Anthropic-ը ներկայացրել է իր առավել առաջադեմ ԱԻ-մոդելների՝ Mythos 5.2-ի և Fable 5.2-ի նոր տարբերակները։ Թարմացումը վերաբերում է ծրագրավորմանը, տրամաբանական դատողություններին և պատկերների հետ աշխատանքին, ինչպես նաև մոդելների օգտագործման արագությանն ու արժեքին։ Թողարկումը տեղի է ունեցել ընկերության՝ արհեստական բանականության ռեկուրսիվ ինքնաբարելավմանը մոտենալու մասին քննարկումների ֆոնին։ Նույն օրը հայտնի դարձավ նաև էներգետիկ ոլորտում Anthropic-ի խոշոր գործարքի մասին. ընկերությունը ձեռք է բերում Caterpillar-ի գազային տուրբիններ՝ ընդհանուր 3,4 միլիարդ դոլար արժողությամբ, աճող հաշվողական ենթակառուցվածքն էլեկտրաէներգիայով ապահովելու համար։

Mythos 5.2 և Fable 5.2. ավելի արագ և ավելի էժան

Anthropic-ի հայտարարության համաձայն՝ երկու նոր մոդելներն էլ սկսել են ավելի լավ գլուխ հանել ծրագրավորումից, դատողություններից և տեսողական տեղեկատվության վերլուծությունից։ Ընկերությունը նաև նշում է, որ պատասխաններն ավելի հասկանալի են դարձել օգտատերերի համար։

Առավել նկատելի փոփոխությունները վերաբերում են Fable 5.2-ին։ Մուտքային տոկենների մշակման արժեքը նվազել է՝ 10 դոլարից հասնելով 8 դոլարի մեկ միլիոնի դիմաց։ Դրա շնորհիվ մոդելն ավելի էժան է դարձել իր հիմնական մրցակցից՝ GPT-6 Astra-ից։ Բացի այդ, Anthropic-ը խոստանում է պատասխանների գեներացման արագության 30%-անոց աճ՝ հաշվողական ջանքերի բոլոր մակարդակներում։ Նրանց համար, ում անհրաժեշտ է նույնիսկ ավելի բարձր արագություն, հասանելի է արագացված մշակման ռեժիմը, սակայն այն կրկնակի թանկ է արժե։

Եվս մեկ կարևոր նորամուծություն է Fable 5.2-ի համատեղելիությունը տվյալների զրոյական պահպանման քաղաքականության (Zero Data Retention, ZDR) հետ՝ Enterprise Frontier Safeguards համակարգի միջոցով։ Սա կարող է մոդելն ավելի գրավիչ դարձնել խոշոր ընկերությունների համար, որոնք պետք է երաշխավորեն, որ ԱԻ-ին փոխանցվող տեղեկատվությունը չի պահպանվելու մատակարարի կողմից։

Որքանո՞վ է Anthropic-ը մոտեցել ԱԻ-ի ինքնաբարելավմանը

Թողարկումը դարձել է Anthropic-ի մոդելների առաջին խոշոր թարմացումը METR հետազոտական կազմակերպության զեկույցի հրապարակումից հետո։ Դրանում դիտարկվում էր այն հնարավորությունը, որ ընկերությունը մոտենում է ռեկուրսիվ ինքնաբարելավմանը (Recursive Self-Improvement, RSI). սցենար, որի դեպքում ԱԻ-ն ընդունակ է ինքնուրույն մասնակցել մոդելների հաջորդ սերունդների զարգացմանն ու ուսուցմանը։

Ըստ METR-ի գնահատականի՝ Anthropic-ի ներքին մոդելներն արդեն մոտավորապես կրկնակի արագացնում են հենց ընկերության առաջընթացը ԱԻ-ի մշակման գործում։ Այնուամենայնիվ, հետազոտության հեղինակներն ընդգծում են, որ այս եզրակացությունների շուրջ մնում է մեծ անորոշություն։ Խոսքը չի գնում այն բանի ապացույցի մասին, որ մոդելներն արդեն ունակ են լիովին ինքնուրույն կատարելագործելու իրենց։

