Marko Grobelnik: DeepSeek je demokratizovao AI i podstakao tehnološku trku

"DeepSeek suštinski nije doneo ništa revolucionarno", objašnjava Marko Grobelnik, naučni saradnik u laboratoriji za veštačku inteligenciju (AI) na Institutu Jožef Štefan i jedan od vodećih stručnjaka za veštačku inteligenciju u Sloveniji, komentarišući dolazak kineskog četbota koji je iznenadio tehnološke kompanije i kapitalna tržišta.

Stručnjak koji je na čelu radne grupe za incidente veštačke inteligencije, pri OECD-u, veruje da su Kinezi zaista uspeli da razviju rešenje sa značajno manjim novčanim ulaganjem u poređenju sa američkim konkurentima poput Googla, Mete i Microsofta. "Ključno je to što je DeepSeek pokazao da se sličan rezultat može postići uz nekoliko manjih i jeftinijih poboljšanja", naglašava.

Kada je reč o implementaciji tehnologije u sektoru industrije i logistike, ističe da treba razlikovati generativnu i tradicionalnu veštačku inteligenciju koja se koristi u proizvodnji i logistici.

"To su takozvani digitalni blizanci koji imaju predstavljen kompletan ekosistem u kojem neko preduzeće posluje, kako bi optimizovali njegovo funkcionisanje."

Da li je DeepSeek revolucija, uporediva sa Toyotinom strategijom lanca snabdevanja u realnom vremenu? Delimično, jer je DeepSeek samo jedna lego kocka u celoj zgradi, objasnio je ovaj stručnjak kroz slikovitu analogiju.

Depositphotos

 

- Kakve su prednosti kineskog četbota DeepSeek? Zašto je na tržištima izazvao toliko interesovanja i kako su kineski inženjeri uspeli da naprave model veštačke inteligencije, uporediv sa zapadnim verzijama, ali sa značajno manjim ulaganjima i procesorskom snagom?

DeepSeek sa aspekta funkcionalnosti nije doneo ništa revolucionarno, ništa izuzetno novo. Ipak, ukazao je na tri važna aspekta. Prvi je svakako taj da je otvorenog koda, što znači da ima slobodnu licencu i svako može da ga preuzme na računar ili pametni telefon.

Druga stvar, koja je važna za kompanije i države, jeste da su Kinezi njime dokazali da je moguće razviti četbotove sa znatno nižim troškovima u poređenju sa velikim američkim kompanijama. To je njegova veoma važna karakteristika i komparativna prednost. Do sada je važilo da ako nemate izuzetno razvijenu i skupu infrastrukturu, poput računarstva u klaudu i moćnih grafičkih procesora, ne možete biti deo savremene tehnološke trke. Uspeh DeepSeeka predstavlja snažnu poruku da navedena pretpostavka nije tačna, barem ne onoliko koliko se to ranije smatralo.

Istina je, međutim, da niko ne zna koliko su tačne tvrdnje koje iznose Kinezi o razvoju DeepSeeka. Tu, pre svega, mislim na troškove razvoja, jer do sada niko nije uspeo da nezavisno potvrdi ove podatke. Uprkos tome, smatram da su njihove izjave o niskim troškovima proizvodnje uglavnom verodostojne. To je izuzetno važna poruka i za manje države, poput Slovenije, jer niski troškovi razvoja znače da možemo pratiti korak sa tehnološkim liderima i biti konkurentni na globalnom tržištu.

Smatram da kineski programeri uglavnom govore istinu o troškovima razvoja i da su oni zaista bili niski. Ovo je izuzetno važna poruka i za manje države, poput Slovenije, jer niski troškovi razvoja znače da možemo pratiti korak sa tehnološkim liderima i biti konkurentni na globalnom tržištu.

