Tagapamahala ng Google DeepMind: Ang AI na trilyong capital expenditure ay pinakamalaking taya sa agham sa kasaysayan ng sangkatauhan, na ang pangunahing pusta ay "recursive self-improvement"

May-akda | Bao Yilong

      Editor | Matigas AI

Habang ang mga tech giant ay gumagastos ng napakalaki sa pagtatayo ng AI infrastructure, ang batayang lohika ng mapangahas na pustahan na ito ay nagiging malinaw—pagtaya sa AI upang makamit ang "Recursive Self-Improvement."

Noong Agosto 3, hayagang sinabi ni Jasjeet Sekhon, Chief Strategy Officer ng Google DeepMind, sa Agentic AI Summit na ginanap sa University of California, Berkeley,Ang Recursive Self-Improvement (RSI) ang "core investment logic" sa likod ng capital expenditure ng buong industriya.

Ang Recursive Self-Improvement ay nangangahulugan na ang AI ay kayang likhain ang mas mahusay nitong mga bersyon nang mag-isa, itinuturing ng industriya bilang mahalagang milestone kasunod ng General Artificial Intelligence (AGI).

Inamin din ni Sekhon,na ang kita mula sa AI ay "hindi sapat" upang suportahan ang kasalukuyang laki ng capital expenditure, kaya nahaharap ang industriya sa panganib ng pagpasok sa market vacuum.

Ang gastos ng Google ngayong taon para sa AI data centers at kaugnay na kagamitan ay humigit-kumulang $200 bilyon, at nagbabalak pang dagdagan ito sa susunod na taon.

Samantala, sina DeepMind researcher Oriol Vinyals at OpenAI co-founder Wojiech Zaremba ay nagsabi ringmaaaring makamit ang Recursive Self-Improvement sa pagitan ng 2027 at 2028.

Lohika ng napakalaking pagtaya: Recursive Self-Improvement bilang kapalit ng AGI

Sa AI narrative system, mabilis na pinapalitan ng Recursive Self-Improvement ang AGI bilang pinakainit na konsepto.

Ang AGI ay pinaikling Artificial General Intelligence, na kilala rin bilang “Generic Artificial Intelligence.” Isa ito sa mga pinakahuling layunin ng AI—isang sistema ng AI na kayang makipagsabayan o higitan ang tao sa halos lahat ng mahahalagang gawaing may halaga sa ekonomiya.

Inilarawan ni Sekhon na ang kasalukuyang capital expenditure ng AI industry ay "ang pinakamalaking scientific na pustahan sa kasaysayan ng sangkatauhan," na mas malaki kaysa sa Apollo landing project, Manhattan Project, at kasaysayan ng internet development ng gobyerno ng Estados Unidos.

Ang tunay na Recursive Self-Improvement ay nangangahulugan na ang AI model ay kayang magdisenyo ulit ng sarili nitong kabuuang arkitektura at lumikha ng bagong modelo, na magreresulta sa tuloy-tuloy na cycle ng self-improvement.

Inamin ni Sekhon na ang kasalukuyang teknolohiya ay "malayo pa" sa layuning ito, ngunit binigyang-diin niya naang mga AI company ngayon ay kaya nang gamitin ang mga modelo upang tumulong sa pagdisenyo ng ilang bahagi ng ibang modelo, na maituturing na "paunang palatandaan" ng Recursive Self-Improvement.Inihalintulad niya ito sa paggamit ng steam engine upang gawin ang susunod na henerasyon ng steam engine.

Gayunpaman, sinabi ni Sekhon:

Mukhang hindi matalino ang pagtaya na hindi mangyayari ang Recursive Self-Improvement.

Gayunpaman, inaasahan ni Sekhon na "malaking posibilidad" na lumitaw ang Recursive Self-Improvement sa susunod na mga taon.

Sa parehong summit, mas detalyadong tinukoy nina DeepMind's Oriol Vinyals at OpenAI co-founder na si Wojiech Zaremba ang oras: 2027 o 2028.

Reyalidad ng kita: Pangalawang alalahanin ng mga shareholder ng Google

Bagama’t malawak ang strategic narrative, naging tuwiran ang paglalarawan ni Sekhon sa kasalukuyang pinansyal na sitwasyon.

Malinaw niyang sinabi na ang kita mula sa AI ay "hindi pa sapat upang suportahan ang aming capital expenditure," ibig sabihinmay panganib na pumasok ang industriya sa 'AI air pocket'—na malaki ang capital expenditure pero mabagal ang pagdating ng kita.

Ang posisyong ito ay tumutugma sa kasalukuyang alalahanin ng mga shareholder ng Google. Bagama’t ang mga pangunahing AI players tulad ng Google ay mabilis na nagpapalago ng software o cloud service sales, handa na silang makita ang labis-labis na paggasta sa cash ng kumpanya.

Bilang paghahambing, nakapagtala ang Amazon AWS ng 37% na paglago ng kita ngayong quarter, umabot sa $42.2 bilyon ang kita, at tumaas ang operating profit margin mula 37% nitong nakaraang quarter hanggang 39%, na nagpapakita ng bilis ng pag-convert ng demand sa AI cloud services sa totoong kita.

Habang nagbibigay ito ng suporta sa business logic ng malakihang investment ng industriya, mas lalo rin nitong inilalantad ang structural gap sa pagitan ng kinikilala ng Google na kita at gastos.

Mapa ng peligro: Mula cyber attack hanggang banta ng biolohiya

Sa summit, ginugol nina Sekhon at Dawn Song, Computer Science professor ng University of California, Berkeley at bagong miyembro ng Meta "Superintelligence" division, ang karamihan ng oras sa pagtatalakay ng seguridad na dulot ng AI—lalo ang potensyal nito bilang tool para sa cyber at bio-attacks.

Sinabi ni Song na sa kasalukuyan, "mas makikinabang ang mga attacker mula sa AI," dahil sa likas na asymmetry sa pagitan ng pag-atake at depensa:

Kailangan lang ng attacker ang isang matagumpay na exploit, habang dapat mabantayan ng defender ang lahat ng pagsubok sa pag-atake.

Sang-ayon dito si Sekhon at nagbabala na habang pinapababa ng attacker ang kalidad ng open source code repository gamit ang mababang kalidad na human-written code, "ang darating na panahon ay magiging mahirap," lalo na sa mga mahihinang sistema gaya ng US grid at mga ospital.

Gayunpaman,itinuturo ni Sekhon ang mas malubhang banta sa larangan ng biosafety. Ayon sa kanya:

Malapit na tayong mapunta sa mundo kung saan isang user ay maaaring magdisenyo ng virus o protina gamit lang ang likas na wika sa pakikipag-usap sa modelo. Lubhang mapanganib ito para sa pangmatagalang balanse dahil mas pinapaboran nito ang attacker.

Ayon sa kanya, ang pagtugon sa banta ng biosafety ay nangangailangan ng mas mahigpit na lisensya, monitoring, at tracing mechanism sa lahat ng mga “bio-related materials.” Ibinulgar din niya na ini-extend ng Google ang SynthID (AI-generated content watermark technology) sa larangan ng biology upang tulungan ang DNA synthesis companies na salain ang AI-generated na bio-sequence na posibleng may panganib.