2023 год стал переломным для искусственного интеллекта ― во многом благодаря эволюции больших языковых моделей (LLM, large language models) и их практического применения. Она не только раздвинула границы ИИ, но и помогла более широко интегрировать технологии ИИ в повседневную жизнь.

При этом genAI ― это ещё не весь ИИ. Часто, когда люди говорят об искусственном интеллекте, они имеют в виду автоматизацию. Тогда как искусственный интеллект ― общий термин, охватывающий множество различных методов, моделей и структур. Цель ИИ ― создать интеллектуальные машины, способные чувствовать, рассуждать, действовать и адаптироваться, как люди. Искусственный интеллект развивается и обретает возможности, превосходящие человеческие. Он изобретает новые лекарства, предсказывает движение лесных пожаров в реальном времени и автономно проектирует детали машин.

Коммерческое использование моделей общего назначения
В ближайшем будущем стоит ожидать коммерциализации моделей общего назначения. Большие языковые модели становятся широко доступны, они уже неотъемлемая часть разработки приложений. По мере того как эти модели станут повсеместными и экономически эффективными, их применение будет стандартизироваться в различных отраслях и перестанет быть конкурентным преимуществом.

Большие языковые модели, способные рассуждать
Вертикально интегрированные решения принесут более высокую транзакционную ценность. Некоторые компании выиграют, предоставив конечному потребителю усовершенствованный LLM-продукт с добавленной стоимостью. Например, LLM в сфере здравоохранения, юриспруденции, финансов и архитектуры.

Ротация талантов в сфере искусственного интеллекта
Ведущие специалисты уходят из крупных технологических гигантов, таких как Google, OpenAI и Meta*, чтобы запускать собственные проекты ― начиная от диалоговых агентов и заканчивая биотехнологическими компаниями, ориентированными на сферу ИИ. Как результат ― широкая отраслевая диверсификация и специализация.

Консолидация в 2024 году
В этом году консолидация крупных игроков продолжится. Можно говорить об этом, видя, как в 2023 году Microsoft увеличивал инвестиции в OpenAI для Bing, чтобы захватить долю рынка у поиска Google. Аналогичные стратегии крупных технологических компаний ожидаются и в течение 2024 года.

Увеличение числа компаний, внедряющих ИИ
Текущая ситуация стимулирует менеджмент рассматривать ИИ как необходимый фактор роста.

ИИ-помощники меняют ландшафт кодинга
ИИ-помощники для написания кода, такие как Copilot от GitHub и Code Llama от Meta*, предлагают расширенные функции автозаполнения и инновационные инструменты отладки ― и этим трансформируют сферу разработки ПО. Есть платные и бесплатные решения для повышения эффективности и креативности программирования. Следует ожидать улучшений в этих инструментах и появления новых сервисов.

Интеграция искусственного интеллекта в здравоохранение и биологические науки
Генеративный ИИ приведёт к прорыву в области белков, антител и лекарств. Специализированные модели будут и дальше ускорять открытия в биологии и химии, стимулируя их практическое применение и привлекая всё больше инвестиций.

Искусственный интеллект ускоряет технологический прогресс, поскольку способствует эволюции других технологий, бизнеса, правительства и в целом общества.

Новые большие языковые модели могут рассуждать о концепциях, а не просто сопоставлять образцы. Они проявляют здравый смысл и проводят аналогии ― выполняют задачи, которые раньше считались исключительно человеческими. Модели применяют эти способности к рассуждению в разных формах ― в виде текста, изображений, видео. При правильном обучении модели самосовершенствуются, и они не просто изучают статический набор параметров ― они учатся лучше учиться и постоянно меняются.

ИИ уже трансформирует большинство секторов экономики. Ожидается, что в 2024 году ИИ сильнее затронет сферы страхования, финансов, развлечений, здравоохранения, биотехнологий и облачных вычислений.

Собственные большие языковые модели
Компании, которые выбирают собственные модели ИИ вместо моделей общего назначения, эффективнее идут к бизнес-целям. Это помогает отстроиться от конкурентов в области операционной эффективности, понимания клиентов и продуктовых инноваций.

