CAMBRIDGE – Thomas Edison, telegrafista samouk, který se stal podnikatelem, je často považován za největšího vynálezce všech dob, zatímco Nikola Tesla, který před emigrací do Spojených států pracoval pro Edisonovu společnost v Paříži, je sotva zmiňován, pokud nepočítáme společnost Elona Muska v sektoru elektromobilů. Přitom to byl právě Teslův průlom se střídavým proudem (AC), nikoli Edisonova technologie stejnosměrného proudu (DC), který umožnil masovou elektrifikaci. Vzhledem k neúměrně vysokým nákladům na stejnosměrný proud by se z Edisonovy elektrifikace měst vyklubala privilegovaná hračka pro bohaté, stejně jako mnoho dalších jeho vynálezů.
Mohly by modely umělé inteligence DeepSeek AI čínského investora Lianga Wenfenga představovat podobný průlom v AI, nebo jde o podvody, jako byla studená fúze a supravodivost při pokojové teplotě? A pokud by se funkčnost modelů potvrdila, měly by je Spojené státy považovat za smrtelnou hrozbu, nebo za přínos pro celou společnost?
Podobně jako mnoho převratných technologií se umělá inteligence vyvíjela po několik desetiletí, než uvedení chatbotu ChatGPT od OpenAI na konci roku 2022 rozpoutalo současnou mánii. Lepší algoritmy, zapojení funkcí na mobilních telefonech a levnější a výkonnější cloudové technologie vedly k masovému rozšíření této technologie, aniž by to společnost výrazněji zaznamenala. Metoda pokusů a omylů ukázala, v čem může AI překonat lidské úsilí a úsudek, a v čem nikoli.
Sebevědomé a zdánlivě dokonalé nástroje ChatGPT a dalších velkých jazykových modelů (LLM) vytvořily iluzi, že generativní AI je naprostým průlomem. ChatGPT měl milion uživatelů během pěti dnů od svého uvedení a 300 milionů uživatelů týdně o dva roky později. High-tech giganti jako Microsoft, Meta a Alphabet vsadili mnohamiliardové částky na produkty a datová centra AI a rychle zapomněli na své dřívější nadšení pro virtuální a rozšířenou realitu.
V roce 2024 se Nvidia, která investovala 2 miliardy dolarů do svého AI čipu Blackwell stala nejhodnotnější společností na světě, přičemž její tržní kapitalizace vzrostla během dvou let devítinásobně. Šéf společnosti Jensen Huang předpověděl, že v příštích letech bude do datových center využívajících tyto čipy investován 1 bilion dolarů. Ve světle těchto událostí působil opatrný, vyčkávací přístup společnosti Apple k AI dost staromódně.
Ačkoli nová umělá inteligence nepřinášela koncovým uživatelům hodnotu ani vzdáleně úměrnou monumentálním investicím (nemluvě o její nenasytné spotřebě elektřiny), investice i tak nadále rostly s předpokladem, že masivní datová centra sníží náklady na AI a rozsáhlejší používání modelů povede k jejich zdokonalování.
Secure your copy of PS Quarterly: The Year Ahead 2025
Our annual flagship magazine, PS Quarterly: The Year Ahead 2025, has arrived. To gain digital access to all of the magazine’s content, and receive your print copy, subscribe to PS Digital Plus now.
Subscribe Now
Stejně jako mnoho modelů AI starých desítky let, i modely LLM pod novou a nablýskanou fasádou stále využívají k tvorbě výstupů rozpoznávání vzorů a statistické předpovědi, což znamená, že jejich spolehlivost spočívá v tom, že budoucnost bude podobná minulosti. To je důležité omezení. Lidé dokážou zapojit představivost k interpretaci historických důkazů, aby předvídali, co by se mohlo v budoucnu odehrát jinak; mohou také zpřesňovat své predikce prostřednictvím kreativní diskuze o možných alternativách s ostatními. Tohle algoritmy umělé inteligence neumí.
Tento nedostatek však není fatální. Jelikož procesy, které se řídí přírodními zákony, jsou přirozeně stabilní, v mnoha ohledech se budoucnost podobá minulosti. Pokud mají modely umělé inteligence k dispozici jednoznačnou zpětnou vazbu, lze je tréninkem zpřesnit, a i když je samotný proces nestabilní nebo zpětná vazba nejednoznačná, statistické predikce mohou být nákladově efektivnější než lidský úsudek. Reklamy, které Google nebo Meta zobrazují zcela mimo cílovou skupinu, jsou stále lepší než inzerce naslepo. Diktování textu do mobilního telefonu může vést k bizarním chybám, ale stále je to rychlejší a pohodlnější než vyťukávání na malém displeji.
