2024-08-24
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Tao Le stammt aus dem Aofei-Tempel
Qubits |. Öffentliches Konto QbitAI
Transformator achtAidan Gomez, der Jüngste in der Gruppe, beklagte sich im letzten Interview:
Es lohnt sich wirklich nicht, nur Modelle zu verkaufen!
GoogleAidan Gomez, eine Version von Transformer, ist einer der Autoren von Transformer, der tiefgreifende Auswirkungen auf den Bereich der KI hatte.
Und jetzt ist die Bewertung von Aidan Gomez um 5,5 Milliarden US-Dollar gestiegen.Cohere CompanyMitbegründer und CEO.(Zuvor die Command R-Serie mit großen Open-Source-Modellen auf den Markt gebracht)
In diesem Gespräch mit 20VC-Manager Harry Stebbings sprach Aidan Gomez über die Entwicklungstrends der KI.
Einige dieser Themen haben unter Internetnutzern Aufmerksamkeit und Diskussionen erregt, wie zum Beispiel:
Die Verbesserung der Modellleistung und die Skalierung sind nicht der einzige Weg
Nur Verkaufsmodelle sind nicht kombinierbarOpenAIkämpfen
KI-Startups sollten sich nicht auf Cloud-Anbieter verlassen
Er ist optimistisch, was den Bereich der Robotik angeht und prognostiziert, dass es innerhalb von 5 Jahren einen großen Durchbruch geben wird.
Die Datenqualität ist für Modelle von entscheidender Bedeutung
Spezifischere Inhalte finden Sie in der Textversion unten~
Q: Bevor wir beginnen, möchte ich Ihnen eine Frage stellen: Haben Sie als Kind gerne Spiele gespielt?
Aidan Gomez: Ich mag Spiele und ich liebe Technik seit meiner Kindheit.
Q: Das bedeutet, dass Sie ein Spiel niemals mit einem sehr schwierigen ersten Level beginnen werden, das den Leuten das Gefühl gibt: „Es ist unmöglich, es zu beenden, ich möchte nicht mehr spielen.“
Aidan Gomez: Ja, das nennt man beim maschinellen Lernen „Lesson Learning“. Sie beginnen damit, dem Modell etwas sehr Einfaches beizubringen, und erhöhen dann schrittweise die Komplexität, indem Sie auf dem vorhandenen Wissen aufbauen.
Interessanterweise scheitert das Lehrplanlernen beim maschinellen Lernen tatsächlich. Anstatt tatsächlich einen Kurs zu absolvieren, warfen wir dem Modell das schwierigste und einfachste Material vor und ließen es es selbst herausfinden.
Aber für den Menschen funktioniert dieser Ansatz hervorragend und ist ein wichtiger Teil unseres Lernens. Es ist wirklich interessant zu sehen, dass es beim maschinellen Lernen nicht gelingt.
Q: Sie haben gerade darüber gesprochen, alles direkt auf das Modell zu übertragen. Ich möchte direkt auf dieses Thema eingehen. Viele Leute sagen, dass einfach mehr Rechenleistung erforderlich ist und die Leistung verbessert wird. Halten Sie das für richtig? Gibt es andere Faktoren, die Leistungsverbesserungen einschränken?
Aidan Gomez: Es stimmt, dass es besser wird, wenn man dem Modell mehr Rechenleistung hinzufügt oder es größer macht.Dies ist der zuverlässigste Weg, die Modellleistung zu verbessern, aber auch der dümmste.
Für diejenigen, die über ausreichende Mittel verfügen, ist dies eine sehr attraktive Strategie mit äußerst geringem Risiko. Sie wissen, dass es besser wird. Erweitern Sie einfach das Modell, geben Sie mehr Geld aus und kaufen Sie mehr Rechenleistung. Ich glaube das, ich finde es einfach äußerst ineffizient.
Es gibt einen besseren Weg.Wenn man sich die letzten anderthalb Jahre anschaut, abChatGPTBisher veröffentlichtGPT-4Zeitraum der Veröffentlichung. Da GPT-4 1,7 Billionen Parameter hat, ist es angeblich riesigBildungsministerium。
Wir haben jetzt bessere Modelle als dieses, und sie haben nur 13 Milliarden Parameter.Die Geschwindigkeit dieser Veränderung bzw. der rasante Kostenrückgang ist einfach unglaublich, sogar ein wenig surreal.