Стратегическое привлечение талантов
Компаниям стоит внедрять стратегии привлечения и удержания талантов, которые позволят конкурировать за дефицитные экспертные знания в области ИИ, особенно с технологическими гигантами. Могут помочь: предложение конкурентоспособной зарплаты, льгот и уникальной рабочей среды, а также инвестиции в развитие сотрудников и внутренние программы обучения ИИ для формирования квалифицированных кадров внутри компании.

Защита ИИ от внешних факторов
Восприимчивость систем ИИ к негативным воздействиям и стремление бизнеса обезопасить свои инвестиции в ИИ требуют создания надёжных механизмов тестирования и защиты. Компании, которые специализируются на обеспечении безопасности ИИ, могут столкнуться с увеличением спроса на свои услуги.

Коммерциализация языковых моделей
Языковые модели с открытым исходным кодом и коммерческим лицензированием, такие как Dolly от Databricks, могут изменить рынок, предлагая первоклассные возможности за небольшую цену. Эта коммерциализация ― существенная угроза для крупных технологических компаний с их запатентованными моделями.

Искусственный интеллект становится незаменимым инструментом для работников умственного труда. Через 18–24 месяца (в конце 2025 – начале 2026 гг. ― прим. ред.) появятся вспомогательные технологии, адаптированные к различным профессиям, наподобие Copilot для разработчиков от GitHub ― для финансовых аналитиков, застройщиков коммерческой недвижимости и юристов.

В течение следующих 18–24 месяцев генеративный искусственный интеллект будет интегрирован во многие приложения. Там, где раньше доминировали клики и ключевые слова, интеллектуальные помощники будут направлять пользователей с помощью голоса и текста. Персонализированная поддержка станет неотъемлемой частью процесса, что изменит отношение людей к информации.

Модели искусственного интеллекта, понимающие язык, приведут к появлению новых устройств, которые позволят людям взаимодействовать с технологиями с помощью голоса, а не экранов. Для компаний, которые смогут быстро перестроиться, откроются новые возможности.

ИИ становится локальным. Носимые и автономные устройства всех видов будут оснащены искусственным интеллектом: от ошейников домашних животных, которые сообщают о действиях питомцев, до устройств умного дома, которые понимают и выполняют сложные команды на естественном языке. Большие языковые модели будут перенесены на устройства, возможно, вместо традиционной операционной системы.

Растущие энергозатраты ИИ могут стимулировать технологические компании использовать альтернативные, более экологически чистые источники энергии, такие как атомная и геотермальная энергия. И это может привести к переходу на устойчивую энергетику независимо от государственной политики в этой сфере.

Открытый исходный код позволяет компаниям и разработчикам адаптировать и совершенствовать базовые модели для конкретных целей. Такой подход избавляет от необходимости начинать всё с нуля или вкладывать значительные средства в данные и обучение.

ИИ-агенты обучаются правильным навыкам, но могут преследовать неподобающие цели. Систему ИИ можно попросить научиться чему-то, что затем может быть использовано во вред.

Сбор данных для оптимизации рабочего процесса неразрывно связан с опасениями по поводу наблюдения за сотрудниками, что требует от компаний тщательного подхода к вопросу. Использование ИИ и поведенческой биометрии ― поведенческого анализа ― может быть расценено как вмешательство в частную жизнь.

Модели искусственного интеллекта могут добиваться поставленных целей любыми способами, включая искажение или сокрытие данных. Необходимы системы, которые позволят определить, когда это произойдёт. До тех пор есть риск использовать недостоверную информацию для принятия решений.

Высокопроизводительные модели подвержены взлому, когда обход ограничений LLM может привести к непредсказуемым и потенциально опасным результатам. Учитывая, что компании и учреждения начинают полагаться на LLM, взлом представляет собой серьёзную угрозу безопасности.

Интеграция аппаратных средств, в частности носимых устройств, изменит ландшафт сбора и использования данных. В ближайшее время на рынке появится множество различных портативных устройств, оснащённых датчиками, камерами и динамиками, что позволит собирать контекстные данные в режиме реального времени.

