Нейросети существуют не так давно, чтобы можно было сделать полные выводы об их реальной эффективности. Очевидно, что подобные алгоритмы хорошо себя проявляют в целом ряде сценариев, но пока неясно, могут ли новые технологии приносить прибыль. Представители OpenAI отмечают, что затраты на обслуживание ChatGPT не окупаются. Фактически, даже когда дело доходит до владельцев платной подписки, то генерация требует больше вложений, чем приносит денег. Сегодня инвесторы всё ещё готовы вкладывать деньги в умные алгоритмы, но скептицизм растёт, а выручки всё нет. Оптимисты предлагают подождать несколько лет, ну а пока мы видим, что всё больше крупных компаний включаются в гонку. Оказывается, не все они действуют честно. На этот раз в область публичного обсуждения попали детали судебного дела против компании Meta Platforms. Данная структура официально запрещена в России, ну а её бессменный руководитель путается в показаниях. Недавно Марк Цукерберг и вовсе признал, что его детище ущемляло пользователей, откровенно нарушая их демократические свободы.
Согласно опубликованным 9 января судебным документам, платформа активно использовала пиратские версии книг для обучения своих систем искусственного интеллекта. Мало того, Марк Цукерберг одобрил этот спорный подход, хотя и знал о возможных последствиях. Авторы Та-Нехиси Коутс, комик Сара Сильверман и другие известные деятели литературы подали иск против компании, утверждая, что их авторские права были нарушены. В документах, представленных в федеральном суде Калифорнии, они заявили, что есть прямые доказательства тому, что используемый контент имеет пиратское происхождение. Суть обвинений сводится к тому, что запрещённая в России Meta использовала пиратскую библиотеку данных LibGen, содержащую миллионы незаконно распространённых книг, для обучения своей языковой модели Llama. Более того, заявители утверждают, что компания распространяла эти данные через торренты, усугубляя нарушение авторских прав.
Чем Цукербергу всё это грозит, ещё только предстоит узнать, но в данном случае стоит учитывать, что возможности для обучения нейросетей практически исчерпаны, а самые крупные компании не понимают, как двигаться дальше. Особенно откровенно на эту тему высказался Илон Маск. По словам миллиардера, инженеры xAI умудрились задействовать весь потенциал человеческих знаний. Произошло это ещё в 2024 году, а в итоге разработчики действительно не знают, как двигаться дальше. По мнению Илона, подобные сложности стоят перед всеми разработчиками умных алгоритмов, а единственный выход заключается в том, чтобы начать генерировать синтетические данные. Проще говоря, искусственный интеллект будет создавать фейковый контент, на котором и продолжит обучение. Что примечательно, в декабре 2024 аналогичную точку зрения высказал один из руководителей OpenAI. В рамках конференции NeurIPS Илья Суцкевер заметил, что молодая индустрия нуждается в новых решениях. Если в ближайшее время ничего революционного придумать не удастся, то разработчики окажутся перед барьером, преодолеть который пока невозможно.
По данным экспертов, Microsoft, OpenAI и Anthropic не только узнали о данной проблеме раньше других, но и активно используют в собственных моделях искусственно сгенерированные данные. И вот здесь и возникает вопрос: какую информацию будут выдавать нейросети, обучение которых строилось на фейковых данных? Даже получая доступ к исторической информации ИИ способен вводить пользователей в заблуждение. Ну а переписывающие исторические факты и рисующие собственную картину мира умные алгоритмы могут оказаться бесполезными. Высказывается мнение, согласно которому более современные модели будут демонстрировать низкую креативность, а также окажутся не такими продвинутыми, как ожидают разработчики. Как Илон Маск планирует решать данную проблему, остаётся только догадываться. В распоряжение миллиардера находится порядка 200 тысяч графических ускорителей NVIDIA, что позволяет обучать умные алгоритмы в разы быстрее конкурентов. Специалисты пишут, что в 2025 будут представлены самые совершенные нейросети в истории, но движение вперёд окажется затруднено. Не исключается, что в будущем потребуются годы, чтобы разум существующих алгоритмов преобразился и начал развиваться. Это похоже на процесс становления человека, но мы пока не знаем, будет ли машины обучаться быстрее, чем мозг живого организма.