In una recente intervista con CGTN, Xie Dong, Chief Technology Officer (CTO) presso IBM Greater China Group, ha condiviso le sue intuizioni sulla sostenibilità finanziaria dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) simili a ChatGPT. Xie ha sottolineato che, sebbene questi modelli abbiano suscitato interesse ed entusiasmo nella comunità dell’intelligenza artificiale, la loro implementazione ha un costo straordinario che potrebbe essere fuori dalla portata di molte imprese.
L’enigma dei costi e il suo ostacolo all’implementazione
Xie ha sottolineato che l’implementazione di ChatGPT e di modelli linguistici simili potrebbe comportare spese esorbitanti per le aziende. Ha attirato l'attenzione su un rapporto di Analytics India Magazine, che indicava che OpenAI, lo sviluppatore dietro ChatGPT, potrebbe affrontare sfide finanziarie e persino il fallimento a causa degli sconcertanti costi operativi di circa 700.000 dollari al giorno per mantenere il modello. Questa rivelazione sottolinea il notevole onere finanziario associato al funzionamento di sistemi di intelligenza artificiale così avanzati.
La forza trainante dietro questi costi elevati è la natura ad alta intensità di risorse dell’addestramento di modelli linguistici di grandi dimensioni, che richiede un numero significativo di unità di elaborazione grafica (GPU). Xie ha spiegato che anche dopo che le GPU sono state messe in funzione, ingenti risorse finanziarie vengono continuamente “bruciate”, indipendentemente dal coinvolgimento degli utenti. Questo costo aumenta in modo significativo se misurato in base al numero di token elaborati, facendo sì che la spesa per ciascun utilizzo superi anche le stime più fantasiose.
Potenziale rivoluzionario tra ostacoli finanziari
Nonostante le sfide finanziarie, Xie ha riconosciuto l’impatto rivoluzionario di ChatGPT e tecnologie simili. Ha posizionato questi modelli come un punto di svolta nel regno dell’intelligenza artificiale, segnalando l’avvento dell’intelligenza artificiale generativa. Tuttavia, ha anche avvertito che questo potrebbe essere solo l’inizio, con l’intelligenza artificiale generativa pronta per un’ulteriore crescita e innovazione.
La direzione strategica di IBM nell'intelligenza artificiale
Le intuizioni di Xie fanno luce sull'approccio strategico di IBM all'intelligenza artificiale. Sebbene IBM abbia una storia di traguardi legati all'intelligenza artificiale, come la vittoria di Deep Blue su Garry Kasparov e il trionfo di Watson su Jeopardy, l'azienda ha esplorato diverse strade per lo sviluppo dell'intelligenza artificiale. Xie ha sottolineato che, invece di concentrarsi esclusivamente sulla creazione di modelli simili a ChatGPT, i ricercatori di IBM hanno approfondito i modelli di base. Questi modelli vengono addestrati su vasti set di dati senza etichetta, consentendo loro di soddisfare vari compiti e domini.
Basandosi su modelli di base, IBM mira a creare modelli specializzati e sofisticati su misura per specifici casi d'uso aziendali. Xie ha sottolineato che questo approccio consente a IBM di fornire più valore ai propri clienti, consentendo loro di affrontare in modo efficace le sfide specifiche del settore.
Il futuro promettente e il panorama normativo dell’intelligenza artificiale generativa
La nuova piattaforma IBM, basata su modelli di base, introduce anche funzionalità di intelligenza artificiale generativa. L’azienda prevede che il mercato dell’intelligenza artificiale generativa crescerà, prevedendo un valore di 8 miliardi di dollari entro il 2030. Xie ha citato una cifra impressionante di oltre 85 milioni di posti di lavoro vacanti in questo settore in espansione.
Tuttavia, le preoccupazioni sulla regolamentazione dell’IA sono emerse a livello globale. Per rispondere a queste preoccupazioni, Xie ha sottolineato l’importanza del rispetto delle norme sulla protezione dei dati e della salvaguardia della privacy. Ha sottolineato l’importanza dell’affidabilità sia dei dati utilizzati per addestrare i modelli di intelligenza artificiale che dei modelli stessi. Il punto di vista di Xie è in linea con il sentimento più ampio secondo cui le considerazioni etiche e normative sono fondamentali per lo sviluppo responsabile dell’IA.
Le prospettive di Xie Dong offrono una panoramica completa delle sfide poste dalle richieste finanziarie dei grandi modelli linguistici simili a ChatGPT. Nonostante queste sfide, Xie rimane ottimista riguardo al potenziale di trasformazione dell’intelligenza artificiale generativa e all’attenzione strategica di IBM sulla creazione di modelli specializzati che soddisfino le diverse esigenze aziendali, dando priorità alla conformità normativa e alla protezione della privacy.