Kína Kína jelenleg legalább egy évvel le van maradva az Egyesült Államok mögött a mesterséges intelligencia területén, a legtöbb kínai vállalat szinte teljes mértékben az USA-ban kifejlesztett rendszerekre támaszkodik.
A háttérben azonban már elindult a „100 modell csatája”.
A kínai technológiai cégeket teljesen váratlanul érte a ChatGPT-hez hasonló generatív mesterséges intelligenciák robbanásszerű fejlődése. Miközben az ország azért küzd, hogy vezető pozíciót harcoljon ki magának a mesterséges intelligencia területén, ipari bennfentesek és vezető mérnökök arról beszélnek, hogy Kína legalább egy évvel le van maradva az Egyesült Államok mögött, amely hátrány a közeljövőben tovább is nőhet.
A kínai vállalatok jelenleg szinte teljes mértékben az Egyesült Államokban kifejlesztett rendszerekre támaszkodnak a The New York Times beszámolója szerint. Jó példa erre egy kínai startup, a 01.AI, amely tavaly novemberben azzal hívta fel magára a figyelmet, hogy a nyílt forráskódú mesterséges intelligencia rendszerek képességeit értékelő ranglista élére ugrott. Azonban a 01.AI mögött álló technológia egy része a Meta generatív mesterséges intelligencia modelljéből, az LLaMA-ból származott.
„A kínai vállalatokra óriási nyomás nehezedik, hogy lépést tartsanak az amerikai innovációkkal” –mondta Chris Nicholson, a Page One Ventures kockázatitőke-társaság befektetője, aki szerint a ChatGPT 2022 novemberi megjelenése „egy újabb Szputnyik-pillanat volt, amelyre Kína úgy érezte, hogy reagálnia kell”.
Jenny Xiao, egy mesterséges intelligenciával működő vállalatokra koncentráló befektetési cég partnere úgy látja, hogy
a kínai vállalatok által a semmiből épített mesterséges intelligencia modellek „nem túl jók”, ezért gyakran a nyugati modellek „finomhangolt változatait” kénytelenek használni.
A kínai cégek tehát elsősorban az Egyesült Államokból származó nyílt forráskódú mesterséges intelligencia modellek felé fordulva igyekeznek ledolgozni a hátrányukat, ami Washingtont számos nehéz döntés meghozatalára kényszerítheti.
Az amerikai kormányzat korábban azzal próbálta meg lassítani Kína fejlődését az MI területén, hogy korlátozta a mikrochipek értékesítését, illetve visszafogta a befektetéseket, azonban azt a gyakorlatot nem szüntette meg, hogy nyilvánosságra hozzanak szoftvereket abban a reményben, hogy azokat alkalmazni fogják a gyakorlatban.
Amikor a kínai vállalatok az amerikai nyílt forráskódú technológiákat használják fel a felzárkóztatás érdekében, a kérdések nagyon bonyolulttá, nemzetbiztonsági és geopolitikai kérdésekké válnak
– mondta Oren Etzioni, a Washingtoni Egyetem mesterséges intelligenciára szakosodott professzora és a TrueMedia.org nevű nonprofit szervezet alapítója.
A mikrochipek értékesítésének korlátozása kapcsán a 01.AI és a Baidu keresőóriás is azt közölte, hogy elegendő chipet halmoztak fel ahhoz, hogy a közeljövőben fenntartsák működésüket.
Kína az elmúlt évtizedekben sokakat meglepett azzal, hogy a tekintélyelvű politikai berendezkedés ellenére olyan világgazdasági szinten is jelentős technológiai cégeket hoztak létre, mint az Alibaba vagy a TikTok mögött álló ByteDance. A mesterséges intelligencia fejlesztése azonban már régóta prioritást élvez az országban, 2017-ben az ország vezetői azt az ambiciózus célt tűzték ki, hogy Kína 2030-ra a világ vezető hatalma lesz a területen.
Az országban érvényben lévő szigorú cenzúraszabályok azonban visszaütöttek, amikor a mesterséges intelligenciával foglalkozó cégek azzal a dilemmával szembesültek, hogy amennyiben létrehoznak egy ChatGPT-hez hasonló chatbotot, akkor annak kiszámíthatatlan viselkedése miatt komoly szankciókkal is szembenézhetnek az államhatalom részéről.
„Egyszerűen nem lehet megszabadulni minden olyan problémától, amellyel ezek a rendszerek kifejezhetik magukat" – mondta Andrew Ng, a Stanford oktatója és a Baidu korábbi vezetője.
A kínai technológiai óriások ráadásul az olyan új szabályozásokkal is küszködtek, amelyek megszabják, hogyan lehet tréningelni az MI-modelleket. A szabályok ugyanis korlátozzák a betanításhoz használható adatkészleteket és az elfogadható alkalmazásokat, valamint követelményeket támasztanak ahhoz, hogy a modellek kormányzati nyilvántartásba kerülhessenek.
A szakértők szerint ebben a szabályozási rendszerben egyszerűbb volt a forrásokat a könnyen végrehajtható alkalmazási területekre összpontosítani a kockázatosabb generatív mesterséges intelligencia modellek helyett.
