George Sivulka អាយុ 27 ឆ្នាំដែលជានិស្សិតបញ្ចប់ការសិក្សានៅ Stanford ដែលបានបង្កើតនិងដំណើរការ AI startup Hebbia បានបង្ហាញពីភាពភ័យខ្លាចនៃយុគសម័យភ្នាក់ងារ AI: ក្រុមហ៊ុនដែលប្រជែងគ្នាដើម្បីដាក់ពង្រាយកម្លាំងការងារ AI ដោយមិនសាងសង់ហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធគ្រប់គ្រងដើម្បីដំណើរការពួកគេ។
Hebbia បម្រើអតិថិជនដូចជា BlackRock, KKR និងកងទ័ពអាកាសសហរដ្ឋអាមេរិករួចហើយ ដោយផ្តល់ឱ្យ Sivulka មើលទៅជួរមុខថាតើរឿងអាក្រក់កំពុងកើតឡើងនៅក្នុងក្រុមហ៊ុនពិតប្រាកដ។ នៅក្នុងអត្ថបទរបស់គាត់ដែលត្រូវបានបោះពុម្ពនៅក្នុងព្រឹត្តិបត្រ a16z គាត់ប្រកែកថា AI មិនបានកាត់បន្ថយថ្លៃពលកម្មទេ វាបានផ្លាស់ប្តូរសមីការទាំងស្រុង៖ “ជាលើកដំបូងក្នុងប្រវត្តិសាស្ត្រ មនុស្សមានតម្លៃថោកជាងកម្មវិធី”។ ហើយសម្រាប់ CEO ទាំងអស់ដែលបានធ្លាក់ចូលទៅក្នុងយុគសម័យភ្នាក់ងារ ដែលត្រូវបានគេស្គាល់យ៉ាងខ្លីថា “tokenmaxxing” គាត់បានព្រមានថា “អ្នកទើបតែបានជួលបុគ្គលិកអាក្រក់មួយលាននាក់”។
យុគសម័យនេះបានបញ្ចប់នៅពេលដែលក្រុមហ៊ុន Amazon ដ៏ល្បីល្បាញបានលាតត្រដាងការខាតបង់ចំនួន 500 លានដុល្លារក្នុងរយៈពេលមួយខែតែម្នាក់ឯង ខណៈដែលភ្នាក់ងារបានដំណើរការយ៉ាងសកម្មជាមួយនឹងប្រសិទ្ធភាពតិចតួច ខណៈដែលក្រុមហ៊ុន Ford Motor Company ពិតជាបានជួលកម្លាំងវិស្វករមនុស្សថ្មី “ប្រផេះ” ដើម្បីធ្វើការរួមគ្នាជាមួយនឹងកិច្ចខិតខំប្រឹងប្រែងពង្រីក AI ។ សម្រាប់ Sivulka ពេលនេះគឺដូចជាគ្រោះថ្នាក់រថភ្លើងដែលត្រូវបានបំភ្លេចចោលយ៉ាងធំក្នុងឆ្នាំ 1841 ដែលបានបញ្ចប់សម័យកាលមួយ ហើយបានចាប់ផ្តើមថ្មីមួយ។
ភាពស្រដៀងគ្នាទៅនឹងគ្រោះថ្នាក់រថភ្លើង
Sivulka មានតាំងពីទសវត្សរ៍ឆ្នាំ 1830 និងឆ្នាំ 1840 នៅពេលដែលចម្ងាយផ្លូវដែករបស់អាមេរិកបានកើនឡើងប្រហែល 120 ដងក្នុងមួយទសវត្សរ៍ ដោយមិនមានប្រព័ន្ធសម្របសម្រួលដើម្បីរក្សាកំណើននោះទេ រហូតដល់ការប៉ះទង្គិចរថភ្លើងដ៏សាហាវនៅរដ្ឋ Massachusetts ក្នុងឆ្នាំ 1841 បានបង្ខំឱ្យឧស្សាហកម្មនេះបង្កើតការគ្រប់គ្រងបែបទំនើប។
