Európsky paradox AI: prečo je ďalšia generácia expertov na AI už medzi nami
Falošná voľba, ktorá dominuje európskej debate o AI
Žijeme v čase samozvaných špecialistov na AI. Rozdeľujú sa do dvoch táborov, ktoré kričia jeden cez druhého. Jeden tábor vyhlasuje, že bez AI neprežijeme. Druhý trvá na tom, že ju musíme úplne odmietnuť.
Medzi týmito extrémami? Ticho. Prakticky nič.
Prvá skupina si pravdepodobne neuvedomuje, čo existovalo pred súčasnou AI. Nevedia, že AI tu bola už predtým, než sa to tak nazvalo. Táto skupina potrebuje pochopiť, že súčasná AI nie je tým, čím by mala byť. Pohli sme sa príliš rýchlo. Obchádzali sme zákruty. Výsledok, ktorý príde čoskoro: nepoužiteľná AI.
Prečo táto skupina tak nahlas kričí, že bez AI neprežijeme? Pripojili k tomu jednoduchý model príjmov. Nie je škálovateľný. Držia sa triku, ktorý poznajú.
Druhá skupina vie, čo prišlo predtým. Rozumie jednotlivým komponentom. Už roky sú špecialistami v týchto oblastiach. Táto skupina potrebuje pomoc pri videní možností a hraníc. Pravdepodobne budú prví, ktorí rozpoznajú, čím by AI mala byť a čo sa dá dosiahnuť správnym spôsobom.
Ich znalosti zapadajú do architektúry AI. V ďalšej generácii AI, postavenej pre ľudí, si títo ľudia nájdu svoje preferované miesto. Tu leží obrovská príležitosť na rýchle preškolenie a prínos. Model príjmov, ktorý momentálne riskujú, že stratia, získava nový impulz.
Dokážeme z toho vyťažiť náročnú polarizáciu a potom ju spojiť s nuansovaným záverom?
Súčasná krajina AI v Európe
Buďme konkrétni o tom, kde Európa stojí. Čísla rozprávajú dôležitý príbeh.
Európa čelí zdokumentovanému nedostatku talentov v oblasti AI. Spojené kráľovstvo má 168 000 voľných miest v AI. Nemecko ich má 102 000. Francúzsko 88 000. Pomer dopytu k ponuke po zručnostiach v AI globálne je 3,2 ku 1. Len 10 % najlepších svetových výskumníkov v AI žije v Európe a toto percento každoročne klesá.
Prijatie AI v podnikoch v Európe dosahuje len 13,5 % od roku 2024. Talenty v AI predstavujú 0,41 % pracovnej sily EÚ. Medzitým majú USA viac ako 240 technologických firiem v hodnote viac ako 10 miliárd dolárov. Európa ich má 14. Americké rizikové financovanie AI dosiahlo v roku 2024 68 miliárd dolárov. EÚ zvládla 8 miliárd dolárov.
Tieto štatistiky vyvolávajú paniku. Poháňajú rozprávanie prvej skupiny: Európa musí importovať AI, kúpiť AI, prijať AI rýchlo, alebo navždy zaostane.
Ale toto rozprávanie predpokladá, že súčasná AI je jediná AI. Predpokladá, že čierna skrinka hlbokého učenia je konečným cieľom. Ignoruje to, čo Európa postavila pred humbukom.
Čo mala Európa predtým, než sa AI volala AI
Kým americké spoločnosti škálovali neurónové siete, Európa stavala niečo iné. Niečo základné. Niečo, čo súčasná AI zúfalo potrebuje.
Formálne metódy a verifikácia: Európa má viac ako 25 rokov zdokumentovaných skúseností s dokazovaním správnosti softvéru. Univerzita vo Freiburgu, Inria, Formal Methods Europe, spoločnosti ako Prover Technology, CEA List, Axiomise, PQShield. Tieto inštitúcie a spoločnosti nezmizli. Stále sú tu. Ich odbornosť je relevantnejšia než kedykoľvek predtým.
Constraint programming: The Handbook of Constraint Programming vyšla v roku 2006. Konferencia CPAIOR začala v roku 2004 v Nice vo Francúzsku. Výskumné skupiny ako VeriDIS v Inrii, KU Leuven, RISC na Johannes Kepler University vyvíjajú techniky riešenia obmedzení už desaťročia. Toto nie je teória. Je to základ optimalizačných, plánovacích a rozhodovacích systémov.