Also ja, Sie können durch Skalieren eine Modellqualität erreichen, aber das sollten Sie wahrscheinlich nicht tun.
Q: Wird dieser Fortschritt anhalten? Ich meine, werden wir weiterhin Fortschritte in dieser Größenordnung sehen? Oder wird es irgendwann einen Engpass geben?
Aidan Gomez: Ja, es erfordert exponentielle Investitionen. Sie müssen Ihre Rechenleistung kontinuierlich verdoppeln, um ein lineares Wachstum der Intelligenz aufrechtzuerhalten. Aber dieses Wachstum wird wahrscheinlich noch sehr, sehr, sehr lange anhalten.
Es wird immer intelligenter. Aber Sie werden auf finanzielle Engpässe stoßen. Nicht viele Leute kauften das ursprüngliche GPT-4, insbesondere viele Unternehmen, weil es sehr groß, sehr teuer, ineffizient im Betrieb, teuer und nicht intelligent genug war, um den Preis zu rechtfertigen.
Daher besteht auf dem Markt ein großer Druck, Modelle kleiner und effizienter zu machen und Daten, Algorithmen und Methoden zu nutzen, um Modelle intelligenter zu machen, anstatt sich nur auf eine Skalierungserweiterung zu verlassen.
Q: Wird es in einer Welt, in der wir in einer Welt leben, in der es kleinere, effizientere, vertikal ausgerichtete Modelle für bestimmte Anwendungsfälle gibt, ein paar große, dominierende Modelle geben? Oder wird es beides sein?
Aidan Gomez: Ein Trend, den wir in den letzten Jahren beobachtet haben, ist die Bevorzugung des Prototypings mit einem gemeinsamen, intelligenten Modell. Sie möchten keinen Prototypen mit einem bestimmten Modell erstellen und Zeit damit verbringen, das Modell zu verfeinern, um es in den Dingen, die ihnen wichtig sind, besonders gut zu machen.
Was sie wollen, ist, sich ein großes, teures Modell zu schnappen, damit einen Prototypen zu erstellen, zu beweisen, dass es die Aufgabe erfüllen kann, und es dann zu einem effizienten Modell zu verfeinern, das in einem bestimmten Bereich hervorragende Leistungen erbringt. Dieses Muster zeichnet sich also wirklich ab.
Infolgedessen werden wir weiterhin in einer Welt mit mehreren Modellen leben, von denen einige vertikal und fokussiert sind, andere vollständig horizontal.
Q: Beispielsweise kostet OpenAI jetzt 3 Milliarden US-Dollar. Wie können Sie Ihren Platz in diesem Rennen behaupten, wenn Sie es nicht sind?Microsoft、Amazon、Google、auf facebook.So ein Unternehmen?
Aidan Gomez: Wenn Sie nur Großprojekte durchführen, müssen Sie unbedingt eines dieser Unternehmen oder eine Tochtergesellschaft dieser Unternehmen werden. Es gibt jedoch noch viele andere Dinge, die getan werden können.
Wenn Sie sich nicht ausschließlich auf die Skalierung als einzigen Weg nach vorn verlassen,Wenn Sie an Dateninnovation oder Modell- und Methodeninnovation glauben, gibt es viele Richtungen zu erkunden.
Q: Können wir näher darauf eingehen, was Dateninnovation sowie Modell- und Methodeninnovation sind?
Aidan Gomez：Fast alle großen Fortschritte, die wir bei Open Source sehen, sind auf Verbesserungen der Daten zurückzuführen.Indem wir qualitativ hochwertigere Daten aus dem Internet beziehen, Web-Crawling-Algorithmen verbessern, Webseiten analysieren, wichtige Teile extrahieren und das Gewicht bestimmter Teile des Internets erhöhen, da es im Internet viele Duplikate und Spam gibt.
Durch die Extraktion der wertvollsten, wissensreichsten Teile und deren Hervorhebung im Modell sowie die Möglichkeit, synthetische Daten zu generieren, können wir ohne menschliches Zutun große Mengen an Text oder Webinhalten erhalten, die automatisch vom Modell generiert werden . .
