Většina běžných úloh s umělou inteligencí může časem přejít na levnější modely. Firmy si ale budou muset pohlídat, aby spolu s používáním AI nepředávaly poskytovatelům i své cenné know-how. A vyšší schopnosti modelů samy o sobě nezaručí, že se budou chovat bezpečně. To jsou tři hlavní body pohledu, který šéf Microsoftu Satya Nadella představil v rozhovoru s Harrym Stebbingsem v podcastu 20VC. Jde o strategické očekávání, ne o jistý popis budoucího trhu.
1
2
Pro každou úlohu nemusí být potřeba nejdražší model
Nadella předpokládá, že většina využití AI — měřeného mimo jiné v tokenech, tedy jednotkách zpracovaného textu — se stane běžnou, cenově konkurenční službou. Pro stabilní a rutinní úkoly by podle něj mohly stačit levnější uzavřené modely nebo modely s otevřenými vahami. Zároveň očekává, že špičkové modely si udrží své místo při práci na nejpokročilejších schopnostech.
1
2
19
Naznačeným směrem je vybírat model podle konkrétního úkolu, místo aby firma na každou interakci automaticky nasazovala ten nejdražší. Nadella uvedl, že Copilot už využívá řadu levnějších modelů. Neznamená to však, že jeden model bude vhodný pro všechno nebo že špičkové systémy zmizí.
10
19
Microsoft na výsledkovém hovoru uvedl konkrétní příklad úspory: při nasazení MAI-Voice-2-Flash v Dynamics 365 podle firmy klesly náklady na GPU o 89 %. Jde o údaj pro tuto konkrétní implementaci, nikoli o obecnou úsporu u Copilotu nebo všech produktů a úloh AI.
23
Firemní znalosti jsou také konkurenční výhoda
Nadella mluví o takzvaném „obráceném informačním paradoxu“: firmám hrozí, že poskytovatelům modelů předají cenné poznatky nejen prostřednictvím dat, která jim vědomě dodají, ale i skrze interakce a stopy vznikající při každodenní práci. Výzvou je využívat AI, aniž by firma přišla o vlastní, specifické znalosti, díky nimž se odlišuje.
2
3
Jednou z cest je podle Nadelly budovat vlastní způsob měření kvality. Předpověděl, že firemní benchmarky — soubory testů a kritérií, podle nichž firma posuzuje výkon AI na svých úlohách — se během pěti let mohou stát klíčovým obchodním aktivem. Umožnily by porovnávat výsledky různých modelů a poskytovatelů. Zatím jde o předpověď, nikoli o potvrzený vývoj firemní praxe.
7
V souvislosti s automatizací se v pokrytí rozhovoru zmiňuje také Unilever. Podle něj firma u některých úloh, například v procesech od objednávky po úhradu a při vyřizování obchodních nároků, přecházela od špičkového modelu k levnější možnosti. Příklad ukazuje, proč může dávat smysl volit model podle konkrétní pracovní činnosti; dostupné informace ale nepotvrzují všechny technické ani smluvní podrobnosti nasazení.
3
7
Bezpečnost není automatickým důsledkem vyššího výkonu
Nadella také popsal změnu svého názoru na sladění AI s lidskými cíli a hodnotami. Dříve očekával, že se bezpečnější chování dostaví přirozeně s růstem schopností modelů. Nyní ho považuje za samostatný a obtížný problém, který vyžaduje vlastní výzkum i cílené řešení.
2
30
Jeho přístup označuje jako „inženýrskou strategii nulové důvěry“: nepředpokládat, že se výkonný model nebo agent bude vždy chovat podle záměru. Systémy je třeba navrhovat tak, aby bylo možné případně chybujícího agenta omezit a zabránit škodám. Bezpečnost tedy nemá být něco, co se předpokládá díky vyšším schopnostem, ale součást samotného nasazení.
4
15
Co z toho plyne pro firmy
Nadellův pohled neříká, že všechny modely budou zaměnitelné. Spíš předpokládá, že firmy budou častěji oddělovat rutinní a na cenu citlivé úlohy od těch, které skutečně vyžadují špičkové schopnosti. Jejich výhoda pak může spočívat v ochraně vlastního know-how, jasných kritériích úspěchu a bezpečném nasazení — nejen v přístupu k jednomu konkrétnímu modelu.
1
2
7