Новинки у світі генеративного ШІ десятками з’являються щотижня. Проте лідери перегонів та напрями руху вже відомі. Як підприємцям орієнтуватися у всесвіті ШІ, розповідає Гліб Добжанський, віцепрезидент Master of Code Global, що розробляє продукти на базі штучного інтелекту
Amazon інвестує мільярди доларів у ШІ, роботів та машинне навчання. Якими принципами й правилами керується компанія?
Дізнайтеся вже 22 листопада на Forbes Tech 2024. Купуйте квиток за посиланням!
У сфері генеративного ШІ все змінюється чи не щодня. Це тектонічні зміни. Якщо хочете – технічна революція.
ChatGPT успішно складає іспит на отримання медичної ліцензії в США. На відомому фотоконкурсі перемагає робота штучного інтелекту. Morgan Stanley тестує чат-бот від OpenAI для своїх 16 000 фінансових консультантів.
Згадайте, як поширювалися перші комп’ютери. У 1977 році Кен Олсен, засновник і гендиректор компанії Digital Equipment Corporation, сказав, що немає причин, чому хтось хотів би мати компʼютер у своєму будинку. Це була помилкова оцінка потенціалу.
Зараз відбувається така сама революція – перехід від графічного інтерфейсу взаємодії з компʼютером до розмовного. Кожен матиме персонального асистента у вигляді чат-бота зі штучним інтелектом.
Ключові поняття у світі ШІ
Продукт компанії OpenAI – ChatGPT, побудований на основі моделі ШІ – GPT. Сімейство моделей GPT (зараз актуальна GPT-4) є прикладом великої мовної моделі (LLM), яка натренована на великому обсязі даних методом самонавчання.
Це відносно не новий метод навчання моделі штучного інтелекту, але він потребує багато обчислювальних потужностей.
Прогрес у виробництві потужних чипів для ШІ (у більшості випадків – це відеокарти nVidia), зниження цін на них і легкий доступ до тренувальних даних дозволили здійснити якісний стрибок у розвитку генеративного штучного інтелекту.
Microsoft та OpenAI: чому їм вдалося, на відміну від Google чи Meta?
Напрям ШІ розвивали всі великі tech-компанії. Саме OpenAI стала піонером у галузі та встановлює свої стандарти в генеративному штучному інтелекті. Інші компанії проґавили цей стрибок, хоча й мають шанси підтягнутися та наздогнати. Деякі використовують «брудні» методи, закликаючи світ поставити на паузу розвиток ШІ, паралельно розробляючи свої аналогічні ШІ-продукти.
У чому секрет успіху OpenAI?
- ChatGPT – гарний приклад, що може робити ШІ. Його інтерфейс зрозумілий і містить багато підказок та ідей, які допомагають почати користуватися ним без додаткового навчання.
- ChatGPT доступний для користувачів, він доволі швидко вийшов у Public Beta в багатьох країнах.
- Microsoft (найбільший інвестор OpenAI) вдається успішно продавати сервіси на основі OpenAI: Copilot, ChatGPT Plus платний. Також OpenAI продається як частина хмарних сервісів Microsoft та використовується у Salesforce CRM – інтегрованій платформі керування взаємодією з клієнтами, як Einstein GPT-асистент Salesforce Announces Einstein GPT.
- Складна система модерації, завдяки якій перевіряють, щоб бот відповідав коректно.
Раніше боти інших компаній, які навчалися в процесі, могли некоректно відповісти на чутливі теми, наприклад, Голокост. BlenderBot від Meta/Facebook запустили ще у 2020 році, але потім розбиралися з випадками неправдивих новин і мови ворожнечі, якої навчили бота користувачі.
OpenAI попередньо тестує на етичність фрази, генеровані ШІ. Перед запуском ChatGPT замовляли послуги іншої компанії для перевірки токсичного та контенту, що шокує. Така політика може затягувати запуск продукту, але убезпечує від репутаційних ризиків чи комунікаційних факапів.
Генерація текстів – верхівка айсберга
Пошук інформації, написання програмного коду, генерація зображень, побудова персональних асистентів та експертних систем вже існують на базі генеративного штучного інтелекту.
За оцінкою Gartner, якщо донедавна дані, згенеровані ШІ, становили менш як 1% всіх даних, до 2025 року цифра зросте до 10%.