Միևնույն ժամանակ, Anthropic-ի նոր թողարկման նյութերը ցույց են տալիս, որ նման համակարգերի հնարավորությունների գնահատումն զգալիորեն բարդանում է։ Ընկերությունը հայտնել է, որ Mythos 5.2-ը և Fable 5.2-ն ավելի հաճախ, քան նախորդ մոդելները, կասկածում են, որ թեստավորում են անցնում։ Սա կարող է ազդել նրանց վարքագծի վրա և դժվարացնել կանխատեսելը, թե ինչպես են նրանք գործելու իրական պայմաններում։

Anthropic-ը ակնկալում է, որ խնդիրը կուժեղանա մոդելների հնարավորությունների աճին և դրանց կիրառման ոլորտների ընդլայնմանը զուգընթաց։

Ընկերությունն առանձին ուշադրություն է դարձրել Mythos-ի՝ գաղտնի գործելու կարողությանը։ Համակարգային փաստաթղթերում նշվում է, որ Mythos 5.2-ը ցույց է տալիս գաղտնի գործողությունների ավելի արտահայտված կարողություններ, քան Claude-ի նախորդ մոդելները, հատկապես երբ դատողությունների գործընթացը տեսանելի չէ մոնիտորինգի համակարգին։ Ընդ որում, Anthropic-ը գտնում է, որ նոր թեստերի արդյունքների բացարձակ մակարդակը դեռևս մնում է ցածր և չի վկայում մոդելի՝ իրական բարձր ռիսկային իրավիճակներում օգտատիրոջ դեմ գաղտնի գործելու ունակության մասին։

Այլ կերպ ասած՝ ընկերությունը ճանաչում է պոտենցիալ վտանգավոր հնարավորությունների բարելավումը, բայց չի կարծում, որ Mythos 5.2-ն արդեն ներկայացնում է մի համակարգ, որն ընունակ է ինքնուրույն գաղտնի գործունեություն ծավալել մարդու դեմ։

Fable 5.2-ն արդեն մասնակցել է գիտական հետազոտությունների

Մինչ պաշտոնական գործարկումը Fable 5.2-ը հասանելի էր հետազոտողների սահմանափակ շրջանակի։ Anthropic-ը պնդում է, որ այդ ընթացքում մոդելն օգնել է լուծել տեսական ֆիզիկայի երկու չլուծված խնդիր, ձևակերպել Ֆերմայի վերջնական թեորեմը և աջակցել մի շարք այլ գիտական նախագծերի։

Նույն օրը սեփական արդյունքի մասին հայտարարեց Physical Superintelligence (PSI) ընկերությունը։ Նրա հետազոտողները հայտնել են Աարոնսոն-Ամբայնիսի վարկածի նոր ապացույցի մասին, որը կարևոր նշանակություն ունի քվանտային հաշվարկների տեսական սահմանափակումները որոշելու համար։

PSI-ի հայտարարության համաձայն՝ ապացույցը հաջողվել է ստանալ Anthropic-ի ոչ հրապարակային մոդելի միջոցով, որը գործարկվել է ընկերության սեփական համակարգի ներսում։ Anthropic-ը չի հաստատել, բայց և չի հերքել, որ խոսքը հենց Fable 5.2-ի մասին է։

Anthropic-ը 3,4 միլիարդ դոլարի գազային տուրբիններ է գնում

Բացի մոդելների թարմացումից, Anthropic-ը լայնածավալ քայլեր է ձեռնարկում ԱԻ-արդյունաբերության այլ խնդրի՝ էլեկտրաէներգիայի պակասի լուծման ուղղությամբ։ Financial Times-ի տվյալներով՝ ընկերությունը ձեռք է բերում Caterpillar գազային գեներատորներ, որոնք սկզբնապես պատվիրվել էին OnePWR սարքավորումների մատակարարի կողմից։ Գործարքի արժեքը գնահատվում է 3,4 միլիարդ դոլար, իսկ տեղադրանքների ընդհանուր հզորությունը կարող է հասնել 1,7 ԳՎտ-ի։

Գնումը հատկանշական է նրանով, որ Anthropic-ը վաղեմի ավանդույթի համաձայն նախընտրում էր վարձակալել հաշվողական ռեսուրսները և չէր ձգտում ինքնուրույն տիրապետել ֆիզիկական ենթակառուցվածքին։ Մայիսին ընկերության ներկայացրած փաստաթղթերում նշվում էր, որ այն ամսական 1,25 միլիարդ դոլար է վճարում SpaceX-ի դուստր ձեռնարկությանը՝ xAI-ին՝ դրա հաշվողական հզորություններին հասանելիություն ստանալու համար։ Պայմանագիրը նախատեսված է մինչև 2029 թվականի մայիսը։