Logické programovanie a Prolog: Zrodené v Európe. University of Aix-Marseille, 1972-1973. Tvorcovia Alain Colmerauer a Philippe Roussel. Päťdesiat rokov európskeho výskumu. V roku 2022 komunita oslávila „Fifty Years of Prolog and Beyond." Toto nie je opustená história. Je to živá odbornosť.
Sémantický web a znalostné inžinierstvo: SWAD-Europe bola významná európska iniciatíva pre sémantický web v rámci W3C. OWL sa stal odporúčaním W3C v roku 2004, na čom sa podieľali európski výskumníci. Dnes Nature publikuje výskum o sémantických znalostných grafoch. Odbornosť nikdy nezmizla.
Toto vie druhá skupina. Toto je ich špecializácia. A sledujú, ako prvá skupina zle znovuobjavuje koleso, ignoruje desaťročia výskumu a vytvára systémy, ktoré zlyhávajú práve preto, že im chýbajú tieto základy.
Problém prvej skupiny: neudržateľný hype
Trh s AI poradenstvom dosiahne do roku 2032 hodnotu 630,7 miliardy dolárov. To vysvetľuje ten krik. Konzultanti, cloudoví poskytovatelia, poskytovatelia služieb pripútali svoj obchodný model k súčasnej AI. Musia presvedčiť európske firmy, že musia prijať AI teraz, alebo zomrú.
Ale tento model nie je škálovateľný. Tu je dôvod.
Súčasná AI trpí exponenciálnou akumuláciou chýb. Systémy, ktoré sú na 98 % presné na krok, sa po 100 krokoch stanú presnými na 13 %. Halucinácie sa lavínovito množia. Multimodálne systémy strácajú 31 % výkonu, keď narazia na generované chyby. Matematike je obchodný model ukradnutý.
Riešenie prvej skupiny? Viac tréningových dát. Lepšie prompty. Overovacie kroky, ktoré pridávajú ďalšie kroky k problému spôsobenému tým, že krokov je príliš veľa. Snažia sa bojovať s matematikou prirodzeným jazykom.
Toto nie je udržateľné. Európske firmy, ktoré prijmú tieto prístupy, čelia 95 % miere zlyhania v produkcii, ktorú zdokumentovali výskumy MIT a Fortune. Minú milióny na systémy, ktoré sú matematicky odsúdené na zlyhanie vo viackrokových scenároch.
Prvá skupina to vie. Nemôžu si to priznať. Ich obchodný model závisí od udržiavania ilúzie, že súčasná AI funguje. Preto kričia hlasnejšie.
Príležitosť v druhej skupine: prehliadaná odbornosť
Teraz zvážte druhú skupinu. Sledovali AI hype z vedľajšej koľaje. Videli firmy, ako znovuobjavujú techniky, ktoré Európa vyriešila pred desaťročiami. Videli neurónové siete, ako zápasia s problémami, ktoré constraint programming rieši elegantne.
Ostali ticho, pretože trh ich odbornosť neodmeňoval. Financovanie AI smerovalo do hlbokého učenia. Výskum constraint programmingu pokračoval na univerzitách a v špecializovaných firmách. Formálna verifikácia zostala nevyhnutná v odvetviach kritických pre bezpečnosť. Znalostné inžinierstvo poháňalo sémantické webové aplikácie, ktoré fungovali spoľahlivo.
Táto skupina existuje. Je početná. Európa má viac ako 10 miliónov ICT špecialistov. Nemecko ich má 2,3 milióna. Stredná a východná Európa 3,5 milióna. Zamestnanosť medzi vývojármi je 84 %. Toto nie je malá nika. Toto je obrovská pracovná sila s nevyužitou odbornosťou.
Tu je kľúčový postreh: požiadavky aktu o AI EÚ na vysvetliteľnosť, transparentnosť a auditovateľnosť vytvárajú regulačný dopyt presne po tom, čo táto skupina ovláda.
Formálna verifikácia dokazuje správnosť systémov. Constraint programming poskytuje interpretovateľné cesty uvažovania. Logické programovanie umožňuje sledovateľné rozhodovanie. Znalostné inžinierstvo buduje hybridné neuro-symbolické systémy, ktoré spájajú učenie s uvažovaním.
Odbornosť druhej skupiny priamo zodpovedá požiadavkám AI novej generácie. Nemusia sa učiť AI od nuly. Musia si uvedomiť, že ich existujúce zručnosti SÚ ďalšou generáciou AI.
