Маркетинговый хайп вокруг ИИ в целом — и генеративного ИИ (genAI) в частности — становится утомительным. Вы не можете открыть статью или посмотреть новостное видео, не наткнувшись хотя бы на ссылку на них. Возможно, мы приближаемся к тому моменту, когда перестанем, затаив дыхание, превозносить его достоинства (и страшиться некоторых его последствий). Ажиотаж настолько велик, что спад, который Gartner описывает в своих отчетах о технологическом Hype-цикле как “период разочарования”, кажется неизбежным и может наступить в этом году. Это свидетельствует как о растущем потенциале genAI, так и о незрелости технологии.

Перспективы глубокого обучения для прогнозирующих моделей и genAI для коммуникации и создания контента радужны. Но что редко упоминалось на фоне маркетингового ажиотажа последних месяцев, так это то, что проблемы также огромны. Инструменты машинного обучения хороши настолько, насколько хороши данные, на которых они обучаются. Компании обнаруживают, что миллионы долларов, потраченные ими на genAI, принесли низкую рентабельность инвестиций, поскольку их данные полны противоречий, неточностей и пропусков. Кроме того, шумиха вокруг этой технологии мешает увидеть, что многие из заявленных преимуществ относятся к будущему, а не к настоящему.

Короче говоря, мы еще не дошли до конца, особенно с чат-ботами на базе genAI, которые имеют тенденцию “галлюцинировать” или периодически выходить из строя. Многие чат-боты genAI были анонсированы совсем недавно и находятся в стадии быстрого развития несмотря на то, что они были выпущены для общего использования в режиме бета-тестирования. И, честно говоря, рынок все еще выясняет, как наилучшим образом использовать большие языковые модели (LLM), которые лежат в основе многих чат-ботов.

Google, Microsoft и OpenAI поспешили разработать и выпустить инструменты genAI, но эта спешка привела к тому, что многие инструменты оказались на редкость незрелыми. Чат-боты создают контент, но, если вы поставите репутацию своей компании на контент, который они способны генерировать прямо сейчас, это может помешать вашему бизнесу. Вот несколько способов, с помощью которых чат-бот genAI может попасть в беду:

• Дезинформация
• Фейки (фотографии, видео, клонирование голоса), выдача себя за другого, искусственная порнография, фишинговые атаки
• Галлюцинации чат-бота и другие сбои в работе
• Предвзятость и непреднамеренные неточности
• Проблемы с авторским правом
• Возможные меры государственного регулирования, которые могут перевернуть рынок genAI с ног на голову
• Инвестиции, которые окупились не так хорошо, как ожидалось
• Рост производительности, который был переоценен, а требования корпораций к результатам не были выполнены

Предприятиям и техническим работникам следует, по крайней мере, экспериментировать с машинным обучением, deep learning и genAI, но 2024 год может оказаться неподходящим временем для того, чтобы ваша компания пошла ва-банк. Подождите, пока не улягутся фейковые новости. Подождите, пока в инструментах не будут сглажены острые углы, и пройдите дополнительные курсы обучения. Дождитесь вступления в силу правительственных постановлений (или, по крайней мере, пока вы лучше не поймете, что они призваны регулировать). Если вашей целью является повышение производительности, дождитесь, пока обещанный рост производительности будет реализован другими. GenAI по-прежнему остается новинкой, но он продвинулся не так далеко, как может показаться из-за шумихи вокруг него.

Расширьте свои знания в области искусственного интеллекта

• Искусственный интеллект (ИИ), по определению Coursera, - это обобщающий термин для компьютерного программного обеспечения, которое имитирует когнитивные способности человека, позволяя выполнять сложные задачи и извлекать из них уроки. Искусственный интеллект, машинное обучение, глубокое обучение и генеративный ИИ иногда используются взаимозаменяемо, но это разные термины с разными значениями.
• Машинное обучение - это область искусственного интеллекта, которая использует алгоритмы, обученные на основе данных, для создания адаптируемых моделей, способных выполнять множество сложных задач.
• Глубокое обучение - это подмножество машинного обучения, которое использует несколько уровней нейронных сетей для выполнения некоторых из самых сложных задач ML без какого-либо вмешательства человека.
• Генеративный ИИ, также называемый genAI, - это технология, лежащая в основе чат-ботов и других инструментов. Это тип ИИ, который генерирует изображения, текст, видео и другие мультимедийные материалы в ответ на введенные запросы.
• Большая языковая модель (LLM) - это термин, обозначающий алгоритмическую основу чат-ботов, таких как OpenAI ChatGPT и Google Gemini. LLM - это компьютерный алгоритм, который обрабатывает вводимые данные на естественном языке и предсказывает следующее слово на основе того, что он уже видел. Затем он предсказывает следующее слово, и еще одно, и так далее, пока его ответ не будет полным.

Мнение Скотта Финни опубликовано на сайте Computerworld, главным редактором которого он когда-то был.