Susidūrę su priešpriešiniu ekonomikos vėju, technologijų milžinai, tokie kaip „Amazon", „Meta" ir „Twitter", panaikino tūkstančius darbo vietų. Ką tai reiškia DI ateičiai?

Dar visai neseniai įmonės kovojo siekdamos pritraukti ir išlaikyti kokybiškus duomenų mokslo darbuotojus. Internetinis verslas klestėjo COVID-19 laikais, pasauliui staiga pasikliaujant siuntų pristatymu, debesijos aplinka, internetinėmis susitikimų erdvėmis ir virtualiomis pramogomis. Technologijų milžinai pranešė apie rekordinį pelną, savo perteklinius pinigus nukreipdami į ambicingus dirbtinio intelekto (DI) projektus ir naujoves.

Kiekvienas kvalifikuotas duomenų mokslininkas buvo didelės vertės prekė, o įmonės laviravo, kad neleistų darbuotojams prisijungti prie „Didžiojo atsistatydinimo” judėjimo. Technologijų sektoriaus riba atrodė tik dangus.

Ir tada beveik per naktį „LinkedIn" netikėtai užplūdo patyrę duomenų mokslininkai, ieškantys kito darbo. Per kelias dienas „Twitter" atleido pusę savo darbuotojų, „Amazon" ir „Meta" sumažino daugiau nei 10 000 darbo vietų masinio atleidimo metu, o dar daugiau įmonių įšaldė specialistų įdarbinimą arba iš esmės sumažino savo darbo jėgą. Apskaičiuota, kad visame pasaulyje apie 200 000 technologijų darbuotojų jau neteko darbo, o artimiausiais mėnesiais šis skaičius greičiausiai didės.

Staiga pasirodė, kad iš duomenų mokslo bendruomenės „iškrito dugnas”. Ar einame į kitą DI žiemą?

Kelias, vedantis į tokią žiemą, nubrėžtas taip: „tai grandininė reakcija, kuri prasideda nuo pesimizmo dirbtinio intelekto bendruomenėje, po kurio seka pesimizmas spaudoje, o po to smarkiai sumažinamas finansavimas, o vėliau baigiasi rimti moksliniai tyrimai.

Kalbant plačiau, žiema gali būti klasifikuojama kaip „Gartner" ažiotažo ciklo dugnas, kai susidomėjimas technologija smarkiai sumažėja, nes paaiškėja, kad nepavyks patenkinti išpūstų lūkesčių.

Pranešama, kad pagrindinės DI žiemos įvyko 1974–1980 ir 1987–1993 m., ir prognozuojama, kad anksčiau ar vėliau įvyks kitas užšalimas.

Apibendrinus, norint, kad dirbtinio intelekto žiema įsitvirtintų, ilgą laiką turi būti įvykdytos šios dvi sąlygos: sumažintas finansavimas ir sumažėję lūkesčiai.

Kodėl duomenų mokslininkai atleidžiami?

Pradėkime nuo sumažinto finansavimo. Rekordiniai žmonių atleidimai technologijų įmonėse natūraliai mažina gebėjimą toliau plėtoti DI.

Akivaizdu, kad ne visi atleisti žmonės yra duomenų mokslininkai, ir ne visi duomenų mokslininkai kuria DI. Nepaisant to, dauguma technologijų operacijas atliekančių žmonių vienaip ar kitaip savo kasdieniame darbe naudoja dirbtinį intelektą.

Kurį laiką galite nieko nepastebėti. Tačiau ilgainiui pamatysite, kas atsitiks be išradimų, skirtų efektyviau padauginti matricas, greitesniam gradientų skaičiavimui, automatizuotam sprendimų priėmimui... Kiek veiksmingi būtumėte naudodami prieš penkerius metus sukurtus darbo įrankių rinkinius?

