Door Goldman Sachs Asset Management
Maar weinig technologische ontwikkelingen hebben het grote publiek zo gefascineerd als de recente boom van generatieve kunstmatige intelligentie en de grote taalmodellen (Large Language Models of LLM) die aan de basis ervan liggen. Hoewel dit op een nieuwe technologische cyclus kan lijken, is deze technologie uniek vanwege de inherente decentrale besturing en de toegenomen geopolitieke aandacht die ze vanaf het begin van haar invoering heeft opgewekt. Inzicht krijgen in hoe dit alles van invloed zal zijn op de evolutie van de technologie is cruciaal om de potentiële implicaties ervan voor bedrijven en betrekkingen wereldwijd te begrijpen.
Voor civiel en militair gebruik
Sommige politieke leiders zien kunstmatige intelligentie (AI) als een technologie met een potentieel groter geopolitiek bereik dan eerdere technologische ontwikkelingen. Vorige transities, zoals de invoering van cloud computing, de opkomst van sociale media en de algemene verbreiding van smartphones, hebben aanvankelijk slechts een minimale overheidsinmenging met zich meegebracht.
De strategische status van AI is daarentegen het gevolg van het dubbele gebruik ervan, dit wil zeggen dat dezelfde technologie zowel civiele als militaire toepassingen heeft. In een recente toespraak over AI zei de nationale veiligheidsadviseur van het Witte Huis Jake Sullivan: “Onze voorsprong op het gebied van wetenschap en technologie behouden is geen binnenlandse of nationale veiligheidskwestie, het is beide tegelijk1“. De inlichtingendiensten en het ministerie van Defensie van de VS maken gebruik van de vooruitgang op dit gebied voor realtime bewaking en detectie van bedreigingen. AI zal een centrale rol spelen nu defensietechnologie steeds autonomer wordt2.
Bovendien zouden de LLM’s in het bijzonder kunnen leiden tot de opkomst van een nieuwe generatie cyberwapens en zo bestaande bedreigingen voor de cyberveiligheid, zoals phishingaanvallen, hacking en mediamanipulatie, kunnen versterken. Deze trend wordt geïllustreerd door het recente succes van teams die LLM’s gebruiken in cyberveiligheidswedstrijden3.
Concurrentie tussen de VS en China
Gezien de strategische toepassingen van AI is deze technologie nu een sleutelelement in de concurrentie tussen de VS en China. De Verenigde Staten hebben maatregelen genomen om de toegang van China tot geavanceerde AI te beperken door exportcontroles op te leggen voor high-performance graphics processing units (GPU’s) die momenteel onmisbaar zijn voor de ontwikkeling van geavanceerde AI-systemen4. China reageerde met nationale veiligheidsbeperkingen op de export van gallium en germanium die worden gebruikt voor de productie van microprocessors, zonnepanelen en glasvezel5. Aangezien het leiderschap op het gebied van AI een prioriteit is voor zowel de VS als China, kunnen er exportbeperkingen blijven gelden voor grondstoffen die essentieel zijn voor AI. AI zal waarschijnlijk een soortgelijke behandeling krijgen als andere technologieën voor dubbel gebruik zoals kernenergie en luchtvaarttechniek6. Van de opkomst van een toenemende commerciële concurrentie op het gebied van speerpunttechnologie tot overheidssubsidies die de boom van halfgeleiderstart-ups in China en de productie van microprocessors in de Verenigde Staten aanwakkeren: de betrokkenheid van de overheid heeft de wereldmarkten al opnieuw vormgegeven7.
Informatiebeperkingen in China
Naast de exportcontroles door de Verenigde Staten kan de informatiecontext in China de vooruitgang van dat land op het gebied van LLM afremmen. LLM’s hebben grote volumes tekst nodig om zich te ontwikkelen en de beperkingen op de toegestane inhoud kunnen een belemmering vormen voor de prestaties van Chinese LLM’s in vergelijking met westerse LLM’s die toegang hebben tot het hele internet. Bovendien zijn de resultaten van LLM’s onvoorspelbaar en moeilijk te controleren. De prioriteit van de Chinese regering blijkt duidelijk uit het recente regelgevingskader dat door de Chinese Cyberspacedienst is aangekondigd. Die wil immers openbaarmakingsvereisten, een verantwoordelijkheid voor de gegenereerde inhoud en beperkingen op de bij de ontwikkeling van LLM’s gebruikte gegevens opleggen8. Deze beleidslijnen benadrukken de grootste uitdaging waar alle landen voor staan op het gebied van LLM: het vinden van een evenwicht tussen het behoud van strategisch technologisch leiderschap en een gecontroleerde uitrol om binnenlandse stabiliteit te garanderen.
Betere toegankelijkheid
Nationale actoren kunnen niet alle potentiële ontwikkelingen van AI controleren. De meeste toonaangevende LLM’s van vandaag zijn ‘gesloten’ systemen die eigendom zijn van privébedrijven zoals OpenAI en Google. Tegelijkertijd zien we echter de opkomst van ‘open source’ (vrije) LLM’s, die zonder toestemming door iedereen met toegang tot het internet kunnen worden gebruikt en gewijzigd. Die opkomst is deels toe te schrijven aan de focus die grote bedrijven zoals Meta leggen op open source LLM’s in het kader van hun AI-strategie9.