Treća značajna odlika pojave DeepSeeka jeste to što se četbotovi poput ChatGPT-ja, Googleovog Geminija i Llamae od Mete - sada usmeravaju ka pružanju odgovora na osnovu logičkog zaključivanja. Prethodne verzije bile su jednostavnije i davale su samo odgovore, dok su savremeni modeli sposobni da izvode nove zaključke i bolje razumeju suštinu postavljenih zadataka. Prva verzija ChatGPT-ja je, na primer, samo pripremala odgovore koje je pronalazila u bazi podataka, nije smišljala ništa novo i bila je, jednostavno rečeno, nešto inteligentniji Google pretraživač.

DeepSeek kombinuje sve navedeno, što istovremeno predstavlja njegovu prednost i značaj koji su iznenadili stručnu javnost i industriju.

 

- Kakvi su nedostaci u pogledu njegove upotrebe? Već ste pomenuli da je teško potvrditi tvrdnje Kineza o niskim troškovima razvoja.

Mogu se pojaviti problemi pri njegovoj upotrebi, koji zavise od načina korišćenja. Jedan način je da ga preuzmemo na računar i koristimo bez internet veze. Drugi je da se program povezuje njihovim serverima koji se nalaze u Kini, što je povezano sa njihovom zaštitom podataka. Naravno, treba napomenuti da se slične nedoumice javljaju i kod drugih četbotova. Međutim, strah povezan sa zloupotrebom podataka je veći u slučaju DeepSeeka, jer se radi o kineskoj kompaniji.

- Kako komentarišete primedbe da DeepSeek cenzuriše određene podatke koji su problematični za kineske vlasti, jer bi mogli da predstavljaju pretnju legitimitetu partijske vlasti.

I tu postoje nedoumice. Ako DeepSeek pitamo o trenutnim ili prošlim događajima iz kineske politike, neće nam dati informacije, dakle radi se o nekoj vrsti cenzure. U tom pogledu radi se o preteranoj političkoj korektnosti koju izražava četbot, ali je sa stanovišta kineskih vlasti takva praksa opravdana.

Pomenuo bih još i to da DeepSeek u poređenju sa zapadnim konkurentima nudi samo analizu tekstova, koja je, doduše, najvažnija. Njegovi konkurenti imaju i mogućnost analize fotografija, video-snimaka, a ChatGPT - kompanije OpenAI - nudi i glasovne analize.

Suština je u tome da je DeepSeek pokazao da je moguće sa nekoliko manjih i jeftinijih poboljšanja postići slične rezultate. To predstavlja značajno dostignuće, posebno ako uzmemo u obzir da Kina ima ograničenja u uvozu najnaprednije računarske tehnologije, pre svega čipova. Naročito zbog toga što se u poslednje dve godine pretpostavljalo da kineska tehnološka industrija zbog toga zaostaje za SAD. Kreatori DeepSeeka su dokazali da to nije tačno i da ograničenja nemaju takav efekat kakav su Amerikanci želeli.

 

- Kako kompanije mogu iskoristiti pomenute prednosti? One su brzo prihvatile tu novinu, ali postavlja se pitanje kako mogu integrisati četbot u svoje poslovanje.

Kompanije mogu koristiti veštačku inteligenciju na dva načina. Ukoliko je reč o osetljivim podacima, kao što je slučaj u bankama, osiguravajućim kompanijama i vladinim institucijama, to znači da ti podaci ne smeju napustiti kompaniju. Trenutno na tržištu postoje dva odgovarajuća rešenja otvorenog koda - Llama 3.3 (kompanije Meta), koja je vrlo dobra, ali ne može izvoditi zaključke, i DeepSeek, čija je prednost ta što se može koristiti na računarima koji koštaju nekoliko hiljada evra.

Drugo rešenje su četbotovi poput ChatGPT-ja, čija je prednost što mogu da razmišljaju, ali moraju da funkcionišu preko računarstva u klaudu. To znači da podaci koje unosimo putuju u klaud, u data centre, gde se obrađuju i zatim vraćaju korisniku. Ovi sistemi su moćniji od DeepSeeka, ali su skuplji i tehnički zahtevniji.

DeepSeek je demokratizovao veštačku inteligenciju i ubrzao tehnološku trku. Primorao je američku konkurenciju da nakon njegovog pojavljivanja ubrzo lansira značajno unapređene verzije, kako bi zadržala prednost i umanjila uticaj pojave kineskog rivala na tržištu.