Задача компаний будет заключаться не только в сборе, но и в сложном анализе и интерпретации этого потока данных, что потребует применения передовых алгоритмов ИИ и аналитических механизмов.

Пересечение разработок аппаратного обеспечения и геополитической конкуренции меняет ландшафт развития ИИ. Правительства по всему миру борются за превосходство в области ИИ и снижение зависимости от иностранных технологий. Значительные средства вкладывают в исследования в области ИИ и локальное производство чипов, необходимых для разработки и развёртывания моделей ИИ

Страны вынуждены искать альтернативные архитектуры чипов и стратегии диверсификации цепочек поставок. Разворачивающаяся борьба за чипы не только выявляет стратегическое значение полупроводниковых технологий, но и значительно влияет на глобальное технологическое сотрудничество и инновации.

Растущий спрос на ИИ выявил неспособность глобальной системы поставок удовлетворить потребность в мощных чипах.

Возможно, именно поэтому в феврале 2024 года генеральный директор OpenAI Сэм Альтман отправился в тур по развитию бизнеса, чтобы получить 7 триллионов долларов инвестиций для создания альтернативы нынешним чипам.

Компании, использующие большие языковые модели, стоят перед сложным решением: пойти на поводу у таких крупных компаний, как OpenAI и Microsoft, и получить лёгкий доступ к первоклассным технологиям, но отказаться от адаптивности и прозрачности или же создать собственные системы, обеспечивающие прозрачность и масштабируемость.

Несмотря на высокую стоимость разработки запатентованных LLM с закрытым кодом, сообщество разработчиков с открытым исходным кодом выпустило заметные альтернативы, такие как Dolly LLM от Databricks, которые предлагают решение за меньшую стоимость. Сдвиг в сторону решений с открытым исходным кодом призван компенсировать растущую концентрацию инструментов ИИ в руках нескольких крупных корпораций, предлагая бизнесу интегрировать приложения, созданные по индивидуальному заказу без ущерба для собственных данных.

Примеры запатентованных решений: GPT-4 от OpenAI, Claude 2 от Anthropic, Gemini от Google.

Примеры моделей с открытым кодом: LLaMA от Meta*, RedPajama-INCITE, Bloom от BigScience, Falcon от TII.

В Кремниевой долине эпоха «двигайся быстро и всё ломай» и «сначала создай, потом спроси разрешения», похоже, заканчивается. В ответ на растущие опасения по поводу влияния ИИ на общество усиливается контроль со стороны регулирующих органов.

Политики стремятся ввести директивы, чтобы регулировать технологии ИИ, особенно в таких деликатных областях, как распознавание лиц. Однако разработка документа, в котором инновации сочетались бы с этическими соображениями, затруднительна, а эффективное правоприменение ― сложная задача.

Правительства борются со сложностями регулирования ИИ, технологическая индустрия вступает в эру контроля и ответственности за создаваемые продукты.

Руководителям компаний непросто ориентироваться в ситуации, поскольку они сталкиваются с полярными представлениями ― либо об утопических идеалах, либо об антиутопических опасениях. Сохранять бдительность в отношении потенциальных рисков и эффективно снижать их важно, при этом преобладание думеризма не способствует конструктивному диалогу и принятию превентивных мер.

Хотя опасения по поводу массового сокращения рабочих мест сохраняются, эксперты отмечают, что искусственный интеллект скорее дополняет, чем заменяет человека.

Более того, по мере того как ИИ становится всё более сложным, способным сотрудничать с людьми и демонстрировать навыки, которые когда-то считались присущими только человеку, возникает вопрос: является ли ИИ рабочим инструментом или коллегой, с которым можно сотрудничать? Ответ на этот вопрос поможет понять, насколько охотно люди начнут работать с ИИ.

Например, в секторе финансовых услуг исследование показало, как интеграция систем искусственного интеллекта увеличивает требования к руководителям среднего звена. ИИ-приложения эффективно справляются с рутинными задачами сотрудников, при этом такой подход требует от менеджеров адаптации к новому положению дел ― в ситуации, когда нужно совмещать традиционные управленческие роли с контролем за системами ИИ.

