Даже по меркам технологической индустрии (которая к такому привыкла) ажиотаж вокруг искусственного интеллекта – новый уровень хайпа.
Вдумайтесь, генеральный директор Google Сундар Пичаи заявил, что технология ИИ «более значима», чем изобретение электричества или открытие огня.
Между тем, по оценкам исследовательского гиганта McKinsey Global Institute, в ближайшие годы искусственный интеллект может увеличить корпоративную прибыль во всем мире на сумму до 4 триллионов долларов в год.
Но что, если ИИ не является силой, меняющей мир и увеличивающей прибыль, в которую все верят? Скептики предполагают, что ИИ может не принести той быстрой отдачи, которую многие ожидают, и что нынешняя мания ИИ может оказаться пузырем. Правы ли они?
Может ли ИИ стать пузырем?
Инвестиционный стратег Bank of America Майкл Хартнетт ранее в этом году предположил, что нынешний ажиотаж вокруг ИИ — это «зарождающийся пузырь».
Индекс Nasdaq 100 вырос в этом году благодаря росту акций, связанных с искусственным интеллектом, таких как Nvidia, чьи чипы используются в приложениях искусственного интеллекта. Прибыль Nvidia достигла рекордных $13,51 млрд, что на 101% больше, чем в прошлом году.
Хартнетт сравнил ажиотаж вокруг акций, связанных с искусственным интеллектом, с крахом доткомов в 2000 году, когда инвестиции в Nasdaq Composite выросли на 800%, а затем упали на 740% к 2002 году.
Проблема галлюцинаций ИИ – почему они имеют значение?
Другие скептики критически относятся к самой технологии. Аналитик искусственного интеллекта Гэри Маркус говорит, что галлюцинации (когда системы ИИ, такие как ChatGPT , придумывают или искажают факты) — непростая проблема, от которой избавиться.
Эта неразрешимая проблема может помешать ИИ принести финансовую отдачу, которую ожидают его сторонники. Существует мнение, что если добавить больше данных в модель, это сработает. Но это не так.
История все помнит, как и широко разрекламированные технологии искусственного интеллекта, такие как AI Assistant M от Facebook (запрещена в России) или Watson от IBM, которые обещали изменить мир, но не достигли желаемых результатов.
Галлюцинации – лежат в самой основе моделей ИИ. Это побочный продукт того, как они сжимают входные данные, теряя при этом связь с фактами. Аналитики обращали внимание на эти риски еще в 2001 году, и с тех пор проблема сохраняется. Беззаботно предполагать, что проблема скоро исчезнет, значит игнорировать 20-летнюю историю.
Да, проблема галлюцинаций ИИ в конечном итоге будет решена, но никто не знает, произойдет ли технологический прорыв для решения этой проблемы через месяцы, годы или десятилетия.
Повысит ли ИИ производительность?
Утверждения о том, что ИИ повысит производительность труда, были краеугольным камнем обсуждений ИИ в этом году – но можно ли быть уверенным, что такие технологии, как большие языковые модели (LLM), повысят производительность?
McKinsey прогнозирует, что до 50% задач можно будет автоматизировать уже к 2030 году. Тем не менее эти достижения, вероятно, будут происходить медленнее, чем люди думают.
Как ИИ помогает компаниям повышать производительность и качество продукции заводов, строительных площадок, ферм, шахт, проектов по разработке программного обеспечения или врачей, лечащих пациентов в больницах?
В настоящее время ИИ имеет тенденцию сосредотачиваться на задачах, а не на «системном мышлении».
Проклятие рекурсии
Интернет уже наполняется контентом, созданным ИИ, и некоторые предупреждают, что это затруднит обучение систем ИИ в будущем.
Опубликованная этим летом статья « Проклятие рекурсии: обучение на сгенерированных данных заставляет модели забывать» показала, что большие языковые модели, обученные на данных, созданных ИИ, вырождаются – и что обучение моделей ИИ во всем Интернете будет все более невыгодно.
Росс Андерсон, профессор инженерии безопасности в Кембриджском и Эдинбургском университетах, написал: «Точно так же, как мы забросали океаны пластиковым мусором и наполнили атмосферу углекислым газом, мы собираемся наполнить Интернет всякой чепухой». Это затруднит обучение новых моделей путем парсинга в сети».
Вместо выводов
Бум искусственного интеллекта преувеличен? Да. Но в условиях, когда в ИИ вливаются инвестиции, а бизнес-лидеры с энтузиазмом используют его потенциал, ИИ, похоже, готов — несмотря на свои недостатки — изменить нашу жизнь так, как не было с начала эры Интернета.