Pokušaj neutralisanja kineskog rivala uspeo je samo delimično, jer je, kako ste naveli, oduševljenje kineskim proizvodom zaista veliko među kompanijama. Trenutno, tržište čeka da Meta predstavi svoj četbot otvorenog koda koji je već najavila.

- Za koje industrije konkretno je veštačka inteligencija najatraktivnija?

U osnovi, četbotovi su korisni za više različitih zadataka. Nedavno je kompanija Anthropic objavila izveštaj o upotrebi veštačke inteligencije, odnosno o tome kako ljudi koriste četbotove. Izveštaj je pokazao da ih ljudi, uglavnom, koriste za analizu tekstova, odnosno kao pomoć pri njihovoj izradi. Na drugom mestu su, zanimljivo, programeri - dolazak veštačke inteligencije je temeljno promenio njihov rad, jer je upotreba četbotova zaista rasprostranjena u ovoj oblasti. Na trećem mestu su umetnici, odnosno kreativni radnici, koji ih koriste za obradu fotografija i video-materijala.

- Šta se dešava u sektoru logistike? U Luci Koper, kao i neki auto-prevoznici, rekli su nam da koriste veštačku inteligenciju za prediktivnu analitiku.

Svakako, ali treba praviti razliku između generativne veštačke inteligencije, koja ima snažne kapacitete za analizu sadržaja, i tradicionalne veštačke inteligencije. Veštačka inteligencija značajno prevazilazi analizu ili kreiranje sadržaja, jer pomaže u optimizaciji poslovnih procesa. To je primenljivo svuda gde postoje radni procesi koji se mogu usavršiti, kao što je masovna proizvodnja.

Dobar primer za to je i Luka Koper, jer funkcioniše u kompleksnom sistemu koji zahteva konstantno usklađivanje. U luku uplovljava brod sa automobilima koje treba istovariti, uskladištiti i na kraju otpremiti do naručilaca vozom ili kamionom. Radi se o logistički zahtevnim procesima i kompleksnom sistemu gde greške dovode do kašnjenja i troškova. Luka Koper pokušava da optimizuje ove procese postepeno i pomoću veštačke inteligencije.

Depositphotos

Iako se o tome ne govori previše, kompanije u prerađivačkim delatnostima kod nas prilično često koriste veštačku inteligenciju. Jedna od takvih je Kolektor, koja je svoje fabrike već potpuno optimizovao pomoću veštačke inteligencije i predstavlja dobar primer kako se tehnologija tiho uvodi u sektore nabavke, proizvodnje i prodaje.

Međutim, potrebno je razlikovati četbotove od tradicionalne veštačke inteligencije koja se koristi u proizvodnji i logistici. To su takozvani digitalni blizanci koji imaju predstavljen celokupan ekosistem u kojem neka kompanija posluje, kako bi mogli optimizovati njihovo funkcionisanje.

- Da li se slažete sa ocenom koju su objavili u Financial Timesu, a to je da će DeepSeek pokrenuti revoluciju poput one koju je pokrenula Toyota svojim sistemom isporuke u realnom vremenu (engl. just-in-time).

U smislu analogije se slažem, ali DeepSeek je samo jedan deo, gradivni element kompleksnih sistema koji se, recimo, koriste u fabrikama i lukama. Ti sistemi sami po sebi ne znaju da optimizuju procese. Mogu pomoći u tome, ali sami po sebi nisu rešenje. Ako za ilustraciju upotrebim analogiju, DeepSeek i slični sistemi su samo lego kocka, ali ako želimo da sastavimo veliki sistem koji će funkcionisati pomoću veštačke inteligencije, potrebno nam je još mnogo drugih kocki. Naime, ovi sistemi samostalno ne predstavljaju primenjivo tehnološko rešenje za integraciju sa sistemima isporuke u realnom vremenu, optimizaciju proizvodnih procesa, upravljanje saobraćajnim tokovima ili slične kompleksne operativne procese.