Hur ser framtiden ut för generativ AI och chatbots?

Viktiga takeaways

  • ChatGPT:s framgång har utlöst omfattande investeringar i AI-forskning och integration, vilket har lett till oöverträffade möjligheter och framsteg inom området.
  • Semantisk sökning med vektordatabaser revolutionerar sökalgoritmer genom att använda ordinbäddningar och semantik för att ge mer kontextuellt korrekta resultat.
  • Utvecklingen av AI-agenter och multi-agent startups syftar till att uppnå full autonomi och lösa nuvarande begränsningar genom självbedömning, korrigering och samarbete mellan flera agenter.

ChatGPT:s fenomenala framgång har tvingat alla teknikföretag att börja investera i AI-forskning och ta reda på hur man kan integrera artificiell intelligens i sina produkter. Det är en situation som inte liknar något vi någonsin sett, men artificiell intelligens har bara börjat.

Men det handlar inte bara om snygga AI-chatbotar och text-till-bild-generatorer. Det finns några mycket spekulationer men otroligt imponerande AI-verktyg vid horisonten.

Semantisk sökning med vektordatabaser

Bildkredit: Firmbee.com/Unsplash

Semantiska sökfrågor testas för att ge bättre sökresultat för människor. Sökmotorer använder för närvarande nyckelordscentrerade algoritmer för att ge relevant information till användarna. Ett överdrivet beroende av sökord utgör dock flera problem, som begränsad förståelse av sammanhanget, marknadsförare som utnyttjar SEO och sökresultat av låg kvalitet på grund av svårigheter att uttrycka komplexa frågor.

Till skillnad från traditionella sökalgoritmer använder semantisk sökning ordinbäddningar och semantisk mappning för att förstå sammanhanget för en fråga innan sökresultat visas. Så istället för att förlita sig på en massa nyckelord, ger semantisk sökning resultat baserade på semantik eller betydelsen av en given fråga.

Begreppet semantiskt sökning har funnits ganska länge. Företag har dock svårt att implementera sådan funktionalitet på grund av hur långsam och resurskrävande semantisk sökning kan vara.

Lösningen är att kartlägga vektorinbäddningar och lagra dem i en stor vektordatabas. Om du gör det sänks kraven på datorkraft avsevärt och sökresultaten snabbas upp genom att resultaten begränsas till endast den mest relevanta informationen.

Stora teknikföretag och startups som Pinecone, Redis och Milvus investerar för närvarande i vektordatabaser för att tillhandahålla semantiska sökmöjligheter på rekommendationssystem, sökmotorer, innehållshanteringssystem och chatbots.

Demokratisering av AI

Även om det inte nödvändigtvis är ett tekniskt framsteg, är flera stora teknikföretag intresserade av att demokratisera AI. På gott och ont tränas nu AI-modeller med öppen källkod och ges mer tillåtande licenser för organisationer att använda och finjustera.

Det rapporterar Wall Street Journal att Meta köper Nvidia H100 AI-acceleratorer och har som mål att utveckla en AI som konkurrerar med OpenAIs senaste GPT-4-modell.

Det finns för närvarande ingen allmänt tillgänglig LLM som kan matcha den råa prestandan för GPT-4. Men i och med att Meta lovar en konkurrenskraftig produkt med en mer tillåtande licens kan företag äntligen finjustera en kraftfull LLM utan risk för att affärshemligheter och känslig data avslöjas och används mot dem.

AI Agents och Multi-Agent Startups

Bildkredit: Annie Spratt/Unsplash

Flera experimentella projekt pågår för närvarande för att utveckla AI-agenter som kräver få eller inga instruktioner för att uppnå ett visst mål. Du kanske kommer ihåg begreppen för AI-agenter från Auto-GPT, AI-verktyget som automatiserar sina handlingar.

Tanken är att agenten ska uppnå full autonomi genom ständig självbedömning och självkorrigering. Arbetskonceptet för att uppnå självreflektion och korrigering är att agenten ständigt uppmanar sig själv varje steg på vägen om vilka åtgärder som behöver göras, steg för hur man gör det, vilka misstag den gjorde och vad den kan göra för att förbättra .

Problemet är att de nuvarande modellerna som används i AI-agenter har liten semantisk förståelse. Det får agenterna att hallucinera och uppmana falsk information, vilket får dem att fastna i en oändlig slinga av självbedömning och korrigering.

Projekt som MetaGPT Multi-agent Framework syftar till att lösa problemet genom att samtidigt använda flera AI-agenter för att minska sådana hallucinationer. Ramverk för flera agenter är inställda för att efterlikna hur ett startup-företag skulle fungera. Varje agent i denna start kommer att tilldelas positioner som projektledare, projektdesigner, programmerare och testare. Genom att dela upp komplexa mål i mindre uppgifter och delegera dem till olika AI-agenter är det mer sannolikt att dessa agenter uppnår sina givna mål.

Naturligtvis är dessa ramverk fortfarande mycket tidiga i utvecklingen, och många frågor måste fortfarande lösas. Men med kraftfullare modeller, bättre AI-infrastruktur och kontinuerlig forskning och utveckling är det bara en tidsfråga innan effektiva AI-agenter och multiagent AI-företag blir en grej.

Forma vår framtid med AI

Stora företag och startups satsar hårt på forskning och utveckling av AI och dess infrastrukturer. Så vi kan förvänta oss att framtiden för generativ AI kommer att ge bättre tillgång till användbar information genom semantisk sökning, helt autonoma AI-agenter och AI-företag och fritt tillgängliga högpresterande modeller för företag och individer att använda och finjustera.

Även om det är spännande är det också viktigt att vi tar oss tid att överväga AI-etik, användarintegritet och ansvarsfull utveckling av AI-system och infrastrukturer. Låt oss komma ihåg att utvecklingen av generativ AI inte bara handlar om att bygga smartare system; det handlar också om att omforma våra tankar och att ta ansvar för hur vi använder tekniken.