KI-Unternehmen verschlingen das Geld der Investoren und sichern sich schon früh in ihrem Lebenszyklus himmelhohe Bewertungen. Aufgrund dieser Dynamik bezeichnen viele die KI-Branche als Blase.
Nick Frosst, Mitbegründer von Cohere, das maßgeschneiderte KI-Modelle für Unternehmenskunden entwickelt, sagte kürzlich im Podcast „Found“ von Tech, er glaube nicht, dass sich die KI-Branche in einer Blase befinde. Er erkennt zwar den Schaum an, glaubt aber, dass die Bezeichnung Blase die Unternehmen diskreditiert, die wie sein eigenes Unternehmen Cohere wirklich nützliche Funktionen für ihre Kunden entwickeln.
„Häufig stoße ich auf Situationen, in denen jemand unser Modell verwendet und dabei eine völlig neue Funktion aktiviert hat, die vorher nicht möglich war, oder einen Prozess automatisiert hat, der ihn wirklich ausgebremst und alles verlangsamt hat“, sagte Frosst. „Und das ist ein greifbarer Wert. Es ist schwer, eine komplette Blase zu bilden, wenn man etwas so Nützliches hat.“
Das heißt aber nicht, dass Frosst optimistisch ist, was die Branche anbelangt. Er glaubt nicht, dass KI jemals die künstliche allgemeine Intelligenz erreichen wird, definiert als Intelligenz auf menschlichem Niveau, was eine deutlich andere Sichtweise ist als einige von Frossts KI-Kollegen wie Mark Zuckerberg und Jensen Huang. Er fügte hinzu, dass es noch lange dauern werde, bis die Branche diesen Punkt erreicht.
„Ich glaube nicht, dass wir in absehbarer Zeit irgendwo digitale Götter haben werden“, sagte Frosst. „Und ich denke, immer mehr Menschen kommen zu dieser Erkenntnis und sagen, diese Technologie ist unglaublich. Sie ist supermächtig, supernützlich. Sie ist kein digitaler Gott. Und das erfordert eine Anpassung der Denkweise über die Technologie.“
Frosst sagte, dass sie bei Cohere versuchen, realistisch zu sein, was KI-Technologie kann und was nicht und welche Arten neuronaler Netzwerke den größten Nutzen bringen können. Coheres Ansatz zum Aufbau seines Geschäftsmodells basiert auf der Forschungsarbeit von Cohere-Mitbegründer und CEO Aidan Gomez während seiner Zeit bei Google Brain. Gomez ist natürlich für seine umfangreiche KI-Forschung bekannt. Am bekanntesten ist er für seine Mitverfasser eines Artikels, der der KI das Transformer-Modell brachte, das diese Ära der generativen KI einleitete. Aber er war auch Mitverfasser eines Artikels aus dem Jahr 2017 mit dem Titel Ein Modell, um sie alle zu lernen. Diese Forschung kam zu dem Schluss, dass ein allumfassendes großes Sprachmodell nützlicher ist als kleine Modelle, die für eine bestimmte Aufgabe oder anhand von Daten aus einer bestimmten Branche trainiert wurden, sagte Frosst.
Heute verwendet Cohere dieses Hauptmodell als Grundlage zum Erstellen benutzerdefinierter Modelle für Unternehmenskunden.
„Wir spezialisieren uns als Menschen. Wir gehen in bestimmte Bereiche. Aber der erste Teil unserer Ausbildung dreht sich nur um den allgemeinen Sprachgebrauch“, sagte Frosst. „Wir haben lange Zeit Lesen und Schreiben gelernt. Erst sehr viel später spezialisiert man sich auf ein bestimmtes Teilgebiet der Sprache. Bei neuronalen Netzen passiert also etwas Ähnliches.“
Doch trotz seines größeren Denkens werden sich in seinem Markt – unter denjenigen, die solche Dienste entwickeln – grundlegende Modelle durchsetzen. Er glaubt jedoch nicht, dass Großunternehmen ihre eigenen Einzelmodelle für alles einsetzen sollten: für Verbraucheraufgaben, B2B-Aufgaben und Produktaufgaben.
Unternehmen, die KI-Technologie erfolgreich einsetzen wollen, sollten sich laut Frosst konzentrieren und sich auch darüber im Klaren sein, was KI-Technologie kann und was nicht.
„Wir sind ziemlich nüchtern, was den Nutzen dieser Technologie und ihren Wert angeht, und um es klar zu sagen, einen wahnsinnigen Wert“, sagte Frosst. „Aber ich glaube nicht, dass sie den Tod aller Menschen mit sich bringen wird. Und so können wir diesen realistischen Ansatz verfolgen, der uns vielleicht die extreme Rhetorik beider Seiten erspart.“