Nepoužiteľná AI, ktorá prichádza
Čo sa stane, keď súčasné prístupy k AI narazia na svoje matematické limity? Už to vidíme.
Google AI Overview navrhol dávať na pizzu lepidlo. AI od CNET písala články s 53 % mierou chýb. Systémy lekárskej diagnostiky zlyhali na 80 % pediatrických prípadov. Právne AI modely halucinujú v 1 zo 6 dopytov. Toto nie sú okrajové prípady. Sú to príznaky zásadných architektonických problémov.
Efekt snehovej gule halucinácií, ktorý identifikovali Zhang et al. (2023), ukazuje, že LLM sa príliš upínajú na skoré chyby a vytvárajú ďalšie nepravdivé tvrdenia, aby ich ospravedlnili. Chyby sa nešíria len ďalej. Rastú.
Problém 98 % znamená, že po 34 krokoch uvažovania je pravdepodobnejšie, že systémy sú nesprávne ako správne. Po 100 krokoch sú nesprávne v 86,7 % prípadov. Preto 95 % AI agentov zlyháva v produkcii. Preto sa 95 % pilotných projektov generatívnej AI nikdy nedostane do produkcie.
Rýchlo sa blížime k nepoužiteľnej AI. Systémy, ktorým nemožno dôverovať pri viackrokovom uvažovaní. Systémy, ktoré vyžadujú, aby človek kontroloval každý výstup. Systémy, ktorých oprava stojí viac, než prinášajú hodnoty.
Prvá skupina zareaguje tým istým spôsobom. Väčšie modely. Viac výpočtového výkonu. Lepšie výzvy. Sú uväznení v paradigme, o ktorej matematika hovorí, že nemôže fungovať.
Druhá skupina to vidí inak. Strávili kariéru budovaním systémov, ktoré NETRPIA exponenciálnou akumuláciou chýb. Formálne metódy dokazujú vlastnosti. Riešenie obmedzení nachádza optimálne riešenia. Logické programovanie poskytuje spoľahlivé uvažovanie. Znalostné inžinierstvo vytvára vysvetliteľné systémy.
Polarizácia je jasná. Jedna skupina zdvojnásobuje úsilie pri zlyhávajúcich prístupoch. Druhá skupina drží riešenia, ktoré bude trh nakoniec vyžadovať.
Európska digitálna suverenita prostredníctvom existujúcich odborných znalostí
Európska komisia definuje digitálnu suverenitu ako „digitálne infraštruktúry, produkty a služby, ktoré chránia európsku bezpečnosť, strategické aktíva a záujmy." Berlínska deklarácia dodáva „schopnosť konať autonómne a slobodne si zvoliť vlastnú digitálnu cestu."
Súčasné prístupy k umelej inteligencii sa zameriavajú na budovanie európskych verzií americkej umelej inteligencie. Trénovanie veľkých jazykových modelov. Vytváranie európskych základných modelov. Súťaženie za podmienok Ameriky.
Toto míňa pointu. Cesta Európy k suverenite v oblasti umelej inteligencie nie je robiť to, čo robí Amerika, len lokálne. Je to robiť to, v čom je Európa najlepšia, inak.
Dôraz nariadenia EÚ o umelej inteligencii na vysvetliteľnosť, transparentnosť a dizajn zameraný na človeka nie je náhodný. Odráža európske hodnoty. Odráža aj európske technické silné stránky. Nariadenie vytvára dopyt po systémoch, ktoré možno vysvetliť, overiť a auditovať.
Kto môže tieto systémy postaviť? Nie špecialisti na hlboké učenie, ktorí postavili modely čiernej skrinky. Odborníci na formálne metódy, ktorí už 25 rokov dokazujú správnosť systémov. Výskumníci v oblasti constraint programovania, ktorí už dve desaťročia budujú interpretovateľné optimalizačné systémy. Znalostní inžinieri, ktorí od začiatku 21. storočia vytvárajú vysvetliteľné sémantické systémy.
Toto je európska výhoda. Európa nemusí dovážať odborné znalosti v oblasti umelej inteligencie. Európa si musí uvedomiť, že jej existujúce technické odborné znalosti SÚ odbornými znalosťami v oblasti umelej inteligencie novej generácie.
Príležitosť na rekvalifikáciu, ktorá je na očiach
Pakt Európskej komisie pre zručnosti oslovil prostredníctvom iniciatív na zvyšovanie a zmenu kvalifikácie 2,6 milióna jednotlivcov. CEDEFOP uvádza, že viac ako 25 % európskych dospelých pracovníkov už experimentuje s umelou inteligenciou v práci.