វិបត្តិនេះគាត់បានប្រកែកថាបានធ្វើឱ្យផ្លូវដែកមួយក្នុងចំណោមឧស្សាហកម្មដែលមានតម្លៃរាប់ពាន់លានដុល្លារដំបូងគេ “មានប្រហែល 60% នៃទីផ្សារភាគហ៊ុននៅកម្រិតកំពូលរបស់វា” ។ ខណៈដែលផ្លូវដែកកំពុងបញ្ឆេះនូវបំណងប្រាថ្នាចង់ធ្វើដំណើរទូទាំងប្រទេស លោកបានអះអាងថា ភ្នាក់ងារកំពុងធ្វើអ្វីមួយដែលស្រដៀងនឹងការងារនៅលើអ៊ីនធឺណិត៖ “យើងគ្រាន់តែផ្តល់ឱ្យបុគ្គលិកគ្រប់រូប សូម្បីតែចំនួនក្បាល និងថវិកាដែលអាក្រក់បំផុត ស្ទើរតែគ្មានដែនកំណត់។ ការគ្រប់គ្រង AI គឺពិបាកជាងការគ្រប់គ្រងមនុស្ស ព្រោះ AI ធ្វើមាត្រដ្ឋានភាពមិនដំណើរការភ្លាមៗ” ។
ហេតុអ្វីបានជាក្រុមហ៊ុននីមួយៗ “ជួលបុគ្គលិកមិនល្អរាប់លាននាក់”
ចំណងជើងនៃអត្ថបទសង្ខេបការវិនិច្ឆ័យស្នូលរបស់ Sivulka: ភ្នាក់ងារ AI មិនបរាជ័យទេព្រោះម៉ូដែលទាំងនោះខ្សោយ – ពួកគេបរាជ័យដោយសារតែស្ទើរតែគ្មាននរណាម្នាក់នៅក្នុងក្រុមហ៊ុនណាមួយអាចបញ្ជាក់កិច្ចការច្បាស់លាស់គ្រប់គ្រាន់សម្រាប់ភ្នាក់ងារដើម្បីអនុវត្តវាបានល្អ។ លោកប៉ាន់ប្រមាណថា មានតែបុគ្គលិកម្នាក់ក្នុងចំណោម 100 នាក់ប៉ុណ្ណោះដែលដឹងពីរបៀបផ្តល់បរិបទ AI ដោយហៅជំនាញនេះថាជា “ប្រភេទដ៏កម្រ” នៃការគិតច្បាស់លាស់ដែលបុគ្គលិកភាគច្រើនមិនមាន។ លទ្ធផលគឺជាអ្វីដែលគាត់ហៅថា “រង្វិលជុំ” – ភ្នាក់ងារអំពាវនាវម្តងហើយម្តងទៀតឱ្យគ្នាទៅវិញទៅមកដើម្បីកែតម្រូវការណែនាំដែលខុសឆ្គងដោយខ្លួនឯងដែលគាត់ពិពណ៌នាដោយត្រង់ថាជា “ការចេញនិមិត្តសញ្ញាបន្ទាប់ពីសញ្ញាសម្ងាត់” ។
ស្ទើរតែក្នុងពេលដំណាលគ្នា UBS Global Research បានរៀបចំ “ក្រុមហ៊ុនដើមកំណើត AI ដែលល្បីល្បាញជាច្រើន” នៅក្នុងព្រឹត្តិការណ៍ UBS Private AI និង Software ប្រចាំឆ្នាំលើកទី 5 នៅ Menlo Park ហើយស្ទើរតែគ្រប់ប្រតិបត្តិករបានបញ្ជាក់ពីនិក្ខេបបទរបស់ Sivulka ជាឯកជនថាការបរាជ័យភ្នាក់ងារកើតឡើងលើទំហំឧស្សាហកម្ម។ អ្នកគ្រប់គ្រងក្រុមហ៊ុនបានប្រាប់អ្នកវិភាគ UBS ថា “ខាងក្នុងយើងមិនមានថវិកានិមិត្តសញ្ញាទេ វាជាអ្វីដែលយើង វិស្វកររបស់យើងមិនបានទទួលការបណ្តុះបណ្តាល។ ប៉ុន្តែរាល់ការសន្ទនារបស់អតិថិជនគឺវិលជុំវិញវា”។
