Ha egy valószínű jövőben filmet forgatnak arról, „hogyan robbant ki az AI-lufi”, akkor kétségtelenül Ed Zitron lesz a központi alak. Ő tökéletesen megtestesíti a kívülálló archetípusát: az excentrikus magányost, aki előre látta a dolgokat, és figyelmeztetéseit senki sem vette komolyan a partvonalról. Ahogy Christian Bale alakította Michael Burry-t, a 2008-as pénzügyi összeomlást megjósoló befektetőt a *A nagy dobás* című filmben, könnyen elképzelhető, hogy Robert Pattinson és Paul Mescal például versengene Zitron megformálásáért – ez a vidám, színesen nyers, de makacsul részletekbe menő brit ugyanis a big tech egyik legkimondottabb kritikusává vált.
Ez nem jelenti azt, hogy az AI-lufi feltétlenül ki fog robbanni, de az AI-őrjöngés szökőárjában Zitron nyers, pimasz szkepticizmusa valamiféle kultikus figurává tette. Tech hírlevelének, a *Where’s Your Ed At*-nak mára több mint 80 000 előfizetője van; heti podcastja, a *Better Offline* rendszeresen a Top 20-ban szerepel a tech-listákon; rendszeres ellenszó a médiában; és subredditje biztonságos menedékké vált az AI-szkeptikusok számára, beleértve a techiparon belülieket is – egy felhasználó szerint ő „egy világítótorony az őrült hiperkapitalista baromság viharában”.
Zitron 2023-ban kezdett el foglalkozni a generatív AI-val, egy évvel az OpenAI által megrendítően bemutatott ChatGPT után. „Minél többet néztem, annál zavartabb lettem” – mondja. „Nemcsak hogy a nagy nyelvi modellek (LLM) egyértelműen nem tudták megcsinálni, amiért az emberek lelkesedtek, de nem is volt út előttük, hogy elérjék. Semmi sem utalt arra, amit találtam, hogy ez egy igazi üzlet lenne, nemhogy valami, ami állítólag megváltoztatja a világot.”
Videóhíváson keresztül beszél Las Vegas-i irodájából, piros kapucnis pulóverben, bekeretezett popkulturális nyomatok és amerikai sport-emléktárgyak között. És ember, Zitron tud beszélni. Ahogy a *Better Offline* hallgatói tudják, a 39 éves kivételesen tehetséges szónok – jártas a kiterjedt monológokban, véleményét hozzáférhető, gyakran pimasz nyelven adja elő, tele tényekkel, statisztikákkal, analógiákkal és jó adag káromkodással. Londoni akcentusa csak fokozza a Szilícium-völgy ellenlábasának szerepét – valaki, aki leejti a T-ket, amikor „datacentres”-ről beszél.
Nem egyszerű elmagyarázni Zitron érvelését arról, hogy a generatív AI miért van halálra ítélve: tavaly egy 19 000 szavas esszében fejtette ki. De két összefüggő részre bontható: a technológia tényleges hatékonysága és az AI-láz pénzügyi felépítése. Zitron szerint mindkét alap ingatag.
Először is ott van a generatív AI ígéreteinek betartása. Az elmúlt években egyre fokozódó jóslatokat láttunk arról, hogy a technológia felforgatja a munkát, ahogy azt ismerjük. Például Dario Amodei, az Anthropic (az OpenAI legközelebbi vetélytársa) vezérigazgatója tavaly májusban figyelmeztetett, hogy az AI öt éven belül megszüntetheti az összes kezdő szellemi foglalkozás felét. „Az AI nagy nyelvi modellek jelenlegi generációja ezt nem fogja megtenni” – állítja Zitron magabiztosan. „Bizonyítékom az, hogy alapvetően ugyanazok, mint egy évvel ezelőtt. Ugyanaz a hatékonyságuk. És minden kísérlet, hogy ezeket valami olyanná alakítsák, ami ténylegesen képes dolgokat önállóan csinálni, kudarcot vallott.” Úgy véli, hogy az LLM-ek hallucinálnak és hibás válaszokat adnak, minden alkalommal más választ adnak, és nem tudnak igazán tanulni, alkotni vagy sok összetett feladatot végrehajtani. Még azt is megkérdőjelezi, hogy ezt a technológiát „intelligenciának” nevezzük.
