ИТ-решений с ИИ-рекомендациями от обученных моделей, которые, например, предскажут поломку оборудования. Но своими данными делится не готовы. Получается замкнутый круг.
Однако тут надо сделать оговорку. Некоторые ребята уже научились размещать языковые модели уровня Chat GPT 3 – 3,5 внутри контура компаний. Но эти модели все равно надо обучать, это не готовые решения. И внутренние службы безопасности найдут риски и будут против.
– Сложность и дороговизна разработки и последующего содержания
Разработка любого «общего» генеративного ИИ – это огромные затраты – десятки миллионов долларов. Кроме того, вам нужно много данных, очень много данных. Нейросети пока обладают низким КПД. Там, где человеку достаточно 10 примеров, искусственной нейросети нужны тысячи, а то и сотни тысяч примеров. Хотя да, он может найти такие взаимосвязи, и обрабатывать такие массивы данных, которые человеку и не снились.
Но вернемся к теме. Именно из-за ограничения по данным тот же ChatGPT лучше «соображает», если с ним общаться на английском языке, а не на русском. Ведь англоязычный сегмент интернета гораздо больше, чем наш с вами.
Добавим к этому затраты на электроэнергию, инженеров, обслуживание, ремонт и модернизацию оборудования и получим те самые 700 000 $ в день только на содержание Chat GPT. Много ли компаний могут потратить такие суммы с неясными перспективами монетизации (но об этом ниже)?
Да, можно снизить затраты, если разработать модель, а затем убрать все лишнее, но тогда это будет очень узкоспециализированный ИИ.
Поэтому большинство решений на рынке по факту являются GPT-фантиками – надстройками к ChatGPT.
– Беспокойство общества и ограничения регуляторов
Общество крайне обеспокоено развитием ИИ-решений. Государственные органы во всем мире не понимают, чего ожидать от них, как они повлияют на экономику и общество, насколько масштабна технология по своему влиянию. При этом его важность отрицать нельзя. Генеративные ИИ в 2023 году наделали больше шуму, чем когда-либо. Они доказали, что могут создавать новый контент, который можно спутать с человеческими творениями: тексы, изображения, научные работы. И доходит до того, что ИИ способен за считанные секунды разработать концептуальный дизайн для микросхем и шагающих роботов.
Второй фактор – безопасность. ИИ активно используют злоумышленники для атак на компании и людей. Так, с момента запуска ChatGPT с число фишинговых атак возросло на 1265%. Или, например, с помощью ИИ можно получить рецепт изготовления взрывчатки. Люди придумывают оригинальные схемы и обходят встроенные системы защиты.
Третий фактор – непрозрачность. Как работает ИИ, не понимают порой даже сами создатели. А для столь масштабной технологии непонимание того, что и почему может сгенерировать ИИ, создает