Diese InnovationenInsbesondere die Fähigkeit, die Datenqualität zu verbessern, ist für einen großen Teil der bisherigen Fortschritte verantwortlich.
Q: Okay, das ist Dateninnovation, aber was ist mit Modellinnovation?
Aidan Gomez: Dazu gehören Dinge wie neue Reinforcement-Learning-Algorithmen. Wissen Sie, es gibt viel Aufregung um Q* und die Veränderungen, die es mit sich bringen könnte. Ideen rund um die Suche, etwa wie man nach Lösungen sucht.
Der aktuelle Stand des Modells ist, dass ich Ihnen eine Frage stelle und Ihr Modell sofort die richtige Antwort geben muss. Das ist eine extrem anspruchsvolle Anforderung an ein Model, oder?
Das kann man einem Menschen nicht antun, man kann einer Person keine schwierige Frage stellen und erwarten, dass sie die Antwort sofort ausspuckt. Sie brauchen Zeit zum Nachdenken und Verarbeiten.
Q: Manchmal brauchen sie auch etwas Brainstorming-Zeit.
Aidan Gomez: Ja, es ist tatsächlich notwendig. Ein ganz offensichtlicher nächster Schritt bei der Entwicklung von Modellen besteht also darin, dass Sie sie zum Nachdenken und Lösen von Problemen anregen müssen. Sie müssen zulassen, dass sie Fehler machen, etwas versuchen, scheitern, verstehen, warum es fehlgeschlagen ist, und dann einen Rückzieher machen und es erneut versuchen.
Derzeit gibt es im Modell kein Konzept zur Problemlösung.
Q: Wenn Sie Problemlösung erwähnt haben, ist das dasselbe Konzept wie Argumentation?
Aidan Gomez:Ja.
Q: Warum ist das Denken so schwierig? Warum haben wir das Konzept des Denkens noch nicht?
Aidan Gomez：Inferenz ist nicht schwierig, aber die Schwierigkeit besteht darin, dass wir im Internet nicht viele Trainingsdaten haben, die den Inferenzprozess zeigen.Das meiste, was im Internet steht, ist das Ergebnis des Argumentationsprozesses.
Wenn Sie etwas online schreiben, zeigen Sie nicht Ihren Denkprozess, sondern zeigen direkt Ihre Schlussfolgerungen, Ihre Gedanken, und diese sind das Ergebnis vieler Überlegungen, Erfahrungen und Diskussionen.
Solche Trainingsdaten fehlen uns also, sie sind nicht frei verfügbar, man muss sie selbst erstellen. Daher sind Unternehmen wie Cohere, OpenAI undAnthropischSolche Unternehmen sammeln Daten, die menschliche Denkprozesse aufzeigen.
Q: Apropos, ich frage mich, was Sie davon halten, mit der Initiative für nutzergenerierte Inhalte von OpenAI zu konkurrieren?
Aidan Gomez: Es ist schwierig, insbesondere im Unternehmensbereich, wo wir vor einer großen Herausforderung stehen: Kundendaten privat und vertraulich zu halten.
Sie betrachten die Daten als geistiges Eigentum, das viele vertrauliche Informationen enthält, und gestatten uns daher nicht, die Daten für Schulungen zu verwenden. Ich verstehe diese Position vollkommen. Zu diesem Zweck haben wir uns auf synthetische Daten konzentriert und erhebliche Ressourcen in diesen Bereich investiert.
Wir haben außerdem ein Team menschlicher Kommentatoren zusammengestellt und sind eine Partnerschaft mit Scale AI eingegangen. Obwohl dies einen großen Druck auf uns ausübt, müssen wir die Daten selbst generieren, da wir kein verbraucherorientiertes Unternehmen sind.
Glücklicherweise ist unser Fokus relativ klein und konzentriert sich hauptsächlich auf Bereiche, in denen die Geschäftsanforderungen klar sind, wie beispielsweise die Automatisierung von Finanz- und Personalfunktionen. Dies ermöglicht es uns, tiefer in diese spezifischen Bedürfnisse einzutauchen und darauf einzugehen.