Kai tokios naujovės sustos, visas sektorius sustings, o duomenų mokslininkai turės mažiau įtakos nei galėtų. Dirbtinis intelektas taip susipynęs su daugybe duomenų mokslo šakų, kad masinio atleidimo iš darbo padariniai pasklis per visas šios srities zonas. Žinoma, labiausiai nukentės nelaimingieji, kurie iš tikrųjų neteko darbo, tačiau mus visus paveiks DI naujovių galios praradimas.

Žvelgiant iš sveiko proto verslo perspektyvos, atleidimo priežastys yra gana aiškios:

1. Didelis išlaidų sumažinimas: duomenų mokslas yra žinomas dėl savo aukštų atlyginimų ir didelių priedų; tai viena iš priežasčių, kodėl tiek daug žmonių bando šioje srityje įsidarbinti. Vadinasi, sumažinimas daro didelę ir tiesioginę įtaką įmonių veiklos išlaidoms;

2. Mokslinių tyrimų ir technologinės plėtros (MTTP) prioritetų atsisakymas. Nors „duomenų mokslo" sąvoka yra gana plati, daugelis šios srities atstovų tam tikru būdu yra susiję su moksliniais tyrimais ir plėtra. Krizės metu MTTP veikla visada nukenčia, daugiausia dėmesio skiriant trumpalaikiam išlikimui, o ne ilgalaikėms vizijoms;

3. Nepakankamas rezultatų ištaisymas: pastaruoju metu technologijų akcijos smarkiai krito. Atrodė, kad karantinas paskatins nuolatinius pokyčius link nuolat besiplečiančios skaitmeninės visatos, o technologijų sektorius atitinkamai padidėjo. Tačiau realus našumas neatitinka rožinių lūkesčių.

Kai kurie konkretūs pavyzdžiai:

• „Metaverse” – vien šiais metais dėl šio projekto prarado beveik 10 milijardų USD – kol kas nematyti lūžio taško;
• E. Musko teigimu, „Twitter" šiuo metu praranda 4 mln. USD per dieną;
• „Amazon" neseniai tapo pirmąja įmone istorijoje, praradusia trilijoną USD (!) rinkos vertės, o „Microsoft" nuo jos nedaug atsilieka;
• „Google" ir toliau stebi mažėjantį pelną, iš dalies dėl perpildytos reklamos rinkos ir iš dalies dėl nesėkmingų naujovių.

Galų gale, sprendimas dėl atleidimo dažnai yra tiesiog paprastas klausimas, kiek komanda kainuoja ir kiek ji uždirba. Yra biuro politika ir verslo vizijos, bet galiausiai tai svarbiausias kalusimas.

DI žiema ar „tiesiog" dar viena krizė?

Neabejotina, kad dirbtinio intelekto finansavimas (laukiamas) sumažintas, tačiau žvelgiant paviršutiniškai yra akivaizdžių makroekonominių atleidimo priežasčių. Pasaulio ekonomika stebėtinai greitai ir gerai atsigavo po koronaviruso krizės – iš dalies dėl beveik neriboto vyriausybinių institucijų finansavimo – tačiau karas Ukrainoje sukėlė dar vieną problemų kaskadą, įskaitant tolesnius tiekimo grandinės sutrikimus ir sparčiai didėjančias energijos kainas. Infliacija pramušė stogą, vartotojai prarado perkamąją galią, žmonės bijojo... Tai viskas, ko reikia krizei.

Ekonominis priešpriešinis vėjas ir atleidimai vyksta kartu, todėl norint sudaryti dirbtinio intelekto žiemą, nepakanka vien sumažinti personalo išlaidas. Tačiau atidžiau pažvelgę ​​į tai, kas buvo atleisti, galime suprasti, jog pastarojo meto įvykiai yra daugiau nei pasiruošimas audrai.

