Новинки в мире генеративного ИИ десятками появляются еженедельно. Однако лидеры гонки и направления движения уже известны. Как предпринимателям ориентироваться во вселенной ИИ, рассказывает Глеб Добжанский, вице-президент Master of Code Global, разрабатывающей продукты на базе искусственного интеллекта
🎬 YouTube-проєкт Forbes Next про майбутніх зірок українського бізнесу. Новий випуск про школу програмування GoIT. Як вона будує мільярдну компанію на світчерах 👉 Дивіться за цим лінком
В сфере генеративного ИИ все меняется почти каждый день. Это тектонические изменения. Если хотите – техническая революция.
ChatGPT успешно сдает экзамен на получение медицинской лицензии в США. На известном фотоконкурсе побеждает работа искусственного интеллекта. Morgan Stanley тестирует чат-бот от OpenAI для своих 16 000 финансовых консультантов.
Вспомните, как распространялись первые компьютеры. В 1977 году Кен Олсен, основатель и гендиректор компании Digital Equipment Corporation, сказал, что нет причин, почему кто-то хотел бы иметь компьютер в своем доме. Это была ошибочная оценка потенциала.
Сейчас происходит та же революция – переход от графического интерфейса взаимодействия с компьютером к разговорному. У каждого будет персональный ассистент в виде чат-бота с искусственным интеллектом.
Ключевые понятия в мире ИИ
Продукт компании OpenAI – ChatGPT, построенный на основе модели ИИ – GPT. Семейство моделей GPT (сейчас актуальна GPT-4 ) является примером большой языковой модели (LLM), которая натренирована на большом объеме данных методом самообучения.
Это относительно не новый метод обучения модели искусственного интеллекта, но требует много вычислительных мощностей.
Прогресс в производстве мощных чипов для ИИ (в большинстве случаев – это видеокарты nVidia), снижение цен на них и легкий доступ к тренировочным данным позволили совершить качественный скачок в развитии генеративного искусственного интеллекта.
Microsoft и OpenAI: почему им удалось, в отличие от Google или Meta?
Направление ИИ развивали все крупные tech-компании. Именно OpenAI стала пионером в отрасли и устанавливает свои стандарты в генеративном искусственном интеллекте. Другие компании упустили этот скачок, хотя и имеют шансы подтянуться и догнать. Некоторые используют «грязные» методы, призывая мир поставить на паузу развитие ИИ, параллельно разрабатывая свои аналогичные ИИ-продукты.
В чем секрет успеха OpenAI?
- ChatGPT – хороший пример, что может делать ИИ. Его интерфейс понятен и содержит много подсказок и идей, помогающих начать пользоваться им без дополнительного обучения.
- ChatGPT доступен для пользователей, он быстро вышел в Public Beta во многих странах.
- Microsoft (крупнейший инвестор OpenAI) удается успешно продавать сервисы на основе OpenAI: Copilot, ChatGPT Plus платный. Также OpenAI продается как часть облачных сервисов Microsoft и используется в Salesforce CRM – интегрированной платформе управления взаимодействием с клиентами, как Einstein GPT-ассистент Salesforce Announces Einstein GPT.
- Сложная система модерации, благодаря которой проверяют, чтобы бот отвечал корректно.
Раньше боты других компаний, обучавшихся в процессе, могли некорректно ответить на чувствительные темы, например Холокост. BlenderBot от Meta/Facebook запустили еще в 2020 году, но потом разбирались со случаями лживых новостей и языка вражды, которому научили бота пользователи.
OpenAI предварительно тестирует на этичность фразы, генерируемые ИИ. Перед запуском ChatGPT заказывали услуги другой компании для проверки токсического и шокирующего контента. Такая политика может затягивать запуск продукта, но избавляет от репутационных рисков или коммуникационных факапов.
Генерация текстов – верхушка айсберга
Поиск информации, написание программного кода, генерация изображений, построение персональных ассистентов и экспертных систем уже существуют на базе генеративного искусственного интеллекта.
По оценке Gartner, если до недавнего времени данные, сгенерированные ИИ, составляли менее 1% всех данных, к 2025 году цифра возрастет до 10%.
