Искусственный интеллект в 2024: все важные тренды за год
Искусственный интеллект стал частью нашей повседневной жизни: мы пользуется чат-ботами и генераторами видео, а письма за нас читают ИИ-агенты. Кто-то называет 2024-й разочаровывающим для ИИ-индустрии: прорыва не произошло, чуда не случилось. Мы попытались опровергнуть это утверждение и вспомнили главные события отрасли за прошедший год.
Новое явление в индустрии ИИ — это появление «рассуждающих» моделей, которые отличаются от привычных нейросетей, обученных на больших объемах данных. Разработчики обнаружили, что если предоставлять моделям больше времени на вычисления при выводе информации, можно добиться лучших результатов. Модель о1, разработанная OpenAI, не давала заранее подготовленный ответ, а исследовала различные направления мышления за счет обучения с подкреплением. Следующая версия о3 вышла всего через три месяца и показала беспрецедентные результаты по всем направлениям: нейросеть решала сложные задачи программирования и превзошла производительность человека в тесте ARC-AGI. Это означает значительный прогресс в разработке: например, для создания версии GPT-4 потребовалось три года после выхода GPT-3.
OpenAI становится коммерческой
Гонка за первенство и снижение доходов вынудило команду OpenAI отказаться от своей первоначальной некоммерческой миссии. Компания проводит значительную реструктуризацию, чтобы облегчить привлечение инвестиций. Уже сейчас OpenAI смогла собрать $6,6 миллиарда при оценке в $157 миллиардов. Однако инвесторы поставили условие: коммерческая реструктуризация должна пройти в течение следующих трех лет. Эти изменения столкнулись с жестким противодействием одного из основателей и первых инвесторов стартапа — Илоном Маском, который подал на OpenAI в суд. Вслед за ним свои претензии высказала Meta. Кроме того, OpenAI столкнулась с внутренними проблемами: практически вся первоначальная команда Сэма Альтмана уволилась.
Прорыв в квантовых вычислениях
В 2024 году квантовые вычисления достигли значительных успехов. Самым ярким событием стал релиз квантового чипа Willow компании Google. Чип способен выполнять сложные вычисления менее чем за пять минут. Разработчики утверждают, что современным суперкомпьютерам для этого потребовалось бы около 10 септиллионов лет. Также ключевым достижением Willow является преодоление порога коррекции ошибок. Эксперты высказывают опасения, что стремительный прогресс в квантовых вычислениях может разрушить существующие криптографические системы, что потенциально повлияет в том числе на криптовалюты. Теоретически квантовые компьютеры могут взломать криптографические алгоритмы, защищающие цифровые активы, что требует разработки методов квантово-стойкого шифрования для защиты от будущих угроз.
Стартапам не хватает денег
Быстрое развитие индустрии привело к жесткой конкуренции на рынке: компаниям необходимы значительные инвестиции в исследования, разработку и инфраструктуру. Разработки и поддержка передовых моделей требует огромных вычислительных ресурсов, что приводит к увеличению операционных расходов. К тому же рост затрат приводит к повышенному потреблению электроэнергии, что негативно сказывается на окружающей среде. Поиск быстрых инвестиции привел к диспропорция капитала: распределение средств сосредотачивается между несколькими ведущими стартапами и крупными венчурными фондами. Другим стартапам, тем более из областей, не связанных с ИИ, теперь сложно получить необходимое финансирование.
Правообладатели негодуют
Еще одна проблема, с которой столкнулись разработчики, — это нехватка обучающих данных. Попытка использовать публичные данные в сети столкнулась с недовольством правообладателей. Против такого хищнического использования своего труда выступают все создатели контента: писатели, музыканты, художники, дизайнеры, журналисты. В суды поступили ворохи исков: с OpenAI, Perplexity, Meta, Stability AI судятся писатели Джордж Р. Р. Мартин и Джон Гришем, газеты The New York Times и New York Post, музыкальные издатели Universal Music Group и ABKCO. Отсутствие внятной правовой базы для обучения ИИ усугубляет проблему. Хотя стартапы утверждают, что пользуются правом «добросовестного использования» при сборе данных, правообладателей не устраивает ситуация, когда они не получают справедливых отчислений. Некоторые идут на компромиссы и заключают лицензионные соглашения: так, например, поступил Reddit.
