Viktige poenger
- Den imponerende fremgangen til ChatGPT har ført til betydelige investeringer i kunstig intelligens (AI), noe som åpner for nye muligheter og teknologiske fremskritt.
- Semantisk søk, som benytter vektordatabaser, transformerer søkemotoralgoritmer ved å bruke ordinnbygging og semantikk for å levere mer relevante og kontekstuelle resultater.
- Utviklingen av AI-agenter og oppstartsselskaper som fokuserer på multi-agent-teknologi, har som mål å oppnå fullstendig autonomi og overvinne eksisterende begrensninger gjennom selvevaluering, korreksjon og samarbeid mellom flere agenter.
ChatGPTs bemerkelsesverdige suksess har ansporet teknologiselskaper verden over til å satse stort på AI-forskning og undersøke hvordan kunstig intelligens kan integreres i produktene deres. Dette er en unik situasjon, og AI-utviklingen er fremdeles i en tidlig fase.
Men dette handler ikke bare om avanserte AI-chatbots og tekst-til-bilde-generatorer. Det finnes også mer spekulative, men utrolig lovende AI-verktøy i horisonten.
Semantisk søk med vektordatabaser
Bildekreditt: Firmbee.com/Unsplash
Semantisk søk testes for å forbedre søkeresultatene. Tradisjonelle søkemotorer benytter søkeordbaserte algoritmer for å gi brukerne relevant informasjon. En slik avhengighet av søkeord skaper imidlertid problemer som begrenset forståelse av kontekst, manipulasjon fra markedsførere og søkeresultater av lav kvalitet som følge av vanskeligheter med å uttrykke komplekse søk.
I motsetning til konvensjonelle søkealgoritmer, bruker semantisk søk ordinnbygging og semantisk analyse for å forstå søkets kontekst før den presenterer resultater. I stedet for å basere seg på en samling søkeord, leverer semantisk søk resultater basert på selve betydningen av søket.
Selv om ideen om semantisk søk har eksistert i lang tid, har bedrifter hatt utfordringer med å implementere dette på grunn av at det kan være sakte og ressurskrevende.
Løsningen ligger i å kartlegge vektorinnbygginger og lagre dem i en stor vektordatabase. Dette reduserer behovet for datakraft betydelig og gir raskere søkeresultater ved å begrense utvalget til den mest relevante informasjonen.
Store teknologiselskaper og nystartede virksomheter som Pinecone, Redis og Milvus investerer i dag i vektordatabaser for å implementere semantisk søk i anbefalingssystemer, søkemotorer, innholdsstyringssystemer og chatbots.
Demokratisering av AI
Selv om dette ikke nødvendigvis er et teknologisk gjennombrudd, er mange store teknologiselskaper engasjert i å demokratisere AI. Åpen kildekode-AI-modeller blir nå trent og gitt mer tillatende lisenser som organisasjoner kan bruke og finjustere, med både positive og negative konsekvenser.
Wall Street Journal melder at Meta kjøper Nvidia H100 AI-akseleratorer i et forsøk på å utvikle en AI som kan konkurrere med OpenAIs nylige GPT-4-modell.
For øyeblikket finnes det ingen offentlig tilgjengelig LLM som kan måle seg med GPT-4s rå ytelse. Men med Metas løfte om et konkurransedyktig produkt med en mer fleksibel lisens, kan bedrifter endelig finjustere en kraftig LLM uten risiko for at forretningshemmeligheter og sensitiv data misbrukes.
AI-agenter og oppstartsselskaper med fokus på multi-agent-teknologi
Bildekreditt: Annie Spratt/Unsplash
Flere eksperimentelle prosjekter er i gang for å utvikle AI-agenter som krever minimalt med instruksjoner for å oppnå et spesifikt mål. Du husker kanskje konseptet med AI-agenter fra Auto-GPT, et AI-verktøy som automatiserer handlinger.
Målet er at agenten skal oppnå full autonomi gjennom kontinuerlig selvevaluering og selvkorrigering. Tanken bak selvrefleksjon og korreksjon er at agenten fortløpende skal vurdere hvert trinn: hva som må gjøres, hvordan det skal utføres, hvilke feil som er gjort og hvordan den kan forbedre seg.
Problemet er at dagens modeller som brukes i AI-agenter har begrenset semantisk forståelse. Dette fører til at agentene genererer feilaktig informasjon, noe som kan føre til at de setter seg fast i en endeløs løkke av selvevaluering og korrigering.
Prosjekter som MetaGPT Multi-agent Framework tar sikte på å løse dette problemet ved å bruke flere AI-agenter samtidig for å redusere slike hallusinasjoner. Multi-agent-rammeverket er utformet for å etterligne hvordan et oppstartsselskap ville fungere. Hver agent vil ha en spesifikk rolle, som prosjektleder, designer, programmerer eller tester. Ved å dele komplekse mål inn i mindre oppgaver og delegere dem til ulike AI-agenter, øker sannsynligheten for at de når målene sine.
Disse rammene er fortsatt i en tidlig utviklingsfase, og mange utfordringer må løses. Men med kraftigere modeller, bedre AI-infrastruktur og kontinuerlig forskning og utvikling, er det bare et spørsmål om tid før effektive AI-agenter og multi-agent AI-selskaper blir en realitet.
Former vår fremtid med AI
Store selskaper og oppstartsbedrifter investerer betydelig i AI-forskning og utvikling, samt den tilhørende infrastrukturen. Vi kan derfor forvente at fremtiden innen generativ AI vil gi bedre tilgang til nyttig informasjon gjennom semantisk søk, fullstendig autonome AI-agenter og AI-selskaper, og fritt tilgjengelige høyytelsesmodeller som bedrifter og privatpersoner kan bruke og finjustere.
Selv om dette er spennende, er det også viktig at vi tar oss tid til å vurdere etiske aspekter ved AI, brukernes personvern og ansvarlig utvikling av AI-systemer og -infrastruktur. Vi må huske at utviklingen av generativ AI ikke bare handler om å bygge smartere systemer; det handler også om å forme vår tenkemåte og være bevisste på hvordan vi bruker teknologien.