Vår tids besettelse av kunstig intelligens (KI) begynte for alvor med lanseringen av ChatGPT i slutten av november 2022. OpenAIs chatbot tiltrakk seg 100 millioner brukere i løpet av få uker, raskere enn noe annet produkt i historien. Og investorene kastet seg på.

Dette er kanskje den største satsingen i nærings-livets historie. Utgiftene til KI-datasentre mellom 2024 og 2027 er ventet å overstige 1,4 billioner dollar, og markedsverdien til Nvidia, den ledende produsenten av KI-brikker, har åttedoblet seg til over 3000 milliarder dollar.

Likevel er de fleste selskaper fortsatt usikre på hva teknologien kan eller ikke kan gjøre, eller hvordan den best kan brukes. På tvers av sektorer er det bare 5 prosent av alle amerikanske bedrifter som sier at de har tatt i bruk KI i sine produkter og tjenester. Få nystartede KI-virksomheter går med overskudd. Og energi- og databegrensningene for å utvikle KI-modeller blir stadig mer smertefulle. Misforholdet mellom investorenes entusiasme og virkeligheten ute i bedriftene virker uholdbart – noe som betyr at 2025 ligger an til å bli et avgjørende år. Kappløpet om å gjøre KI mer effektiv og nyttig, før investorene mister entusiasmen, er i gang.

Energisluk

La oss begynne med selve innovasjonen. Det er flere begrensninger som bremser tempoet på den teknologiske fremgangen. Trening av store modeller krever enorme mengder energi. Strømmen som ble brukt til å trene opp GPT-4, den store språkmodellen som ligger til grunn for ChatGPT, kunne ha forsynt 5000 amerikanske hjem med strøm i ett år, mens det tilsvarende tallet for forgjengeren GPT-3 var 100.

Å utvikle stadig større og mer avanserte modeller krever dermed stadig dypere lommer. Noen anslår at neste generasjon modeller kan koste 1 milliard dollar å utvikle, og jo større de blir, jo mer øker også kostnadene ved å bruke dem.

Samtidig er det en overhengende mangel på treningsdata. Ifølge et estimat vil internettets beholdning av tekstdata av høy kvalitet være brukt opp innen 2028.

Selskaper over hele verden jobber på spreng for å finne smarte løsninger på disse problemene, fra mer effektive og spesialiserte mikrobrikker til mer spesialiserte og mindre modeller som trenger mindre strøm. Andre drømmer om måter å utnytte nye datakilder av høy kvalitet på, for eksempel lærebøker, eller om å generere syntetiske data til bruk i treningen av modellene.

Det er fortsatt uklart om dette vil føre til trinnvise forbedringer av teknologien, eller om det vil gjøre det neste store spranget fremover rimeligere og gjennomførbart. Investorer har pøst penger inn i selskaper som OpenAI. Men i praksis er det ikke stor forskjell i ytelse og kapasitet mellom flaggskipsmodellene til OpenAI, Anthropic og Google. Og andre firmaer som Meta, Mistral og xAI kommer like bak.

Illustrasjon: Ben Hickey/The Economist

Skjult bruk

For sluttbrukerne av kunstig intelligens er det en annen type kamp som pågår, der enkeltpersoner og selskaper prøver å finne ut hvordan de best kan bruke teknologien. Dette tar tid: Investeringer må gjøres, prosesser må revurderes, og de ansatte må omskoleres.

Noen bransjer har kommet lenger enn andre når det gjelder å ta i bruk KI: For eksempel sier en femtedel av IT-selskapene at de bruker det. Etter hvert som teknologien blir mer sofistikert – for eksempel når agentsystemer, som er i stand til å planlegge og utføre mer komplekse oppgaver, kommer i 2025 – kan bruken av kunstig intelligens skyte fart.

Men kultur spiller også en rolle. Selv om det er få bedrifter som oppgir at de bruker KI, sier en tredjedel av de ansatte i USA at de bruker det på jobb minst én gang i uken.

I noen yrker er tallet enda høyere. En studie viste at 78 prosent av programvareingeniørene i USA bruker KI minst én gang i uken, en økning fra 40 prosent i 2023. Og det samme gjelder 75 prosent av ansatte i bedrifters HR-avdelinger, en økning fra 35 prosent året før. Og OpenAI sier at 75 prosent av inntektene deres kommer fra private brukere, og ikke fra bedriftsabonnementer.

Alt dette tyder på at mye av KI-bruken foregår i det skjulte, ettersom ansatte bruker det til å effektivisere oppgaver som å skrive om tekst eller utarbeide rapporter, uten å fortelle det til sjefen. Ansatte kan være redde for at sjefene vil gi dem mer arbeid hvis de innrømmer at de bruker kunstig intelligens for å få gjort ting raskere, eller ta det som et signal om at det er behov for færre ansatte. Dette tyder på at innføringen av KI er like mye en ledelsesutfordring som en teknologisk utfordring.

For å få mest mulig ut av teknologien må sjefer skape et miljø som stimulerer til åpenhet og eksperimentering, i stedet for hemmelighold og mistenkeliggjøring.

Nye bruksområder

Og KI kan brukes til mer enn kontorarbeid. Det kan være at de største gjennombruddene innen KI i 2025 kommer på andre områder, for eksempel innen legemiddelutvikling (de første KI-utviklede legemidlene kan gå inn i fase tre av kliniske studier) eller forsvar (etter hvert som droner, som er i ferd med å bli fremtidens viktigste våpensystemer, blir utstyrt med kunstig intelligens). Vesten er faktisk bekymret for at Kina vil utnytte kunstig intelligens til å skaffe seg militære og økonomiske fordeler. Ironisk nok har kinesiske ingeniører blitt spesielt dyktige på innovasjon som omgår ressursbegrensninger, blant annet fordi amerikanske eksportbegrensninger har strupt tilgangen til de beste KI-brikkene.

KI-kappløpet vil derfor bli tydelig på mange områder i 2025. Men investorer mister ofte motet når ny teknologi begynner å få fotfeste i det stille.

Vil KI-boblen sprekke i 2025, eller vil teknologien begynne å levere?

Svaret er trolig begge deler.

Publisert i «The World Ahead 2025» fra The Economist 18. november 2024.