Wenn Sie den Fortschritt genau verfolgt haben KI öffnendem Unternehmen von Sam Altman, dessen neuronale Netze jetzt mit erstaunlicher Leichtigkeit und Geschwindigkeit Originaltexte schreiben und Originalbilder erstellen können, können Sie diesen Abschnitt überspringen.
Wenn Sie hingegen den Fortschritt des Unternehmens und die zunehmende Zugkraft, die andere sogenannte „generative“ KI-Unternehmen plötzlich gewinnen, nur vage beobachtet haben und besser verstehen möchten, warum, könnten Sie von diesem Interview mit profitieren James Currier, ein fünfmaliger Gründer und jetzt Risikoinvestor, der die Firma mitbegründet hat NFX vor fünf Jahren mit mehreren seiner Seriengründerfreunde.
Currier fällt in das Lager der Leute, die den Fortschritt genau verfolgen – so genau, dass NFX zahlreiche damit verbundene Investitionen in „generative Technologie“ getätigt hat, wie er es beschreibt, und die jeden Monat mehr Aufmerksamkeit des Teams auf sich zieht. Tatsächlich hält Currier die Aufregung um diese neue Falte der KI weniger für einen Hype als vielmehr für die Erkenntnis, dass die breitere Startup-Welt zum ersten Mal seit langer Zeit plötzlich vor einer sehr großen Chance steht. „Alle 14 Jahre“, sagt Currier, „kriegen wir eine dieser kambrischen Explosionen. Wir hatten eine im Internet und ’94. Wir hatten 2008 einen rund um Mobiltelefone. Jetzt haben wir 2022 einen weiteren.“
Rückblickend wünscht sich diese Redakteurin, sie hätte bessere Fragen gestellt, aber auch hier lerne ich dazu. Es folgen Auszüge aus unserem Chat, bearbeitet für Länge und Klarheit. Sie können sich unser längeres Gespräch anhören hier.
TC: Es gibt viel Verwirrung über die generative KI, einschließlich darüber, wie neu sie genau ist oder ob sie gerade zum neuesten Schlagwort geworden ist.
JC: Ich denke, was mit der KI-Welt im Allgemeinen passiert ist, ist, dass wir das Gefühl hatten, dass wir eine deterministische KI haben könnten, die uns helfen würde, die Wahrheit von etwas zu erkennen. Ist das zum Beispiel ein gebrochenes Teil in der Fertigungslinie? Ist das ein angemessenes Treffen? Hier bestimmen Sie mithilfe von KI etwas auf die gleiche Weise, wie ein Mensch etwas bestimmt. Das ist weitgehend das, was KI in den letzten 10 bis 15 Jahren war.
Die anderen Sätze von Algorithmen in der KI waren eher diese Diffusionsalgorithmen, die dazu gedacht waren, sich riesige Inhaltskorpusse anzusehen und dann etwas Neues daraus zu generieren und zu sagen: „Hier sind 10.000 Beispiele. Können wir das 10.001ste Beispiel erstellen, das ähnlich ist?‘
Diese waren ziemlich zerbrechlich, ziemlich spröde, bis vor ungefähr anderthalb Jahren. [Now] Die Algorithmen sind besser geworden. Aber was noch wichtiger ist, die Korpusse von Inhalten, die wir uns angesehen haben, sind größer geworden, weil wir einfach mehr Rechenleistung haben. Was also passiert ist, diese Algorithmen reiten auf Moores Gesetz – [with vastly improved] Speicherplatz, Bandbreite, Rechengeschwindigkeit – und sind plötzlich in der Lage, etwas zu produzieren, das dem sehr ähnlich sieht, was ein Mensch produzieren würde. Das bedeutet, dass der Nennwert des Textes, den es schreiben wird, und der Nennwert der Zeichnung, die es zeichnen wird, dem sehr ähnlich ist, was ein Mensch tun wird. Und das ist alles in den letzten zwei Jahren passiert. Es ist also keine neue Idee, aber es ist neu an dieser Schwelle. Deshalb schauen sich alle das an und sagen: ‚Wow, das ist Magie.‘
Also war es die Rechenleistung, die plötzlich das Spiel veränderte, und nicht ein zuvor fehlendes Stück technischer Infrastruktur?
