Jiunge na jarida letu la kila siku na la kila wiki kwa sasisho mpya na yaliyomo kipekee kwenye chanjo inayoongoza ya AI. Jifunze zaidi hadithi ya AI imefikia hatua muhimu ya inflection. Mafanikio ya Deepseek-kufanikisha utendaji wa hali ya juu bila kutegemea chips za hali ya juu zaidi-inathibitisha kile ambacho wengi huko Neurips mnamo Desemba walikuwa wametangaza: Baadaye ya AI sio juu ya kutupa hesabu zaidi kwa shida-ni juu ya kufikiria tena jinsi mifumo hii Fanya kazi na wanadamu na mazingira yetu. Kama mwanasayansi wa kompyuta aliye na elimu ya Stanford ambaye alishuhudia ahadi na hatari za maendeleo ya AI, naona wakati huu kama mabadiliko zaidi kuliko kwanza ya Chatgpt. Tunaingia kile ambacho wengine huita “renaissance ya hoja.” Onei’s O1, Deepseek’s R1, na wengine wanahamia nguvu ya zamani ya nguvu kuelekea kitu chenye akili zaidi-na kufanya hivyo kwa ufanisi ambao haujawahi kufanywa. Mabadiliko haya hayawezi kuwa kwa wakati unaofaa zaidi. Wakati wa maelezo yake muhimu ya Neurips, mwanasayansi mkuu wa zamani wa OpenAI Ilya Sutskever alitangaza kwamba “utapeli utaisha” kwa sababu wakati nguvu ya compute inakua, tunalazimishwa na data laini ya mtandao. Mafanikio ya Deepseek yanathibitisha mtazamo huu – watafiti wa kampuni ya China walipata utendaji kulinganishwa na O1 ya One kwa sehemu ya gharama, kuonyesha kwamba uvumbuzi, sio nguvu mbichi ya kompyuta tu, ndio njia ya mbele. Advanced AI bila mifano kubwa ya mafunzo ya ulimwengu wa mapema inakua ili kujaza pengo hili. Maabara ya Ulimwenguni ya hivi karibuni ya $ 230,000,000 ya kujenga mifumo ya AI ambayo inaelewa ukweli kama wanadamu hufanya njia ya Deepseek, ambapo mfano wao wa R1 unaonyesha “AHA!” Wakati-kuacha kutathmini tena shida kama vile wanadamu hufanya. Mifumo hii, iliyoongozwa na michakato ya utambuzi wa mwanadamu, inaahidi kubadilisha kila kitu kutoka kwa mfano wa mazingira kuwa mwingiliano wa binadamu wa AI. Tunaona mafanikio ya mapema: Sasisho la hivi karibuni la Meta kwa glasi zao za Ray-Ban Smart huwezesha mazungumzo yanayoendelea, ya muktadha na wasaidizi wa AI bila maneno ya kuamka, pamoja na tafsiri ya wakati halisi. Hii sio sasisho la kipengele tu-ni hakiki ya jinsi AI inaweza kuongeza uwezo wa kibinadamu bila kuhitaji mifano kubwa ya mafunzo ya mapema. Walakini, uvumbuzi huu unakuja na changamoto zenye usawa. Wakati Deepseek imepunguza sana gharama kupitia mbinu za mafunzo ya ubunifu, mafanikio haya ya ufanisi yanaweza kusababisha kuongezeka kwa matumizi ya rasilimali – jambo linalojulikana kama Jevons Paradox, ambapo uboreshaji wa ufanisi wa kiteknolojia mara nyingi husababisha kuongezeka badala ya kupungua kwa matumizi ya rasilimali. Katika kesi ya AI, mafunzo ya bei rahisi yanaweza kumaanisha mifano zaidi ya kufunzwa na mashirika zaidi, uwezekano wa kuongeza matumizi ya nishati. Lakini uvumbuzi wa Deepseek ni tofauti: kwa kuonyesha kuwa utendaji wa hali ya juu unawezekana bila vifaa vya kukata, sio tu kufanya AI kuwa bora