Если 2023 год стал годом чудес искусственного интеллекта, то 2024 год станет годом, когда нужно будет попытаться заставить это чудо делать что-то полезное, не опустошая при этом свой бюджет.

«Произошёл переход от создания моделей к реальному созданию продуктов», — говорит Арвинд Нараянан, профессор компьютерных наук Принстонского университета и соавтор новой книги «Змеиное масло ИИ: что может искусственный интеллект, чего он не может и как отличить».

Первые около 100 миллионов человек, которые экспериментировали с ChatGPT после его выпуска два года назад, активно искали чат-бота, находя его невероятно полезным для выполнения одних задач и смехотворно посредственным для выполнения других.

Теперь такая генеративная технология ИИ внедряется во все большее число технологических сервисов, хотим мы этого или нет, например, через генерируемые ИИ ответы в результатах поиска Google или новые методы ИИ в инструментах для редактирования фотографий.

«Главное, что было не так с генеративным ИИ в прошлом году, это то, что компании выпускали эти действительно мощные модели без конкретного способа, которым люди могли бы их использовать», — сказал Нараянан. «То, что мы видим в этом году, — это постепенное создание этих продуктов, которые могут использовать эти возможности и делать полезные вещи для людей».

В то же время, с тех пор как OpenAI выпустила GPT-4 в марте 2023 года, а конкуренты представили аналогичные по производительности большие языковые модели ИИ, эти модели перестали становиться значительно «больше и качественно лучше», сбросив завышенные ожидания того, что ИИ каждые несколько месяцев соревнуется с каким-то интеллектом, превосходящим человеческий, сказал Нараянан. Это также означало, что общественный дискурс сместился с «убьет ли нас ИИ?» на отношение к нему как к обычной технологии, сказал он.

Шок от цен на искусственный интеллект

В этом году на ежеквартальных конференциях по доходам руководители технологических компаний часто слышали вопросы от аналитиков с Уолл-стрит, ищущих заверений в будущих выплатах от огромных расходов на исследования и разработки ИИ. Создание систем ИИ на основе генеративных инструментов ИИ, таких как ChatGPT от OpenAI или Gemini от Google, требует инвестиций в энергоемкие вычислительные системы, работающие на мощных и дорогих чипах ИИ. Они требуют так много электроэнергии, что технологические гиганты объявили в этом году о сделках по использованию ядерной энергии для их работы.

«Речь идет о сотнях миллиардов долларов капитала, вложенного в эту технологию», — сказал аналитик Goldman Sachs Кэш Ранган.

Другой аналитик из нью-йоркского инвестиционного банка привлек внимание летом, утверждая, что ИИ не решает сложных проблем, которые оправдывали бы его затраты. Он также усомнился в том, что модели ИИ, даже если они обучаются на большей части письменных и визуальных данных, полученных в ходе человеческой истории, когда-либо смогут делать то, что так хорошо делают люди. У Рангана более оптимистичный взгляд.

«Мы были очарованы тем, что эта технология станет абсолютно революционной, чего не произошло за два года с момента появления ChatGPT», — сказал Ранган. «Это дороже, чем мы думали, и не так продуктивно, как мы думали».

Однако Ранган по-прежнему оптимистично оценивает потенциал ИИ и говорит, что инструменты ИИ уже оказываются «гораздо более продуктивными» в продажах, дизайне и ряде других профессий.

ИИ и ваша работа

Некоторые работники задаются вопросом, будут ли инструменты ИИ использоваться для дополнения их работы или для замены их по мере развития технологии. Технологическая компания Borderless AI использует чат-бота ИИ от Cohere для составления трудовых договоров для работников в Турции или Индии без помощи внешних юристов или переводчиков.

Исполнители видеоигр из Гильдии киноактеров-Американской федерации артистов телевидения и радио, которые объявили забастовку в июле, заявили, что опасаются, что ИИ может сократить или полностью исключить возможности трудоустройства, поскольку его можно использовать для копирования одного выступления в ряд других движений без их согласия. Опасения по поводу того, как киностудии будут использовать ИИ, способствовали прошлогодним забастовкам профсоюза в области кино и телевидения, которые длились четыре месяца. Игровые компании также подписали побочные соглашения с профсоюзом, которые кодифицируют определенные меры защиты ИИ, чтобы продолжать работать с актерами во время забастовки.

