De sceptici die geloven dat AI een bubbel is

Zelfs volgens de normen van de technologische industriehype, markeert de opwinding rond kunstmatige intelligentie (AI) een nieuwe gouden standaard voor overdrijving.

Door AI de hoogst mogelijke onderscheiding te geven, heeft Google’s CEO Sundar Pichai verklaard dat AI-technologie ‘diepgaander‘ is dan de uitvinding van elektriciteit of de ontdekking van vuur.

Ondertussen schat onderzoeksgigant McKinsey Global Institute dat kunstmatige intelligentie de bedrijfswinsten wereldwijd met maximaal $ 4 biljoen per jaar kan verhogen in de komende jaren, en organisaties zoals Microsoft en Google zijn in een race om generatieve AI te integreren in de apps en besturingssystemen die we elke dag gebruiken.

Maar wat als AI niet de wereldveranderende, winstgevende kracht is die iedereen gelooft?

Verschillende vooraanstaande sceptici suggereren dat AI mogelijk niet de snelle opbrengsten oplevert die velen verwachten – en dat de huidige AI-manie een zeepbel zou kunnen zijn.

Zouden ze gelijk kunnen hebben?

Zou AI een bubbel kunnen zijn?

Michael Hartnett, beleggingsstrateeg bij Bank of America, suggereerde eerder dit jaar dat de huidige opwinding rond AI een ‘babybubbel’ was.

De Nasdaq 100 is dit jaar omhooggeschoten, gedreven door rally’s in AI-gerelateerde aandelen zoals Nvidia, wiens chips AI-toepassingen aandrijven: de winst van Nvidia is gestegen tot $ 13,51 miljard, een stijging van 101% ten opzichte van vorig jaar.

Hartnett heeft de opwinding rond AI-gerelateerde aandelen vergeleken met de dotcom crash in 2000, waarbij investeringen in de Nasdaq Composite met 800% stegen voordat ze in 2002 met 740% daalden.

Ervaren econoom David Rosenberg is het daarmee eens en beschrijft de huidige interesse in AI als een ‘soort manie’. In een column schrijft hij:

“Dit soort bedrijfsgedrag verschilt niet zo veel van wat er gebeurde in de dotcombubbel, waarbij bedrijf na bedrijf de honger van investeerders naar nieuws over hoe het van plan is om internet in zijn bedrijf te integreren, bevredigde — of aandelen deed stijgen alleen omdat ze ‘.com’ aan de naam toevoegden.”

Rosenberg nuanceerde dit echter door te zeggen dat hij geloofde in de voordelen van AI op de langere termijn.

Het probleem van AI-hallucinaties – waarom zijn ze belangrijk?

Andere sceptici zijn kritisch over de technologie zelf, met AI-analist Gary Marcus die zegt dat hallucinaties (waarbij AI-systemen zoals ChatGPT feiten verzinnen of verdraaien) geen eenvoudig probleem zijn om vanaf te komen.

Marcus gelooft dat dit hardnekkige probleem AI ervan kan weerhouden de financi?le opbrengsten te leveren die zijn voorstanders verwachten.

Marcus vertelde de Financial Times: ‘Er is een fantasie dat als je meer data toevoegt, het zal werken. Maar je kunt het probleem niet oplossen met data.’

Marcus wees op eerder zeer gehypte AI-technologie?n, zoals Facebook’s AI-assistent M of IBM’s Watson, die wereldveranderende resultaten beloofden maar ondermaats leverden.

Marcus schreef op zijn Substack: ‘Hallucinaties zitten in hun silicium bloed, een bijproduct van de manier waarop ze hun input comprimeren, waarbij ze de feitelijke relaties uit het oog verliezen. Ik heb dit risico voor het eerst in 2001 aangegeven, in het vijfde hoofdstuk van mijn boek The Algebraic Mind, en het probleem is sindsdien blijven bestaan. Als je er zomaar vanuit gaat dat het probleem snel zal verdwijnen, negeer je 20 jaar geschiedenis.”

Marcus zegt dat hij gelooft dat het probleem van AI-hallucinaties uiteindelijk zal worden opgelost, maar niemand weet of de technologische doorbraken om het probleem op te lossen binnen maanden, jaren of decennia zullen komen.

Zal AI de productiviteit verhogen?

Beweringen dat AI de productiviteit van werknemers zal verhogen, stonden centraal in de AI-goudkoorts van dit jaar – maar is het zeker dat technologie?n zoals grote taalmodellen (LLM’s) de productiviteit zullen verhogen?

McKinsey heeft voorspeld dat tot 50% van de taken al in 2030 geautomatiseerd zou kunnen worden. Toch zeggen sceptici zoals technologie consultant Jeffrey Funk dat deze winst waarschijnlijk langzamer zal komen dan mensen denken.

Funk schrijft op Linkedin: ‘Hoe helpt AI bedrijven de productiviteit en kwaliteit van productiefabrieken, bouwplaatsen, boerderijen, mijnen, software ontwikkelingsprojecten of artsen die ziekenhuispati?nten behandelen te verbeteren?

Op dit moment richt AI zich meer op taken, gelooft Funk, dan op ‘systeemdenken’.

De vloek van recursie

Het internet staat al vol met door AI gegenereerde content – ??en sommigen hebben gewaarschuwd dat dit het in de toekomst moeilijker zal maken om AI-systemen te trainen.

Een paper die deze zomer werd gepubliceerd, ‘The Curse of Recursion: Training on Generated Data Makes Models Forget‘, toonde aan dat grote taalmodellen die zijn getraind op door AI gecre?erde data degenereren – en dat het trainen van AI-modellen op het hele internet steeds minder lonend zal zijn.

Ross Anderson, hoogleraar beveiligingstechniek aan de Universiteit van Cambridge en de Universiteit van Edinburgh, schreef: ‘Net zoals we de oceanen hebben bezaaid met plastic afval en de atmosfeer hebben gevuld met koolstofdioxide, zo staan ??we op het punt om het internet te vullen met onzin. Dit zal het moeilijker maken om nieuwere modellen te trainen door het web te scrapen.’