Gibney E (2025) Can Google DeepMind keep up in the AI race? Nature 647, 572 – 574 – https://doi.org/10.1038/d41586-025-03713-1 – University of Ljubljana full access article pdf
Prispevek na spletnem portalu Nature v rubriki News Feature o podjetju, ki je bilo ustanovljeno z namenom uporabe umetne inteligence za znanost, ki spreminja svet – in to je doseglo z AlphaFold. Toda pojav velikih jezikovnih modelov sproža globoka vprašanja o prihodnosti DeepMinda.
Prispevek opisuje vzpon podjetja Google DeepMind, ki ga vodi Demis Hassabis, in njegov prehod od zmag v strateških igrah do prejema Nobelove nagrade za preboj pri napovedovanju struktur beljakovin z orodjem AlphaFold. Avtorica pojasnjuje, kako si laboratorij prizadeva uporabiti umetno inteligenco za reševanje kompleksnih znanstvenih vprašanj na področjih, kot so vremenska napoved, jedrska fuzija in razvoj novih materialov. Kljub tem dosežkom se podjetje sooča z močnim pritiskom komercializacije in konkurence, ki se je stopnjevala po pojavu klepetalnih robotov in velikih jezikovnih modelov. Besedilo izpostavlja notranje dileme glede etike, vojaške uporabe tehnologije in vpliva Googlovega vodstva na odprtost znanstvenega raziskovanja. Na koncu se poraja vprašanje, ali lahko DeepMind v novem okolju ohrani svojo znanstveno integriteto in prvi doseže splošno umetno inteligenco na odgovoren način.
V nadaljevanju podajamo kratek povzetek prispevka.
Nobelova nagrada in znanstvena vizija
- Nobelovo priznanje: Soustanovitelj Demis Hassabis in raziskovalec John Jumper sta prejela del Nobelove nagrade za kemijo leta 2024 za AlphaFold, orodje umetne inteligence, ki je revolucioniralo napovedovanje strukture beljakovin.
- Temeljni cilj: Podjetje DeepMind, ustanovljeno leta 2010 in leta 2014 prevzeto s strani Googla, je želelo delovati kot “svetovni znanstveno-raziskovalni laboratorij” v industriji.
- Metodologija: Podjetje cilja na t. i. “korenske probleme” (kot je zvijanje beljakovin), ki po rešitvi odklenejo obsežne priložnosti za nadaljnje raziskave.
Širitev uporabe umetne inteligence v znanosti
Po uspehu AlphaFolda Google DeepMind uporablja umetno inteligenco v različnih znanstvenih disciplinah:
- Genomika: Junija 2024 so lansirali AlphaGenome za razvozlanje funkcij nekodirajoče DNK.
- Znanost o materialih: Ustvarili so GNoME, ki je leta 2023 napovedal 400.000 potencialnih novih snovi. Trenutna prizadevanja so usmerjena v simulacijo vedenja elektronov za načrtovanje materialov s specifičnimi lastnostmi, kot je superprevodnost.
- Druga področja: Aktivni projekti vključujejo optimizacijo jedrske fuzije, napovedovanje vremena in odkrivanje zdravil prek odcepljenega podjetja (spin-off) Isomorphic Labs.
Strateški preobrat in komercializacija
Izdaja ChatGPT podjetja OpenAI leta 2022 je sprožila pomemben strateški premik:
- Organizacijska združitev: DeepMind se je združil z oddelkom Google Brain za konsolidacijo strokovnega znanja in tako oblikoval Google DeepMind.
- Komercialni fokus: Podjetje zdaj uravnotežuje raziskave s hitrim izdajanjem komercialnih izdelkov, kot so veliki jezikovni modeli (LLM) Gemini, da bi tekmovalo na področju generativne umetne inteligence.
- Konkurenčno okolje: Konkurenti, kot sta OpenAI in Mistral, so pred kratkim ustanovili lastne ekipe, namenjene znanstvenim odkritjem.
Notranji izzivi in etični pomisleki
Pospeševanje razvoja komercialnih izdelkov je povzročilo trenja v podjetju:
- Upad objav: Analiza kaže na padec deleža člankov te skupine na vrhunskih konferencah o umetni inteligenci (z 10,5 % leta 2018 na 4,5 % leta 2024), čeprav skupna produkcija ostaja visoka.
- Nestrinjanje zaposlenih: Poročila navajajo nezadovoljstvo osebja glede posodobitev načel umetne inteligence v zvezi z vojaško uporabo, kar je vodilo do prizadevanj za sindikalno združevanje približno 300 zaposlenih v Združenem kraljestvu.
- Varnost proti hitrosti: Čeprav Hassabis poudarja odgovorno umetno inteligenco in varnostne odbore, povečan tempo otežuje strogo etično preverjanje varnosti.
Iskanje splošne umetne inteligence (AGI)
- Tehnološki pristop: Medtem ko se konkurenti osredotočajo na povečevanje velikih jezikovnih modelov (LLM) za doseganje splošne umetne inteligence (AGI), Hassabis meni, da so potrebni sveži konceptualni preboji.
- Mnenje strokovnjakov: Opazovalci industrije ugotavljajo, da intelektualna raznolikost DeepMinda in previdnost glede varnosti AGI podjetje ločujeta od drugih podjetij iz Silicijeve doline, kar bi lahko ponudilo bolj izvedljivo pot do umetne inteligence na človeški ravni.