ការចំណាយពិតប្រាកដមិនមែនជានិមិត្តសញ្ញាទេ។
Sivulka អះអាងថា ឧស្សាហកម្មនេះធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យខុសវដ្តនៃការឃោសនាបំផ្លើសផ្ទាល់ខ្លួន៖ ការចំណាយលើ “tokenmaxxing” បានផ្ទុះហើយបន្ទាប់មកដួលរលំក្នុងរយៈពេលមួយខែ ប៉ុន្តែ “ចំនួនថូខឹនដែលបានចេញមិនមែនជាបញ្ហាពិតប្រាកដទេ” – បញ្ហាគឺថាមនុស្សមិនដឹងពីរបៀបប្រើប្រាស់វាឱ្យមានប្រសិទ្ធភាព។
លទ្ធកម្មរបស់ UBS គាំទ្រការអះអាងនេះជាមួយនឹងចំនួនពិត៖ ក្រុមហ៊ុន AI ដែលមិនបញ្ចេញឈ្មោះបានប្រកាសថា “ការចំណាយរបស់យើងលើ Anthropic គឺ 20,000 ដុល្លារក្នុងខែធ្នូ ហើយនៅក្នុងខែកក្កដា យើងនឹងលើសពី 1 លានដុល្លារ ដែលជាការកើនឡើង 50 ដងក្នុងរយៈពេល 7 ខែ។” ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ក្រុមហ៊ុននេះដំឡើងជាបន្តបន្ទាប់នូវអ្វីមួយដែលស្មើនឹងស្រទាប់គ្រប់គ្រងដែលបាត់របស់ Sivulka៖ “ឥឡូវនេះ យើងនឹងព្រមានអ្នកនៅពេលអ្នកឈានដល់កម្រិតជាក់លាក់មួយប្រចាំខែ។ យើងនឹងចាប់ផ្តើមណែនាំអភិបាលផ្ទៃក្នុង ដូចនិយោជិត G&A មិនគួរប្រើគំរូកំណត់នោះទេ។”
សេចក្តីថ្លែងការណ៍សាធារណៈពី OpenAI (“ការចំណាយលើ AI ឥឡូវនេះបានក្លាយជាបញ្ហាដ៏ធំមួយដែលមិនដែលត្រូវបានពិភាក្សាកាលពីដើមឆ្នាំនេះ”) ហើយក្រុមហ៊ុនដូចជា Uber ណែនាំគោលការណ៍ណែនាំចំណាយបញ្ជាក់ថានេះមិនមែនជាករណីដាច់ដោយឡែកនោះទេ – UBS បានប៉ាន់ប្រមាណកាលពីខែមុនថាការភ័យខ្លាចនៃតម្លៃនិមិត្តសញ្ញា “បានក្លាយជាការព្រួយបារម្ភពិតប្រាកដសម្រាប់ក្រុមហ៊ុនប្រហែល 60%” និង “ចំនួននោះមានអារម្មណ៍ថាខ្ពស់ជាងឥឡូវនេះ” ។ ជំហររបស់ Sivulka ដោយផ្ទាល់បានបន្ទរលើការត្អូញត្អែរជាសាធារណៈរបស់នាយកប្រតិបត្តិ Palantir លោក Alex Karp ដែលថាមន្ទីរពិសោធន៍ AI បាន “លក់ដាច់ទាំងស្រុង និងគ្មានការទទួលខុសត្រូវ” លើម៉ូដែលរបស់ពួកគេ ខណៈដែលក្រុមហ៊ុនដុតប្រាក់លើការប្រើប្រាស់និមិត្តសញ្ញាដោយគ្មានវិន័យ ROI ពិតប្រាកដ។ Karp បានប្រាប់ CNBC ថា “មានអ្វីមួយខុសទាំងស្រុង” ប្រអប់ Squawk កាលពីដើមខែនេះ គាត់បានបញ្ចេញកំហឹងរបស់គាត់ចំពោះការប្រើប្រាស់និមិត្តសញ្ញាមិនត្រឹមត្រូវ។ “ទស្សនៈជាមូលដ្ឋាននៃក្រុមហ៊ុននៅក្នុងប្រទេសនេះគឺថាខ្ញុំនឹងចូលនិវត្តន៍ ហើយខ្ជះខ្ជាយពេលវេលារបស់ខ្ញុំលើសញ្ញាសម្ងាត់”។
