Гонка мощностей в сфере нейросетей набирает обороты ежедневно. Недавно Microsoft и OpenAI собрались совместно делать сверхмощный суперкомпьютер за $100 млрд. Google, в свою очередь, сделала ход конём, представив децентрализованную систему, использующую серверы по всему миру для тренировки ИИ. Вот почему это представляет угрозу для монополистов и регуляторов.
Страны пристально взялись за ИИ
По мере развития языковых моделей и других решений искусственного интеллекта возрастают и риски, связанные с технологией. В марте Европарламент одобрил первый в мире закон, регулирующий применение таких разработок. «Акт об ИИ» предусматривает рейтинг уровней риска для различных сервисов, и чем он выше, тем строже правила. Например, в категорию недопустимых практик, то есть запрещённых, определили незаконную идентификацию лиц с камер наблюдения, системы социального рейтинга, инструменты для распознавания эмоций на рабочем месте и манипуляции сознанием.
Под высокий риск подпадают ИИ в образовательных учреждениях, транспортные алгоритмы, роботизированная хирургия и автоматизированная оценка резюме от кандидатов. Чат-боты (ChatGPT и аналоги), генераторы картинок, аудио и видео относят к группе ограниченной опасности. От разработчиков требуют помечать контент, созданный нейросетями. Наконец, закон разрешает свободное использование технологий с минимальным риском: фильтры для спама и видеоигровые боты.
Нейросетевую сферу начали регулировать не только в ЕС. Власти Китая внедрили похожие правила, обязывающие маркировать все творения ИИ. Ещё по запросу государства необходимо раскрывать данные, задействованные для обучения моделей. В США приняли федеральный указ, согласно которому компании должны делиться результатами тестов на безопасность с правительством. Кроме того, Теннесси стал первым штатом, официально защитившим музыкантов от использования их голосов и треков ИИ-системами.
Но идея Google усложнит задачу
Создание сверхмощных ЦОД и суперкомпьютера для тренировки моделей нового поколения кажется выигрышной стратегией для OpenAI. Но ответный метод Google, который развивает подразделение DeepMind, удивил экспертов своей беспрецедентной эффективностью. С помощью алгоритма DiPaCo корпорация задействует географически распределённые вычислительные объекты для обучения ИИ. Используя мощности по всему миру, DeepMind намерена масштабировать нейронные сети до небывалых размеров, обойдя ограничения централизованных систем. Это сравнивают с торрентом, но для разработки ИИ.
Такое решение ставит под сомнение не только многомиллиардные инвестиции конкурентов, но и регуляторные меры стран. Контролировать развитие моделей удобно, отслеживая крупнейшие датацентры, на которых они базируются. Но при распараллеливании процессов обработки данных сложнее отследить, какой информацией наполняют базу чат-ботов. Более того, этот прорывной метод делает создание сверхумных ИИ доступным для всех. Так что у многих игроков рынка, помимо Google, появился шанс пошатнуть олигополию и ускорить прогресс в нейросетевой отрасли.