zaidi-kimsingi wanabadilisha jinsi tunavyokaribia maendeleo ya mfano. Mabadiliko haya kuelekea usanifu wa busara juu ya nguvu ya kompyuta mbichi inaweza kutusaidia kutoroka mtego wa Paradox ya Jevons, kwani umakini unahama kutoka kwa “Je! Tunaweza kumudu kiasi gani?” Kwa “Je! Tunawezaje kubuni mifumo yetu?” Kama Profesa wa UCLA Guy van den Broeck anavyosema, “Gharama ya jumla ya hoja ya mfano wa lugha haitaenda chini.” Athari za mazingira za mifumo hii bado ni kubwa, kusukuma tasnia kuelekea suluhisho bora zaidi – haswa aina ya uvumbuzi Deepseek inawakilisha. Kuweka kipaumbele usanifu mzuri wa mabadiliko haya yanahitaji njia mpya. Mafanikio ya Deepseek yanathibitisha ukweli kwamba siku zijazo sio juu ya kujenga mifano kubwa – ni juu ya kujenga nadhifu, bora zaidi ambayo inafanya kazi kulingana na akili ya mwanadamu na vikwazo vya mazingira. Mwanasayansi mkuu wa Meta AI Yann Lecun anaona mifumo ya baadaye kutumia siku au wiki kufikiria kupitia shida ngumu, kama wanadamu hufanya. Mfano wa Deepseek’s-R1, na uwezo wake wa kupumzika na kufikiria tena, inawakilisha hatua kuelekea maono haya. Wakati ina nguvu ya rasilimali, njia hii inaweza kutoa mafanikio katika suluhisho za mabadiliko ya hali ya hewa, uvumbuzi wa huduma ya afya na zaidi. Lakini kama Carnegie Mellon’s Ameet Talwalkar anaonya kwa busara, lazima tumulize mtu yeyote anayedai ukweli juu ya teknolojia hizi zitatuongoza wapi. Kwa viongozi wa biashara, mabadiliko haya yanawasilisha njia wazi mbele. Tunahitaji kuweka kipaumbele usanifu mzuri. Moja ambayo inaweza: kupeleka minyororo ya mawakala maalum wa AI badala ya mifano moja kubwa. Wekeza katika mifumo ambayo inaboresha kwa utendaji na athari za mazingira. Jenga miundombinu ambayo inasaidia maendeleo, maendeleo ya kibinadamu. Hii ndio inayonifurahisha: Mafanikio ya Deepseek yanathibitisha kuwa tunapita zamani za enzi ya “kubwa ni bora” na kuwa kitu cha kufurahisha zaidi. Kwa kujifanya kugonga mipaka yake na kampuni za ubunifu kupata njia mpya za kufikia zaidi na kidogo, kuna nafasi hii ya kushangaza kufungua suluhisho za ubunifu. Minyororo ya smart ya mawakala wadogo, maalum sio bora zaidi – watatusaidia kutatua shida kwa njia ambazo hatujawahi kufikiria. Kwa wanaoanza na biashara zilizo tayari kufikiria tofauti, huu ni wakati wetu wa kufurahiya na AI tena, kujenga kitu ambacho hufanya akili kwa watu na sayari. Kiara Nirghin ni mtaalam wa tuzo anayeshinda tuzo ya Stanford, mwandishi wa bestselling na mwanzilishi mwenza wa Chima. Wateja wa data wanakaribishwa kwa jamii ya VentureBeat! Datadecisionmaker ni mahali wataalam, pamoja na watu wa kiufundi wanaofanya kazi ya data, wanaweza kushiriki ufahamu unaohusiana na data na uvumbuzi. Ikiwa unataka kusoma juu ya maoni ya kukata na habari mpya za kisasa, mazoea bora, na mustakabali wa data na teknolojia ya data, ungana nasi kwenye DataDecisionmaker. Unaweza kufikiria hata kuchangia nakala yako mwenyewe! Soma zaidi kutoka kwa wafanyabiashara wa data
Leave a Reply