15 ТРЕНДОВ, ОБЪЯСНЯЮЩИХ СОСТОЯНИЕ ИИ В 2024

Изображение: freepik

Прошлый год был чрезвычайно важным для технологий искусственного интеллекта, пишет старший редактор IEEE Spectrum Элиза Стрикленд. Журнал издаётся Институтом инженеров по электротехнике и электронике (как отмечается на сайте самой американской профессиональной ассоциации, IEEE — крупнейшая в мире техническая профессиональная организация, занимающаяся развитием технологий на благо человечества. Кстати, в этом году изданию исполнилось 60 лет. Так вот, 2023 для сферы ИИ отметился потому, что исследование о его развитии за год заняло 393 страницы. Элиза Стрикленд выделила главные выводы из результатов Индекса AI.

В отчёте этого года, опубликованном Стэнфордским институтом человеко-ориентированного искусственного интеллекта (HAI), есть расширенная глава об ответственном искусственном интеллекте и новые главы об ИИ в науке и медицине, а также обычные обзоры исследований и разработок, технических показателей и экономики, образования, политики и управления, разнообразия и общественного мнения.

1. Инвестиции в генеративный ИИ стремительно растут

В то время как корпоративные инвестиции в целом снизились в прошлом году, инвестиции в генеративный искусственный интеллект взлетели до небес. Нестор Маслей, главный редактор отчёта этого года, сообщил Spectrum, что этот бум свидетельствует о более широкой тенденции в 2023 году, поскольку мир столкнулся с новыми возможностями и рисками генеративных систем искусственного интеллекта, таких как ChatGPT и генерирующая изображения DALL.Е 2.

История прошлого года была о том, как люди реагируют на искусственный интеллект, — говорит Маслей, — будь то политика, общественное мнение или промышленность с гораздо большими инвестициями.

Другая диаграмма в отчёте показывает, что большая часть частных инвестиций в генеративный искусственный интеллект происходит в Соединённых Штатах.

2. Google доминирует в гонке базовых моделей

Базовые модели — это большие многоцелевые модели. Например, OpenAI GPT-3 и GPT-4 являются базовой моделью, которая позволяет пользователям ChatGPT писать код или шекспировские сонеты. Поскольку обучение этих моделей обычно требует огромных ресурсов, промышленность сейчас производит большую часть из них, а научные круги выпускают лишь несколько. Компании выпускают базовые модели как для продвижения новейших технологий, так и для того, чтобы дать разработчикам основу для создания продуктов и услуг. Google выпустил БМ в 2023 году больше остальных.

3. Закрытые модели превосходят открытые

Один из горячих споров в сфере искусственного интеллекта сейчас заключается в том, должны ли базовые модели быть открытыми или закрытыми. Некоторые утверждают, что открытые модели опасны, а другие, что открытые модели стимулируют инновации. Индекс AI не вникает в эту дискуссию, а вместо этого рассматривает такие тенденции, как количество выпущенных открытых и закрытых моделей (ещё одна диаграмма, не включённая сюда, показывает, что из 149 базовых моделей, выпущенных в 2023 году, 98 были открытыми). 23 предоставили частичный доступ через API, а 28 закрыли).

4. Базовые модели стали очень дорогими

Вот почему на рынке доминируют базовые модели: обучение крупных моделей требует очень больших затрат. Но насколько? Компании, занимающиеся искусственным интеллектом, редко раскрывают расходы, связанные с обучением своих моделей, но AI Index вышел за рамки типичных предположений, сотрудничая с исследовательской организацией в области искусственного интеллекта Epoch AI. В отчёте поясняется, что для составления сметы затрат команда Epoch «проанализировала продолжительность обучения, а также тип, количество и коэффициент использования учебного оборудования», используя информацию, полученную из публикаций, пресс-релизов и технических отчётов.

Интересно отметить, что модель-трансформер Google 2017 года, которая представила архитектуру, лежащую в основе почти всех сегодняшних крупных языковых моделей, была обучена всего за $930.

5. ИИ оставляет огромный углеродный след

Команда AI Index также оценила углеродный след некоторых крупных языковых моделей. В отчёте отмечается, что различия между моделями обусловлены такими факторами, как размер модели, энергоэффективность центров обработки данных и углеродоёмкость энергетических сетей. Другая диаграмма в отчёте (не включённая сюда) показывает первое предположение о выбросах, связанных с логическим выводом (когда модель выполняет работу, для которой она была обучена), и призывает к большему раскрытию информации по этой теме.

Хотя выбросы при выдаче логических выводов на каждый отдельный запрос могут быть относительно низкими, общий эффект может превзойти эффект от обучения, когда модели запрашиваются тысячи, если не миллионы раз в день, — отмечается в исследовании.

6. США лидируют по базовым моделям

Хотя Маслей говорит, что отчёт не пытается «объявить победителя в этой гонке», он отмечает, что Штаты лидируют в нескольких категориях, включая количество выпущенных базовых моделей и количество систем искусственного интеллекта, которые считаются значительными техническими достижениями. Однако он отмечает, что Китай лидирует в других категориях, включая выданные патенты на ИИ и установку промышленных роботов.

7. Индустрии нужны новые доктора наук

В этом нет ничего удивительного, учитывая ранее обсуждавшиеся данные о том, что отрасль получает много инвестиций в генеративный искусственный интеллект и выпускает множество интересных моделей. В 2022 году (последний год, за который есть данные в Индексе) 70% новых докторов наук в области ИИ в Северной Америке устроились на работу в данной сфере. Это продолжение тенденции, которая наблюдается последние несколько лет.