„Olyan intelligens, mint amilyen intelligens egy kockapár” – mondja. „A nagy nyelvi modellek transzformátor-alapú architektúrák, amelyek nagymértékű valószínűséget használnak a következő token generálásához. Ezt nagy léptékben teszik, így azt hihetnéd: 'Ó, dolgokat talál ki.' Nem, van egy nagy adatkorpusza és olyan sok paramétere...” A generatív AI úgy működik, hogy a meglévő adatokból merítve állít elő kimeneteket, semmi több. Nem tekintenénk egy Excel-képletet intelligensnek, így a generatív AI-t sem szabad intelligensnek neveznünk.
Sokan nem értenek egyet ezzel a nézettel, különösen az AI munkahelyekre gyakorolt hatását illetően. A film, az ügyfélszolgálat, a kormányzat és a tech iparágakban a szakemberek arról számolnak be, hogy az AI-eszközök lehetővé teszik számukra, hogy ugyanazokat a feladatokat kevesebb emberrel végezzék el. Még ha nem is szünteti meg a munkahelyek felét, az AI készen áll átalakítani a munkahelyet. Egy tavaly júniusi felmérés szerint az Egyesült Királyságban a kezdő pozíciók száma majdnem harmadával csökkent a ChatGPT bemutatása óta.
Zitron azt válaszolja, hogy „a korreláció nem egyenlő az ok-okozati összefüggéssel”, és olyan jelentésekre hivatkozik, amelyek megkérdőjelezik vagy minimalizálják a gépi tanulás szerepét a munkahelyek elvesztésében. Például egy friss MIT-jelentés az „AI állapotáról az üzleti életben 2025-ben” azt találta, hogy a vállalatok 95%-a, amelyek próbálták integrálni az AI-t, „nulla megtérülést” tapasztalt. A jelentés megjegyezte, hogy a legtöbb generatív AI rendszer nem képes visszajelzéseket megtartani, kontextushoz alkalmazkodni vagy idővel fejlődni.
Ez vezet Zitron érvelésének második részéhez: az AI-láz gazdasági számai nem jönnek ki. Az AI-be ömlő beruházások szintje példátlan. A „Fantasztikus Hét” – az Alphabet (a Google anyavállalata), az Amazon, az Apple, a Meta, a Microsoft (amely az OpenAI 27%-ának tulajdonosa), az Nvidia és a Tesla – jelenleg az S&P 500 34%-át képviseli, amely a globális piac mintegy felét teszi ki. Mint a GPU-k, az AI-hoz elengedhetetlen erős chipek vezető gyártója, az Nvidia lényegében „pénzt nyomtat” – mondja Zitron. Eközben mások milliárdokat kölcsönöznek és költenek, amelyeket talán soha nem fognak visszanyerni.
Míg a Szilícium-völgyi startupok hagyományosan veszteségesen működtek, hogy piaci részesedést szerezzenek és később profitáljanak, a jelenlegi kínálat és kereslet közötti szakasz aggasztóan nagy. Az AI felépítése hatalmas beruházást igényel: egy tipikus adatközpontnak tízezernyi GPU-ra van szüksége, amelyek mindegyike több mint 50 000 dollárba (37 000 fontba) kerül, plusz szoftver, hálózat, nagy létesítmények, valamint jelentős mennyiségű áram és víz. Az 1 GW AI adatközpont-kapacitás becsült költsége 35 milliárd dollár (26 milliárd font). Következésképpen csak mély zsebű „hiperskalázók”, mint a Google, a Meta, az Amazon, a Microsoft és az Oracle versenyezhetnek ezen a szinten.
A kereslet oldalán a kilátások kevésbé egyértelműek és távolról sem biztosak. Például az OpenAI 1,4 billió dollárt (1 billió fontot) tervez költeni AI-infrastruktúrára az elkövetkező öt évben, de a 2025-re vetített bevétele csak mintegy 20 milliárd dollár (15,8 milliárd font). Zitron rámutat, hogy az AI-cégek közötti sok üzlet lényegében egymásnak fizetését jelenti. Tavaly szeptemberben az Nvidia bejelentette, hogy 100 milliárd dollárt fektet be az OpenAI-ba, amely viszont ezeket az alapokat felhasználja Nvidia chipek vásárlására. Hasonló megállapodások gyakoriak az iparágban. Még a CoreWeave, Lambda és Nebius „nefelhő” vállalatok is, amelyek adatközpontokat építenek és GPU-kapacitást bérbe adnak, nagymértékben támaszkodnak az olyan óriások üzletére, mint a Google, a Microsoft, az Amazon és az Nvidia. Zitron állítja, hogy ezek nélkül a hiperskalázók nélkül a teljes AI-számítási bevétel 2025-re kevesebb lenne egy milliárd dollárnál.