Jen do roku 2022 narazili kreativní průkopníci na nespočet případů, kdy umělá inteligence založená na statistice byla dostatečná nebo lepší než alternativy, které se spoléhají na lidský úsudek. S vylepšováním počítačového hardwaru a softwaru se logicky rozšiřovaly i nákladově efektivní možnosti využití. Bylo však naivní se domnívat, že by velké jazykové modely představovaly obrovský skok vpřed jen proto, že dokážou konverzovat jako lidé. Ze své osobní zkušenosti mohu říct, že aplikace LLM pro výzkum, tvorbu souhrnů nebo generování grafiky spíše ztěžovaly práci.
Nicméně zprávy o zdatnosti nástroje DeepSeek vyvolaly na finančních trzích šokové vlny. Představitelé společnosti DeepSeek tvrdí, že nástroj dosáhl výkonu umělé inteligence na úrovni OpenAI a Google, a to pouze s použitím low-endových čipů Nvidia a se zlomkem tréninkových a provozních nákladů. Pokud je to pravda, poptávka po špičkových čipech AI bude nižší, než se předpokládalo. Proto zpráva o nástroji DeepSeek během jediného dne vymazala z tržní kapitalizace společnosti Nvidia zhruba 600 miliard dolarů a také srazila akcie dalších polovodičových společností a firem, které investovaly do datových center nebo do nich dodávají elektřinu.
Samozřejmě se může ukázat, že představitelé DeepSeek neuvedli úplně přesné informace. Mnohá Teslova tvrzení o jeho vynálezech po průlomu střídavého proudu byla silně přehnaná, dokonce podvodná, a sovětská propagandistická mašinérie vedle skutečných pokroků běžně fabulovala vědecké a technologické objevy. Na druhou stranu, úsporné a neotřelé inovace mohou být přelomové. Stačí se podívat na Muskovy levné opakovaně použitelné rakety. Úspěšná indická mise na Mars stála pouhých 73 milionů dolarů, což je méně než rozpočet hollywoodského sci-fi filmu Gravitace.
Pokud se zprávy o technologii DeepSeek potvrdí, mohla by být pro LLM tím, čím byly Teslovy vynálezy střídavého proudu pro elektrifikaci. Ačkoli nemůže překonat nevyhnutelná omezení statistických modelů, které vycházejí z minulých dat, mohla by jejich poměr ceny a výkonu zlepšit natolik, aby se staly využitelnějšími ve větším měřítku. Vývojáři modelů LLM už by nemuseli spoléhat na dotace od velkých provozovatelů, kteří si je chtějí zavázat. Méně náročné modely by mohly snížit poptávku po datových centrech nebo pomoci nasměrovat jejich kapacitu k ekonomicky smysluplnějšímu využití.
Co se týká geopolitiky, loni na jaře dvoustranná senátní pracovní skupina pro umělou inteligenci požadovala ve své zprávě nastavení ročních "mimořádných" výdajů ve výši 32 miliard dolarů na umělou inteligenci, která není určena k obraně, údajně proto, aby bylo možné lépe konkurovat Číně. Rizikový kapitalista Marc Andreessen označil příchod DeepSeek za „sputnikový šok v AI“. Americký prezident Donald Trump se domnívá, že čínský model AI je „budíčkem pro americký průmysl", který by se měl „s maximálním nasazením soustředit na vítězství v konkurenci“. Oznámil plány na zavedení nových cel na dovoz polovodičů z Číny, zatímco jeho předchůdce uvalil vývozní omezení na špičkové AI čipy.
V knize The Venturesome Economy jsem tvrdil, že vnímat zásadní inovace ze zahraničí jako ohrožení domácího blahobytu je chybné a slepě se honit za technologickým nebo vědeckým prvenstvím je pošetilé. Nejvíce záleží na ochotě a schopnosti podniků a spotřebitelů rozvíjet a využívat produkty a technologie vycházející z nejmodernějšího výzkumu, ať už pocházejí odkudkoli. To platí i pro open-source AI modely DeepSeek.
Samozřejmě je třeba monitorovat a kontrolovat hrozbu vojenského využití špičkových západních technologií nepřátelskými režimy. To už však mluvíme o odlišném a bezpochyby obtížném problému. Kdyby jej bylo možné vyřešit prostřednictvím vývozních omezení, už dávno bychom se přestali obávat severokorejských či íránských jaderných zbraní.
To have unlimited access to our content including in-depth commentaries, book reviews, exclusive interviews, PS OnPoint and PS The Big Picture, please subscribe
Though Donald Trump attracted more support than ever from working-class voters in the 2024 US presidential election, he has long embraced an agenda that benefits the wealthiest Americans above all. During his second term, however, Trump seems committed not just to serving America’s ultra-rich, but to letting them wield state power themselves.
