Генеративный ИИ уже стал консолидированной реальностью. Это уже не эксперименты и не прототипы: сегодня эти технологии являются неотъемлемой частью того, как мы общаемся, работаем и даже общаемся. Инновации продолжаются, и в следующем году мы увидим новую, еще более масштабную фазу: давайте попробуем понять, какой она будет.
Генеративный ИИ в 2024 году: баланс между исследованиями и интеграцией
В 2024 году генеративный искусственный интеллект станет фундаментальным компонентом нашей повседневной жизни. Но как мы дошли до этого момента и каковы дальнейшие перспективы?
Если 2022 год был годом «исследований» с запуском новых инструментов и моделей, то 2024 год обязательно станет годом «интеграции». Генеративный ИИ перейдет из темы исследований в технологию, внедряемую в различных отраслях: от здравоохранения (в частности, медицинской диагностики) до образования, проходя через управление энергетическими ресурсами.
Повсеместное распространение генеративного искусственного интеллекта и поиск баланса
Как вы знаете, инновации — это циклический процесс: новые открытия способствуют интеграции, что, в свою очередь, открывает новые возможности для исследований. А «экспансионистская» фаза сильно ускоряет эти процессы, подогреваемые противостоянием между непримиримыми соперниками.
В сфере генеративного искусственного интеллекта конкуренция между различными платформами и их спонсорами очень острая. Каждая платформа стремится превзойти другие с точки зрения функциональности, этики и интеграции в более крупную технологическую экосистему.
Бард, Близнецы и дуэт с Google
Google, гигант в области искусственного интеллекта, инвестировал в несколько платформ, таких как Bard, Gemini и Duet. Каждая из этих платформ имеет разную направленность: от чат-приложений до решений для автоматизации бизнеса. Стратегия Google, похоже, состоит в том, чтобы диверсифицировать свой портфель ИИ, чтобы охватить более широкий спектр приложений.
Более того, Google — уникальный случай, поскольку он финансирует несколько платформ, включая Anthropic. Это дает ей преимущество в диверсификации, но также может привести к потенциальным конфликтам интересов.
Преодоление стратегии: Google будет стремиться интегрировать эти платформы в единую экосистему, предлагая комплексное решение искусственного интеллекта, перед которым невозможно устоять как для пользователей, так и для бизнеса.
ChatGPT с Microsoft
Microsoft сделала большую ставку на ChatGPT, сосредоточившись на Copilot: виртуальном помощнике, способном выполнять широкий спектр задач. Сила Microsoft заключается в ее корпоративном присутствии и способности интегрировать ChatGPT в другие продукты, такие как Office 365.
Преодоление стратегии: Microsoft также сосредоточится на большей интеграции со своими существующими службами, что сделает ChatGPT незаменимым инструментом не только для частных лиц, но и для крупных организаций.
Антропный с Amazon (и Google)
Anthropic — интересный пример, поскольку он финансируется оба с Амазона (с 4 миллиардами долларов) чем от Google (2.4 миллиарда долларов). Эта платформа с Claude.ai и ее будущими преемниками уделяет большое внимание этике и прозрачности генеративного искусственного интеллекта, что становится все более актуальной темой.
Преодоление стратегии: Anthropic может стать лидером в области этического искусственного интеллекта, предлагая решения, которые не только технически продвинуты, но и этически ответственны
Конкуренция между этими платформами и их финансистами является признаком зрелости области генеративного искусственного интеллекта. Каждый игрок пытается найти свое уникальное пространство, и 2024 год может стать годом, когда мы увидим, что некоторые из этих стратегий принесут значительные плоды.
Генеративный ИИ, (аргументированные) прогнозы на 2024 год
2024 год станет решающим для Генеративного ИИ. Я ожидаю увидеть:
Экстремальная настройка
В 2024 году генеративный ИИ выведет персонализацию на совершенно новый уровень. У нас будет возможность обучать все больше и больше «закрытых искусственных интеллектов», которым мы только предоставляем наши данные и которые разрабатывают свои решения, адаптируя их чрезвычайно точно. Представьте себе виртуального помощника, который не только знает ваши музыкальные вкусы, но и сочиняет песни специально для вас. Или навигационная система, которая не только находит самый быстрый маршрут, но и учитывает ваши предпочтения, например, избегать дорог со слишком интенсивным движением или слишком большим количеством светофоров.
Два примера:
Фитнес-приложение который использует генеративный искусственный интеллект для создания полностью персонализированных планов тренировок и диет, основанных не только на ваших физических данных, но также на вашем образе жизни и предпочтениях в еде. Система электронного обучения который использует генеративный искусственный интеллект для адаптации учебной программы в режиме реального времени в зависимости от успеваемости учащихся и предпочтений в обучении. Если у ученика проблемы с математикой, но он преуспевает в истории, система может интегрировать исторические элементы в математические задачи, чтобы сделать обучение более увлекательным.
Больше этики и безопасности
По мере того как ИИ все больше интегрируется в нашу повседневную жизнь, вопросы этики и безопасности будут становиться все более актуальными. Например, как вы можете гарантировать, что алгоритм ИИ, используемый в юридическом контексте, не будет предвзятым? Или как защитить конфиденциальность, когда генеративная модель может создавать гиперреалистичные изображения людей из небольшого количества данных?
Два примера:
Введение «этических ярлыков» для алгоритмов, подобных этикеткам с пищевой ценностью на пищевых продуктах, которые информируют пользователей о том, как обучалась конкретная модель и какие данные использовались. Реализация «ИИ-хранителей» в социальных сетях — алгоритмы, предназначенные для мониторинга и маркировки созданного ИИ контента, который может быть обманчивым или вредным, например дипфейков или фейковых новостей.
Сотрудничество человека и машины
Генеративный ИИ в 2024 году призван не заменить людей, а улучшить их. Представьте себе хирурга, использующего генеративную модель для моделирования сложной операции перед ее выполнением, или архитектора, работающего с алгоритмом для проектирования более устойчивых зданий.
Два примера:
Диагностическая система с искусственным интеллектом которая помогает врачам в ранней диагностике редких заболеваний путем анализа широкого спектра симптомов и медицинских данных, чтобы предложить возможные диагнозы, которые могут быть не сразу очевидны. «Зеленый» генеративный ИИ который помогает фермерам в управлении посевами. Основываясь на таких данных, как климат, тип почвы и здоровье растений, алгоритм может предложить оптимальное время для посадки или сбора урожая и даже предсказать возникновение болезней растений.
В итоге
Генеративный искусственный интеллект станет самой быстро развивающейся областью в истории человечества, поддерживающей динамический баланс между исследованием и интеграцией. Заметьте, этот баланс драгоценен. Это все, что нам нужно, чтобы по-настоящему избежать заносов, и это почти полностью зависит от нас и от того, кто должен регулировать эту технологию.
Генеративный ИИ никуда не денется и будет продолжать формировать наш мир так, как мы можем себе представить сегодня, но мы должны гарантировать, что все они будут полезны для нашего вида.