A jövedelmezőség tekintetében a ChatGPT-nak ma már mintegy 800 millió felhasználója van, de a legtöbben nem fizetnek. Még a fizető előfizetők esetében is egy felhasználó csatlakoztatásának költsége... Egy olyan AI-modell esetében, mint a GPT, az egyes felhasználói interakciók költsége drámaian változhat. Egy felhasználó egyszerű kérdést tehet fel, vagy kérdezhet valamit, ami arra készteti a modellt, hogy összetett választ generáljon. Ahogy Zitron rámutat, itt nincsenek méretgazdaságosságok – minden lekérdezés „számítást” vagy számítógépes feldolgozást igényel a szolgáltató költségére. „Minél inkább erős felhasználója valaki ezeknek a platformoknak, annál többe kerül neked. Ez szinte az ellentéte annak, ahogy a Szilícium-völgy általában működik.” És ha a válasz nem kielégítő és újra kell dolgozni, ami gyakran megtörténik, „az még több számítás elégetése, anélkül, hogy extra pénzt hozna.” Bár az AI-modellek folyamatosan olcsóbbá és fejlettebbé válnak, ezt csak még több számítási teljesítmény felhasználásával érik el. „Olyan, mintha a benzin ára egy kicsit csökkenne, de további 250 mérföldet kell vezetned, hogy valahova eljuss. Tehát ez nagyon problematikus – mert azt jelenti, hogy nincs jövedelmezőségi pont.”
Egy tipikus adatközpont tízezernyi GPU-t igényel.
Ismételten, ez sem garantálja, hogy nagy AI-összeomlás fog bekövetkezni, de „ha tévedek, nem tudom, hogyan tévedek” – mondja. „Minden ellenérv, amit olvastam a munkámhoz, leginkább csak vágyálom, hogy 'az AI jobb lesz'.”
Sokan vádolták Zitront azzal, hogy neheztel a big techre, de ezt tagadja: „Problémám azokkal van, akik nem akarnak a valóságról beszélni.” Biztosan nem kerüli el a figyelmet, de nem ezért kezdett bele ebbe – magyarázza. „Szeretek írni. Szeretek szétszedni dolgokat. Szeretek rejtvényeket megoldani. Azt hiszem, szeretem megérteni a dolgokat. Sok minden csak arról szól, hogy megpróbálom magamnak megmagyarázni, nem a közönségnek.” Nincs formális képzése közgazdaságtanban vagy számítástechnikában, és soha nem dolgozott a techiparban. „Alapvetően mindent a nulláról tanultam meg.”
Zitront azonban mindig is vonzotta a technológia. Azt mondja, élete során 10 személyi számítógépet épített. Akkor kezdődött, amikor apja vett neki egy PC-t telefonos kapcsolattal, amikor 10 éves volt. „Tehát elég korán online voltam. Azonnal azt gondoltam: 'Ez a jövő. Imádom ezt. Szeretem, hogy beszélhetek és játszhatok emberekkel.' Elég magányos gyerek voltam. Nem volt sok barátom, de sok barátot szereztem online.”
Zitron, aki Hammersmithben, Nyugat-Londonban nőtt fel, szerető és támogató szülőkként írja le szüleit. Apja menedzsmenttanácsadó volt; anyja nevelte őt és három idősebb testvérét. De „a középiskola nagyon rossz volt számomra, és ennyit mondok el.” Diszpraxiája van, egy koordinációs zavar, és 20-as éveiben diagnosztizálták nála az ADHD-t. „Azt hiszem, minden nyelvet és minden tudományt megbuktam, és a matekból sem voltam kiváló” – mondja. „De mindig megszállottan figyeltem a részletekre.”
Miután médiát és kommunikációt tanult az Aberystwythi Egyetemen, elkezdett írni játékmagazinoknak, de „eljutottam egy pontra, ahol nyomorult voltam Londonban.” Így 2008-ban New Yorkba költözött, és tech-PR-ben kezdett dolgozni. Azt mondja, nem tudja elképzelni, hogy visszatérjen az Egyesült Királyságba. Nem beszél személyes életéről, csak annyit említ, hogy van egy fia, ezért él Las Vegasban. Nem bánja: „Mindenki furcsa, tehát senki sem furcsa.” Beszámoltak arról, hogy kétszer nősült és vált el.
Zitron továbbra is tech-PR