Wie wird sich der Markt für synthetische Daten in den nächsten zehn Jahren entwickeln? Wird es von einigen wenigen Anbietern dominiert? Derzeit scheint es, dass der API-Markt für große Sprachmodelle in erster Linie von synthetischen Daten angetrieben wird, wobei viele teure große Modelle zur Datengenerierung nutzen, um kleinere, effizientere Modelle zu optimieren.
Ob dieses Modell nachhaltig ist, ist ungewiss, aber ich glaube, dass wir uns anpassen und diese Bedürfnisse erfüllen müssen, wenn weiterhin neue Aufgaben, neue Fragen und Datenbedürfnisse auftauchen, sei es durch Modelle oder Menschen.
Q: Wie würde also ein Markt für synthetische Daten aussehen? Wird es von zwei oder drei Anbietern dominiert?
Aidan Gomez: Ich habe gehört, dass der aktuelle Markt für große Modell-APIs von synthetischen Daten dominiert wird. Die meisten Menschen verwenden diese großen, teuren Modelle, um Daten zu generieren und diese dann zur Feinabstimmung kleinerer, effizienterer Modelle zu verwenden.
Sie verfeinern also im Grunde das größere Modell. Ich weiß nicht, ob dieses Modell als Markt nachhaltig ist. Ich denke aber, dass es immer neue Aufgaben oder neue Fragen oder neue Datenbedürfnisse geben wird.Unabhängig davon, ob diese Daten von Modellen oder Menschen stammen, müssen wir diese Bedürfnisse erfüllen.
Q: Es gibt eine Sache, die mich beunruhigt oder zögern lässt. Sie sehen, dass OpenAI um den Preis konkurriert, Sie sehen Dinge wieMetaSolche Unternehmen veröffentlichen Modelle kostenlos, ohne den Wert von Open Source und offenen Ökosystemen klar zu kommunizieren.
Sehen wir einen echten Wertverlust dieser Modelle? Handelt es sich hier um einen Wettlauf um niedrigere Preise oder gar um Null?
Aidan Gomez：Wenn Sie nur Modelle verkaufen, wird es in der nächsten Zeit ein sehr schwieriges Spiel. Das wird kein kleiner Markt sein.
Q: Es wird viele Leute geben, die nur Modelle verkaufen, und einige, die Modelle und andere Dinge verkaufen.
Aidan Gomez: Ich möchte keine Namen nennen, aber ich kann sagen, dass Cohere zum Beispiel nur noch Modelle verkauft. Wir verfügen über eine API, über die Sie auf unsere Modelle zugreifen können.
Das könnte sich bald ändern. Die Produktlandschaft wird sich verändern und wir werden neue Dinge zu bestehenden Produkten hinzufügen. Wenn Sie nur Modelle verkaufen, wird die Situation schwierig, da es zu einem Nullmargengeschäft wird und es zu viel Preiswettbewerb gibt. Viele Leute stellen Modelle kostenlos zur Verfügung.
Dennoch wird es ein großes Geschäft sein und die Nachfrage wächst sehr schnell. Aber zumindest vorerst werden die Gewinne hauchdünn ausfallen.
Deshalb herrscht auf der Bewerbungsebene große Spannung. Die Marktdiskussion weist zu Recht darauf hin, dass der Wert unterhalb der Chipebene liegt, denn zunächst investiert jeder viel Geld in den Chip, um diese Modelle zu bauen, und sieht dann, wie sich der Wert auf der Anwendungsebene widerspiegelt, wie z. B. bei ChatGPT , die auf Benutzerbasis basiert. Die Gebühren betragen 20 $ pro Monat.
Hier scheint der Wert aktuell vorzuliegen. Langfristig ist die Modelschicht ein attraktives Geschäft, aber kurzfristig, so der Status quo,Es handelt sich um ein Standardgeschäft mit sehr geringen Margen.
Q: Viele Menschen glauben mittlerweile, dass es für Startups zu spät ist, in den Bereich der KI-Modelle einzusteigen. Wenn jedoch die Kostenbarrieren sinken, wird es dadurch für Start-ups tatsächlich einfacher, in diesen Bereich vorzudringen?
Aidan Gomez: Es stimmt, dass die Kosten für den Bau des Vorjahresmodells jedes Jahr um das Zehnfache oder sogar Hundertfache sinken.Dank besserer Daten und günstigerer Rechenressourcen konnte die Eintrittsbarriere für Modelle der Vorgängergeneration gesenkt werden.
