Mfano wa Kihistoria wa Kasi ya AI Wenyewe Unasema Utaishia Kwenye Modeli Chache

Kichocheo Tunachoweza Kukitaja

Chapisho fupi kwenye Readables linaweka wakati wa sasa kando ya mlipuko wa Cambrian (Cambrian explosion), kipindi kilichoanza takriban miaka milioni 539 iliyopita ambapo viumbe hai wa wanyama walitofautiana kwa kasi katika bahari za Dunia, na linabainisha tofauti moja. Hakuna anayejua kwa hakika nini kilichochochea mlipuko wa awali. Mwandishi anasema tunajua hasa nini kilichochochea huu wa sasa: GPT.

Hiyo ni nusu rahisi ya hoja. Nusu ngumu zaidi inakuja mwishoni mwa chapisho hilo hilo, ambapo mwandishi anapanua mfano huo na kutabiri kwamba madaraka yatajikusanya kwenye modeli chache. Mlipuko wa utofauti unaoishia kwenye orodha fupi ya washindi si mgongano. Ni sehemu ya hadithi ambayo watu wengi wanaojenga juu ya teknolojia hii hawajaisema waziwazi.

Kilichobadilika Chini ya Pazia

Chapisho linataja viungo vinne: nguvu zaidi za kompyuta, data zaidi ya mafunzo, usanifu bora (architecture), na modeli zilizofunzwa awali (pretrained) zinazoweza kushughulikia kazi za matumizi ya jumla. Hivi si matoleo manne ya kitu kimoja, na cha nne ndicho chenye uzito zaidi.

Usanifu (architecture) maana yake ni mpangilio wa hesabu za kihisabati, yaani jinsi taarifa zinavyosafiri ndani ya mfumo unapojifunza. Iliyofunzwa awali (pretrained) maana yake ni kwamba sehemu ghali ya kujifunza tayari ilifanyika, kwa gharama ya mtu mwingine, kwenye vifaa vya mtu mwingine. Matumizi ya jumla (general-purpose) maana yake ni kwamba modeli ileile inashughulikia kazi ambazo haikufunzwa mahsusi kuzifanya.

Ukiyaweka yote pamoja, uchumi unageuka kinyume. Zamani, kufundisha programu kufanya jambo jipya kulimaanisha kukusanya seti ya data kwa jambo hilo mahsusi na kulipia mzunguko wa mafunzo. Uwezo mmoja mdogo ulikuwa mradi mzima. Sasa uwezo unakodishwa, na kazi inahamia kwenye tabaka la juu yake: unauliza nini, unaunganisha zana gani, na unakaguaje matokeo. Chapisho linaeleza hasa hili: watu wanajenga programu nyingi zaidi juu ya AI, jambo linalofanya AI yenyewe kuwa na nguvu zaidi, na linaorodhesha inapotua: uandishi wa msimbo (coding), ufundishaji, usanifu (design) na utafiti.

Nusu ya kibiolojia ya mfano huu ni kali zaidi kuliko inavyoonekana mwanzoni. Chanzo kinahusisha mlipuko wa awali wa utofauti kwa sehemu na mabadiliko katika jinsi jeni zilivyodhibitiwa, yaani si malighafi mpya, bali udhibiti mpya wa malighafi iliyopo. Hiyo ni maelezo sahihi ya miaka michache iliyopita katika programu. Msingi haukuongezeka. Udhibiti juu yake ndio uliongezeka.

Mpya, Au Imefungashwa Upya?

Kipya kweli ni gharama ya kujaribu jambo. Kilichofungashwa upya ni sehemu kubwa ya utofauti ambao gharama hiyo inanunua. Maelfu ya bidhaa zinazotofautiana waziwazi zinaweza kukaa juu ya idadi ndogo ya modeli zilizofunzwa awali, ndiyo maana madai mawili ya mwandishi yanaendana: utofauti juu, ukusanyaji chini.

Chukulia utabiri huu kama ulivyo. Chapisho halitoi data kuuunga mkono, na halijifanyi kufanya hivyo; lugha yake ni "tunaweza kudhania" na "nadhani". Ushindani unaoelezwa ni halisi na maalum: watafiti na kampuni wakisukuma kwenye manufaa, kutegemewa, kasi na gharama. Iwapo mbio hizo zitaishia kwenye walionusurika wachache ni makisio yanayotokana na kisa cha miaka milioni 539 iliyopita, si matokeo ya utafiti. Utabiri mwingine wa mwandishi ni laini zaidi na pengine salama zaidi: dunia inakuwa tata zaidi na ngumu zaidi kueleweka, na hatimaye tunaizoea kama tulivyozoea kompyuta na intaneti.

Maswali Unayopaswa Kujiuliza

• Kama faida ya bidhaa yako iko kwenye tabaka la juu ya modeli, nini kitabaki siku modeli ya msingi itakapolimeza tabaka hilo?
• Muulize muuzaji wako ataje modeli iliyofunzwa awali iliyo chini ya bidhaa yake. Asipotaja, hasa unanunua nini?
• Kati ya mambo manne yanayoshindaniwa (manufaa, kutegemewa, kasi na gharama), lipi kati ya hayo hitaji lako linahitaji kweli, na je, unalipia bei ya juu kwa yale matatu mengine?
• Kama ukusanyaji ndio mwisho, bado una nguvu gani ya kujadiliana? Data yako, usambazaji wako, gharama za wateja wako kuhama, au hakuna kabisa?
• Mpango wako mbadala ni upi kama modeli unayoitegemea itabadilisha tabia yake, masharti yake au bei yake bila taarifa?

Cha Kuangalia Baadaye

Ishara ni kumezwa. Angalia kama programu zinazojengwa juu ya modeli hizi zinaendelea kuzalisha uwezo ambao toleo lijalo la modeli ya msingi halilimezi tu. Kama kila uboreshaji unafuta kimya kimya kundi zima la kampuni changa, nadharia ya ukusanyaji inatimia kama ilivyopangwa. Angalia pia bei: ukusanyaji unaonekana kwenye masharti yanayowekwa upande mmoja muda mrefu kabla haujaonekana kwenye chati ya hisa ya soko ya mtu yeyote.