В 1950 году Алан Тьюринг в своей статье Вычислительные машины и интеллект задал простой вопрос: Могут ли машины думать? Последние семь десятилетий достижений в области вычислительной техники, искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения ответили на этот вопрос громким да.

От программы IBM Deep Blue до Tesla, Roomba, Siris, Alexas, а теперь и ChatGPT и Bard — достижения в области искусственного интеллекта оправдали и превзошли многие ранние размышления Тьюринга. Тем не менее, мы находимся в ключевой точке, задаваясь вопросом, изменит ли это продвижение коренным образом то, как мы работаем, учимся, проектируем, пишем, живем и общаемся в лучшую или худшую сторону.

Генеративный ИИ (GenAI), система ИИ, способная генерировать изображения, текст, аудио, видео, код и другие медиаданные в ответ на запросы, увеличила громкость этой линии вопросов, поскольку она бросает вызов тому, что и кто, по нашему мнению, может создать. новые вещи, и насколько действительными и беспристрастными являются созданные вещи.

Чтобы понять проблемы и возможности, которые предлагает GenAI, важно знать, как мы к этому пришли.

Технологические достижения привели нас сюда

GenAI стал возможным благодаря значительным достижениям в области технологий искусственного интеллекта за последние десятилетия. Первым было развитие глубокого обучения, метода обучения, вдохновленного тем, как мозг работает через нейронные сети. В то же время произошли усовершенствования в графических процессорах (GPU), которые позволили быстро разбивать сложные задачи на более мелкие подзадачи и непрерывно выполнять их в тандеме. Первоначально применяемые к играм вычисления, используемые моделями ИИ, по своей природе очень параллельны, что делает их идеальными для графических процессоров.

Это сочетание глубокого обучения и графических процессоров открыло новую эру разработки и внедрения ИИ. Глубокое обучение позволило нам разработать новые модели ИИ, которые во многих случаях могут превзойти человеческие возможности — распознавание изображений и речи, беспилотные автомобили, обнаружение мошенничества, виртуальные помощники и многое другое. Графические процессоры дали нам вычислительную мощность и масштаб для создания этих моделей ИИ.

Архитектура глубокого обучения продолжала развиваться, что в 2017 году привело к изобретению моделей на основе преобразователей, которые дают ИИ возможность «запоминать», отслеживая отношения в последовательных данных, таких как слова в предложении. Поскольку трансформеры могут «запоминать» то, что они «видели», они могут опираться на это для создания нового контента, а не только распознавать лица или обнаруживать спам. Таким образом, трансформеры и графические процессоры открыли новую эру ИИ, эру творческого ИИ или GenAI, которая должна стать следующей сменой платформы после персональных компьютеров, мобильных устройств и облака.

Безграничные возможности

Можно утверждать, что точно так же, как Интернет снизил предельную стоимость распространения контента до 0 долларов, GenAI может сделать то же самое для создания контента. Вот почему, по некоторым оценкам, мировой рынок GenAI достигнет 110 миллиардов долларов к 2030 году. Прибавьте к этому спрос со стороны пользователей (ChatGPT достиг миллиона пользователей всего за пять дней) и тот факт, что это один из самых быстрорастущих проектов с открытым исходным кодом, есть веские основания полагать, что GenAI может открыть море прорывных технологий. меняется наравне с интернетом.

От создания копии электронной почты до тестирования ошибок, поддержки клиентов, создания фильмов, юридической помощи и автоматизации выставления счетов — возможности GenAI беспрецедентны.

Вот несколько недавних примеров преобразующего характера этой технологии:

  • Путешествия: компания Expedia разработала советник по путешествиям GenAI, который позволяет путешественникам запрашивать рекомендации о том, куда пойти, где остановиться, чем заняться и т. д. Итак, если вы планируете свой следующий семейный отпуск на Мауи или ищете время для игры в Сент-Эндрюс, пусть GenAI сделает за вас часть работы.
  • Покупки: Walmart ожидает, что GenAI будет таким же большим сдвигом, как и мобильные, с точки зрения того, как наши клиенты будут взаимодействовать с нами. Они уже начали использовать GenAI в своем предложении Текст в магазин, позволяя покупателям добавлять продукты Walmart в свою корзину, отправляя текстовые сообщения или произнося названия нужных им товаров, как если бы они разговаривали с продавцом-человеком.
  • Образование. В школе Khan Lab School в Силиконовой долине преподаватель GenAI по имени Ханмиго помогает учащимся самостоятельно находить правильные ответы.
  • Спортивный комментатор: IBM заключила партнерское соглашение с The Masters, чтобы комментатор GenAI предоставил подробный рассказ о гольфе для более чем 20 000 видеоклипов в ходе турнира этого года.

Кто возглавит группу?

Мы все еще находимся на заре GenAI, поэтому все еще определяется, кто будет движущей силой в распространении этой технологии и как. В то время как некоторые крупные технологические игроки, такие как Microsoft, Google, Adobe и Amazon, уже начинают заявлять о своих правах, другие действующие игроки и стартапы притаились за кулисами.

