Există, de asemenea, o amintire că lanțul de aprovizionare hardware pe care îl se bazează industria AI are unele puncte de strângere majore. Cel mai remarcabil fapt este: „O singură companie, TSMC, produce aproape toate cipurile de AI de lider, făcând ca lanțul global de aprovizionare hardware pentru AI să fie dependent de o singură fonderie din Taiwan.” O singură fonderie! Este pur și simplu nebun.
Dar cea mai importantă concluzie pe care am extras din AI Index 2026 este că starea actuală a AI-ului este atravăzută de inconsistențe. Cum a spus colega mea Michelle Kim în articolul ei despre acest raport: „Dacă urmăriți știrile despre AI, probabil sunteți supuși la un șoc de frusta. AI este o căutare de aur. AI este o bule. AI vă ia locul de muncă. AI nu chiar poate citi un ceas.” (Raportul Stanford menționează că modelul de raționare de top al Google DeepMind, Gemini Deep Think, a obținut o medalie de aur la Olimpiada Internațională de Matematică, dar nu poate citi ceasurile analogice în jumătate din cazuri.) Michelle a făcut un lucru excelent în acoperirea punctelor forte ale raportului. Dar eu am vrut să mă opresc la o întrebare pe care nu o pot lâsa: de ce este atât de greu să știm exact ce se întâmplă în AI în prezent?
Cel mai mare spațiu se află între experți și non-experți. „Experții AI și publicul în general percep trajectoria tehnologiei foarte diferit”, scriu autorii AI Indexului. „Evaluând impactul AI asupra locurilor de muncă, 73% dintre experții americani sunt pozitivi, în comparație cu doar 23% din public, o diferență de 50 de puncte procentuale. Diferențe similare apar în privința economiei și asistenței medicale.” Aceasta este o diferență enormă. Ce se întâmplă? Ce știu experții pe care publicul nu le știe? („Experții” aici se referă la cercetătorii bazati în SUA care au participat la conferințele de AI în 2023 și 2024.)
Suspectez că o parte din ce se întâmplă se datorează faptului că experții și non-experții bazează opiniile lor pe experiențe foarte diferite. „Gradul în care sunteți admirați de AI este perfect corelat cu cât folosiți AI pentru a codifica”, a postat un dezvoltator de software pe X altă zi. Poate fi o glumă, dar este adevărat că există ceva în acest sens. Modelele cele mai recente din laboratorii de top sunt acum mai bune decât vreodată în generarea de cod. Deoarece sarcenile tehnice precum codificarea au rezultate corecte sau greșite, este mai ușor să antrenezi modelele să le realizeze, comparativ cu sarcini mai deschise și mai deschise. De asemenea, modelele care pot codifica se dovedește să fie profitabile, deci producătorii de modele alocă resurse pentru a le îmbunătăți. Aceasta înseamnă că persoanele care folosesc aceste instrumente pentru codificare sau alte sarcini tehnice experimentă această tehnologie la cel mai bun nivel ei.
În afara acestor cazuri de utilizare, obții mai mult un amestec mixt. Modelele de limbaj mari (LLM) continuă să facă greșeli nebunice. Acest fenomen a devenit cunoscut sub numele de „frontieră jagged” („frontieră dentată”): modelele sunt foarte bune la unele lucruri și mai slabe la altele. Influential cercetătorul de AI Andrej Karpathy a avut și el câteva gânduri. „Judecând după [timeline-ul meu], există o creștere a diferenței în înțelegerea capacității AI”, a scris în răspuns la postul de pe X. El a observat că utilizatorii de putere (cititi: persoanele care folosesc LLM-urile pentru codificare, matematică sau cercetare) nu doar că sunt la curent cu cele mai recente modele, ci adesea plătesc 200 de dolari pe lună pentru cele mai bune versiuni. „Îmbunătățirile recente în aceste domenii, de la începutul acestui an, au fost nimic mai puțin decât remarcabile”, a continuat. Deoarece LLM-urile se îmbunătățesc încă rapid, cineva care plătește pentru a folosi Claude Code va folosi, de fapt, o tehnologie diferită de cineva care a încercat să folosească versiunea gratuită a Claude pentru a planifica o nunță acum șase luni. Acești două gruppi vorbesc unul lângă altul, fără să se înțeleagă.
Unde ne lasă asta? Cred că există două realități. Da, AI este mult mai bun decât multe persoane realizează. Și da, AI este încă destul de slab la multe lucruri pe care multe persoane le consideră importante (și ar putea rămâne așa). Cineva care face pariuri despre viitor pe oricare dintre aceste două laturi trebuie să aibă în vedere acest lucru.
PopularOpenAI aranjează totul pentru a construi un cercetător complet automatWill Douglas HeavenCum Pokémon Go le dă robotilor de livrare o vedere de inch-perfect a lumiiWill Douglas HeavenÎn interiorul startup-ului ascuns care a propus cloni umani fără creierAntonio RegaladoVrei să înțelegi starea actuală a AI-ului? Uită-te la aceste grafice.Michelle KimO conversație exclusivă cu șeful științific al OpenAI, Jakub Pachocki, despre noul mare provocare a firmei și viitorul AI. Exclusiv: spinoff-ul de AI al Nianticului antrenează un nou model de lume folosind 30 de miliarde de imagini de puncte de referință urbane, adunate de jucători. Conform AI Indexului Stanford 2026, AI-ul alergă, iar noi încercăm să pasăm pasul. Axiom Math oferă gratuit un nou instrument puternic de AI. Dar trebuie să vedem dacă accelerează cercetarea atât cât compania speră. Avem probleme la salvarea preferințelor tale.
Încercați să reîncărcați această pagină și să le actualizați o dată mai mult. Dacă continuați să primiți acest mesaj, contactați-ne la
customer-service@technologyreview.com cu o listă de bulletine pe care doriți să le primiți. Fondată la Massachusetts Institute of Technology în 1899, MIT Technology Review este o companie mondial de renume, independentă, whose insight, analysis, reviews, interviews and live events explain the newest technologies and their commercial, social and political impact. Ridicați marca dvs. la forefrontul conversației privind tehnologiile emergente care transformă radical afaceri. De la sponsorizări de evenimente la conținut personalizat și video-uri de povești vizual arrestante, publicitatea la MIT Technology Review creează oportunități pentru marca dvs. să rezoneze cu un public neechivat de elită tehnologică și de afaceri. DespreDespre noiCarieriConținut personalizatPublicați-vă la MIT Technology ReviewEdiții internaționaleRepublicareȘtirile absolvenților MIT Ajutor & FAQAbonamentul meuGhiduri editorialePolitica de confidențialitateTermeni de serviciuScrie pentru noiContactați-ne
