Популярность, которую обрели текстовые и графические нейросети в последние годы можно сравнить только с помешательством.
Все крупные IT-компания (а за ними онлайн-ритейлеры, банки и другие крупные компании) посчитали, что им необходима собственная нейросеть и с азартом вступили в гонку, вкладывая сотни и миллиарды долларов в разработку.
Эффективные менеджеры, ангажированные специалисты и журналисты взахлеб рассказывали о чудесном будущем нейросетей, которое вот-вот наступит.
Все более-менее менее профильные специалисты нанимались за любые деньги, особенно уже участвовавшие в подобных проектах, пусть и не достигших большого успеха.
Примерно два года длилась эту сумасшедшая гонка и вот постепенно начало приходить отрезвление.
До бизнеса стала доходить идея, которую до этого безуспешно пытались донести до них не ангажированные профильные специалисты: "нейросеть - это компьютерная программа, а не искусственный интеллект", а следовательно чудес и каких-то прорывов от неё ждать не стоит.
Просто в отличии от других программ, нейросеть можно "обучать" согласно вложенному в нее алгоритму.
Что же пошло не так?
В принципе эти моменты в какой-то степени осознавались людьми, принимающими решения (владельцы и управляющие крупным бизнесом), однако существовало расхожее ошибочное мнение, что "чудеса" начнутся когда нейросети начнут обучаться с помощью обычных пользователей (которые займут место дорогостоящих специалистов по машинному обучению).
Однако "чуда" не случилось, и выпущенные обучаться у обычных пользователей нейросети резко поглупели.
Если ещё в марте 2023 последняя версия текстовой нейросети ChatGPT4 давала правильный ответ в 97,6% случаев, то в июне показатель упал до рекордных 2,4%, т.е. нейросеть практически перестала давать правильные ответы.
Исследователи Стэнфордского университета, чтобы улучшить результат, попросили чат-бота расписывать свои вычисления шаг за шагом. Обычно в таком режиме ИИ чаще отвечает правильно.
Значительно ухудшилась и генерация кода. Учёные создали набор данных с 50 простыми задачами из LeetCode и проверили, сколько ответов GPT-4 выполнялись без каких-либо изменений.
Если мартовская версия успешно справилась с 52% проблем, но при использовании июньской модели этот показатель упал до 10%.
Таким образом, вопрос об обучении нейросетей простыми пользователями думаю можно считать закрытым.
Что ждёт нейросети в будущем?
Нейросети в том понимании и на тех физических принципах, в котором они сейчас существуют вряд ли существенно изменятся.
Компаниям, занимающимся разработкой нейросетей, придется вернуться к профессиональному машинному обучению, забыв про обучении обычными пользователями.
Сами нейросети будут использоваться для различных прикладных задач (поиск информации, написание текстов, генерация изображений), но человека они ни в коем случае не заменят, и их услуги будут достаточно дороги.