Tradičný naratív naznačuje, že títo pracovníci sa musia naučiť hlboké učenie, neurónové siete, transformerové architektúry. Musia sa stať ako prvá skupina.
Toto je naopak. Pracovníci, ktorých Európa už má, disponujú presne tými zručnosťami, ktoré umelá inteligencia novej generácie potrebuje. Stačí, aby si uvedomili, že ich odborné znalosti sú v kontexte umelej inteligencie hodnotné.
Špecialista na formálne overovanie sa nemusí učiť neurónové siete. Musí svoje odborné znalosti o overovaní aplikovať na systémy umelej inteligencie založené na obmedzeniach. Výskumník v oblasti constraint programovania sa nemusí prepínať na hlboké učenie. Musí si uvedomiť, že jeho techniky riešenia obmedzení SÚ ďalšou generáciou uvažovania v umelej inteligencii. Znalostný inžinier nemusí opustiť sémantický web kvôli veľkým jazykovým modelom. Musí budovať hybridné systémy, ktoré kombinujú učenie s uvažovaním.
Výzvou rekvalifikácie nie je učiť európskych špecialistov umelú inteligenciu od nuly. Je to pomôcť im vidieť, že ich desaťročia odborných znalostí SÚ umelou inteligenciou. Umelou inteligenciou, ktorú súčasné prístupy nedokážu dodať.
Obchodný model, o ktorý riskujú, že ho stratia, nie je preč. Transformuje sa. Spoločnosti, ktoré rozumejú formálnemu overovaniu, satisfiability obmedzení a znalostnému inžinierstvu, budú tie, ktoré budujú systémy umelej inteligencie, ktoré skutočne fungujú v prevádzke. Systémy umelej inteligencie, ktoré sú v súlade s nariadeniami EÚ. Systémy umelej inteligencie, ktorým európske podniky môžu dôverovať.
Nuančovaný záver: polarizácia ako príležitosť
Polarizácia medzi „musíme mať umelú inteligenciu" a „nepotrebujeme umelú inteligenciu" je falošná. Obe pozície míňajú nuanciu.
Nuanovaná realita: Európa potrebuje AI, ale nie súčasnú AI. Európa potrebuje AI novej generácie postavenú na európskych silných stránkach. Vysvetliteľnú, overiteľnú, efektívnu, zameranú na človeka. Takú AI, akú vyžaduje európsky akt o umelej inteligencii. Takú AI, akú európske podniky skutočne potrebujú. Takú AI, ktorú európski špecialisti už vedia vybudovať.
Rozprávanie prvej skupiny, že musíme prijať súčasnú AI, alebo zahynieme, je nebezpečné. Vedie európske spoločnosti k investíciám do systémov, ktoré zlyhajú. Upevňuje závislosť od amerických technológií. Ignoruje európske odborné znalosti.
Skepticizmus druhej skupiny voči súčasnej AI je oprávnený, ale jej záver, že AI nepotrebujeme, je nesprávny. AI potrebujeme. Potrebujeme však tú SPRÁVNU AI. AI postavenú na základoch, ktoré vyvíjajú už desaťročia.
Príležitosť spočíva v syntéze: uznať, že odborné znalosti v oblasti AI novej generácie už v Európe existujú. Sú to viac ako 10 miliónov špecialistov na IKT. Sú to experti na formálne metódy s vyše 25-ročnými skúsenosťami. Sú to výskumníci v oblasti constraint programmingu s dvoma desaťročiami práce. Sú to znalostní inžinieri, ktorí vybudovali sémantický web.
Týchto ľudí netreba nahrádzať špecialistami na AI odinakiaľ. Treba im umožniť, aby si uvedomili, že ich odbornosť JE odbornosťou pre AI novej generácie. Musia vidieť most medzi svojimi súčasnými zručnosťami a systémami AI, ktoré Európa skutočne potrebuje.
V spoločnosti Dweve budujeme práve tento most. Core poskytuje rámec formálneho overovania. Loom implementuje doménových špecialistov založených na obmedzeniach. Nexus poskytuje orchesterčnú vrstvu. Spindle zabezpečuje správu znalostí. Každý komponent využíva európske technické silné stránky. Každý komponent vytvára príležitosti pre európskych špecialistov uplatniť svoju odbornosť v AI novej generácie.