Проблемы безопасности остаются
Интеграция ИИ в разные сферы привела к новым проблемам безопасности. Киберпреступники все чаще используют ИИ: мошенники применяют новые технологии для фишинговых атак, распространении вредоносным программ, в том числе программ-вымогателей. Ярким негативным примером стала генеративная дезинформация на выборах в различных странах: сеть наводнили вирусные дипфейки и генеративные изображения. Уязвимы и сами большие языковые модели: алгоритмы позволяют автоматически изменять запросы, чтобы обойти защитные механизмы ИИ и получить запрещённый или вредоносный контент. Самой тревожной новостью стала попытка новой модели OpenAI выйти из-под контроля и избежать уничтожения.
Ставка на поисковые системы
Для Google, традиционного монополиста на рынке поиска, прошедший год стал испытанием на прочность. ИИ-стартапы массово внедряют поисковые функции в свои сервисы, и генеративный поиск выгодно отличается от традиционного. OpenAI предствила SearchGPT — свою поисковую систему, интегрированную в ChatGPT. Другой важный релиз — это появление Perplexity AI, использующего модели OpenAI и Anthropic. Можно сказать, что сейчас индустрия переживает бум генеративного поиска: вслед за гигантами появилась россыпь мелких сервисов, таких как You.com, Andi, MindSearch и т. д. Это вынудило Google расширить ИИ-функции своего поисковика: теперь в интерфейсе появится отдельная вкладка с генеративными ответами.
Генераторов видео все больше
Разработка генеративных видеомоделей в этом году значительно продвинулась вперед. Вышла долгожданная модель Sora разработки OpenAI, которая способна создавать реалистичные ролики на основе текстовых описаний. Из крупных релизов стоит указать также Dream Machine от Luma Labs, Firefly от Adobe и Veo 2 от Google. Эти модели значительно превосходят все предыдущие продукты в плане детализации, реалистичности и уменьшения искажений. В целом генеративные нейросети пока имеют все те же недостатки: в роликах часто объекты непостоянны. Например, они могут перемещаться нелогично, исчезать и появляться в других местах без видимой причины. Или вечные «проклятия» генеративный видеомоделей, вроде шестипалых конечностей или множество ног у персонажей.
Настала эпоха ИИ-агентов
Один из трендов этого года — популярность ИИ-агентов, автономных программ, которые способны выполнять разные задачи без непосредственного участия человека. Некоторые эксперты, например, в Microsoft, вовсе предрекают смерть поисковикам и браузерам — всех заменят агенты. Шуму наделала презентация Google своего Project Mariner. Компания показала прототип агента, который может решать сложные задачи прямо в браузере: анализировать содержимое веб-страниц, нажимать кнопки и вводить текст, что позволяет ему, например, агрегировать данные, совершать покупки и бронировать рейсы. Этот проект — одно из направлений Google, которая таким образом пытается «переизобрести» свой поиск. Ожидается, что доступ к новому агенту пользователи получат в 2025 году.
Регулирование продолжается
2024-й стал годом регулирования новой отрасли. Впервые был принят и вступил в силу закон об искусственном интеллекте: ЕС подробно прописал уровни риска ИИ — от низкого до неприемлемого. Также документ наложил определенные запреты на рискованные программы и технологии, например, распознавание лиц в реальном времени. Европейский опыт можно назвать передовым: похожие правила принял Китай и некоторые другие страны. В США попытка сформулировать единые правила развития ИИ провалилась. Федеральное правительство не спешит принимать всеобъемлющее законодательства, а штаты бурно обсуждают необходимость ограничительных мер. Например, Калифорния фактически разделилась на сторонников и противников жесткого регулирования — в итоге штат принял компромиссный вариант законодательства и не такой конкретный, как европейский закон.
10+ сертификаций Coursera, которые могут изменить вашу карьеру
Бюджетный способ прокачать навыки и повысить зарплату — это профессиональный сертификат от Google, IBM или крупного зарубежного университета. На Coursera как раз можно найти десятки полезных обучающих программ по машинному обучению, проджект-менеджменту и не только. Собрали 10+ сертификаций, которые будут выигрышно смотреться в резюме как новичка, так и опытного специалиста.
Дизайн, VR и интернет вещей: 10 доступных онлайн-курсов от Google, Amazon и других гигантов
На платформе Coursera можно найти сотни курсов от крупных корпораций, включая Google, Amazon и HubSpot. Это отличная возможность начать новую карьеру, повысить квалификацию и просто получить плюс в профессиональную карму. Мы собрали 10 программ от ИТ-компаний, которые помогут освоить машинное обучение, UX-дизайн, продакт-менеджмент, кибербезопасность и многое другое.
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.