Mult așteptatul GPT-5 este în sfârșit aici. Cu toate acestea, doi noi testeri de modele intervievați de Reuters au spus că, în ciuda capacităților puternice de programare a GPT-5 și a capacității de a rezolva probleme științifice și matematice, ei cred că saltul de la GPT-4 la GPT-5 nu este la fel de mare ca de la GPT-3 la GPT-4. Motivul blocajului nu este greu de înțeles - nu există suficiente date. Există o zicală foarte imprecisă, dar foarte vie, că GPT-4 a preluat practic toate datele care pot fi preluate de pe Internet în timpul antrenamentului, ceea ce are un sentiment similar cu citirea prosperității lumii. Prin urmare, Ilya Sutskever, fost cercetător șef al OpenAI, a declarat anul trecut că, deși puterea de calcul crește, cantitatea de date nu crește simultan. De fapt, sincer vorbind, vârful unei IA generaliste pentru o lungă perioadă de timp este probabil GPT-5, iar următoarele companii AI trebuie să fie experți în IA. De exemplu, în acest interviu, Ram Kumar, expert în inteligență artificială la OpenLedger, a menționat că multe părți (cum ar fi Trust Wallet) doresc să integreze AI în portofelele lor, dar nu pot folosi în mod direct modele de uz general - acestea nu pot satisface nevoi specifice și trebuie personalizate în funcție de scenariu. De exemplu, Bloomberg a început imediat să dezvolte BloombergGPT, care a fost antrenat pe vastele terminale proprietare ale Bloomberg, știri, date de întreprindere și text (totalizând peste 700 de miliarde de token-uri). Tocmai datorită acestui corpus închis, va depăși cu siguranță LLM-urile de uz general în sarcinile financiare. Un alt exemplu este conducerea autonomă Tesla (FSD) a lui Musk, care este antrenată pe miliarde de kilometri de date video/telemetrie ale flotei colectate doar de Tesla, pe care concurenții Tesla nu le au. Așa că, în urmă cu câteva zile, Musk a lăsat să se înțeleagă că, dacă ar putea lua și date locale legate de conducere în China, Tesla ar putea trece complet de vamă în competiția anterioară pentru a-l înțelege pe împăratul mașinilor. Prin urmare, viitoarea concurență fierbinte a IA trebuie să fie pe calea experților și cu siguranță nu este suficient să te bazezi pe datele masive de pe internet ale prostituției gratuite. Prin urmare, sistemele de atribuire a datelor precum OpenLedger vor deveni noua infrastructură. Imaginați-vă că datele prețioase sunt valoroase nu numai pentru că sunt rare, ci și pentru că pot aduce profituri deținătorului datelor (dacă vă gândiți la ele ca la un activ), la fel cum o casă generează chirie, iar datele ar trebui să genereze rentă de date. Ram a spus în videoclip că Hugging Face este grozav, dar 90% din setul de date de mai sus nu este atât de util pentru implementarea comercială. Prin urmare, dacă doriți să utilizați comercial AI expert, trebuie mai întâi să aveți un sistem de proprietate a datelor, astfel încât deținătorul de date prețioase să-și poată scoate datele prețioase și să-l lase să obțină recompense și să guste dulceața, apoi să încurajeze mai mulți deținători de date prețioase să le scoată, formând un ciclu pozitiv. În trecut, resursele experților erau valoroase și unice pentru clasa privilegiată, la urma urmei, timpul experților era limitat. Și în era AI, ce se întâmplă dacă este AI expert? Reduce foarte mult costurile marginale și face posibil ca oamenii obișnuiți să utilizeze servicii de specialitate sau cvasi-experte. Aștept cu nerăbdare lansarea rețelei principale OL.