Polarizácia nie je problém. Je to príležitosť. Stret medzi humbukom a realitou prinúti európske spoločnosti uznať, čo skutočne funguje. Keď súčasná AI zlyhá, európske podniky budú hľadať alternatívy. Tie alternatívy existujú. Sú postavené na 25 až 50 rokoch európskeho výskumu. Drží ich viac ako 10 miliónov európskych špecialistov. Stačí ich uznať za AI novej generácie.
Čo si treba zapamätať
- Polarizácia je falošná. „Musíme mať AI" verzus „AI nepotrebujeme" prehliada nuansy. Európa potrebuje AI novej generácie postavenú na európskych silných stránkach, nie importovanú súčasnú AI.
- Súčasná AI zlyháva. Exponenciálna akumulácia chýb robí viacstupňové systémy nepoužiteľnými. 95 % pilotných projektov AI sa nedostane do produkcie. Matematike sú obchodné modely ukradnuté.
- Európske odborné znalosti existujú. Vyše 25 rokov formálnych metód. Vyše 20 rokov constraint programmingu. Vyše 50 rokov logického programovania. Vyše 20 rokov znalostného inžinierstva. Toto nie je história. Je to základ AI novej generácie.
- Európsky akt o umelej inteligencii vyžaduje to, čo Európa má. Vysvetliteľnosť, transparentnosť, auditovateľnosť. Toto nie sú bremená pre európskych špecialistov. Toto je to, čo budujú už desaťročia.
- Viac ako 10 miliónov špecialistov na IKT. Európa má významnú pracovnú silu s relevantnými odbornými znalosťami. Nemusia sa učiť AI od nuly. Musia si uvedomiť, že ich existujúce zručnosti SÚ AI novej generácie.
- Príležitosť na rekvalifikáciu je obrovská. Pakt o zručnostiach oslovil 2,6 milióna ľudí. 25 % európskych pracovníkov experimentuje s AI. Výzvou je uznať, že existujúce odborné znalosti sa vzťahujú na AI, nie importovať cudziu odbornosť.
- Európska suverenita v oblasti AI pochádza zvnútra. Nie kopírovaním amerických prístupov, ale využívaním európskych silných stránok vo formálnych metódach, constraint programmmingu a znalostnom inžinierstve na budovanie AI, ktorá skutočne funguje.
Zrátané a podčiarknuté
Debata o európskej suverenite v oblasti AI sa zameriava na nesprávnu otázku. Nejde o to, či Európa AI potrebuje alebo nepotrebuje. Ide o to, AKÝ druh AI Európa potrebuje.
Súčasná AI, postavená na hlbokom učení a neurónových sieťach, naráža na matematické limity. Exponenciálne hromadenie chýb. Lavínové halucinácie. 95 % zlyhaní v produkcii. Toto nie je budúcnosť, na ktorú sa európske podniky môžu spoľahnúť.
AI novej generácie, postavená na formálnej verifikácii, riešení obmedzení a znalostnom inžinierstve, sa v Európe už rodí. Využíva 25 až 50 rokov európskeho výskumu. Zamestnáva viac ako 10 miliónov európskych špecialistov. Je v súlade s požiadavkami aktu o AI. Naozaj funguje.
Prvá skupina bude naďalej kričať, že Európa musí prijať súčasnú AI, inak zanikne. Ich obchodný model na tom závisí. Druhá skupina zostane skeptická a nebude si všímať, že ich odbornosť JE AI novej generácie.
Pravda s nuansami leží uprostred. Európa potrebuje suverenitu v oblasti AI. Cesta k suverenite však nevedie cez dovoz amerických technológií. Vedie cez posilnenie európskych špecialistov, aby budovali AI, ktorú už vedia vytvoriť. AI postavenú na základoch, ktoré vyvíjajú desaťročia. AI, ktorú vyžaduje európsky akt o AI. AI, ktorá bude v produkcii naozaj fungovať.
Ďalšia generácia odborníkov na AI nie je niekto, koho Európa musí nájsť alebo vyškoliť od nuly. Už sú tu. Sú tu už 25 až 50 rokov. Potrebujú si len uvedomiť, že ich odbornosť je presne to, čo AI novej generácie vyžaduje.
Ste pripravení budovať európsku suverenitu v oblasti AI na európskych základoch? Platforma Dweve založená na obmedzeniach využíva desaťročia európskeho výskumu v oblasti formálnych metód, programovania s obmedzeniami a znalostného inžinierstva. Žiadny dovoz amerických zlyhaní. Len budovanie na európskych silných stránkach. Pridajte sa do nášho zoznamu čakateľov.