Das Problem ist jedoch, dass sich niemand wirklich für diese veralteten Modelle interessiert. Das letztjährige Modell ist im Vergleich zum diesjährigen Modell nahezu wertlos. Jeder technologische Fortschritt macht alte Technologien schnell obsolet und die Kosten für die KI-Entwicklung steigen stark an.
Die Entwicklung von Version 1 kostet möglicherweise nur 10 Millionen US-Dollar, aber um Version 2 leicht zu verbessern, sind möglicherweise weitere 1 bis 2 Millionen US-Dollar erforderlich. Nun könnte die Entwicklung eines neuen Modells 3 Milliarden US-Dollar kosten, und die Aktualisierung könnte sogar 5 Milliarden US-Dollar kosten.
Dieses Wachstum ist nicht mehr linear, sondern variiert um Größenordnungen. Ich bin mir nicht sicher, ob die Entwicklung neuerer Technologiegenerationen immer günstiger ist als die früherer Generationen. Nehmen wir als Beispiel Chips und andere komplexe Technologien. Obwohl die Entwicklungskosten steigen, entwickeln wir sie weiter, weil es sich lohnt.
Q: Sie sagen also, dass es den Leuten egal ist, ob diese Verbesserungen anhalten?
Aidan Gomez: Das stimmt. Was ich sage ist,Die Verbesserung dieser Modelle wird immer schwieriger und stößt auf zunehmenden Widerstand.Ein weiteres interessantes Phänomen ist, dass mit zunehmender Intelligenz von Modellen die Fähigkeit normaler Menschen (einschließlich mir), den Unterschied zwischen ihnen zu erkennen, abnimmt.
Da unser Fachwissen in Medizin, Mathematik, Physik usw. begrenzt ist, können wir diese Veränderungen nicht wirklich spüren. Das Modell hat in den Grundlagen ziemlich gute Arbeit geleistet, und das ist in etwa das, was wir erreichen können.
Daher ist es schwierig, die Unterschiede zwischen verschiedenen Generationsmodellen zu spüren, wenn wir mit ihnen interagieren. Tatsächlich stellen diese Modelle jedoch enorme Verbesserungen einiger spezifischer Fähigkeiten oder reiner Intelligenz dar.
Die Frage, ob es sich lohnt, weiterhin viel Geld in die Weiterentwicklung der Technologie zu investieren, lautet meiner Meinung nach „Ja“. Auch wenn diese Technologien für den Durchschnittsverbraucher möglicherweise nicht wichtig sind, können sie für Forscher in bestimmten Spezialgebieten äußerst wertvoll sein.
Durch die Bereitstellung dieser Tools helfen wir ihnen, weitere Fortschritte zu erzielen. Es ist, als würde man fragen, ob wir weiterhin in Technologien der nächsten Generation investieren sollten, etwa in die Entwicklung eines neuen Materials für ein Raumschiff, um dessen Effizienz beim Erreichen der Umlaufbahn zu verbessern.
Während dies für die meisten Menschen vielleicht keine Rolle spielt, ist es für diejenigen, die es brauchen, sehr wichtig, und es gibt eine Marktnachfrage, die den technischen Fortschritt vorantreibt.
Q: Da kommen wir wieder auf die Kostenfrage zurück. Offensichtlich sind die Kosten hoch und werden in Zukunft weiter steigen. Sie haben vorhin das Konzept der „effektiven Affiliates“ erwähnt.
Mittlerweile werden viele Unternehmen aufgekauft oder fusioniert, und Cloud-Dienste rücken als Treiber für anhaltendes Wachstum in den Fokus. Glauben Sie, dass in den nächsten drei bis fünf Jahren die meisten kleinen Modellanbieter von großen Cloud-Dienstleistern übernommen werden?
Aidan Gomez: Ich denke, dass dieser Bereich wirklich eine Konsolidierung durchmachen wird, und das beginnt bereits.Viele Modellentwickler wurden von großen Cloud-Dienstleistern wie Amazon übernommen.
Ich glaube, dass es davon in Zukunft noch mehr geben wird. Aber das sollte man beachtenEine Tochtergesellschaft eines Cloud-Dienstanbieters zu werden, kann mit Risiken verbunden sein. Das ist kein gutes Zeichen für die Geschäftsentwicklung.