Поиск
ChatGPT работает в поисковом сервисе Bing от Microsoft и выдает альтернативные результаты поиска. За предыдущий месяц Microsoft наконец-то удалось преодолеть отметку в 100 млн активных пользователей в день. Загрузки приложения Bing подскочили в восемь раз после интеграции искусственного интеллекта.
ChatGPT не может заменить поисковые системы. Самая большая проблема – актуальность данных. Его база – информация, доступная на момент обучения. Происходящие в реальном времени события ему не доступны. Также страдает верификация фактов.
Даже с этими ограничениями ChatGPT и Bing становятся все большей угрозой для поисковика Google, доля рынка которого более 80%. Поэтому все ждут ответа компании.
Пока это чат-бот Bard, который действует подобно ChatGPT и доступен ограниченному кругу пользователей. Но, как заявил CEO Google Сундар Пичаи, Google-поиск также будет содержать чат на основе искусственного интеллекта.
Кроме того, Google экспериментирует с тем, как ИИ может помогать создавать рекламные кампании.
Написание программного кода
Модель GPT-3 тренировалась на данных самого крупного репозитория открытого программного кода GitHub. Это позволило чат-боту и используемым продуктам прекрасно понимать и создавать новый код по запросу.
Microsoft разработала и продает плагин GitHub Copilot, который, понимая контекст, помогает писать код, тесты или документацию. Это похоже на парное программирование, где твой воображаемый коллега может забрать всю рутинную работу или предложить какое-нибудь альтернативное решение.
Согласно исследованиям, плагин помогает разработчикам оставаться в потоке (73%) и сохранять умственные усилия при повторяющихся задачах (87%). А 60–75% разработчиков отмечают, что используя GitHub Copilot, чувствуют себя более довольными своей работой, меньше разочаровываются во время кодирования и могут сосредоточиться на работе, которая доставляет больше удовольствия.
Мне это напоминает появление калькулятора. Никто не уволил инженеров из-за него. Используя калькуляторы, инженеры смогли больше времени уделять задачам более высокого уровня.
Так же генеративный искусственный интеллект не заменит программиста полностью, если последний сможет овладеть и использовать его. Перекладывание многих рутинных, ежедневных задач на ИИ-ассистента позволит программисту больше сфокусироваться на архитектурных вопросах.
Генерация изображений
ИИ-генерация изображений изначально выглядела как интересные исследования, но с последними обновлениями сервис Midjourney создает картины, трудно отличимые от созданных человеком.
Компания Adobe анонсировала возможность создавать ИИ-изображения в Photoshop. Модель, натренированная на массиве стоковых изображений компании, может создать новую картинку по описанию или редактировать существующую (например, изменить фон, добавить шляпу или очки).
Эти инструменты активно интегрируются креативной сферой. Согласно опросу 1000 креативщиков в США, 71% будут использовать ИИ-инструменты в профессиональной работе. Среди UI/UX дизайнеров цифра составляет 91%.
Экспертные системы
Для экспертных систем даже столь крупных моделей может быть недостаточно для поиска нужных фактов или нужна высокая скорость генерирования данных. Поэтому появляются специализированные модели LLM.
Недавно анонсирована модель BloombergGPT, фокус тренировки которой был сосредоточен на финансовых данных. Ответы этой модели можно уже воспринимать как экспертную систему, которая поможет принимать более обоснованные инвестиционные решения, снижать риски финансовых потерь, внедрять более эффективные торговые стратегии, предотвращать мошенничество.
Аналогично Amazon AWS создает свой новый сервис – Amazon Bedrock, который позволит разработчикам интегрировать специализированные языковые модели в свои облачные приложения. Это может быть также полезно, когда данные для тренировки не могут быть предоставлены по вопросам безопасности. Например, медицинский или юридический бот-ассистент, доступный только для определенных сотрудников.
На этом фоне достаточно забавно вспоминать, как в соцсетях высмеивали чат-бот за ошибки и выдумки. Пока кто-то искал, где ИИ не работает, другие искали, где работает.
Задача каждого профессионала в бизнесе – подумать, где можно использовать ИИ. Это не об экспериментах или дополнительном источнике доходов для бизнеса. А вопрос выживания бизнеса.
Вы нашли ошибку или неточность?
Оставьте отзыв для редакции. Мы учтем ваши замечания как можно скорее.