The reputation of China's longest-serving premier has fared far better than that of the Maoist regime he faithfully served. Zhou's political survival skills enabled him to survive many purges, and even to steer Mao away from potential disasters, but he could not escape the Chairman's cruelty, even at the end of his life.
reflects on the complicated life and legacy of the renowned diplomat who was Mao Zedong’s dutiful lieutenant.
CAMBRIDGE – Thomas Edison, telegrafista samouk, který se stal podnikatelem, je často považován za největšího vynálezce všech dob, zatímco Nikola Tesla, který před emigrací do Spojených států pracoval pro Edisonovu společnost v Paříži, je sotva zmiňován, pokud nepočítáme společnost Elona Muska v sektoru elektromobilů. Přitom to byl právě Teslův průlom se střídavým proudem (AC), nikoli Edisonova technologie stejnosměrného proudu (DC), který umožnil masovou elektrifikaci. Vzhledem k neúměrně vysokým nákladům na stejnosměrný proud by se z Edisonovy elektrifikace měst vyklubala privilegovaná hračka pro bohaté, stejně jako mnoho dalších jeho vynálezů.
Mohly by modely umělé inteligence DeepSeek AI čínského investora Lianga Wenfenga představovat podobný průlom v AI, nebo jde o podvody, jako byla studená fúze a supravodivost při pokojové teplotě? A pokud by se funkčnost modelů potvrdila, měly by je Spojené státy považovat za smrtelnou hrozbu, nebo za přínos pro celou společnost?
Podobně jako mnoho převratných technologií se umělá inteligence vyvíjela po několik desetiletí, než uvedení chatbotu ChatGPT od OpenAI na konci roku 2022 rozpoutalo současnou mánii. Lepší algoritmy, zapojení funkcí na mobilních telefonech a levnější a výkonnější cloudové technologie vedly k masovému rozšíření této technologie, aniž by to společnost výrazněji zaznamenala. Metoda pokusů a omylů ukázala, v čem může AI překonat lidské úsilí a úsudek, a v čem nikoli.
Sebevědomé a zdánlivě dokonalé nástroje ChatGPT a dalších velkých jazykových modelů (LLM) vytvořily iluzi, že generativní AI je naprostým průlomem. ChatGPT měl milion uživatelů během pěti dnů od svého uvedení a 300 milionů uživatelů týdně o dva roky později. High-tech giganti jako Microsoft, Meta a Alphabet vsadili mnohamiliardové částky na produkty a datová centra AI a rychle zapomněli na své dřívější nadšení pro virtuální a rozšířenou realitu.
V roce 2024 se Nvidia, která investovala 2 miliardy dolarů do svého AI čipu Blackwell stala nejhodnotnější společností na světě, přičemž její tržní kapitalizace vzrostla během dvou let devítinásobně. Šéf společnosti Jensen Huang předpověděl, že v příštích letech bude do datových center využívajících tyto čipy investován 1 bilion dolarů. Ve světle těchto událostí působil opatrný, vyčkávací přístup společnosti Apple k AI dost staromódně.
Ačkoli nová umělá inteligence nepřinášela koncovým uživatelům hodnotu ani vzdáleně úměrnou monumentálním investicím (nemluvě o její nenasytné spotřebě elektřiny), investice i tak nadále rostly s předpokladem, že masivní datová centra sníží náklady na AI a rozsáhlejší používání modelů povede k jejich zdokonalování.
Secure your copy of PS Quarterly: The Year Ahead 2025
Our annual flagship magazine, PS Quarterly: The Year Ahead 2025, has arrived. To gain digital access to all of the magazine’s content, and receive your print copy, subscribe to PS Digital Plus now.
Subscribe Now
Stejně jako mnoho modelů AI starých desítky let, i modely LLM pod novou a nablýskanou fasádou stále využívají k tvorbě výstupů rozpoznávání vzorů a statistické předpovědi, což znamená, že jejich spolehlivost spočívá v tom, že budoucnost bude podobná minulosti. To je důležité omezení. Lidé dokážou zapojit představivost k interpretaci historických důkazů, aby předvídali, co by se mohlo v budoucnu odehrát jinak; mohou také zpřesňovat své predikce prostřednictvím kreativní diskuze o možných alternativách s ostatními. Tohle algoritmy umělé inteligence neumí.
Tento nedostatek však není fatální. Jelikož procesy, které se řídí přírodními zákony, jsou přirozeně stabilní, v mnoha ohledech se budoucnost podobá minulosti. Pokud mají modely umělé inteligence k dispozici jednoznačnou zpětnou vazbu, lze je tréninkem zpřesnit, a i když je samotný proces nestabilní nebo zpětná vazba nejednoznačná, statistické predikce mohou být nákladově efektivnější než lidský úsudek. Reklamy, které Google nebo Meta zobrazují zcela mimo cílovou skupinu, jsou stále lepší než inzerce naslepo. Diktování textu do mobilního telefonu může vést k bizarním chybám, ale stále je to rychlejší a pohodlnější než vyťukávání na malém displeji.
