovore upotrebljavali su modele koji troše najviše tokena i mobiliziraju znatne računalne kapacitete. Time su na mjesečnoj razini nastali izdaci od nekoliko stotina tisuća dolara, u biti besmisleno.
Vezano uz Metu, prošlog je mjeseca procurilo da je jedan njezin zaposlenik u mjesec dana uspio potrošiti 281 milijardu tokena. Prema nekim izračunima to znači kapacitet kojim bi se Wikipedija mogla reproducirati 33 puta. Više tvrtki vodi (ili je ranije vodilo) internu ljestvicu kao poticaj kako bi pokazalo koji zaposlenik troši najviše tokena, no to je dovelo do toga da su "najrevniji" zaposlenici jezičnim modelima zadavali posve besmislene zadatke kako bi se probili naprijed. Time su stvorili golemi izdatak uz skroman rezultat.
Prema istraživanjima, u 95 posto slučajeva primjena umjetne inteligencije ne postiže cilj koji si je dotična tvrtka izvorno zadala, a čak i prema OpenAI-ju umjetna inteligencija može povećati učinkovitost zaposlenika samo s 1 satom rada dnevno.
Guranje umjetne inteligencije u prvi plan u velikim je korporacijama preuzelo maha do te mjere da se jednostavno više nisu bavili time da zaposlenici troškove opravdaju stvarnim rezultatima. Zapravo je tempo bio toliko velik da se to doista nije ni moglo uskladiti. Ulagači su od tvrtki očekivali da umjetnu inteligenciju koriste u sve većoj mjeri, a zaposlenici su se za to i pobrinuli, čak i kad nije imalo smisla ono što su radili.
