Souhrn
Demis Hassabis, generální ředitel Google DeepMind, označil části AI ekosystému za bublinu podobnou minulým technologickým bublinám, zejména kvůli předraženým valuacím nových startupů. Zároveň však trvá na tom, že AI je v krátkodobém horizontu přeceňovaná, ale v středně- a dlouhodobém podceňovaná. Jeho názory vycházejí z dlouholetých zkušeností, včetně Nobelovy ceny za chemii za systém AlphaFold.
Klíčové body
- Části AI ekosystému jsou v bublině, zejména startupové valuace v řádu desítek miliard dolarů hned po založení.
- DeepMind a investice velkých technologických firem mají solidní obchodní základnu.
- AI je overhyped v krátkodobém horizontu, ale underappreciated v dlouhodobém.
- Současné AI systémy dosahují úrovně Ph.D. v určitých oblastech a získávají medaile, jako zlaté z Mezinárodní matematické olympiády.
- Hassabis vede Isomorphic Labs, které aplikuje AI na objev léků.
Podrobnosti
Demis Hassabis, spoluzakladatel DeepMind z roku 2010 a jeho šéf i po akvizici Alphabetem v roce 2014, se vyjádřil v podcaсту Google DeepMind: The Podcast. Podle něj připomíná současný AI boom minulé technologické bubliny, kde rostoucí konkurence v směru umělé obecné inteligence (AGI) zvyšuje tlak. Konkrétně upozorňuje na nesoustavnost valuací nových firem, které získávají desítky miliard dolarů bez prokázaného dlouhodobého úspěchu. Naopak DeepMind a podobné projekty podpořené velkými technologickými společnostmi, jako je Google, mají reálný obchodní základ – například v oblasti vědeckých aplikací.
Hassabisova důvěra v dlouhodobý potenciál AI pramení z praxe. V loňském roce získal Nobelovu cenu v chemii za AlphaFold, AI systém, který předpovídá struktury proteinů s vysokou přesností a urychluje výzkum léků. Tento nástroj umožňuje vědcům modelovat 3D struktury proteinů z aminokyselinových sekvencí, což by dříve trvalo roky experimentů. Dále vede Isomorphic Labs, dceřinou společnost Alphabetu zaměřenou na AI v objevu léků, kde se aplikují podobné modely pro screening molekul a design nových terapií.
Přesto Hassabis uznává limity současného AI. Moderní systémy, jako velké jazykové modely nebo specializované AI jako AlphaFold, dosahují výkonu na úrovni doktoranda v úzkých doménách – například získaly zlatou medaili z Mezinárodní matematické olympiády. Cesta k AGI, která by překonala lidskou inteligenci napříč oblastmi, však zůstává vzdálená a vyžaduje další průlomy v architektuře, datech a výpočetním výkonu.
Proč je to důležité
Prohlášení Hassabise přichází v době, kdy AI investice překročily stovky miliard dolarů, ale mnoho startupů selže kvůli nedostatku diferenciace oproti otevřeným modelům jako Llama nebo Gemini. Varování před bublinou může ovlivnit venture kapitál a valuace, což by omezilo spekulativní financování a posunulo zdroje k ověřeným aplikacím, jako je medicína nebo věda. Zároveň jeho optimismus ohledně dlouhodobého dopadu podtrhuje, že AI změní ekonomiku podobně jako internet – od automatizace výzkumu po AGI, které by řešilo globální problémy. Pro průmysl to znamená potřebu rozlišovat hype od substance, aby se zabránilo kolapsu jako po dot-com bublině v roce 2000. Jako expert na AI vidím riziko v přehřátém trhu, kde 90 % startupů kopíruje ChatGPT bez unikátních dat nebo hardwaru, zatímco projekty jako DeepMind ukazují cestu k reálným průlomům.
Zdroj: 📰 Observer