Um Kapital zu beschaffen, müssen Sie oft Investoren überzeugen, denen nur die Kapitalrendite am Herzen liegt. Aber es ist eine ganz andere Geschichte, wenn Sie Geld von einem Cloud-Dienstleister beschaffen.
Q: Glauben Sie also, dass Risikoinvestoren in den letzten Jahren mit Modellinvestitionen Geld verdient haben?
Aidan Gomez: Für Cohere-Investoren werden sie mit Sicherheit viel Geld verdienen.
Ich freue mich für diejenigen, die an uns glauben. Unser erster Investor, Jordan Jacobs von Radical Ventures, ist immer noch in unserem Vorstand und beteiligt sich sehr aktiv am Aufbau des Unternehmens. Ich würde ihn sogar den vierten Mitbegründer von Cohere nennen.
Q: Es gibt aktuelle Medienberichte, dass das Unternehmen einen Wert von etwas mehr als 550 Millionen US-Dollar hat. Setzt Sie das unter Druck?
Aidan Gomez: Das ist zwar eine Art Druck, aber es ist auch eine Art positiver Druck. Letztendlich wird jedes Unternehmen mit Überlegungen zu Umsatzmultiplikatoren konfrontiert sein, die schließlich mit den Multiplikatoren des öffentlichen Marktes übereinstimmen.
Ich denke, wir sind tatsächlich in einer viel besseren Position als viele unserer Konkurrenten. Weil unsere Bewertung nicht wie bei einigen anderen Unternehmen so stark gestiegen ist. Natürlich müssen wir noch weiter wachsen und uns weiterentwickeln, aber ich habe volles Vertrauen in den Markt.
Aufgrund des Preiswettbewerbs und der Präsenz kostenloser Modelle stehen die Margen derzeit unter gewissem Druck, aber das wird sich im Laufe der Zeit ändern. Gleichzeitig wird sich das Produktportfolio von Cohere weiterentwickeln und weiterentwickeln.
Q: Wenn Sie jetzt ein Investor in 20VC sind, wo liegen Ihrer Meinung nach die Chancen?
Aidan Gomez: Produktbereiche und Anwendungsgebiete sind weiterhin sehr attraktiv. Diese Technologien werden zu neuen Produkten führen, die die sozialen Medien verändern werden. Die Leute lieben es, mit diesen Modellen zu interagieren, und die Nutzungsstunden sind erstaunlich.
Q: Glaubst du, das ist eine gute Sache? Ich möchte nicht, dass meine Kinder in einer Welt leben, in der sie mit generativen Systemen interagieren und Menschen imitieren. Ich möchte nicht, dass es ihnen Freude macht, mit einem Model zu reden.
Aidan Gomez: Möglicherweise liegen Sie falsch. Möglicherweise möchten Sie, dass Ihr Kind mit einem Agenten kommunizieren kann, der äußerst mitfühlend, äußerst intelligent, sachkundig und sicher ist.
Es kann ihnen Dinge beibringen, mit ihnen spielen, und es wird ihnen gegenüber nicht die Beherrschung verlieren, es wird nicht wütend auf sie werden, es wird sie nicht schikanieren, es wird sie nicht verunsichern.
sicherlich,Nichts kann den Menschen ersetzen. Nichts kann die menschliche Welt ersetzen, und wir werden nicht alle plötzlich anfangen, uns mit ChatBots zu treffen, wodurch die Geburtenrate der Menschen sinkt.
Ich glaube nicht, dass das passieren wird, oder? Ich möchte ein Kind und kann mit einem ChatBot keins bekommen.
Ein menschlicher Begleiter ist für mich weitaus wertvoller als jeder ChatBot. Genau wie am Arbeitsplatz glaube ich nicht, dass wir den Menschen vollständig ersetzen können.KI wird die menschlichen Fähigkeiten verbessern und den Menschen effizienter machen, aber das bedeutet nicht, dass es weniger Arbeitsplätze geben wird.
Man kann den Menschen nicht ersetzen. Denken Sie an Verkäufe: Wenn ich von einem Roboter verkauft würde, würde ich nicht kaufen. So einfach ist das: Ich möchte nicht mit einer Maschine sprechen.