Jen do roku 2022 narazili kreativní průkopníci na nespočet případů, kdy umělá inteligence založená na statistice byla dostatečná nebo lepší než alternativy, které se spoléhají na lidský úsudek. S vylepšováním počítačového hardwaru a softwaru se logicky rozšiřovaly i nákladově efektivní možnosti využití. Bylo však naivní se domnívat, že by velké jazykové modely představovaly obrovský skok vpřed jen proto, že dokážou konverzovat jako lidé. Ze své osobní zkušenosti mohu říct, že aplikace LLM pro výzkum, tvorbu souhrnů nebo generování grafiky spíše ztěžovaly práci.
Nicméně zprávy o zdatnosti nástroje DeepSeek vyvolaly na finančních trzích šokové vlny. Představitelé společnosti DeepSeek tvrdí, že nástroj dosáhl výkonu umělé inteligence na úrovni OpenAI a Google, a to pouze s použitím low-endových čipů Nvidia a se zlomkem tréninkových a provozních nákladů. Pokud je to pravda, poptávka po špičkových čipech AI bude nižší, než se předpokládalo. Proto zpráva o nástroji DeepSeek během jediného dne vymazala z tržní kapitalizace společnosti Nvidia zhruba 600 miliard dolarů a také srazila akcie dalších polovodičových společností a firem, které investovaly do datových center nebo do nich dodávají elektřinu.
Samozřejmě se může ukázat, že představitelé DeepSeek neuvedli úplně přesné informace. Mnohá Teslova tvrzení o jeho vynálezech po průlomu střídavého proudu byla silně přehnaná, dokonce podvodná, a sovětská propagandistická mašinérie vedle skutečných pokroků běžně fabulovala vědecké a technologické objevy. Na druhou stranu, úsporné a neotřelé inovace mohou být přelomové. Stačí se podívat na Muskovy levné opakovaně použitelné rakety. Úspěšná indická mise na Mars stála pouhých 73 milionů dolarů, což je méně než rozpočet hollywoodského sci-fi filmu Gravitace.
Pokud se zprávy o technologii DeepSeek potvrdí, mohla by být pro LLM tím, čím byly Teslovy vynálezy střídavého proudu pro elektrifikaci. Ačkoli nemůže překonat nevyhnutelná omezení statistických modelů, které vycházejí z minulých dat, mohla by jejich poměr ceny a výkonu zlepšit natolik, aby se staly využitelnějšími ve větším měřítku. Vývojáři modelů LLM už by nemuseli spoléhat na dotace od velkých provozovatelů, kteří si je chtějí zavázat. Méně náročné modely by mohly snížit poptávku po datových centrech nebo pomoci nasměrovat jejich kapacitu k ekonomicky smysluplnějšímu využití.
Co se týká geopolitiky, loni na jaře dvoustranná senátní pracovní skupina pro umělou inteligenci požadovala ve své zprávě nastavení ročních "mimořádných" výdajů ve výši 32 miliard dolarů na umělou inteligenci, která není určena k obraně, údajně proto, aby bylo možné lépe konkurovat Číně. Rizikový kapitalista Marc Andreessen označil příchod DeepSeek za „sputnikový šok v AI“. Americký prezident Donald Trump se domnívá, že čínský model AI je „budíčkem pro americký průmysl", který by se měl „s maximálním nasazením soustředit na vítězství v konkurenci“. Oznámil plány na zavedení nových cel na dovoz polovodičů z Číny, zatímco jeho předchůdce uvalil vývozní omezení na špičkové AI čipy.
V knize The Venturesome Economy jsem tvrdil, že vnímat zásadní inovace ze zahraničí jako ohrožení domácího blahobytu je chybné a slepě se honit za technologickým nebo vědeckým prvenstvím je pošetilé. Nejvíce záleží na ochotě a schopnosti podniků a spotřebitelů rozvíjet a využívat produkty a technologie vycházející z nejmodernějšího výzkumu, ať už pocházejí odkudkoli. To platí i pro open-source AI modely DeepSeek.
Samozřejmě je třeba monitorovat a kontrolovat hrozbu vojenského využití špičkových západních technologií nepřátelskými režimy. To už však mluvíme o odlišném a bezpochyby obtížném problému. Kdyby jej bylo možné vyřešit prostřednictvím vývozních omezení, už dávno bychom se přestali obávat severokorejských či íránských jaderných zbraní.