Пошук
ChatGPT працює в пошуковому сервісі Bing від Microsoft і видає альтернативні результати пошуку. За попередній місяць Microsoft нарешті вдалося подолати позначку в 100 млн активних користувачів на день. Завантаження застосунку Bing підскочили у вісім разів після інтеграції штучного інтелекту.
ChatGPT не може замінити пошукові системи. Найбільша проблема – актуальність даних. Його база – інформація, доступна на момент його навчання. Події, які відбуваються в реальному часі, йому не доступні. Також страждає верифікація фактів.
Навіть з цими обмеженнями ChatGPT і Bing стають все більшою загрозою для пошуковика Google, частка ринку якого понад 80%. Тому всі чекають на відповідь компанії.
Поки це чат-бот Bard, який діє подібно до ChatGPT та доступний обмеженому колу користувачів. Але, як заявив CEO Google Сундар Пічаї, Google-пошук також міститиме чат на основі штучного інтелекту.
Окрім цього, Google експериментує з тим, як ШІ може допомагати створювати рекламні кампанії.
Написання програмного коду
Модель GPT-3 тренувалася на даних з найбільшого репозиторію відкритого програмного коду GitHub. Це дозволило чат-боту та продуктам, які його використовують, чудово розуміти й створювати новий код по запиту.
Microsoft розробила та продає плагін GitHub Copilot, який, розуміючи контекст, допомагає писати код, тести чи документацію. Це схоже на парне програмування, де твій уявний колега може забрати усю рутинну роботу чи запропонувати якесь альтернативне рішення.
Згідно із дослідженнями, плагін допомагає розробникам залишатися в потоці (73%) і зберігати розумові зусилля під час повторюваних завдань (87%). А 60–75% розробників зазначають, що використовуючи GitHub Copilot, почуваються більш задоволеними своєю роботою, менше розчаровуються під час кодування та можуть зосередитися на роботі, яка приносить більше задоволення.
Мені це нагадує появу калькулятора. Ніхто не звільнив інженерів через нього. Використовуючи калькулятори, інженери змогли більше часу приділяти завданням вищого рівня.
Так само генеративний штучний інтелект не замінить програміста цілком, якщо останній зможе опанувати та використовувати його. Перекладання багатьох рутинних, щоденних завдань на ШІ-асистента дозволить програмісту більше сфокусуватися на архітектурних питаннях.
Генерація зображень
ШІ-генерація зображень спочатку виглядала як цікаві дослідження, але з останніми оновленнями сервіс Midjourney створює картини, які важко відрізнити від створених людиною.
Компанія Adobe анонсувала можливість створювати ШІ-зображення в Photoshop. Модель, натренована на масиві стокових зображень компанії, може створити нову картинку за описом чи редагувати наявну (наприклад, змінити фон, додати капелюх чи окуляри).
Ці інструменти активно інтегруються креативною сферою. Згідно з опитуванням 1000 креативників у США, 71% використовуватимуть ШІ-інструменти в професійній роботі. Серед UI/UX дизайнерів цифра становить 91%.
Експертні системи
Для експертних систем навіть таких великих моделей може бути недостатньо для пошуку потрібних фактів або потрібна висока швидкість генерування даних. Тому зʼявляються спеціалізовані LLM моделі.
Нещодавно анонсована модель BloombergGPT, фокус тренування якої був зосереджений на фінансових даних. Відповіді цієї моделі можна вже сприймати як експертну систему, що допоможе приймати обґрунтованіші інвестиційні рішення, знижувати ризики фінансових втрат, впроваджувати ефективніші торговельні стратегії, запобігати шахрайству.
Аналогічно Amazon AWS створює свій новий сервіс – Amazon Bedrock, який дозволятиме розробникам інтегрувати спеціалізовані мовні моделі до своїх хмарних додатків. Це може бути також корисно, коли дані для тренування не можуть бути надані назовні з питань безпеки. Наприклад, медичний чи юридичний бот-асистент, який доступний тільки для певних співробітників.
На цьому фоні досить кумедно згадувати, як у соцмережах висміювали чат-бот за помилки та вигадування. Поки хтось шукав, де ШІ не працює, інші шукали, де працює.
Завдання кожного професіонала в бізнесі – подумати, де можна застосувати ШІ. Це не про експерименти чи додаткове джерело доходів для бізнесу. А питання виживання бізнесу.
Ви знайшли помилку чи неточність?
Залиште відгук для редакції. Ми врахуємо ваші зауваження якнайшвидше.
