В этой статье продолжаем знакомиться с результатами исследования Future Today Institute, точнее, его раздела об искусственном интеллекте. В первой части я рассказал, что ждет сферу ИИ в ближайшем будущем. А сейчас попробую заглянуть чуть дальше и понять, с чем предстоит иметь дело создателям и пользователям ИИ-решений и нейросетей в более отдаленной перспективе
Эксперты Future Today Institute обозначили пять самых горячих тем, связанных с искусственным интеллектом, которые больше всего волнуют сегодня ведущих ИИ-разработчиков, ключевых инвесторов и правительства по всему миру. Очевидно, они и будут определять долгосрочные тренды развития всей ИИ-отрасли.
Больше данных для анализа
Компании накапливают все больше данных, в первую очередь благодаря носимым устройствам. У новых моделей девайсов все больше всевозможных камер, динамиков и датчиков, которые собирают данные о пользователях, их поведении и предпочтениях в реальном времени. В итоге количество данных растет настолько стремительно, что компаниям нужны все более сложные ИИ-алгоритмы и модели, чтобы анализировать и интерпретировать их качественно.
Открытый код vs закрытый
Каждой компании, которая использует LLM, приходится выбирать между доступными и прогрессивными решениями от крупных ИИ-игроков и разработкой собственных запатентованных решений — более дорогих, но зато легко масштабируемых и полностью прозрачных.
Вместе с тем комьюнити разработчиков запустило довольно успешную альтернативу с открытым исходным кодом Dolly LLM от Databricks. Движение в сторону открытого кода стало своеобразным ответом на то, что основные ИИ-инструменты концентрируются в руках небольшого количества ведущих игроков. С помощью решений вроде Dolly LLM бизнес может создавать и внедрять в свою работу персонализированные ИИ-решения, не рискуя безопасностью данных.
Страны соревнуются за первенство в ИИ-отрасли
Все ведущие в технологическом отношении страны не жалеют ресурсов на развитие искусственного интеллекта и стремятся снизить зависимость от зарубежных технологий в этой чувствительной области. Правительства инвестируют в производство необходимых для ИИ-моделей чипов и поиск их альтернативной архитектуры, расширение логистических цепочек.
Чипов для ИИ на всех не хватит
Взрывной рост спроса на ИИ-решения и технологии выявил, что уже сейчас не всегда получается доставлять в необходимых объемах чипы достаточной мощности, особенно для графических процессоров. Такие чипы применяются в ИИ в основном для параллельной обработки. Их нехватка объясняется производственными проблемами и затрудненной логистикой из-за конфликтов в разных регионах мира, а также сложностями с расчетами.
В связи с этим игроки на рынке ИИ будут все активнее искать и внедрять более эффективные или вовсе другие методики, чтобы преодолеть дефицит чипов.
Усиление контроля и регулирования сферы государством
Инструменты ИИ, как любая технологическая инновация, несут в себе как выгоды, так и угрозы. А учитывая, что искусственный интеллект получает доступ ко все более существенному объему данных, включая персональные, усиление контроля за использованием ИИ со стороны госрегуляторов неизбежно. Чтобы не попасть под штрафные санкции, бизнес должен заботиться о безопасности данных и этичности использования ИИ в своей работе в целом уже на этапе создания моделей.
Искусственный интеллект в бизнесе: выгоды и риски
Завершим наше знакомство с «длинными» трендами развития ИИ обзором основных возможностей и рисков, которые несут бизнесу эти технологии. Начнем с позитива:
1. В течение ближайших двух лет у большинства отраслей появятся собственные ИИ-помощники. Плюс станут доступны мощные ИИ-агенты, более продвинутые и автономные, чем ИИ чат-боты.
2. Генеративный ИИ за этот же срок станет частью многих приложений для конечных пользователей.
3. ИИ-модели, способные понимать и обрабатывать естественные язык, лягут в основу устройств с новым типом интерфейса, который будет управляться голосом, а не через дисплей.
4. Искусственный интеллект станет еще ближе к людям. Возможно, скоро мы увидим фитнес-браслеты, холодильники, даже собачьи ошейники со встроенным ИИ. И вполне реально, что LLM-ИИ-системы заменят традиционные ОС на ноутбуках и смартфонах.
5. Высокая энергоемкость ИИ-моделей заставит бизнес вкладываться в альтернативную энергетику.
6. ИИ-решения на базе открытого исходного кода сделают передовые технологии доступнее и быстрее адаптируют общие ИИ-модели к нуждам конкретных компаний.
Любая инновация несет в себе риски. Искусственный интеллект ― не исключение. К основными рискам, связанным с ИИ, относятся:
- Любую ИИ-систему или агента можно обучить чему-то, что может нанести ущерб.
- Чтобы оптимизировать рабочие процессы компании, ИИ-модели нужны данные о работе и поведении сотрудников. Но сбор и анализ таких данных многие могут обоснованно воспринять как вторжение в частную жизнь.
- Языковые ИИ-модели, скорее всего, станут коммерческими, а нишевые решения сконцентрируются в руках ограниченного количества компаний.
- ИИ-модели могут искажать, выдумывать или скрывать данные. Нужно перепроверять их ответы и разрабатывать системы контроля качества.
- Даже продуманные ограничения языковых ИИ-моделей иногда удается обойти. Вопросы безопасности и защиты ИИ от взлома выходят на первое место.
Мы разобрались, чего ждать от искусственного интеллекта в долгосрочной перспективе. В следующей части нашего обзора результатов исследования Future Today Institute вы узнаете мнение экспертов этой авторитетной консалтинговой компании по поводу того, как развитие ИИ повлияет на бизнес и рынок труда. А пока вы можете включить нейросети в свою жизнь и работу с помощью агрегатора на русском JDAI Hub и услуг по внедрению ИИ в бизнес.