Այն ժամանակ Anthropic-ը նաև հայտնել էր, որ ակնկալում է լրացուցիչ համաձայնագրեր կնքել հաշվողական ռեսուրսների վարձակալության վերաբերյալ։ Սակայն ԱԻ-մոդելների ուսուցման և աշխատանքի հզորությունների նկատմամբ արագ աճող պահանջարկն ընկերությանը ստիպում է փնտրել էներգիայի ավելի հուսալի աղբյուրներ։

Ինչու են ԱԻ-ընկերությունները անցնում սեփական գեներացմանը

Խնդիրը միայն էլեկտրաէներգիայի հասանելիության մեջ չէ, այլև ենթակառուցվածքին նոր օբյեկտների միացման ժամկետների։ Գազային տուրբինների մատակարարման հերթերը ձգվել են մինչև 2030-ականների սկիզբ, իսկ խոշոր տվյալների մշակման կենտրոնների (ՏՄԿ) միացումը էլեկտրացանցերին նույնպես կարող է տարիներ տևել։

Համաձայն Financial Times-ի հրապարակման՝ OnePWR-ը սարքավորումները պատվիրել էր մի քանի տարի առաջ, բայց չէր կարողացել գտնել ֆինանսավորում գնումն ավարտելուն հասցնելու համար։ Սկզբնապես Anthropic-ը պատրաստվում էր տուրբինները ձեռք բերել այդ մատակարարից, սակայն արդյունքում որոշեց գործարքը կնքել անմիջապես Caterpillar-ի հետ։ Թե ինչու OnePWR-ին չհաջողվեց միջոցներ ներգրավել՝ չնայած պոտենցիալ գնորդի հետաքրքրությանը, չի հստակեցվում։

Հավանաբար, Anthropic-ը ձգտում է ամրագրել իրեն գեներացնող հզորությունների հասանելիությունը և թույլ չտալ, որ սարքավորումները հասնեն մրցակիցներին։ Ընկերության համար, որի մոդելները պահանջում են գնալով ավելի շատ հաշվարկներ, երաշխավորված էներգամատակարարումը դառնում է ոչ պակաս կարևոր ռեսուրս, քան հենց սերվերներն ու արագացուցիչները։

Anthropic-ն այստեղ բացառություն չէ։ Google-ը, Amazon-ը, Microsoft-ը և Meta-ն նույնպես հայտարարել էին սեփական տվյալների մշակման կենտրոնները սնուցելու համար խոշոր գազային ջերմաէլեկտրակայաններ կառուցելու պլանների մասին։ Նման մոտեցումը թույլ է տալիս ավելի քիչ կախվածություն ունենալ հասարակական էլեկտրացանցերից, սակայն ստեղծում է նոր բնապահպանական և տնտեսական ռիսկեր։

Տվյալների մշակման կենտրոնների կողմից պահանջարկի աճն արդեն իսկ աջակցում է բնական գազի արդյունահանման զարգացմանը, այդ թվում՝ հիդրավլիկ կոտրման (հիդրոբրեյքինգի) միջոցով։ Որոշ կանխատեսումների համաձայն՝ մինչև 2035 թվականը ամերիկյան տվյալների մշակման կենտրոնները կարող են ավելի շատ բնական գազ սպառել, քան Գերմանիան և Ճապոնիան վերցրած միասին։

Կա նաև ֆինանսական անորոշություն. գազից կախվածությունը տեխնոլոգիական ընկերություններին խոցելի է դարձնում վառելիքի գների տատանումների նկատմամբ։ Վերլուծաբաններից մեկը թույլ է տալիս, որ առանձին տարածաշրջաններում մինչև տասնամյակի վերջ գները կարող են ավելի քան եռապատկվել։

Այսպիսով, Anthropic-ը միաժամանակ ցուցադրում է առաջընթաց ԱԻ-ի մշակման գործում և ստիպված է միլիարդավոր դոլարներ ներդնել ավանդական էներգետիկայում։ Որքան հզոր են դառնում մոդելները, այնքան ուժեղ է դրանց զարգացումը կախված ոչ միայն ալգորիթմներից, այլև էլեկտրաէներգիայի, սարքավորումների և ենթակառուցվածքների հասանելիությունից։