8. Некоторый прогресс в области разнообразия

В течение многих лет не было никакого прогресса в том, чтобы сделать ИИ менее белым и менее мужским. Но доклад этого года предлагает несколько обнадёживающих признаков. Например, число небелых студентов и студенток, сдающих экзамен AP по информатике, растёт. На приведённом графике показаны тенденции этнической принадлежности, а другой график, не включённый сюда, показывает, что 30% студентов, сдающих экзамен, теперь составляют девочки.

Другой график в отчёте показывает, что на уровне бакалавриата также наблюдается положительная тенденция к увеличению этнического разнообразия среди североамериканских студентов, получающих степень бакалавра компьютерных наук, хотя число женщин, получающих степень бакалавра компьютерных наук, за последние пять лет практически не изменилось. По словам Маслея, «важно знать, что здесь ещё предстоит проделать большую работу».

9. Бизнес всё чаще обсуждает ИИ-технологии

Бизнес осознаёт возможности ИИ. Почти 80% компаний из списка Fortune 500 включили в свои «созвоны» обсуждение нейросетей. (Fortune 500 — список 500 крупнейших компаний США по размеру выручки, составляемый журналом Fortune — прим. ред.).

Я думаю, что бизнес-лидеры опасаются, что, если они не воспользуются этой технологией, они проиграют, — говорит Маслей.

И хотя часть этой болтовни, скорее всего, является просто болтовней генеральных директоров о модных словах, другой график в отчёте показывает, что 55% компаний, включённых в опрос McKinsey, внедрили ИИ по крайней мере в одном бизнес-подразделении.

10. Затраты снижаются, доходы растут.

И вот почему ИИ — это не просто корпоративное модное словечко: то же исследование McKinsey показало, что интеграция ИИ привела к снижению затрат компаний и росту их доходов. В целом, 42% респондентов заявили, что увидели снижение затрат, а 59% заявили об увеличении доходов.

Другие диаграммы в отчёте показывают, что такое влияние на чистую прибыль отражает повышение эффективности и повышение производительности труда. В 2023 году ряд исследований в различных областях показал, что ИИ позволяет работникам быстрее выполнять задачи и выполнять работу более качественно. В одном исследовании изучались программисты, использующие Copilot, в другом — консультанты, агенты колл-центров и студенты-юристы.

Эти исследования также показывают, что, хотя каждый работник получает выгоду, ИИ помогает работникам с низкой квалификацией больше, чем высококвалифицированным, — говорит Маслей.

11. Корпорации осознают риски

В этом году команда AI Index провела глобальный опрос 1000 корпораций с доходом не менее $500 млн, чтобы понять, что компании думают об ответственном ИИ. Результаты показали, что конфиденциальность и управление данными воспринимаются как самый большой риск во всём мире, в то время как справедливость (часто обсуждаемая с точки зрения алгоритмической предвзятости) до сих пор не принята большинством компаний. Другая диаграмма в отчёте показывает, что компании принимают меры в отношении предполагаемых рисков: большинство организаций в разных регионах внедрили хотя бы одну ответственную меру искусственного интеллекта в ответ на соответствующие риски.

12. ИИ не может превзойти людей во всём... пока

В последние годы системы ИИ превзошли людей в ряде задач, включая понимание прочитанного и визуальное мышление, и Маслей отмечает, что темпы улучшения производительности искусственного интеллекта также ускорились. Хотя всё ещё существуют сложные когнитивные задачи, в которых люди превосходят системы искусственного интеллекта, ситуация может измениться буквально в течение одного года.

13. Разработка норм ответственности ИИ

Когда компания, занимающаяся искусственным интеллектом, готовится выпустить большую модель, стандартной практикой является её тестирование на основе популярных тестов в этой области, что даёт сообществу представление о том, как модели соотносятся друг с другом с точки зрения технических характеристик. Однако реже тестируются модели с помощью тестов ответственного ИИ, которые оценивают такие вещи, как токсичный языковой вывод (RealToxicityPrompts и ToxiGen), вредная предвзятость в ответах (BOLD и BBQ) и степень правдивости модели (TruthfulQA). Ситуация начинает меняться, поскольку растёт понимание того, что проверка своей модели на соответствие этим критериям является необходимым.

14. Законы как стимулируют, так и ограничивают ИИ

В период с 2016 по 2023 год AI Index показал, что 33 страны приняли по крайней мере один закон, связанный с ИИ, при этом большая часть действий происходила в США и Европе. Всего за этот период было принято 148 законопроектов, связанных с ИИ. Исследователи Индекса также классифицировали законопроекты как либо расширительные законы, направленные на расширение возможностей ИИ в стране, либо ограничительные законы, которые накладывают ограничения на приложения и использование ИИ. Хотя многие законопроекты продолжают способствовать развитию ИИ, исследователи обнаружили глобальную тенденцию к ограничительному законодательству .

15. ИИ заставляет людей нервничать

Данные общественного мнения Индекса взяты из глобального опроса об отношении к ИИ, в котором приняли участие 22 816 взрослых (в возрасте от 16 до 74 лет) в 31 стране. Более половины респондентов заявили, что ИИ заставляет их нервничать, по сравнению с 39% годом ранее. И две трети людей теперь ожидают, что ИИ глубоко изменит их повседневную жизнь в ближайшие несколько лет.

Маслей отмечает, что другие диаграммы индекса показывают значительные различия во мнениях среди разных демографических групп: молодые люди более склонны к оптимистическому взгляду на то, как ИИ изменит их жизнь. Интересно, что «во многом такой пессимизм в отношении ИИ исходит от западных, хорошо развитых стран», — говорит он, в то время как респонденты в таких местах, как Индонезия и Таиланд, заявили, что ожидают, что преимущества ИИ перевесят его вред.