De potentiële voordelen van deze vrije LLM’s zijn aanzienlijk: ze kunnen een meer concurrerende, toegankelijke en gebruiksvriendelijke AI-markt creëren voor consumenten, terwijl ze de verifieerbaarheid van LLM’s en gegenereerde inhoud verbeteren. Anderzijds houden vrije LLM’s nieuwe risico’s in, waarvan het meest voor de hand liggende risico het mogelijke misbruik is van niet-gecensureerde modellen die gemakkelijk door individuen kunnen worden gecreëerd10. Deze open source LLM’s ontwikkelen zich snel en meer dan 40 daarvan leveren, volgens bepaalde indicatoren, prestaties die vergelijkbaar zijn met deze van ChatGPT11. Als deze trends aanhouden, kunnen ze leiden tot het commercialiseren van ‘gesloten’ LLM’s, wat het concurrentievoordeel van grote AI-bedrijven vermindert, evenals de impact van Amerikaanse controles op de export van grafische microprocessors om de toegang van China tot geavanceerde LLM’s te beperken. Hoe dan ook, zelfs als de ontwikkeling van open source LLM’s stagneert, kunnen we uit het huidige vooruitgangsniveau afleiden dat basiscapaciteiten in LLM binnenkort voor iedereen toegankelijk zullen zijn, ondanks de beperkingen.
Drie vragen
De snelheid van verandering geeft aanleiding tot drie vragen bij de kruising van geopolitiek en LLM’s.
- Hoe zullen de andere landen zich positioneren in de geopolitieke concurrentie rond AI? Nederland en Japan zijn opmerkelijke voorbeelden van landen die de Verenigde Staten op het gebied van microprocessorexport op de voet volgen.
- Hoe een evenwicht vinden tussen toegang tot innovatie en veiligheid? Met andere woorden, hoe kunnen we voorkomen dat gevaarlijke capaciteiten in verkeerde handen terechtkomen en ervoor zorgen dat AI niet wordt gemonopoliseerd door enkele grote bedrijven?
- Hoe zal het principe van non-proliferatie, dat traditioneel wordt toegepast op fysieke entiteiten zoals nucleaire materialen, evolueren binnen digitale technologieën zoals AI?
De snelle invoering van LLM’s suggereert dat we vlugger dan verwacht met deze vragen kunnen worden geconfronteerd. De manier waarop overheden en burgers deze uitdagingen aangaan, evenals de onverwachte wendingen in de ontwikkeling van AI, zullen de komende jaren waarschijnlijk de geopolitieke en marktdynamiek vormgeven.
_________________
1 Opmerkingen van Jake Sullivan, nationaal veiligheidsadviseur, op de Special Competitive Studies Project Global Emerging Technologies Summit. 16 september 2022.
2 Eindverslag van de Nationale Veiligheidscommissie over kunstmatige intelligentie. 2021.
3 Wall Street Journal, ‘ChatGPT Helped Win a Hackathon’. 20 maart 2023.
4 Witte Huis van de Verenigde Staten, ‘Fact Sheet: CHIPS and Science Act Will Lower Costs, Create Jobs, Strengthen Supply Chains, and Counter China’. 9 augustus 2022.
5 Buitenlands beleid ‘China Fires a Fresh Salvo in the Chip War -Foreign Policy’. 6 juli 2023.
6 Center for Strategic and International Studies, ‘Choking off China’s Access to the Future of AI’. 11 oktober 2022.
7 Center for Strategic and International Studies, ‘Choking off China’s Access to the Future of AI’. 11 oktober 2022.
8 Cyberspacedienst in China: ‘Measures for the Management of Generative AI Services’. 11 april 2023.
9 Meta AI, aankondiging Llama 2. 18 juli 2023.
10 New York Times, ‘Uncensored Chatbots Provoke a Fracas Over Free Speech’. 2 juli 2023.
11 Hugging Face, Open LLM Leaderboard, Edward Beeching, Clémentine Fourrier, Nathan Habib, Sheon Han, Nathan Lambert, Nazneen Rajani, Omar Sanseviero, Lewis Tunstall, Thomas Wolf. 2023.
This material is provided at your request for informational purposes only. It is not an offer or solicitation to buy or sell any securities.
This information discusses general market activity, industry or sector trends, or other broad-based economic, market or political conditions and should not be construed as research or investment advice. This material has been prepared by GSAM Belgium S.A. and is not financial research nor a product of Goldman Sachs Global Investment Research (GIR). It was not prepared in compliance with applicable provisions of law designed to promote the independence of financial analysis and is not subject to a prohibition on trading following the distribution of financial research. The views and opinions expressed may differ from those of Goldman Sachs Global Investment Research or other departments or divisions of Goldman Sachs and its affiliates. Investors are urged to consult with their financial advisors before buying or selling any securities. This information may not be current and GSAM has no obligation to provide any updates or changes.
Economic and market forecasts presented herein reflect a series of assumptions and judgments as of the date of this presentation and are subject to change without notice. These forecasts do not take into account the specific investment objectives, restrictions, tax and financial situation or other needs of any specific client. Actual data will vary and may not be reflected here. These forecasts are subject to high levels of uncertainty that may affect actual performance. Accordingly, these forecasts should be viewed as merely representative of a broad range of possible outcomes. These forecasts are estimated, based on assumptions, and are subject to significant revision and may change materially as economic and market conditions change. Goldman Sachs has no obligation to provide updates or changes to these forecasts. Case studies and examples are for illustrative purposes only.
Any reference to a specific company or security does not constitute a recommendation to buy, sell, hold or directly invest in the company or its securities. It should not be assumed that investment decisions made in the future will be profitable or will equal the performance of the securities discussed in this document.
Although certain information has been obtained from sources believed to be reliable, we do not guarantee its accuracy, completeness or fairness. We have relied upon and assumed without independent verification, the accuracy and completeness of all information available from public sources.
This material is provided for informational purposes only and should not be construed as investment advice or an offer or solicitation to buy or sell securities.
336374-OTU-1879223
