Ilya Sutskever, co-fondatore e Chief Scientist di OpenAI, parla all'Università di Tel Aviv a Tel Aviv il 5 giugno 2023. | Crediti immagine:JACK GUEZ/AFP / Getty Images Siamo in un momento unico per le aziende di intelligenza artificiale che stanno costruendo il proprio foundation model.
Innanzitutto, esiste un'intera generazione di veterani del settore che si sono fatti un nome in grandi aziende tecnologiche e ora stanno intraprendendo un percorso indipendente. Ci sono anche ricercatori leggendari con un'enorme esperienza ma aspirazioni commerciali ambigue. È evidente che almeno alcuni di questi nuovi laboratori diventeranno dei colossi alla OpenAI, ma c'è anche spazio per chi preferisce dedicarsi a ricerche interessanti senza preoccuparsi troppo della commercializzazione.
Il risultato finale? Sta diventando difficile capire chi stia effettivamente cercando di guadagnare.
Per semplificare le cose, propongo una sorta di scala mobile per qualsiasi azienda che realizzi un foundation model. È una scala a cinque livelli in cui non importa se stai effettivamente guadagnando — conta solo se ci stai provando. L'idea è misurare l'ambizione, non il successo.
Pensala in questi termini:
I grandi nomi sono tutti al Livello 5: OpenAI, Anthropic, Gemini e così via. La scala diventa più interessante con la nuova generazione di laboratori che stanno nascendo ora, con grandi sogni ma ambizioni meno leggibili.
Fondamentalmente, le persone coinvolte in questi laboratori possono generalmente scegliere il livello che preferiscono. In questo momento c'è così tanto denaro nell'AI che nessuno interrogherà i fondatori sul business plan. Anche se il laboratorio è solo un progetto di ricerca, gli investitori saranno felici di partecipare. Se non sei particolarmente motivato a diventare miliardario, potresti vivere una vita più felice al Livello 2 piuttosto che al Livello 5.
I problemi sorgono perché non è sempre chiaro a che livello si trovi un laboratorio di AI — e gran parte del dramma attuale dell'industria AI deriva da questa confusione. Gran parte dell'ansia per la conversione di OpenAI da organizzazione no-profit è nata proprio perché il laboratorio è rimasto per anni al Livello 1, poi è passato quasi da un giorno all'altro al Livello 5. D'altra parte, si potrebbe sostenere che la ricerca AI iniziale di Meta fosse fermamente al Livello 2, mentre l'azienda in realtà voleva raggiungere il Livello 4.
Tenendo questo a mente, ecco una rapida panoramica di quattro dei più grandi laboratori AI contemporanei e come si posizionano nella scala.
Humans& è stata la grande notizia AI della settimana e parte dell'ispirazione per ideare questa scala. I fondatori presentano una proposta interessante per la prossima generazione di modelli AI, in cui le leggi di scaling lasciano spazio a un'enfasi sugli strumenti di comunicazione e coordinamento.
Ma nonostante la copertura entusiastica, Humans& è stata vaga su come tutto ciò si tradurrà in prodotti effettivamente monetizzabili. Sembra che voglia costruire prodotti; il team semplicemente non si impegna su nulla di specifico. La dichiarazione più concreta finora è che svilupperanno una sorta di strumento AI per il lavoro, sostituendo prodotti come Slack, Jira e Google Docs ma anche ridefinendo a livello fondamentale il modo in cui questi altri strumenti operano. Software lavorativo per un luogo di lavoro post-software!
Il mio lavoro è capire cosa significhi tutto ciò, e sono ancora piuttosto confuso su quest'ultima parte. Ma è abbastanza specifico da poterli posizionare al Livello 3.
Questo è davvero difficile da valutare! Generalmente, se hai un ex CTO e project lead di ChatGPT che raccoglie un round seed da 2 miliardi di dollari, bisogna presumere che ci sia una roadmap piuttosto specifica. Mira Murati non mi sembra una persona che si butta senza un piano, quindi entrando nel 2026 mi sentivo sicuro a posizionare TML al Livello 4.
Ma poi sono arrivate le ultime due settimane. L'addio del CTO e co-fondatore Barret Zoph ha attirato la maggior parte dei titoli, anche per le circostanze particolari coinvolte. Ma almeno altri cinque dipendenti hanno lasciato con Zoph, molti citando preoccupazioni sulla direzione dell'azienda. Dopo solo un anno, quasi la metà dei dirigenti del team fondatore di TML non lavora più lì. Un modo per interpretare questi eventi è che pensavano di avere un piano solido per diventare un laboratorio AI di livello mondiale, solo per scoprire che il piano non era così solido come pensavano. O, in termini di scala, volevano un laboratorio di Livello 4 ma si sono resi conto di essere al Livello 2 o 3.
Non ci sono ancora abbastanza prove per giustificare un declassamento, ma ci siamo vicini.
Fei-Fei Li è uno dei nomi più rispettati nella ricerca AI, nota soprattutto per aver istituito la sfida ImageNet che ha dato il via alle tecniche di deep learning contemporanee. Attualmente detiene una cattedra finanziata da Sequoia a Stanford, dove co-dirige due diversi laboratori AI. Non ti annoierò elencando tutti i vari riconoscimenti e incarichi accademici, ma basta dire che, se volesse, potrebbe passare il resto della sua vita a ricevere premi e complimenti. Anche il suo libro è davvero valido!
Quindi, nel 2024, quando Li ha annunciato di aver raccolto 230 milioni di dollari per una società di spatial AI chiamata World Labs, si sarebbe potuto pensare che operasse al Livello 2 o inferiore.
Ma era più di un anno fa, che nel mondo AI è un tempo lunghissimo. Da allora, World Labs ha lanciato sia un modello completo di generazione di mondi sia un prodotto commercializzato costruito sopra di esso. Nello stesso periodo, abbiamo visto segnali reali di domanda per il world-modeling sia dall'industria dei videogiochi che da quella degli effetti speciali — e nessuno dei principali laboratori ha creato nulla di paragonabile. Il risultato assomiglia molto a una società di Livello 4, forse prossima a passare al Livello 5.
Fondata dall'ex chief scientist di OpenAI Ilya Sutskever, Safe Superintelligence (o SSI) sembra un classico esempio di startup di Livello 1. Sutskever ha fatto di tutto per tenere SSI al riparo dalle pressioni commerciali, arrivando persino a rifiutare un tentativo di acquisizione da parte di Meta. Non ci sono cicli di prodotto e, a parte il foundation model superintelligente in fase di sviluppo, non sembra esserci alcun prodotto. Con questa proposta, ha raccolto 3 miliardi di dollari! Sutskever è sempre stato più interessato alla scienza dell'AI che al business, e tutto fa pensare che questo sia davvero un progetto genuinamente scientifico.
Detto ciò, il mondo dell'AI si muove in fretta — e sarebbe sciocco escludere completamente SSI dal mercato commerciale. Durante una recente apparizione su Dwarkesh, Sutskever ha fornito due motivi per cui SSI potrebbe cambiare direzione, o “se le tempistiche si rivelassero lunghe, come potrebbero essere”, oppure perché “c'è molto valore nel fatto che la migliore e più potente AI abbia un impatto sul mondo”. In altre parole, se la ricerca dovesse andare molto bene o molto male, potremmo vedere SSI salire rapidamente di livello.