Существует множество вопросов о том, как будет развиваться конкурентная среда, в том числе будут ли в ней доминировать проприетарные модели или открытый исходный код, будет ли она способствовать целому новому набору приложений «GenAI First» (вспомните Uber для мобильных устройств) или просто сделать современные приложения более интеллектуальными, а также уровень вертикализации, который мы можем увидеть (или не увидеть) во всей цепочке создания стоимости. Все это влияет на то, как может выглядеть конкурентная среда.

И, учитывая прорывной потенциал технологии, она также привлекает огромное количество новых стартапов, которые надеются превзойти конкурентов проверенными способами:

  • Новый прорыв на рынке — идите за потребностями клиентов, которые не обслуживаются действующими операторами.
  • Низкоуровневое разрушение — Идти за потребностями клиентов, не привлекательными для действующих операторов.
  • Продукты в 10 раз лучше — Создавайте продукты, чтобы хорошие игроки не могли конкурировать.

Итак, как это применимо к GenAI?

  • GenAI отличается от AI до сих пор. Это в 10 раз лучшая технология, то есть она позволит запускать стартапы в 10 раз лучше. Мы уже видели в 10 раз лучшие продукты от стартапов GenAI First, таких как OpenAI и Jasper.
  • Действующие игроки и стартапы будут сражаться как на уровне платформы, так и на уровне приложений. Привлечение необходимых талантов будет иметь ключевое значение.

Стартапы приложений будут подвержены кооптации со стороны действующих операторов (например, путем добавления и объединения). Им нужно будет быстро создать защитные рвы за счет времени выхода на рынок и сетевых эффектов, сосредоточив внимание на потребностях клиентов, которые не обслуживаются действующими операторами, и с помощью инновационных бизнес-моделей, непривлекательных для действующих операторов.

Болезни роста

Хотя GenAI предлагает очевидные возможности, у него есть свои подводные камни и недоброжелатели. Еще многое предстоит узнать о том, как обучается ИИ. OpenAI только говорит, что GPT-4 был предварительно обучен с использованием как общедоступных данных (например, данных из Интернета), так и данных, лицензированных сторонними поставщиками. Количество данных и их происхождение имеют значение, так как уже есть проблемы с авторскими правами, и будет сложно полностью полагаться на GenAI или, что еще хуже, бороться с дезинформацией.

Дипфейков предостаточно, от Тома Круза до Папы и бывшего президента США Барака Обамы. Видео дипфейка может показать, что политик или знаменитость говорит что угодно, и быть очень убедительным, как показано на видео дипфейка ниже.

Есть также юридические препятствия и регламенты, которые, безусловно, придется преодолеть. Совсем недавно орган по защите данных Италии приказал OpenAI прекратить обработку локальных данных для своего генеративного чат-бота ChatGPT AI. В нем утверждалось, что компания нарушила Общий регламент ЕС по защите данных (GDPR) в отношении доступа к данным и защиты несовершеннолетних. Не говоря уже об интеллектуальной собственности и проблемах этики.

Что ждет нас в будущем?

Точно так же, как мы работали с наземными умами первых дней Интернета, я ожидаю, что мы сделаем то же самое с GenAI. Благодаря экспоненциальному увеличению объема данных в сочетании с производительностью вычислений GenAI, вероятно, находится на траектории экспоненциального роста и будет способствовать ускорению темпов изменений в мире вокруг нас. Как и в случае любых экспоненциальных изменений, люди могли бы лучше предсказывать их будущие последствия. Наш мозг не привык думать экспоненциально, и мы склонны экстраполировать линейно. Таким образом, мы постоянно недооцениваем влияние экспоненциальных технологий. Будущее наступит раньше, чем мы его осознаем, и нам всем нужно к нему подготовиться.

Компании должны активно инвестировать в понимание технологии и того, как она может повлиять на их рынки, клиентов, продукты и операции. Возможно, что более важно, как это может разрушить их и где это можно использовать, чтобы разрушить других.

Как потребители, мы все должны тратить время на изучение того, как его использовать и понимать его ограничения. Вскоре он станет неотъемлемой частью почти всего, что мы делаем.

Мы не должны удивляться или шокироваться тем, что будет дальше. GenAI быстро перейдет от новичка к совершенно новой эре эволюции человек-компьютер. У нас будут ИИ-врачи, ИИ-юристы, ИИ-терапевты, разработчики ИИ, художники и композиторы ИИ, актеры ИИ, коллеги по ИИ и даже друзья ИИ. Некоторые даже предсказывают, что это предшественник общего искусственного интеллекта и цифровых форм жизни, которые будут существовать и развиваться независимо от людей, возможно, даже конкурировать с нами за звание «доминирующего вида» в какой-то момент в будущем.

И, конечно же, юридические и этические эксперты, правительства и отрасль в целом должны будут тесно сотрудничать, чтобы обеспечить наличие необходимых мер безопасности.

Что бы ни случилось, мы также должны помнить, что будущее еще не наступило, и мы все должны его создать.