Sicher, einige einfache Einkäufe werden möglicherweise von einem Bot abgewickelt, aber für diejenigen, die für mich und mein Unternehmen wirklich wichtig sind, möchte ich, dass die Gegenpartei eine echte Person ist, die Verantwortung übernehmen kann.
Wenn etwas schief geht, brauche ich jemanden mit der Autorität, einzugreifen. Ich glaube also wirklich, ob es auf der Konsumentenseite liegt, ob wir süchtig danach werden, mit ChatBots zu reden, oder ob es auf der Arbeitsseite liegt, wo Arbeitsplätze verschwinden und es zu Massenarbeitslosigkeit kommen wird, ich weiß es nicht. Das sehe ich nicht.
Q: Ich stimme Ihrer Ansicht zu, aber ich mache mir große Sorgen um niedrige Positionen. Beispielsweise kann ein Kundendienstteam 70 bis 80 % seiner Mitarbeiter verlieren, und es wird definitiv Teilbesetzungen geben.
Aidan Gomez: Teilweise Auswechslungen wird es auf jeden Fall geben. Aber insgesamtDabei handelt es sich um Wachstum, nicht um Ersatz.Bestimmte Rollen sind wirklich anfällig für Technologie, und der Kundensupport ist einer davon.
Letztendlich werden aber immer noch Menschen für die Arbeit benötigt, nur wahrscheinlich weniger als heute. Aber der Kundensupport ist eine schwierige Aufgabe und eine sehr psychisch anstrengende Aufgabe. Wenn Sie diese Telefonanrufe jemals gehört haben, wissen Sie, dass es ein emotional anstrengender Job ist.
Q: Ja, es ist ein bisschen wie die Moderation von Inhalten auf Social-Media-Plattformen, die auch in vielerlei Hinsicht traumatisch ist.
Aidan Gomez: Jeden Tag wachst du auf, gehst zur Arbeit, wirst den ganzen Tag ausgeschimpft und musst dich entschuldigen. Vielleicht sollten wir diese Gespräche Models überlassen und Menschen die Kundenbetreuungsthemen überlassen, die wirklich menschliche Hilfe erfordern, etwa die Lösung eines Problems ohne emotionale Beschwerde, aber mit der Möglichkeit, das Leben dieser Person zu verbessern.
Q: Was kann KI Ihrer Meinung nach heute nicht leisten, wird aber in drei Jahren Realität werden und große Veränderungen bewirken?
Aidan Gomez：Der nächste große Durchbruch in der KI wird im Bereich der Robotik kommen.Die Kosten müssen sinken, aber sie sinken bereits. Dann brauchen wir leistungsfähigere Modelle.
Q::Warum wird es Ihrer Meinung nach einen großen Durchbruch auf dem Gebiet der Robotik geben?
Aidan Gomez：Weil viele Barrieren verschwunden sind.Die Denk- und Planer früherer Roboter waren sehr spröde, man musste sie für jede Aufgabe programmieren und sie waren fest in eine bestimmte Umgebung einprogrammiert.
Man braucht also eine Küche mit genau dem gleichen Grundriss, den gleichen Abmessungen und nichts anderem, was sehr fragil ist. Aber auf der Forschungsseite entwickeln Menschen durch die Verwendung zugrunde liegender Modelle, Sprachmodelle, tatsächlich bessere Planer, die auf natürlichere Weise über die Welt nachdenken können.
Es gibt also bereits viele Unternehmen, die an diesem Aspekt arbeiten, und jemand könnte bald das Problem universeller humanoider Roboter lösen, um sie billiger und stabiler zu machen.
Das wird eine große Veränderung sein. Ich weiß nicht, ob es in den nächsten fünf Jahren passieren wird oder ob es in zehn Jahren passieren wird, aber es wird definitiv in diesem Zeitrahmen sein.
Q: Es ist wirklich interessant, heute mit Ihnen zu chatten. Ich möchte ein machenSchnelle Fragen und AntwortenIch gebe eine Erklärung ab und Sie äußern sofort Ihre Meinung
Was hat Ihre Meinung in den letzten 12 Monaten am meisten verändert?
