Claude ehitab juba ise oma järeltulijaid, kuid päris autopiloodist on asi veel kaugel
Enne ulmefilmi käivitamist tasub siiski terminid paika panna. Claude ei istu digitaalses laboris ega otsusta iseseisvalt, millise endast targema mudeli järgmiseks ehitab.
Anthropic kasutab automatiseerimise skaalat AL0-st AL5-ni. AL4 ehk „juhib” tähendab, et AI saab inimeselt üldise ülesande ning suudab suurema osa sellest algusest lõpuni ise lahendada. Inimene jälgib tööd, kuid ei pea enam iga sammu ette ütlema. AL5 tähendaks juba täielikku autonoomiat ilma inimeseta ning Anthropic'u mõõdetud arendustöös pole Claude veel üheski valdkonnas sellele tasemele jõudnud.
Hüpe ühe protsendi juurest 26-ni on tähtsam kui kõlav pealkiri
Kõige tähelepanuväärsem polegi praegune 26 protsenti, vaid muutuse kiirus. Veel veebruaris jäi Claude'i juhitud töö osakaal alla ühe protsendi.
See loob AI-arendusse üsna huvitava tagasisideahela. Parem mudel aitab teadlastel ja inseneridel ehitada järgmist mudelit, mis omakorda peaks suutma veel suurema osa järgmise põlvkonna arendamisest enda peale võtta.
Anthropic'u enda värske näide näitab, mida selline tööjaotus praktikas tähendab. Claude optimeeris vähem kui nelja nädalaga üle 30 avatud lähtekoodiga biomolekulide modelleerimise mudeli, muutes need keskmiselt umbes neli korda kiiremaks.
Seega pole jutt enam lihtsalt sellest, et vestlusrobot kirjutab insenerile mõne rea Pythoni koodi. Agentidele saab anda järjest suuremaid terviklikke tööpakette.
Anthropic'u laboris töötab korraga umbes 30 000 AI-agenti
Mastaap muudab loo veel huvitavamaks. Anthropic'u enim kasutataval sisemisel platvormil töötab korraga umbes 30 000 agenti, mis tegelevad teadus- ja inseneritööga. Ettevõte kontrollib agentide tegevust automaatsete turvasüsteemidega.
See on üsna hea näide sellest, kuidas „AI töökohal” hakkab tegelikult välja nägema. Üks Claude'i vestlusaken pole eriti põnev. Kümned tuhanded paralleelselt ülesandeid lahendavad agendid juba on.
Anthropic rõhutab seejuures järelevalvet, sest mida suuremaid ülesandeid agentidele anda, seda olulisemaid otsuseid nad töö käigus teevad. Mingil hetkel pole küsimus enam selles, kas mudel kirjutas õige koodirea, vaid selles, millise uurimissuuna ta üldse valis.
Numbrisse tasub siiski suhtuda paraja soolateraga
26 protsenti pole sõltumatu audit ega universaalne tööstusstandard. Mõõdiku koostas Anthropic ning ettevõte tunnistab ise, et kasutab süsteemide hindamiseks oma mudeleid. See võib tekitada olukorra, kus hindav mudel teeb samu vigu nagu hinnatav mudel. Samuti puudub AI-laboritel praegu ühine metoodika, mis lubaks näiteks Anthropic'u, OpenAI ja Google DeepMindi numbreid ausalt kõrvuti panna.
Seega oleks ennatlik kuulutada, et Claude teeb juba veerandi Anthropic'u teadlaste tööst või arendab ennast autonoomselt.
Palju täpsem ja tegelikult huvitavam järeldus on teine: inimene liigub järjest suuremas osas tipptasemel AI-arendusest käsitöölise rollist töö tellija ja kontrollija rolli.
Kui veebruaris suutis Claude Anthropic'u mõõdiku järgi juhtida alla ühe protsendi arendustööst ja augustis juba 26 protsenti, tasub järgmiste raportite puhul jälgida eelkõige seda kõverat. AI, mis aitab ehitada järgmist AI-d, pole enam teoreetiline idee. Praegu vajab see lihtsalt veel inimest enda kõrvale.
