Viktiga slutsatser
- Den anmärkningsvärda framgången med ChatGPT har initierat betydande investeringar i AI-forskning och implementering, vilket har resulterat i enastående möjligheter och framsteg inom teknikområdet.
- Semantisk sökning, som utnyttjar vektordatabaser, omdefinierar sökalgoritmer genom att använda ordinbäddningar och semantisk analys för att tillhandahålla mer relevanta och kontextuellt korrekta resultat.
- Utvecklingen av AI-agenter och startups som arbetar med flera agenter har målet att uppnå full autonomi och övervinna aktuella begränsningar genom självutvärdering, korrigeringar och samarbete mellan olika agenter.
Den enorma succén för ChatGPT har motiverat samtliga teknikföretag att investera i AI-forskning och utforska metoder för att integrera artificiell intelligens i sina respektive produkter. Detta scenario är unikt i historien, och utvecklingen av artificiell intelligens är fortfarande bara i startgroparna.
Det handlar dock inte enbart om avancerade AI-chattbotar och text-till-bild-generatorer. Det finns även andra, mycket omtalade men oerhört spännande AI-verktyg i sikte.
Semantisk sökning med vektordatabaser
Bildkälla: Firmbee.com/Unsplash
Semantiska sökfrågor testas med syfte att ge användare bättre sökresultat. För närvarande baseras sökmotorer på algoritmer som fokuserar på nyckelord för att tillhandahålla relevant information till användarna. Detta överdrivna beroende av nyckelord skapar dock flera utmaningar, som begränsad kontextförståelse, marknadsförare som utnyttjar SEO samt lågkvalitativa sökresultat på grund av svårigheter att uttrycka komplexa frågor.
Till skillnad från traditionella sökalgoritmer, använder semantisk sökning ordinbäddningar och semantisk kartläggning för att förstå frågans sammanhang innan sökresultat presenteras. Således, istället för att fokusera på en mängd nyckelord, ger semantisk sökning resultat baserade på semantiken eller betydelsen av en given fråga.
Konceptet med semantisk sökning har funnits en längre tid. Företagen har dock upplevt svårigheter med att implementera sådan funktionalitet på grund av den tids- och resurskrävande karaktären hos semantisk sökning.
Lösningen är att kartlägga vektorinbäddningar och lagra dem i en omfattande vektordatabas. Detta minskar avsevärt kraven på datorkraft och påskyndar sökprocessen genom att begränsa resultaten till endast den mest relevanta informationen.
Stora teknikföretag och startups som Pinecone, Redis och Milvus investerar för närvarande i vektordatabaser i syfte att erbjuda semantiska sökmöjligheter i rekommendationssystem, sökmotorer, innehållshanteringssystem och chattbotar.
Demokratisering av AI
Trots att det inte nödvändigtvis är ett tekniskt genombrott, är flera stora teknikföretag intresserade av att demokratisera AI. Nu tränas AI-modeller med öppen källkod och ges mer tillåtande licenser för att organisationer ska kunna använda och finjustera dem, vilket kan ha både positiva och negativa konsekvenser.
Enligt rapporter från Wall Street Journal, förvärvar Meta Nvidia H100 AI-acceleratorer med målet att utveckla en AI som kan konkurrera med OpenAIs senaste GPT-4-modell.
Det finns för närvarande ingen allmänt tillgänglig LLM som kan matcha den råa prestandan hos GPT-4. Men i och med att Meta utlovar en konkurrenskraftig produkt med en mer tillåtande licens, kan företag äntligen finjustera en kraftfull LLM utan att riskera att affärshemligheter och känslig data avslöjas och används emot dem.
AI-agenter och startups med flera agenter
Bildkälla: Annie Spratt/Unsplash
Ett flertal experimentella projekt pågår för närvarande med fokus på att utveckla AI-agenter som kräver få eller inga instruktioner för att uppnå ett specifikt mål. Du kanske minns konceptet med AI-agenter från Auto-GPT, AI-verktyget som automatiserar sina handlingar.
Tanken är att agenten ska uppnå full autonomi genom kontinuerlig självutvärdering och självkorrigering. Arbetsprincipen för att uppnå självreflektion och korrigering är att agenten ständigt utmanar sig själv under varje steg och frågar vilka åtgärder som behöver göras, steg för hur man gör det, vilka fel som gjorts och vad som kan förbättras.
Problemet är att de nuvarande modellerna som används i AI-agenter har begränsad semantisk förståelse. Detta leder till att agenterna hallucinerar och genererar falsk information, vilket resulterar i att de fastnar i en oändlig slinga av självutvärdering och korrigering.
Projekt som MetaGPT Multi-agent Framework syftar till att lösa problemet genom att samtidigt använda flera AI-agenter för att minska dessa hallucinationer. Ramverk med flera agenter är utformade för att efterlikna ett startups verksamhet. Varje agent inom denna start tilldelas positioner såsom projektledare, projektkonstruktör, programmerare och testare. Genom att dela upp komplexa mål i mindre uppgifter och delegera dem till olika AI-agenter är sannolikheten större att dessa agenter uppnår de givna målen.
Dessa ramverk befinner sig naturligtvis fortfarande i ett mycket tidigt utvecklingsstadium, och flera frågor behöver fortfarande lösas. Med kraftfullare modeller, bättre AI-infrastruktur och fortsatt forskning och utveckling är det dock bara en tidsfråga innan effektiva AI-agenter och AI-företag med flera agenter blir en realitet.
Forma vår framtid med AI
Stora företag och startups satsar stort på forskning och utveckling av AI och dess infrastrukturer. Därför kan vi anta att framtiden för generativ AI kommer att leda till förbättrad tillgång till användbar information genom semantisk sökning, fullständigt autonoma AI-agenter och AI-företag samt fritt tillgängliga, högpresterande modeller för företag och privatpersoner att använda och finjustera.
Samtidigt som detta är spännande, är det också viktigt att vi tar oss tid att tänka på AI-etik, användarnas integritet och en ansvarsfull utveckling av AI-system och infrastrukturer. Låt oss komma ihåg att utvecklingen av generativ AI inte bara handlar om att bygga smartare system, utan också om att omforma våra tankeprocesser och ta ansvar för hur vi använder tekniken.