Według tajnych szacunków przedstawionych Kongresowi Agencja Bezpieczeństwa Narodowego wydaje w tym roku miliardy dolarów na testowanie zaawansowanych modeli sztucznej inteligencji, a większość wydatków pokrywa moc obliczeniowa.

Dane te podał „Washington Sun”, powołując się na dwa źródła zaznajomione z tajnymi szacunkami. Ujawnienie zaostrzyło debatę na Kapitolu na temat tego, kto powinien płacić za nadzór nad coraz wydajniejszymi systemami sztucznej inteligencji – i tego, jak kosztowna stała się poważna kontrola rządu.

Bieżące informacje na temat nadzoru i regulacji dotyczących sztucznej inteligencji znajdziesz w najnowszych wiadomościach dotyczących zasad dotyczących sztucznej inteligencji.

Obliczenia to największy rachunek

Według jednego ze źródeł cytowanych przez „The Washington Sun” moc obliczeniowa stanowi największy pojedynczy wydatek w operacjach testowania sztucznej inteligencji NSA. Koszty personelu sumują się do całości, ponieważ agencja musi konkurować z pakietami wynagrodzeń oferowanymi przez pionierskie laboratoria AI o niewielką grupę ekspertów zdolnych do oceny najnowocześniejszych modeli.

Kwoty, o których mowa, przyciągają uwagę, ponieważ wcześniejsze publiczne szacunki dotyczące nadzoru rządowego nad sztuczną inteligencją były dramatycznie niższe. Biuro Budżetowe Kongresu ustaliło koszt ponadpartyjnego projektu ustawy o utworzeniu centrum zagrożeń związanych ze sztuczną inteligencją na około 20 milionów dolarów rocznie. Według źródeł prawodawcy oczekują obecnie, że pełnoskalowy nadzór nad sztuczną inteligencją może kosztować dziesiątki miliardów dolarów rocznie.

Dlaczego testowanie modeli pionierskich kosztuje tak dużo

Ekonomika testowania sztucznej inteligencji odzwierciedla ekonomikę stosowania sztucznej inteligencji na dużą skalę. Subskrypcje konsumenckie produktów AI są mocno dotowane: firma analityczna SemiAnalytic oszacowała, że ​​subskrypcja ChatGPT Pro o maksymalnej wartości 200 dolarów miesięcznie jest warta do 14 000 dolarów według cen katalogowych API, podczas gdy plan Claude Max firmy Anthropic w podobnej cenie jest wart około 8000 dolarów.

Z kolei klienci biznesowi i rządowi płacą koszty zbliżone do rzeczywistych. OpenAI przestawiło nowe umowy korporacyjne na rozliczenia oparte na tokenach, a według SemiAnalytic szacuje się, że w Anthropic od 75 do 85 procent przychodów pochodzi z umów opartych na użytkowaniu. Przepływy pracy agenta — dokładnie taki rodzaj autonomicznych testerów bezpieczeństwa zachowań, jaki najbardziej potrzebują testerzy — mogą zużywać nawet tysiąc razy więcej tokenów niż standardowa rozmowa na czacie.

Dostawcy eksperymentują ze sposobami ograniczenia tych kosztów w przypadku dużych klientów. Według The Information OpenAI pozwala teraz niektórym dużym klientom płacić tylko za ukończone zadania, a nie surowe tokeny, i wprowadziło GPT-6 Sol i Luna, dwa modele wycenione na połowę zwykłej stawki API. Rabaty te nie dotyczą jednak najpotężniejszych systemów granicznych, które pozostają najdroższe w utrzymaniu, a dostawcy coraz częściej zamykają swoje najbardziej wydajne modele w zamkniętych programach cyberbezpieczeństwa, co dodaje kolejną warstwę kosztów i złożoności dla każdego zewnętrznego oceniającego.

Presja wydatkowa działa w obie strony. Jak podaje Financial Times, OpenAI planuje wydać około 856 miliardów dolarów na moc obliczeniową do 2030 roku, zaś Anthropic przygotowuje się do debiutu giełdowego spodziewanego najpóźniej w listopadzie. SemiAnalytic szacuje, że marża brutto na działalności Anthropic w zakresie API przekracza 80 procent – ​​marże, które pomagają w finansowaniu pionierskiego wyścigu rozwojowego, który NSA próbuje obecnie niezależnie ocenić.

Kto płaci za nadzór?

Kwestia finansowania podzieliła się już na konkurencyjne propozycje. Nat Purser z Instytutu Badań nad Weryfikacją i Ewaluacją AI zaproponował nałożenie opłaty na twórców sztucznej inteligencji, która pomogłaby w finansowaniu niezależnych testów rządowych – podejście, które sformalizowałoby to, co branża już robi dobrowolnie.

Warto zauważyć, że dziennik The Washington Sun poinformował, że Anthropic i OpenAI zasygnalizowały, że mogą być skłonne zapłacić za rozszerzony nadzór rządowy. Stanowisko to jest zgodne ze wsparciem publicznym obu firm dla ocen bezpieczeństwa przeprowadzanych przez strony trzecie i spowodowałoby rozłożenie kosztów na całą branżę, zamiast koncentrować je w budżecie federalnym.

Szerszy krajobraz nadzoru

Ujawnienie wydatków NSA wiąże się z szerszą restrukturyzacją sposobu, w jaki rząd USA ocenia systemy sztucznej inteligencji. Agencja opowiadała się już wcześniej za dobrowolnym testowaniem dostępu do modeli komercyjnych, a agencje bezpieczeństwa narodowego odgrywają coraz większą rolę w polityce dotyczącej sztucznej inteligencji, w miarę jak systemy graniczne zyskują możliwości cybernetyczne i biologiczne, których niezależna ocena jest trudna dla organów regulacyjnych.

Cena ilustruje także niewygodną dla decydentów rzeczywistość: koszt znaczącego nadzoru rośnie wraz z kosztem kontrolowanych systemów. Budżet zbudowany na 20 milionów dolarów rocznie na recenzje nie jest dostosowany do modeli, których szkolenia i ewaluacje kosztują setki milionów dolarów każde.

Podczas gdy Kongres rozważa ponowną autoryzację programów nadzoru nad sztuczną inteligencją, tajne szacunki dają prawodawcom konkretne – i otrzeźwiające – dane na temat tego, ile faktycznie kosztuje poważna ocena.

Wyprzedź sztuczną inteligencję

Wydatki rządowe na nadzór nad sztuczną inteligencją staną się jedną z najważniejszych walk politycznych w nadchodzącym roku. Aby uzyskać więcej najświeższych wiadomości o AI, od regulacji po premiery pionierskich modeli, śledź AI Buzz Wire.

Przeczytaj więcej aktualności o sztucznej inteligencji →