Laikas apsvarstyti keletą pavyzdžių:

• viso „Twitter" DI komandos likvidavimas sulaukė didelio dėmesio, nes buvo manoma, kad komanda pirmauja siekdama skaidraus ir nešališko dirbtinio intelekto kurime. Apkarpymas gali būti interpretuojamas kaip vieno žmogaus veiksmų šou, tačiau panašių tikslinių atleidimų galima pastebėti ir kitose technologijų įmonėse:
• „Meta" tikimybių komanda, dirbanti prie tokių temų kaip tikimybinis ir diferencijuotas programavimas, galintis padėti ML inžinieriams, buvo visiškai panaikinta. Pranešama, jog tai buvo pasaulinio lygio ekspertų komanda, tačiau, atrodo, jai trūko pakankamai akivaizdaus poveikio;
• pranešama, kad „Amazon" atleido didelę dalį savo robotikos ir įrenginių padalinių darbuotojų, o tai reiškė veiklos perorientavimą į paslaugas, kurios, kaip įrodyta, generuoja pinigų srautus.

Šiuose sprendimuose reikėtų atsižvelgti į tai, kad technologijų milžinai – nors akivaizdžiai nėra filantropai – disponuoja kalnais grynųjų pinigų. Todėl DI projektų pašalinimas nėra būtinas trumpalaikiam išlikimui, tai reiškia, kad ilguoju laikotarpiu jie prarado tikėjimą savo pelningumu ar verte.

Nutraukiamų projektų pasitaiko visada, bet šiuo metu jų labai daug. Įvairioms įmonėms tai yra didžiausias darbuotojų skaičiaus sumažinimas per dešimtmečius - sunku vertinti dabartinių įvykių mastą.

Kas toliau?

Kaip susiklostys ateitis, matyt, priklausys nuo daugelio veiksnių: karo, energetikos krizės, antiinfliacinių priemonių sėkmės, vartotojų nuotaikos ir kt. Vis dėlto V formos atsigavimas (staigus kritimas, po kurio vyksta greitas atsinaujinimas), kaip buvo patirta koronaviruso metu, atrodo mažai tikėtinas. Atrodo, kad U formos modelis (laipsniškas nuosmukis, sąstingis, lėtas atsigavimas) yra geriausia, ko galime tikėtis. Atsižvelgiant į didelį technologijų darbuotojų skaičiaus sumažėjimą, prireiks daug laiko, kol grįšime į lygį, nuo kurio pradėjome 2022 m.

Ar visa tai reiškia artėjančią DI žiemą? Atrodo, kad finansavimo ir darbo jėgos mažinimas yra savaime suprantamas dalykas, o daugelio DI padalinių tikslinis panaikinimas ir sumažinimas neabejotinai gali būti interpretuojamas kaip smukęs susidomėjimas DI ar bent jau šios srities šakomis.

DI plėtra tikrai nesustos. Net ankstesnės žiemos niekada visiškai nesustabdė dirbtinio intelekto progreso. Be to, paskutinė žiema įvyko 90-ųjų pradžioje. Šiuolaikinis dirbtinis intelektas yra toks didelis ir taip giliai įsišaknijęs kasdieniame gyvenime, kad sunku įsivaizduoti tikrą DI raidos „lūžį".

Nors masiniai atleidimai iš darbo, daugelio dirbtinio intelekto iniciatyvų nutraukimas ir dabartinis trumpalaikis įmonių dėmesys greičiausiai nepakenks dirbtinio intelekto pažangai, atrodo, kad ekonominis priepriešinis vėjas yra daug stipresnis veiksnys nei apskritai tikėjimo dirbtiniu intelektu praradimas. Dėl šios priežasties sunki DI žiema nėra tikėtina – dirbtinis intelektas vis dar per daug gajus.

Bet, ateinančiais laikais papildoma antklodė gali nepakenkti.

Pasidalinkite su draugais

Šaltiniai:

medium.com

Aut. teisės: MTPC

Autoriai: Vigmantas Balevičius

Komentarai ()