На начало 2024 года объем инвестиций в искусственный интеллект достиг — 42,5$ млрд. Появилось множество идей и стартапов вокруг технологии, и рынок продолжается раздвуваться: https://mattturck.com/landscape/mad2024.pdf
Согласно статистике, около 90 % стартапов прекращают своё существование в первый год. То есть, потенциально выживет 200 компаний, и это очень много. Ведь, 20 из них станут новыми корпорациями с миллиардной прибылью.
Как работают языковые модели?
Логика, текстовые модели и отражение действительности
Витгенштейн считал, что язык имеет границы, которые определяются его логикой. Он предложил новый подход к философии, основанный на анализе мысли и её изложении.
Проще говоря, если что-то существует в действительности, это можно описать с помощью языковой конструкции. А значит, язык становится средством конструирования моделей мира.
Например, фраза «Земля имеет форму шара и вращается вокруг своей оси» — отражает реальный факт о нашей планете. При этом мы можем расшифровать это понятие, чтобы уточнить формулировку. Где слово «Земля» является планетой, которая имеет приблизительно сферическую форму.
Получается, что можно рекурсивно уточнять формулировку настолько, насколько нам это необходимо — то есть пока мы не объясним всё, что кажется неочевидным.
Мы долго учимся находить применения языковых моделей, приходим к ним с очевидным решением и проверяем себя на точность знаний. Мы все еще дополняем свою картинку мира общими знаниями.
Да быстрее, и все таки. Нужно еще на порядок больше времени, чтобы случалась какая-то эволюция. До тех пор, из под каждого утюга будут говорить лишь о технологии, а не ее влияние на жизнь.
Почему?
Проблемы с интерфейсом и сценарии использования
Любой диалог с системой — это одновременно точка входа и выхода информации. Типа: скажи, уточни, узнай, расскажи, сочини, нарисуй — вот вам результат.
Главные задачи текстовых нейросетей — написание текстов и ответы на вопросы. Картиночные нейросети используют для генерации изображений по запросу; или для обработки в определённом стиле.
Думаю, до тех пор пока нейросетку не встроят массово в умные часы на руках, потребительский рынок не продолжит расти. Все эти запросы к интернету и рисование картинок — сокращает время на производство или поиск, но пока еще не делают повседневную жизнь людей лучше.
Что касаемо бизнес сегмента, как нейронка помогает заработать больше
- Прогнозирование спроса
- Оптимизация логистики
- Улучшение качества продукции
- Автоматизация процессов
- Персонализация предложений
Если нейронка может сократить амортизацию или улучшить документооборот и его счет в каком либо сегменте, то бизнес сможет зарабатывать на маржинальной прибыли в перспективе.
В любом из этих случаев, много стартапов погорит на этом, потому что ценность данных и точность их обработки будет зависеть от узконаправленных прикладных задач.
И тут вырисовывается следующая задача ↓
Проблемы с ресурсами
Создание больших языковых моделей требует значительных затрат на железо, данные и обучение модели редакторами.
Окупаемость таких моделей может быть долгой, так как основная боль экономики продукта — это траты, которые направлены на покупку или улучшение основных средств предприятия, который возникает при каждом запросе.
Предположим, что для обработки всей информации на планете за один день потребуется огромное количество мощностей и ресурсов. Это выходит за рамки существующих технологий и инфраструктуры.
В конечном итоге, дата центры ждет следующая эволюция, что однажды произошла с жестким диском. Или телефонами.
Точность и зависимость от данных
В будущем данные будут важны, но их будет трудно собрать. Люди, владеющие данными, будут использовать их для получения дополнительного дохода.
Например, компания Google использует контент с платформы Reddit. Для компании он важен, но также он важен и для пользователей, которые ищут информацию и общаются в сообществе.
В целом, можно сказать, что в будущем данные будут играть важную роль в развитии продуктов и услуг. Конкуренция будет основываться на ценности и качестве контента.