Sivulka រៀបចំឡើងវិញជាប្រព័ន្ធនូវការទាមទារទីផ្សារ AI ដោយប្រៀបធៀបវាទៅនឹងទស្សនវិស័យនៃកម្លាំងពលកម្ម ហើយរកឃើញថាការទាមទារទាំងអស់បរាជ័យនៅពេលត្រួតពិនិត្យកាន់តែជិត៖
គាត់បានពង្រីកវាទៅជាការចោទប្រកាន់យ៉ាងទូលំទូលាយនៃតារាងអង្គការដែលមានការហើមពោះដោយកត់សម្គាល់ថាក្រុមហ៊ុនភាគច្រើនត្រូវបាន “គ្រប់គ្រងមិនត្រឹមត្រូវ” ហើយបុគ្គលិកដើរតួជា “cogs នៅក្នុងម៉ាស៊ីន” ហើយថា Elon Musk កាត់បន្ថយកម្លាំងពលកម្ម 80 ភាគរយ។
ដំណោះស្រាយរបស់គាត់៖ “សញ្ញាសម្គាល់ 100x”
ជំនួសឱ្យការសន្និដ្ឋានថា AI ត្រូវបានខូច លោក Sivulka បានអះអាងថា ដំណោះស្រាយគឺដូចគ្នាទៅនឹងផ្លូវដែកដែលបានរកឃើញក្នុងទសវត្សរ៍ឆ្នាំ 1840៖ ការគ្រប់គ្រងបានប្រសើរជាងមុន បច្ចេកវិទ្យាមិនតិចទេ។ គាត់បានព្យាករណ៍ថាជំនាញកំណត់នៃទសវត្សរ៍ក្រោយនឹងមិនមែនជាទេពកោសល្យផ្នែកវិស្វកម្មទេ ប៉ុន្តែវិស្វកម្មបរិបទ៖ “វិស្វករ 10x បានបង្កើតយុគសម័យចុងក្រោយរបស់ក្រុមហ៊ុន។ និមិត្តសញ្ញា 100x នឹងសាងសង់បន្ទាប់ទៀត” ។ សេចក្តីសង្ខេបរបស់គាត់អំពីការផ្លាស់ប្តូរសេដ្ឋកិច្ចនៅពេលនេះគឺ៖ “មនុស្សមានតម្លៃថោកជាមធ្យមជាងថូខឹន ប៉ុន្តែថូខឹនល្អមានតម្លៃថោកជាងតាមមាត្រដ្ឋាន។ ការគ្រប់គ្រងកំពុងបំប្លែងមួយទៅមួយទៀត”។
ប្រភពរបស់ UBS ពិពណ៌នាអំពីរបៀបធ្វើការដោយឯករាជ្យឆ្ពោះទៅរកដំណោះស្រាយនេះយ៉ាងពិតប្រាកដតាមរយៈ “ការនាំផ្លូវគំរូ” – ផ្តល់ភារកិច្ចជាក់លាក់ដល់ម៉ូដែលជាក់លាក់ ជាជាងចាត់ទុក AI ជាឧបករណ៍ដែលមិនខុសគ្នា។ នាយកប្រតិបត្តិជាន់ខ្ពស់នៅក្រុមហ៊ុន AI មួយបានពន្យល់ពីការផ្លាស់ប្តូរនេះថា “ប្រហែលប្រាំមួយខែមុន យើងបានបំពេញភារកិច្ចទាំងមូល ហើយនិយាយថា ‘មិនអីទេ ម៉ូដែលនេះប្រហែលជាគំរូដ៏ល្អបំផុតសម្រាប់រឿងនេះ” ។ ឥឡូវនេះ កិច្ចការរងនីមួយៗក្នុងគម្រោងនេះត្រូវបានបញ្ជូនបន្តទៅម៉ូដែលផ្សេងគ្នាព្រោះយើងដឹងច្បាស់ថាម៉ូដែលណាល្អសម្រាប់កិច្ចការណាមួយ»។
