Самое большое инновации в Chatgpt, клонированные исследователями за 24 часа. Почему практически невозможно инновация в искусственном интеллекте

Индустрия искусственного интеллекта движется так быстро, что революционные инновации больше не уникальны в течение долгого времени. OpenAI, нынешний лидер Generative AI, недавно запустил Deep Research, новый инструмент, который использует расширенные рассуждения для синтеза информации в Интернете и выполнения сложных исследовательских задач.

Теоретически, Deep Research обещает создать конкурентный анализ, персонализированные отчеты и информацию, синтезированные более быстрым и эффективным способом, чем стандартные модели ИИ. Тем не менее, всего через 24 часа после запуска исследователям, занимающимся обниманием, удалось закрыть эту функциональность и создать версию с открытым исходным кодом.

Подчеркивает ли это исполнение ценность эксклюзивности в ИИ и поднимает вопрос: возможно ли по -настоящему внедрить инновации в области искусственного интеллекта, или каждый шаг вперед может быть быстро скопирован и перераспределен?

Как была воспроизведена технология OpenAI всего за 24 часа

Хотя OpenAI не полностью раскрыл, как работает глубокие исследования, обнимающие исследователи смогли создать альтернативу, называемую открытым глубоким исследованием, основанным на аналогичных принципах.

«Мы решили начать с 24-часовой миссии, чтобы воспроизвести результаты Openai и сделать рамку с открытым исходным кодом»,-объяснили исследователи Huging Face.

Чтобы достичь своей цели, команда использовала:

• Модели открытого источника, уже доступные на рынке, без необходимости технологий владения OpenAI.
• Структура, которая генерирует действия в коде, которая привела к значительному улучшению производительности.

Хотя реплика объятий еще не идеальна, тесты показывают, что открытые глубокие исследования получили оценку точности 55,15% по стандартному эталону по сравнению с 67,36% для версии OpenAI.

Однако, учитывая, что OpenAI имеет колоссальные ресурсы, и Huging достиг этого ответа всего за один день, ясно, что конкурентные преимущества крупных компаний в этой области становятся все более и более хрупкими.

Почему ИИ так легко копировать?

Эта быстрая репликация подчеркивает серьезную проблему в индустрии искусственного интеллекта: модели искусственного интеллекта чрезвычайно легко клонировать и улучшить, даже меньшие организации.

Аналогичный пример был недавно предложен китайским стартапом DeepSeek, который построил чрезвычайно эффективную модель под названием R1. Похоже, что DeepSeek использовал бы методику, называемую AI дистилляции, обучая меньшую и более эффективную модель данных, генерируемым более крупными моделями.

Этот метод ставит под угрозу гиганты ИИ, потому что это означает, что вам не нужно иметь бюджет в миллиард -роллар, чтобы конкурировать с OpenAI или Google.

Конкретный пример:

• Группа исследователей из Стэнфорда и Вашингтонского университета создала конкурирующую модель для AP OpenAI, используя только 50 долларов в области облачных кредитов.
• Их модель, называемая S1, обучалась менее чем за 30 минут, используя только 16 единиц обработки NVIDIA.
• Тем не менее, он оказался почти таким же успешным, как и гораздо более дорогие модели OpenaI.

Эта тенденция поднимает важный вопрос: как гигантские компании могут быть прибыльными, если какое -либо технологическое продвижение может быть воспроизведено почти мгновенно?

Что значит эта тенденция для будущего?

ИИ отрасли находится в критический момент. С одной стороны, такие компании, как OpenAI, Meta и Google, инвестируют в инфраструктуру сотни миллиардов, чтобы поддержать все более и более продвинутые модели искусственного интеллекта. С другой стороны, небольшим командам удается добиться сопоставимой производительности с бесконечно меньшими бюджетами.

Эта демократизация ИИ может привести к:

1. Исчезновение конкурентного преимущества крупных компаний — если какие -либо инновации могут быть скопированы всего за несколько дней, каковы огромные инвестиции?
2. Мощные модели с открытым источником могут преодолеть коммерческие модели, поскольку Linux стал жизнеспособной альтернативой Windows.
3. Кризис патентов AI — если одна компания разрабатывает технологию, но в других клонах, которые она почти мгновенно его мгновенно, в области интеллектуальной собственности появятся основные юридические споры.

То, что казалось революцией отраслевых гигантов, могло превратиться в хаос с открытым исходным кодом и быстрого репликации. Если какой -либо прогресс может быть скопирован почти мгновенно, вполне возможно, что будущее будет контролироваться не OpenAI, Google или Meta, а децентрализованными сообществами и гибкими стартапами.

Остается вопрос: по -прежнему возможно по -настоящему внедрить инновации в искусственном интеллекте, или любое открытие будет немедленно скопировано и сделано бесплатно, согласно Ars Technica.