Nástup GPT (generativních předtrénovaný transformerů – transformer je typ AI programu) přinesl revoluci ve zpracování přirozeného jazyka. Podíváme se na jejich budoucnost pro rok 2024 i dále.

Rozvoj generativní AI by se neobešel bez rozvoje jejich výpočetní kapacity. Nové metody tréninku by mohly umožnit vyšší výkon s menším množstvím dat a nižšími ekologickými dopady. Mezi slibné techniky patří např. few-shot learning, která umožňuje modelům učit se nové úkoly nebo rozpoznávat nová data s minimálním množstvím tréninkových příkladů, často pouze s několika vzory. Nebo je tu tzv. transfer learning, kdy model naučený na jednom úkolu je využíván nebo adaptován na jiný úkol. 

Výkon AI samozřejmě navýší i pokrok v hardwaru. Dvěma nadějnými obory jsou kvantové počítače a modelování počítačů podle struktur lidského mozku. S blížícím se koncem Moorova zákona (tedy předpokladu, že výkon počítačů se zdvojnásobuje při zachování stejné velikosti procesorů) se výzkumníci snaží vyvinout výpočetní techniku, která by zvětšovala výkon jinými způsoby než miniaturizací. Jednou z cest je přes tzv. neuromorfologii, tedy zvyšovat výkon pomocí napodobování mozkových synapsí lidí. Takové počítače sice mají stále klasické tranzistory, ale je snaha je propojit způsobem podobným jako neurony v mozku – dalo by se tedy zjednodušeně říci, že takové procesory jsou jakési hardwarové variace na neurální sítě, na nichž jsou současné AI modely postaveny.  

Druhou možností, jak zvětšit výkon nejen AI, jsou kvantové počítače. O nich se hovoří jako o druhém potenciálním technologickém průniku, vedle generativní umělé inteligence. Zatím však na komerční úspěch čekají, a to zejména kvůli omezenému poli použití. Jak upozorňuje fyzička Sabine Hossenfelderová na svém YouTube kanálu, kvantové počítače sice umí provádět plně reverzibilní výpočty a spočítat určité operace nesmírně rychle, ale hodí se jen do specifických oblastí chemie či kryptografie. Nutnost extrémního chlazení pro přesnost výpočtů praktičnosti také nepřidává. To naznačuje, že tuto technologickou soutěž zatím “vyhrává” generativní umělá inteligence. 

Budoucnost GPT přináší potenciál do mnoha oblastí. Ve zdravotnictví by např. mohlo umožnit personalizovanou péči prostřednictvím analýzy lékařských záznamů. Různé aplikace povedou databázi o pacientech, kteří s nimi budou komunikovat přes chatbota. Aplikace na základě toho objednají potřebné léky. Dystopie či pokrok? Ať tak či onak, jisté je, že např. česká online lékárna, skupina Pilulka, již kráčí tímto směrem. V minulém roce se však skupině propadly tržby o o 13 % na 2,1 miliardy korun, tak uvidíme, jak se to dál vyvine. 

S rozvojem GPT samozřejmě vznikají důležité etické otázky. Jednou z nich je zpracování  předsudků v tréninkových datech, či otázka ochrany soukromí a transparentnosti používání obsahu generovaného umělou inteligencí. Etické spory se mohou zdát jako zanedbatelné, ale opak je však pravdou, jak ostatně ukázal palácový převrat v OpenAI. V něm nešlo v konečném důsledku o nic jiného, než o střetnutí umírněných příznivců s technooptimisty. Etické otázky nutně povedou k těžkým rozhodnutím a dilematům, které však budou muset být udělány, aby se obor a lidstvo mohlo rozvíjet dál. 

Budoucnost GPT má obrovský potenciál a slibuje revoluční změny v oblasti technologií, společnosti a globální ekonomiky. To, jak se k nim však postavíme, je už na nás.