Aidan Gomez：Die Bedeutung von Daten.Ich habe es ernsthaft unterschätzt. Früher dachte ich, dass es nur auf die Skalierung ankommt, aber bei Cohere passierten viele Dinge, die mein Verständnis davon, worauf es bei der Entwicklung dieser Technologie ankam, völlig veränderten.
Die Datenqualität ist entscheidend.Beispielsweise kann ein falsches Beispiel unter Milliarden von Datenpunkten erhebliche Auswirkungen auf das Modell haben. Es ist irgendwie unwirklich, die Sensibilität des Modells gegenüber den Daten ist so hoch und jeder unterschätzt es.
Q: Wie viel Geld hat Ihr Unternehmen bisher eingeworben?
Aidan Gomez: Ungefähr 1 Milliarde US-Dollar.
Q: Welche Runde lässt sich am einfachsten erhöhen?
Aidan Gomez: Wahrscheinlich die erste Runde. Es war nur ein einfaches Gespräch und sie sagten: „Geben Sie ein paar Millionen Dollar und probieren Sie es aus.“ Also dachte ich, diese Runde sei ziemlich einfach.
Q: Bei der Beschaffung von 500 Millionen US-Dollar ist der Prozess definitiv komplizierter. War es ein bisschen unglaublich, als Sie sahen, wie 500 Millionen Dollar ankamen?
Aidan Gomez: Ein bisschen tatsächlich. Zum Beispiel 25 Millionen US-Dollar pro Jahr. Ich bin mir zwar nicht sicher, wie hoch die Zahl ist, aber es ist eine Menge Geld. Cohere hat meine Sicht auf Wirtschaft und Geld verändert, und jetzt sind 500 Millionen Dollar für mich keine große Zahl mehr.
Q: Macht Ihnen das Sorgen?
Aidan Gomez: Nein, das ist Teil unserer Strategie. Wenn wir bereit sind, diese Bedingung zu akzeptieren, können wir sie akzeptieren. Aber unsere Strategie ist es, unabhängig zu bleiben und uns unabhängig weiterzuentwickeln.
Q: Wenn Sie ein erstklassiges Vorstandsmitglied wählen könnten, welches wäre das?
Aidan Gomez: Mike Volpi und Jordan Jacobs, die jetzt in meinem Vorstand sind.
Q: Warum ist Mike Ihrer Meinung nach ein gutes Vorstandsmitglied?
Aidan Gomez: Mike ist großartig, er scheint alles durchgemacht zu haben. Ich kann ihm fast jede Frage stellen und er hat ähnliche Erfahrungen gemacht und kann wertvolle Ratschläge geben.
Q: Jeff Hinton oder Yann LeCun, wen bevorzugen Sie?
Aidan Gomez: Auf jeden Fall Jeff, ich habe eine engere persönliche Beziehung zu ihm.
Q: Glaubst du, Yann ist zu optimistisch?
Aidan Gomez: Nein, ich stimme eher Yanns Sicht auf KI zu. Jeff neigt eher dazu, den Weltuntergang vorherzusagen, während Yann optimistischer ist. Obwohl Yann jetzt ein bisschen wie Elon Musks „Antwortbruder“ ist, ist Jeff tatsächlich ein kluger und nachdenklicher Mensch.
Q: Letzte Frage: Welche Frage wurde Ihnen Ihrer Meinung nach noch nie gestellt, sollte aber gestellt werden?
Aidan Gomez: Die Leute fragen mich immer nach der Zukunft der Technologie und potenziellen Risiken, diskutieren aber selten über die Chancen, die sie bietet.
Q: Wo soll sich die Technologie in Zukunft entwickeln?
Aidan Gomez: Ich denke, wir sollten Technologie nutzen, um die Welt produktiver zu machen, das Angebot zu erhöhen und die Dinge reichlicher und billiger zu machen. Produktivität hört sich vielleicht nicht sehr verlockend an, aber wenn man dem NHS einen Produktivitätszuwachs von 5 % zuschreibt.
Dies wird erhebliche Auswirkungen auf die Lage des Landes, den Haushalt und das Leben von Millionen Menschen haben. Daher denke ich, dass Produktivität und Wachstum unsere erste Priorität sein sollten.
Videoadresse:
https://www.youtube.com/watch?v=FUGosOgiTeI
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