Простым языком о том, откуда появилась и кому выгодна шумиха вокруг нейросетей. Для чего они полезны и заменят ли нейросети живых работников?
Компьютерные модели, которые сегодня называют нейросетями, появились еще в середине прошлого века: исследователи тренировали первые компьютеры на числовых моделях и «учили» их решать простейшие уравнения. Правда, те разработки зашли в тупик из-за нехватки денег и возможностей тогдашних процессоров. На рубеже веков все изменилось: когда интернет наполнился миллиардами картинок и текстов, а мощность компьютеров возросла в сотни раз, технологии «глубинного обучения» на массивах «больших данных» дали нейросетям второе рождение.
До 2021–2022 годов эволюция нейросетей продвигалась не так быстро: еще десяток лет назад большим достижением считалось научить модели распознавать на картинках цифры от 0 до 9. Первые генеративные (то есть умеющие создавать что-то новое) нейросети рисовали нелепые размытые картинки, похожие на детские раскраски или калейдоскоп, и могли продолжить несложную фразу из обычной речи. «Продвинутые» разработки были в области чат-ботов или автоответчиков, способных понять типовые фразы и выдать готовый ответ, — но удобством такие боты не отличались.
Все изменилось за год и уже не вернется обратно: сегодня нейросети распознают рак на томографии, пишут песни для мировых звезд и даже водят машины. Сами технологии долгие годы тренировали программисты в лабораториях и дата-центрах. Но вот массово выходить на рынок и превращаться в коммерческие продукты они начали только сейчас — и таким медийным вниманием, как сегодня, эти решения не окружались еще никогда.
Кто разгоняет шумиху вокруг нейросетей? Во-первых, обычные люди: многие из популярных моделей выложены в открытый доступ и за небольшие деньги любой может нарисовать картинку или написать целую статью по паре ключевых слов. Блогеры, СМИ, дизайнеры и агентства немедленно воспользовались шансом и «нагенерили» тысячи страниц ИИ-контента, ведь он дешев и на слуху. Чего стоит, к примеру, представленная на ПМЭФ нейросеть «Жириновский», натренированная на текстах покойного политика и способная внятно отвечать на вопросы в его стиле.
Во-вторых, корпорации и крупный бизнес: новости о том, что крупные компании внедрили нейросети в бизнес или обучили модели собственной разработки, серьезно поднимают стоимость их акций. На рубеже 2022 и 2023 годов мы даже стали свидетелями «ИИ-гонки», когда транснациональные корпорации вроде Google, Microsoft или Apple наперебой бросились объявлять о внедрении нейросетей в свои поисковики и ботов-помощников, чтобы не отставать от конкурентов. А совсем недавно компания Adobe добавила в «Фотошоп» функцию «ИИ-заполнения»: нейросети дорисовывают картинку по небольшому фрагменту, и результаты впечатляют.
Именно приход «больших денег» в отрасль открыл возможности для разнообразия: когда с передовиц мировых СМИ не слезают инфоповоды о нейросетях, молодым компаниям гораздо проще привлечь инвесторов, получить кредит и выйти на биржу — а, значит, все больше и больше идей будут реализовываться в средне- и долгосрочной перспективе.
Очень активно нейросетями пользуются и цифровые агентства, создающие контент для своих клиентов: ИИ постепенно превращает их в ИТ-компании, и то же происходит со многими СМИ.
Для чего нейросети действительно полезны? Они заменяют сотни человеко-часов монотонной работы: картинку или видео, на которые дизайнеру понадобятся сутки работы, ИИ нарисует за пару минут. Как недавно объявила ИИ-лаборатория компании Google DeepMind, нейросети научились даже оптимизировать код вместо программистов (даже код самих себя).
Нейросети прекрасно узнают объекты среди миллионов похожих: они совершили революцию в области распознавания лиц на фотографиях и видео, могут найти песню по отрывку мелодии в несколько секунд и угадать фильм всего по одному кадру.
Правда, есть нюансы: модели часто путаются и не всегда способны разглядеть разницу там, где человеку она очевидна. Доходит до скандалов: например, 8 лет назад нейросеть Google начала путать горилл с афроамериканцами. Тогда, чтобы сберечь репутацию, ИТ-корпорации просто отключили функцию распознавания горилл в своих моделях. И не включили ее до сих пор: современные ИИ отлично знают, как выглядят орангутаны, макаки или шимпанзе, но отказываются «работать» с гориллами.
Говорить, что нейросети заменят труд миллионов людей, пока рано: во-первых, модели еще недостаточно проработаны для масштабирования, а примеров массовой успешной замены людей роботами пока не так много (например, западное издание BuzzFeed в начале года сенсационно объявило, что заменит несколько десятков копирайтеров на ИИ, — но весной все равно обанкротилось и закрылось). Неясен и вопрос того, кому принадлежат сгенерированные картинки и текст: недавно американское Бюро по авторским правам постановило, что на созданные с помощью нейросетей изображения нельзя регистрировать авторское право.
Во-вторых, нейросети часто ошибаются и выдумывают несуществующие факты — это явление известно как «ИИ-галлюцинации». Например, нейросеть можно попросить написать анализ несуществующей статьи, дав ей выдуманную ссылку и отключив интернет, — и она его напишет. Можно попросить найти в трудах известного ученого несуществующую цитату — и она даже укажет том, главу и страницу произведения, которое он никогда не писал.
Наконец, нейросети могут столкнуться еще с одним противником на пути прогрессом — государством. В Европейском Союзе уже готовят к принятию законопроект о жестком лицензировании, который фактически «перекроет кислород» всем новым ИИ-разработкам. Италия в апреле закрывала доступ к ChatGPT из-за проблем с обработкой личных данных (правда, быстро сняла запрет). В Китае сразу запретили использование западных разработок — а в США после недавних учений, на которых дрон решил атаковать оператора, обсуждают запрет на ИИ в военной сфере. И это только начало.
Как быстро будут развиваться нейросети и смогут ли разработчики устоять в битве с государством, покажет время. Одним из острых вопросов в ближайший год станут, как мне кажется, права на авторство и прибыль от ИИ-контента: от того, смогут ли корпорации получить от нейросетей прибыль, будет зависеть, сколько они вложат в их разработку.
Андрей Ермошкин, коммерческий директор digital-агентства «Интериум»