Acest ciclu AI este atât uimitor, cât și extrem de frustrant uneori. Am întrebat 250 de fondatori ce li se pare cel mai enervant la acest moment în AI. Iată ce au spus: 1. Prea mult zgomot – "Sunt mult prea multe acolo, dificil de evaluat calitatea față de gunoi." 2. Prea promițător – "Nivelul de hype face dificilă înțelegerea a ceea ce este de fapt util." 3. Supraîncărcare – "Se întâmplă prea multe; greu să ții pasul, greu să știi pe ce să pariezi vs. să aștepți până la următoarea iterație." 4. AI pentru AI – "Avem nevoie de o inteligență artificială care să evalueze alte instrumente AI pentru problema pe care încercați să o rezolvați și să vă spună cea mai bună soluție." 5. Mentalitate unică – "Urăsc discuția despre AI ca un singur lucru." 6. Distragerea atenției auto-provocate – "Am capacitatea de a face MULT mai mult acum, dar atenția mea este peste tot." 7. Riscuri de confidențialitate și securitate – "Recenta scurgere de chei API și date de PR de la ChatGPT a expus cât de fragil este ecosistemul." 8. Escrocherii și fraude bazate pe inteligență artificială – "Creșterea înșelătoriilor, uzurpării identității și fraudei bazate pe inteligență artificială... se va înrăutăți doar." 9. Ignorarea fundației – "Toată lumea urmărește următorul lucru strălucitor, dar nimeni nu repară fundația." 10. Etică vs. viteză – "Marile laboratoare de inteligență artificială vorbesc despre etică și siguranță, dar se întrec pentru a scoate noi modele." 11. AI vertigo – "Postările despre "întregi echipe de marketing AI" dau FOMO chiar dacă sunt vaporware." 12. Demo vs. decalaj de realitate – "Există un decalaj mare între crearea unui demo și integrarea AI într-o afacere." 13. Iluzia glonțului de argint – "Mulți cred că AI va fi glonțul de argint, dar strategia lor este construită pe o fundație slabă." 14. Rata rapidă de schimbare – "Interesant, dar se simte ca și cum ai bea dintr-un furtun de incendiu și ai construi pe nisip." 15. Copleșirea instrumentelor – "Ține pasul cu numărul mare de instrumente diferite și le încerci pe toate." 16. Aplicații superficiale – "Majoritatea aplicațiilor AI sunt noutate, rareori rezolvând problema de bază." 17. Costuri ascunse – "Agenții AI necesită adesea atât de multe apeluri repetate încât costurile depășesc munca umană." 18. Întârziere educațională – "Școlile nu se adaptează la o piață a muncii viitoare de nerecunoscut." 19. Rezultate nedeterministe – "LLM-urile sunt imprevizibile; Expedierea sistemelor pregătite pentru producție este dificilă." 20. Neglijarea latenței – "Puține modele acordă prioritate latenței scăzute; majoritatea nu sunt pregătite pentru producție." 21. Curba de învățare – "A învăța să vorbești cu LLM-urile este mai greu decât credeam – este ca și cum ai vorbi cu un adolescent uneori." 22. Hype vs. decalaj de realitate – "Marketingul este cu ani înaintea a ceea ce tehnologia poate oferi în mod fiabil." 23. Dureri de cap pentru ingineria contextului – "Ingineria contextului este cel mai important și, în același timp, cel mai frustrant aspect al dezvoltării unor produse AI bune." 24. Probleme de calitate pe ultimul kilometru – "Inteligența artificială de codare poate acționa ca un inginer senior, dar 10-20% din timp ies de pe șine – cu încredere." 25. Încredere excesivă în răspunsurile greșite – "Recenzorul meu senior AI a schimbat aleatoriu un fișier pentru a adăuga "dacă este fals & ..." pentru a "repara" ceva." 26. Soluții incomplete – "Este ca un stagiar: 80% acolo, apoi repari și optimizezi." 27. Performanța scade odată cu complexitatea – "Se destramă pe măsură ce proiectele devin mai complicate dacă nu sunt construite modular." 28. Lipsa talentelor AI de nivel superior – "Este rar să găsești pe cineva care să combine strategia vizionară cu abilități tehnice profunde." 29. Fiabilitatea inconsecventă a codului – "Suntem departe de a face AI să facă juniorii să codifice ca seniorii." 30. Fragmentarea instrumentelor – "Trebuie să lipim prea multe instrumente AI pentru a obține un flux de lucru fiabil." 31. Obsolescență rapidă – "De îndată ce ne stabilim pe o stivă AI, un nou model forțează o regândire." 32. Precizie slabă specifică domeniului – "Modelele generale se luptă cu cunoștințele de nișă chiar și cu mult context." 33. Risc de halucinație – "Nu poți avea încredere deplină în rezultate fără revizuire umană, ucigând câștigurile de viteză." 34. Adâncime limitată a raționamentului – "Se luptă cu raționamentul în mai mulți pași, în care fiecare pas se bazează pe ultimul." 35. Limitele ferestrei de context – "Atingem limitele de token și pierdem un context important în mijlocul sarcinii." 36. Experimentare costisitoare – "Testarea de noi modele la scară devine costisitoare rapid, mai ales atunci când majoritatea nu funcționează." 37. Durere de integrare – "Este mai greu decât ar trebui să faci ca instrumentele AI să se joace bine cu sistemele noastre existente." 38. Stabilitatea inconsecventă a API-ului – "Într-o zi un API funcționează perfect, în următoarea aruncă erori aleatorii." 39. Personalizare superficială – "AI se personalizează la trăsături la nivel de suprafață, dar ratează modele comportamentale mai profunde." 40. Adoptarea lentă a întreprinderii – "Convingerea clienților mai mari să aibă încredere în procesele bazate pe inteligență artificială este încă o bătălie dificilă." 41. Tentația de încredere excesivă – "Este ușor pentru echipe să devină leneșe și să aibă încredere orbește în rezultatele AI." 42. Incertitudinea de conformitate – "Reglementările sunt o țintă în mișcare, ceea ce face dificilă planificarea AI pe termen lung." * 43. Prea mult zgomot pe piață – "În fiecare zi există un nou instrument care pretinde că rezolvă totul – majoritatea sunt vaporware." 44. Curbe abrupte de învățare – "Instrumentele sunt puternice, dar nu intuitive – integrarea echipelor este o muncă dificilă." 45. Latența în cazurile de utilizare în timp real – "Chiar și întârzierile ușoare ucid experiența utilizatorului pentru interacțiunile bazate pe inteligență artificială."