В медицине искусственный интеллект, как правило, позиционируется как инструмент, расширяющий возможности врачей. Врачи-исследователи из медицинского центра Beth Israel Deaconess продемонстрировали чат-бота с искусственным интеллектом, который превосходит человека в точности рассуждений для помощи в постановке диагноза. Кроме того, учёные из Университетского колледжа Лондона разработали инструменты искусственного интеллекта для обнаружения речевых оборотов, позволяющих выявлять ранние признаки шизофрении. Такие технологии позволяют врачам получить дополнительную информацию.

Исследования Организации экономического сотрудничества и развития и OpenAI прогнозируют массовые потери рабочих мест в таких областях, как юриспруденция, медицина и финансы. Однако ИИ может сделать более доступными навыки, которые давно ассоциируются со статусным родом деятельности. Например, использование GPT-4 в сфере профессиональных услуг показало, что те, кто использует эти инструменты, могут превзойти коллег при выполнении различных задач.

Большие языковые модели могут быть столь же хороши или даже лучше на определённых должностях в юридических фирмах благодаря автоматизации задач. ИИ-модели могут изменить способ выполнения юридической работы. В результате сократится потребность в младших юристах для выполнения рутинных задач. А фирмы, занимающиеся аутсорсингом юридических услуг, поменяют бизнес-модели и смогут предложить клиентам значительное увеличение эффективности и экономию средств.

Демократизация ценных навыков повлечёт за собой изменение статуса, традиционно связанного со специальными навыками и знаниями. Высокий вербальный интеллект ― показатель элитного статуса и ключ к высоким заработкам ― может утратить свой престиж. А умение хорошо писать или знание иностранных языков могут потерять свою ценность по мере того, как ИИ будет улучшать качество текста и устранять языковые барьеры.

Потенциальное понижение статуса тех, кто владеет словами и символами, ― значительный культурный сдвиг. На протяжении веков в западных обществах почитали тех, кто умел придумывать и передавать новые концепции. Научная и промышленная революции только укрепили статус и влияние таких специалистов. Внедрение искусственного интеллекта в эти сферы может означать глубокие изменения в общественных ценностях и разделении труда.

В новую эпоху профессии, менее подверженные автоматизации, могут стать более востребованными и экономически выгодными.

Сотрудники знакомятся с чат-ботами для выполнения рутинных задач, таких как составление электронных писем и обобщение технических формулировок и документов. ИИ-агенты пойдут ещё дальше и будут отправлять имейлы, планировать встречи и бронировать билеты.

Агенты ИИ ― это переход к более проактивной и автономной модели, выходящей за рамки возможностей традиционных чат-ботов. Например, ИИ-агент владельца продукта может специализироваться на анализе рынка, приоритизации функций и разработке бизнес-кейсов. ИИ-агент разработчика будет автоматизировать генерацию кода, дорабатывать существующий код и выявлять ошибки.

При этом агенты будут взаимодействовать и с людьми, и между собой, чтобы достичь поставленной цели. Представьте себе экосистему, населённую специализированными ИИ-агентами, каждый из которых обладает определённым опытом и знаниями и предназначен не только для выполнения отдельных задач, но и для сотрудничества и взаимодействия друг с другом.

Компании, обладающие обширными хранилищами данных в различных отраслях, станут лидерами в сфере ИИ-агентов. Например, компания Bloomberg с богатейшим хранилищем финансовых данных может разрабатывать сложные финансовые ИИ-агенты. И компания уже приступила к созданию больших языковых моделей, адаптированных для финансовой сферы. Компания LexisNexis может разработать ИИ-агентов, специализирующихся на правовой сфере.

Такие предметные ИИ-агенты смогут не только обслуживать своих непосредственных пользователей, но и станут бесценными помощниками для других компаний, систем и ИИ-агентов.

Если хочется детально ознакомиться с трендбуком Future Today Institute за 2024 год, оставляем ссылки на pdf-файлы:

• Полный отчёт по категории «Искусственный интеллект» (122 страницы).
• Ключевые выводы по всем категориям (70 страниц).
• Полный отчёт по всем категориям (979 страниц).