Es hat sich nicht plötzlich geändert, es hat sich nur allmählich geändert, bis die Qualität seiner Generation dort angekommen ist, wo es für uns sinnvoll war. Die Antwort lautet also im Allgemeinen nein, die Algorithmen waren sehr ähnlich. Bei diesen Diffusionsalgorithmen sind sie etwas besser geworden. Aber eigentlich geht es um die Rechenleistung. Dann, vor etwa zwei Jahren, die [powerful language model] GPT kam heraus, was eine lokale Art der Berechnung war, dann kam GPT3 heraus, wo [the AI company Open AI] würdest du [the calculation] für Sie in der Cloud; Da die Datenmodelle so viel größer waren, mussten sie dies auf ihren eigenen Servern tun. Du kannst es dir einfach nicht leisten [on your own]. Und an diesem Punkt nahmen die Dinge wirklich einen Sprung nach oben.
Wir wissen es, weil wir in a investiert haben Gesellschaft Ich mache KI-basierte generative Spiele, einschließlich „AI Dungeon“, und ich denke, die überwiegende Mehrheit aller GPT-3-Berechnungen kam zu einem bestimmten Zeitpunkt durch „AI Dungeon“.
Braucht „AI Dungeon“ dann ein kleineres Team als ein anderer Spielehersteller vielleicht?
Das ist einer der großen Vorteile, absolut. Sie müssen nicht all das Geld ausgeben, um all diese Daten zu speichern, und sie können mit einer kleinen Gruppe von Menschen Dutzende von Spielerlebnissen produzieren, die alle davon profitieren. [In fact] Die Idee ist, dass Sie alte Spiele mit generativer KI ausstatten, damit Ihre Nicht-Spieler-Charaktere tatsächlich etwas Interessanteres sagen können als heute, obwohl Sie grundlegend andere Spielerlebnisse aus der KI ins Spiel bringen werden , im Gegensatz zum Hinzufügen von KI zu den vorhandenen Spielen.
Also eine große Veränderung in der Qualität? Wird diese Technologie irgendwann ein Plateau erreichen?
Nein, es wird immer schrittweise besser. Es ist nur so, dass die Unterschiede der Inkremente mit der Zeit kleiner werden, weil sie schon ziemlich gut werden,
Aber die andere große Änderung ist, dass Open AI nicht wirklich offen war. Sie haben dieses erstaunliche Ding geschaffen, aber dann war es nicht offen und sehr teuer. Also haben sich Gruppen wie Stability AI und andere Leute zusammengeschlossen und gesagt: „Lasst uns einfach Open-Source-Versionen davon machen.“ Und zu diesem Zeitpunkt sind die Kosten allein in den letzten zwei oder drei Monaten um das 100-fache gesunken.
Dies sind keine Ableger von Open AI.
All diese generative Technologie wird nicht nur auf dem Open AI GPT-3-Modell aufbauen; das war nur das erste. Die Open-Source-Community hat inzwischen einen Großteil ihrer Arbeit repliziert, und sie hinkt in Bezug auf die Qualität wahrscheinlich acht, sechs Monate hinterher. Aber es wird dahin kommen. Und weil die Open-Source-Versionen ein Drittel, ein Fünftel oder ein Zwanzigstel der Kosten von Open AI kosten, werden Sie einen starken Preiswettbewerb erleben, und Sie werden eine starke Verbreitung dieser Modelle sehen, die mit Open AI konkurrieren . Und am Ende werden Sie wahrscheinlich fünf oder sechs oder acht oder vielleicht, vielleicht 100 davon haben.
