Krzysztof Majdan, money.pl: GPT3 poderwał gigantów. Google i Microsoft ostro się ścigają.
Bartosz Baziński, dyrektor operacyjny SentiOne: Mamy sytuację, że Google zatańczy, jak mu Microsoft zagra. To dość ciekawe do obserwacji. Należy pamiętać, że w tej konkretnej walce Google ma wszystko do stracenia, Microsoft prawie nic. Może grać ostro. Pojawiły się komentarze, że Google wygląda, jakby od dekady był źle zarządzany, jakby przegapił trend.
Dalsza część artykułu pod materiałem wideo
Trzeba jednak pamiętać, że Google od wielu lat to najwyżej wyceniana spółka technologiczna, która samodzielnie stworzyła i zdominowała nowe branże, jak wyszukiwarka, sieci reklamowe. To Google tak naprawdę stworzył podwaliny technologii ukrytej w modelach typu GPT, tzw. sieci typu Transfer. Google zainwestował w sztuczną inteligencję o wiele więcej niż Microsoft, więc nie jestem takim pesymistą, co do jego losów.
Wspomniałeś o tym, że ma dużo do stracenia. Jeśli chodzi o udział w rynku wyszukiwarek, to różnica między Google a Microsoft jest jak niebo, a ziemia. Tu odbicie kawałka udziału w rynku przekłada się na dodatkowe miliardy wpływów z reklam.
Ponad 80 proc. przychodów Google pochodzi z sieci reklamowych, a usługi typu chmura i inne są mniejszą częścią biznesu. Pamiętajmy też, kilka lat temu Google zmienił swoją misję. Pierwotną było organizowanie informacji, aktualną jest AI first company, czyli sztuczna inteligencja przede wszystkim. I to jest ciekawe, zwłaszcza że powstała swego rodzaju gra bingo z tym związana.
Jak to?
Na kwartalnych spotkaniach z inwestorami ludzie od jakiegoś czasu grają w to bingo, wyliczają, ile razy podczas raportowania wyników padnie skrót AI, sztuczna inteligencja. W zeszłym roku wynik mieścił się między 17 a 25 razy na godzinę. Wszyscy wiedzą, że to przyszłość i rynek, o który trzeba walczyć.
"The New York Times" podał niedawno, że w Google rozwył się czerwony alarm. Że legendarni założyciele, Stonesi swojej branży, czyli Larry Page i Sergiej Brin zostali poproszeni o pomoc w ustawieniu kursu firmy. To zaspanie? Czy moment zwrotny i potrzebujemy ustawić wszystkie silniki na cała naprzód?
To istotnie może być przykład zagapienia się, ale biznesowego. Bo technologicznie, jak wspomniałem, Google przygotowany jest świetnie. Tu jakąś rolę może grać też fakt braku wewnętrznej motywacji, by wprowadzać rozwiązania w stylu GPT, bo mogą zniszczyć rynek reklam w wyszukiwarkach. Wyzywający w tym pojedynku, Microsoft, do stracenia nic nie ma. Satya Nadella, prezes tej firmy powiedział, że bardzo chętnie doprowadzi do sytuacji, w której marże na rynku wyszukiwarek internetowych wielokrotnie się zmniejszą. Bo Microsoft zarabia na tym prawie nic, a jak zmniejszy się rynek, marże i zyski to łatwiej będzie mu odbić udział.
Rozumiem jak miałoby wyglądać zastosowanie GPT w pakietach biurowych typu Office. Ale w wyszukiwarkach? Jak dokładnie? Plus co z odpowiedzialnością? Jak dotąd wyszukiwarki działają na metodzie "czystych rąk", one tylko podsuwają linki, odpowiedzialność spada na właściciela czy autora strony.
To bardzo ciekawe pytanie. Zaobserwowaliśmy, że rozwiązania, takie jak chat GPT nie do końca nadają się do biznesu, mają tendencję do halucynacji.
Do halucynacji?
Tak, nazywam to tak w uproszczeniu. Składają odpowiedzi poprawne językowo, ale nie są zawsze poprawne logicznie, prawdziwe. Microsoft pokazał w formie wideo prezentację rozwiązania, jeszcze nie wdrożenie. To ma działać podobnie jak sam GPT, ale uczyć się nie tylko na danych tekstowych, ale tzw. grafie wiedzy. I Google i Microsoft od dłuższego czasu nad tym pracują.