Музыканты и авторы высказывали схожие опасения по поводу того, что ИИ крадет их голоса и книги. Но генеративный ИИ все еще не может создавать уникальные работы или «совершенно новые вещи», сказал Валид Саад, профессор электротехники и компьютерной инженерии и эксперт по ИИ в Virginia Tech.

«Мы можем тренировать его с большим количеством данных, чтобы у него было больше информации. Но наличие большего количества информации не означает, что вы более креативны», — сказал он. «Как люди, мы понимаем мир вокруг нас, верно? Мы понимаем физику. Вы понимаете, если вы бросите мяч на землю, он отскочит. Инструменты ИИ в настоящее время не понимают мир».

Саад указал на мем об ИИ как на пример этого недостатка. Когда кто-то попросил ИИ-движок создать изображение лосося, плавающего в реке, ИИ создал фотографию реки с нарезанными кусками лосося, найденными в продуктовых магазинах, сказал он.

«Сегодня ИИ не хватает здравого смысла, которым обладает человек, и я думаю, что это следующий шаг», — сказал он.

«Агентское будущее»

По словам Виджоя Панди, старшего вице-президента подразделения инноваций и инкубации Cisco Outshift, такой тип рассуждений является ключевой частью процесса создания более полезных для потребителей инструментов ИИ. Разработчики ИИ все чаще представляют следующую волну генеративных чат-ботов ИИ как «агентов» ИИ, которые могут делать больше полезных вещей от имени людей.

Это может означать возможность задать агенту ИИ неоднозначный вопрос и заставить модель рассуждать и планировать шаги для решения амбициозной проблемы, сказал Панди. Он сказал, что многие технологии будут двигаться в этом направлении в 2025 году.

Панди предсказывает, что в конечном итоге агенты ИИ смогут объединяться и выполнять работу так же, как несколько человек объединяются и решают проблему как команда, а не просто выполнять задачи как отдельные инструменты ИИ. Агенты ИИ будущего будут работать как ансамбль, сказал он.

Будущее программное обеспечение Bitcoin, например, скорее всего, будет полагаться на использование программных агентов ИИ, сказал Панди. У каждого из этих агентов будет своя специализация, сказал он, с «агентами, которые проверяют корректность, агентами, которые проверяют безопасность, агентами, которые проверяют масштаб».

«Мы приближаемся к агентскому будущему», — сказал он. «Все эти агенты будут очень хороши в определенных навыках, но также будут иметь немного характера или цвета, потому что именно так мы работаем».

ИИ добивается успехов в медицине

Инструменты ИИ также оптимизировали или в некоторых случаях буквально протянули руку помощи медицинской сфере. Нобелевская премия по химии этого года — одна из двух Нобелевских премий, присужденных науке, связанной с ИИ — досталась работе под руководством Google, которая может помочь открыть новые лекарства.

Саад, профессор Virginia Tech, сказал, что ИИ помог ускорить диагностику, быстро предоставив врачам отправную точку для начала при определении ухода за пациентом. ИИ не может обнаружить болезнь, сказал он, но он может быстро обработать данные и указать на потенциальные проблемные области для настоящего врача, чтобы исследовать их. Однако, как и в других областях, это создает риск увековечения лжи.

Например, технологический гигант OpenAI рекламировал свой инструмент транскрипции на основе ИИ Whisper как имеющий «человеческий уровень надежности и точности». Но эксперты заявили, что у Whisper есть серьезный недостаток: он склонен выдумывать куски текста или даже целые предложения.

Панди из Cisco сообщил, что некоторые клиенты компании, работающие в фармацевтической отрасли, отметили, что ИИ помог преодолеть разрыв между «мокрыми лабораториями», в которых люди проводят физические эксперименты и исследования, и «сухими лабораториями», где люди анализируют данные и часто используют компьютеры для моделирования.

По его словам, когда речь идет о разработке фармацевтической продукции, этот совместный процесс может занять несколько лет. Благодаря ИИ этот процесс можно сократить до нескольких дней.

«Для меня это было самым драматичным применением», — сказал Панди.