📊 Stanford AI Index, 🇨🇳 Finansowanie DeepSeek, 💊 GPT-Rosalind

To jest podcast AI Codziennie. Dziś porozmawiamy o najnowszym raporcie Stanforda, który pokazuje gdzie jesteśmy w procesie rozwoju sztucznej inteligencji, o tym jak chiński DeepSeek przygotowuje się do swojego pierwszego dużego finansowania oraz o specjalistycznym modelu OpenAI, który ma przyspieszać odkrywanie nowych leków. Zacznijmy od kompleksowego spojrzenia na całą branżę. Stanford Institute for Human Centered Artificial Intelligence wydał raport AI Index na rok 2026, który analizuje 17 różnych aspektów rozwoju sztucznej inteligencji na świecie. Okazuje się, że ponad 90% wszystkich modeli na świecie pochodzi od firm komercyjnych, a kilka z nich już osiąga wyniki na poziomie doktoranta z matematyki czy informatyki.

Ale raport ujawnia też poważny problem. Wyraźnie rosną zagrożenia dotyczące bezpieczeństwa. Standaryzacja w testowaniu bezpieczeństwa wciąż jest chaotyczna. Co więcej, przejrzystość modeli mierzona Foundation Model Transparency Index drastycznie spadła z 58 punktów w roku poprzednim do 40 punktów teraz. Firmy coraz rzadziej ujawniają szczegóły na temat danych treningowych, mocy obliczeniowej czy możliwych zagrożeń. Raport wskazuje też na ciekawy paradoks umiejętności AI. Jeden z modeli wygrał złoty medal na International Mathematical Olympiad. Ale jednocześnie w zasadzie w ogóle nie potrafi odczytać wskazań na zegarze analogowym. Inwestycje w sztuczną inteligencję w Stanach Zjednoczonych osiągnęły 286 miliardów dolarów w zeszłym roku.

Ale jest potężny problem ze specjalistami AI. Liczba imigrantów pracujących w branży AI spadła o 89% od 2017 roku. Jedna ze statystyk daje do myślenia. Adopcja Generative AI osiągnęła 53% populacji globalnie w zaledwie 3 lata. To wielokrotnie szybciej niż adopcja komputerów osobistych czy internetu w odpowiednim dla tych technologii okresie. Przechodzę teraz do DeepSeek, chińskiego startupu, który kilka miesięcy temu wstrząsnął rynkiem swoimi tanimi modelami. Firma właśnie ogłosiła swoją pierwszą dużą rundę fundraisingu. Szuka finansowania na poziomie 300 milionów dolarów, przy wycenie na ponad 10 miliardów. Dlaczego DeepSeek szuka pieniędzy właśnie teraz?

Powód jest prosty. Trenowanie następnej generacji modelu kosztuje ponad 500 milionów dolarów. DeepSeek zdobył sławę poprzez to, że tworzył modele tanio i efektywnie, ale skalowanie wymaga więcej zasobów. Firma wcześniej odrzuciła wiele propozycji od największych chińskich funduszy Venture Capital. Teraz jednak bierze sprawy w swoje ręce. Inwestorzy z Ameryki są mało prawdopodobni ze względu na naciski regulacyjne i obawy o bezpieczeństwo narodowe, ale chińscy inwestorzy są bardzo zainteresowani. To pokazuje, jak dynamicznie zmienia się geopolityka sztucznej inteligencji. I na koniec OpenAI i ich podejście do medycyny. Firma uruchomiła GPT-Rosalind. Model zaprojektowany specjalnie dla naukowców pracujących nad odkrywaniem leków i biologią.

Nazwa jest hołdem Rosalind Franklin, chemiczki, która była kluczowa w odkryciu struktury DNA. Model jest rezultatem partnerstwa z największymi na świecie firmami farmaceutycznymi, m.in. Amgen, Moderna, Novo Nordisk, The Allen Institute, Thermo Fisher Scientific. Obecnie proces od projektu badawczego do finalnego leku, który pacjent może przyjąć, trwa od 10 do 15 lat. Koszt to miliardy dolarów. GPT-Rosalind ma identyfikować powiązania w danych, które ludzie mogą przegapić. Może zasugerować nowe hipotezy badawcze, przeanalizować wyniki eksperymentów, znaleźć precedensy w literaturze naukowej. OpenAI wydał też specjalne wtyczki do kodeks dla badań biologicznych, rozszerzając swój ekosystem narzędzi do użycia przez naukowców.