Darauf werden dann einzigartige KI-Modelle gebaut. Sie haben also vielleicht ein KI-Modell, das sich wirklich mit dem Schreiben von Poesie befasst, oder KI-Modelle, die sich wirklich damit beschäftigen, wie Sie visuelle Bilder von Hunden und Hundehaaren erstellen, oder Sie haben eines, das wirklich auf das Schreiben von Verkaufs-E-Mails spezialisiert ist. Sie werden eine ganze Schicht dieser spezialisierten KI-Modelle haben, die dann speziell entwickelt werden. Dann haben Sie darüber hinaus all die generative Technologie, die sein wird: Wie bringen Sie die Leute dazu, das Produkt zu verwenden? Wie bringen Sie die Leute dazu, für das Produkt zu bezahlen? Wie bringen Sie die Leute dazu, sich anzumelden? Wie bringt man die Leute dazu, es zu teilen? Wie erzeugt man Netzwerkeffekte?
Wer verdient hier Geld?
Auf der Anwendungsschicht, wo die Leute nach der Verteilung und den Netzwerkeffekten hingehen, werden Sie das Geld verdienen.
Was ist mit großen Unternehmen, die diese Technologie in ihre Netzwerke integrieren können? Wird es für ein Unternehmen, das diesen Vorteil nicht hat, nicht sehr schwer sein, aus dem Nichts zu kommen und Geld zu verdienen?
Ich denke, was Sie suchen, ist so etwas wie ein Twitch, wo YouTube das in sein Modell hätte integrieren können, aber sie haben es nicht getan. Und Twitch hat eine neue Plattform und einen wertvollen neuen Teil von Kultur und Wert für die Investoren und die Gründer geschaffen, auch wenn es schwer war. Sie werden also großartige Gründer haben, die diese Technologie nutzen werden, um ihnen einen Vorteil zu verschaffen. Und das wird eine Naht auf dem Markt schaffen. Und während die Großen andere Dinge tun, werden sie in der Lage sein, Milliarden-Dollar-Unternehmen aufzubauen.
Die New York Times veröffentlichte a Stück kürzlich mit einer Handvoll Kreativer, die sagten, die generativen KI-Apps, die sie in ihren jeweiligen Bereichen verwenden, seien Werkzeuge in einem breiteren Werkzeugkasten. Sind die Leute hier naiv? Drohen sie, durch diese Technologie ersetzt zu werden? Wie Sie bereits erwähnt haben, ist das Team, das an „AI Dungeon“ arbeitet, kleiner. Das ist gut für das Unternehmen, aber möglicherweise schlecht für Entwickler, die sonst vielleicht an dem Spiel gearbeitet hätten.
Ich denke, bei den meisten Technologien gibt es eine Art Unbehagen, das die Menschen haben [for example] Roboter ersetzen einen Job in einer Autofabrik. Als das Internet aufkam, fühlten sich viele Leute, die Direktwerbung betrieben, bedroht, dass Unternehmen in der Lage sein würden, direkt zu verkaufen und ihre papierbasierten Werbedienste nicht zu nutzen. Aber [after] Sie haben digitales Marketing oder digitale Kommunikation per E-Mail angenommen, sie hatten wahrscheinlich enorme Karrieresprünge, ihre Produktivität stieg dort, die Geschwindigkeit und Effizienz stiegen. Dasselbe geschah mit Kreditkarten online. Bis etwa 2002 fühlten wir uns nicht wohl dabei, Kreditkarten online zu stellen. Aber diejenigen, die sich darauf einließen [this wave in] 2000 bis 2003 lief es besser.
Ich denke, das, was jetzt passiert. Die Autoren, Designer und Architekten, die vorausdenken und diese Tools nutzen, um ihre Produktivität um das 2-, 3- oder 5-fache zu steigern, werden unglaublich gut abschneiden. Ich denke, dass die ganze Welt in den nächsten 10 Jahren einen Produktivitätsschub erleben wird. Es ist eine riesige Chance für 90 % der Menschen, einfach mehr zu tun, mehr zu sein, mehr zu machen, mehr zu verbinden.
NFX hat auf seiner Website noch viel mehr darüber zu bieten generative KI das ist übrigens lesenswert; das findest du hier.