**AGI-boblen mister damp** *Avkjøling* OpenAIs kommende store språkmodell, med kodenavnet Orion, er angivelig skuffende, da den viser mindre fremgang enn GPT-4 gjorde over sin forgjenger, GPT-3. Bloomberg rapporterer at noen forskere i OpenAI mener det ikke er noen forbedringer, spesielt innen områder som koding. Videre møter Googles nye Gemini-modell ikke interne forventninger, og tidslinjen for Anthropics mye etterlengtede Claude 3. 5 Opus forblir usikker. Disse utfordringene antyder at den nåværende metoden med å forbedre AI-modeller gjennom "skalering" kan nå sine grenser. Å fortsette med disse kostbare utviklingene uten betydelige prestasjonsforbedringer kan varsle om økonomiske vanskeligheter hvis målet er å oppnå kunstig generell intelligens. Ifølge Margaret Mitchell, sjefsetikkforsker ved AI-oppstarten Hugging Face, "Sprakker AGI-boblen litt, " noe som indikerer at nye treningsmetoder kan være nødvendige for å nå menneskelik intelligens og allsidighet. *Grådige teknologi* Vekstrategien for generativ AI har i hovedsak vært skalering: å øke modellenes kraft ved å utvide deres størrelse, som innebærer mer prosessorkraft fra selskap som Nvidia og å bruke store mengder nett-skrapede treningsdata. Men ettersom modellene vokser, gjør også deres energibehov det. Kostnaden er høy—Microsoft vurderer for eksempel å gjenopplive atomkraftverk for å støtte sine AI-datasentre.

Med gratis treningsdata som tørker opp, vender teknologiselskap seg til syntetiske data, men møter fortsatt vanskeligheter med å skaffe unike, høy-kvalitets datasett uten menneskelig deltagelse, som Lila Tretikov, AI-strategihode ved New Enterprise Associates, påpekte. For å illustrere disse utgiftene: Anthropics administrerende direktør Dario Amodei nevnte i en podcast, sitert av Bloomberg, at utviklingen av en avansert AI-modell for tiden koster omtrent 100 millioner dollar, med spådommer om at dette vil stige til over 10 milliarder dollar innen 2027. *Beste dager bak* I år oppdaterte Anthropic sine Claude-modeller, utenom Opus, og alle referanser til en nært forestående utgivelse ble fjernet fra selskapets nettside. Ifølge Bloomberg viste Opus bare små forbedringer i forhold til sin størrelse og kostnad. På lignende måte har Googles Gemini-programvare ikke møtt forventningene, og store fremskritt i dens store språkmodell mangler. Disse hindringene er ikke uoverkommelige, men det virker usannsynlig at AI-industrien vil opprettholde det hurtige fremskrittstempoet som ble sett det siste tiåret. "Vi ble veldig begeistret for en kort periode med veldig rask fremgang, " sa Noah Giansiracusa, en førsteamanuensis i matematikk ved Bentley University, til Bloomberg. "Det var bare ikke bærekraftig. " For mer om AI: En AI-ekspert advarer om et nært forestående krasj ettersom forbedringer i AI møter en vegg.