នាយកប្រតិបត្តិដដែលបានពណ៌នាការឈ្នះក្នុងន័យស្ទើរតែដូចគ្នាទៅនឹងពាក្យ “100x” របស់ Sivulka ថា “មានឱកាសសម្រាប់ការកំណត់តម្លៃ នៅពេលដែលអ្នកអាចទទួលបានប្រភពពីគំរូផ្សេងៗគ្នាជាច្រើន… យើងមានទិន្នន័យទាំងអស់នេះអំពីអ្វីដែលម៉ូដែលធ្វើបានល្អ កិច្ចការជាក់លាក់ណាដែលពួកគេធ្វើបានល្អ ហើយដូច្នេះវាមាន arbitrage ជាច្រើននៅលើផ្នែកតម្លៃដែលយើងអាចមាន ហើយយើងអាចមាន។”
ក្រុមហ៊ុនមួយផ្សេងទៀតបានពណ៌នាការបំបែកនេះកាន់តែច្បាស់ ដោយប្រាប់ UBS ថាឥឡូវនេះពួកគេប្រើ “ម៉ូដែលថោកជាង ឬលឿនជាង” សម្រាប់ដំណើរការការងារជាប្រចាំ “ដែលបទពិសោធន៍ដូចមនុស្សមិនសំខាន់” ខណៈពេលដែលរក្សាទុកគំរូព្រំដែនសម្រាប់ “ករណីប្រើប្រាស់ស្នូល” ដែលជា “នំប៉័ង និងប៊ឺរបស់យើង” ដែលជាកំណែពេលវេលាជាក់ស្តែងនៃអាគុយម៉ង់របស់ Sivulka ដែលថាការគ្រប់គ្រង មិនមែនជាការអនុវត្តគំរូសុទ្ធទេ ប្រែជាចំណាយ។
Sivulka ក៏បានព្រមានអំពីភាពតានតឹងនៃស្ថាប័នដែលនឹងកើតឡើងនៅពេលដែលបុគ្គលិកចាប់ផ្តើមទប់ទល់នឹងការប្រគល់ចំណេះដឹងពីស្ថាប័នរបស់ពួកគេទៅឱ្យប្រព័ន្ធ AI ដែលអាចជំនួសពួកគេបាន។ គាត់បានចង្អុលទៅ Meta ដែលជាកន្លែងបុគ្គលិកសមធម៌ – ទោះបីជាមានការលើកទឹកចិត្តផ្នែកហិរញ្ញវត្ថុសម្រាប់ AI ដើម្បីទទួលបានជោគជ័យក៏ដោយ – បានរារាំងក្រុមហ៊ុនដោយប្រើបរិបទការងាររបស់ពួកគេជាទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាលដោយហៅវាថា “មីក្រូនៃអ្វីដែលនឹងកើតឡើងនៅក្នុងគ្រប់ឧស្សាហកម្មទាំងអស់” ។
លោកបានព្រមានថា “ការស្តុកទុកបរិបទ” កំពុងក្លាយជា “យុទ្ធសាស្ត្រសុវត្ថិភាពការងារចុងក្រោយបំផុត” ដោយពណ៌នាថាវាជា “បញ្ហានយោបាយដ៏ធំជាមួយ AI” នៅក្នុងក្រុមហ៊ុនដែលនឹងកាន់តែអាក្រក់ទៅៗ។ “និយោជិតមិនចង់បង្រៀនប្រព័ន្ធ AI សម្ងាត់របស់ពួកគេទេ” ហើយឥឡូវនេះពួកគេដឹងថាការគ្រប់គ្រងរបស់ពួកគេមិនឆ្លាតគ្រប់គ្រាន់ក្នុងការប្រើថូខឹនដោយថោក ពួកគេមានឥទ្ធិពល។