Bo wówczas maszyna niejako "rozumie", co się znajduje w danym tekście, metody przetwarzania języka naturalnego pozwalają identyfikować nazwy własne, nazwiska, daty, fakty. W ten sposób "douczając" takie rozwiązanie jak GPT, będą w stanie podawać pewne informacje w odpowiedzi na pytanie ze strony użytkownika, a także wskazać źródło informacji. Tym samym odpowiedzialność za prawdę, jak dotąd, będzie przesuwana na autorów, a użytkownik będzie musiał sobie sam to ocenić.
To uruchomi jakąś lawinę w biznesie, powiedzmy rok produktywności? Czy trzeba będzie jednak poczekać, trochę jak z tym "rokiem mobile", wieszczonym od dekady?
To rzeczywiście wywołało boom wśród opinii publicznej, choć środowisko biznesu, inwestorów czy nauki zna to od dłuższego czasu. My też tworzymy modele językowe z użyciem sztucznej inteligencji i notujemy szturm klientów, którzy chcą je zastosować w organizacji. Jest jednak sporo przeszkód. Te "halucynacje" już wspomniałem. Do tego dochodzi fakt, że te rozwiązania, operując na warstwie językowej, nie wiedzą, co do końca mówią.
Okej, to klient się naczytał o SI i dzwoni do was. Czego oczekuje? W jakim obszarze chce tych rozwiązań?
Największym wyzwaniem jest to, że obsługa klienta, np. w bankach, przeniosła się z placówek fizycznych do kanałów zdalnych. Obsłużenie tak dużego ruchu jest nie lada wyzwaniem. Jednocześnie mamy niż demograficzny, jest coraz mniej ludzi na rynku pracy, a jeszcze mniej chce pracować w obsłudze klienta i słuchać niezadowolonych, którzy dzwonią się poskarżyć, że coś nie działa.
Większość firm chce uruchomić jakieś rozwiązanie bazujące na SI np. na infolinii albo stronie internetowej. Żeby ta SI spróbowała rozwiązać dany problem, zanim siądzie do tego człowiek. Albo żeby samodzielnie załatwić daną sprawę. Np. rozmowa z botem na stronie banku pozwoli zablokować kartę, 3 minuty pracy z botem zamiast 15 minut oczekiwania na konsultanta.
Najsmaczniejsze zostawiłem na koniec. SentiOne zapowiedział europejską odpowiedź na GPT. I przyznam, że jestem rozdarty. Z jednej strony wiadomo, nasi gola, kibicuję naszym. Z drugim ważę sobie te miliardy dolarów na OpenAI (twórcę GPT) i miliony złotych dla SentiOne.
Stoję na stanowisku, że jako Polacy nie jesteśmy straceni w wyścigu o zbudowanie wielkiej SI. W tym roku jest ponad miliard euro do wzięcia dla firm na badania i rozwój. W SentiOne do tej pory zainwestowaliśmy w to 42 mln zł ze środków inwestorów, w zeszłym roku dostaliśmy największy grant na SI w Polsce - 19 mln. Domykamy teraz jeszcze większą rundę inwestycyjną, co pozwoli ją zbudować.
I wystarczy tyle?
Pieniądze to jedno. Potrzebujemy też danych, na których będziemy ją uczyć, mamy gigantyczną bazę, którą gromadzimy od 10 lat. Do tego musimy mieć doświadczenie w budowaniu modeli neuronowych i sieci opartych o głębokie uczenie maszynowe, a mamy w Polsce wielu specjalistów od tego. I wreszcie potrzebujemy infrastruktury, mocy obliczeniowej.
Nauczenie modelu takiego, jak GPT trwa ok. 30 dni i kosztuje kilka milionów dolarów w mocy obliczeniowej, którą trzeba wykupić. Oprócz nas kilka innych firm w Polsce nad tym pracuje. Może nie zbudujemy rozwiązania we wszystkim lepszego od GPT, ale na pewno będzie lepszym rozwiązaniem dla biznesu, które bardziej nada się do bankowości czy ubezpieczeń, o tym jestem przekonany.
Krzysztof Majdan, money.pl