Главное Свежее Вакансии Образование
598 0 В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем

Анна Мальми, «Инферит Облако»: Чего ждать от ИИ в 2024 году

GPT (Generative Pre-trained Transformer) и LLM (Large Language Model) технологии развились так стремительно, что мы этого еще даже не осознали. Человеческому мозгу нужно время, чтобы осмыслить все те перспективы, которые дают открывающиеся возможности.

Но в любом развитии есть своя закономерность: кадровый голод, нехватка рабочей силы, да и демографический провал. Постиндустриальную женщину тяжелее заставить рожать пятерых детей, чем даже создать человекоподобного робота. Тем не менее, высокая производительность труда на государственном уровне должна быть обеспечена для технологического преимущества.

Как писал Станислав Лем в книге «Сумма технологий»: «чем больше технологий, тем больше они друг друга ускоряют». А я бы сказала, что произойдет грандиозная трансформация не только отраслей экономики, но и образа жизни людей на планете.

Временной сдвиг горизонта предсказаний.


Во-первых, AI и LLM технологии станут доступными для всех. Восприятие, что это дорого, долго и доступно только для инженеров, ошибочное. В скором времени появится совершенно новая ниша: AI2B/ ИИ2B — по аналогии с тем, как мы выделяем и сегментируем рынок: B2B, B2С или B2G. Это будет целая экосистема, интегрировавшись в которую искусственный интеллект будет использовать полученный опыт взаимодействия с людьми для создания и развития новых технологий и ниш. Это обеспечит непрерывный процесс самообучения и саморазвития.

Ученые из Пенсильвании, США, установили, что компании, которые внедряли инновации даже с помощью простых форм искусственного интеллекта, росли на 25% быстрее в плане занятости и на 40% быстрее в плане доходов, чем аналогичные компании в других странах.*

В результате появления ИИ всё, что предсказывали футурологи к 2030 году, становится достижимым уже сейчас и активно внедряется в инфраструктуру, меняя ландшафт будущих экосистем. То, что раньше казалось фантастикой, теперь реальность — и это проявляется во всех сегментах ИИ: видео, звук, текст, графика, системы автоматизации бизнеса, программный код, дизайн, «пористые» формы виртуальной реальности, персонализированный маркетинг, предиктивная аналитика, стриминговые сервисы 8К.

Уже сейчас обучение с подкреплением, показывает невероятные результаты в развитии ИИ. 


Законы Мура и Рока не поспевают за невероятной динамикой роста и развития ИИ. Единственным сдерживающим фактором является недостаток реальных вычислительных мощностей и высокоэффективного ПО. 


Если эта тенденция продолжится, то через 1-2 года мы увидим человекоподобных роботов, которые будут гулять по улицам и вести осмысленный диалог с помощью GPT. Появится AGI — искусственный интеллект общего назначения, преодолевший пресловутый парадокс Майкла Поланьи. Вскоре реальность приблизится к тому, что показано в фильме «Я, робот» на основе научно-фантастических рассказов Айзека Азимова. Будут массово использоваться ассистенты на основе AGI. И через 3 года мы, возможно, увидим массовое использование роботов с индивидуальным AGI мозгом на основе нейро-символьной операционной системы.

Ключевые решения на государственном уровне будут приниматься с помощью искусственного интеллекта. ИИ как стандарт будет в каждом приложении, устройстве и технологии. Произойдёт эволюция обучения, появятся ИИ преподаватели. ИИ будет помогать быстро и дёшево проверять гипотезы, улучшать продукты, переписывать программный код, создавать документы по шаблонам и ТЗ, рисовать картины, создавать дизайн в одежде, архитектуре, машиностроении.

Мы все видели рендеры нового автомобиля Tesla, созданного дизайнерами с помощью ИИ, с запланированным релизом в 2023 году**. А Volkswagen уже сейчас анонсировал установку ChatGPT в свои автомобили начиная с 2024 года. ChatGPT активируется командой или кнопкой на руле и гарантирует конфиденциальность данных.

Отдельного внимания заслуживает использование ИИ в продажах. Чем человек «эмоциональнее» покупает, тем он больше тратит, тем выше конверсия и средний чек. ИИ и предиктивный маркетинг уже сейчас используется в ритейле, e-com и банковском секторе. Взаимодействие с покупателями выстраивается через визуальные изображения, звук, цвет, запахи. Баннерная реклама на основе пользовательского опыта и личных предпочтений перейдёт и в офлайн. Маркетплейсы уже меняют тактику структурирования товаров: похожие товары привязаны друг к другу только с помощью нейросетей без сложных фильтров. Настройка происходит на основе лингвистических моделей и предпочтений клиента. Покупатели находят похожие товары через мастер фотопоиска в интернете.

Вскоре в каждой компании будет свой ИИ, настроенный и обученный на всех доступных данных. Такие компании смогут предложить незаменимые УТП (USP) на рынке и выйдут в лидеры. В идеале каждая крупная компания должна иметь экосистему, где на основе больших данных и аналитики можно быстро создавать новые прототипы продуктов и приложений, улучшать процессы и вносить доработки. Такие прототипы должны создаваться за минуты, а доступ к ним иметь любой авторизованный сотрудник.

Можно выделить несколько категорий областей для развития ИИ:

1. Области, в которых ИИ уже точно сильнее человека. Они касаются обработки больших данных, машинного обучения, статистической аналитики, информирования — когда generative AI находит уязвимость и информирует об этом все службы одновременно.

2. Где ИИ помогает человеку. Речь об автоматизации рутинных задач: генерация скриптов, черновиков отчетов, первые линия поддержки, голосовые боты, обучение и подготовка специалистов. ИИ сам может формировать план интерактивного обучения с учителем, который никогда не устает.

3. Где человек точно, пока, сильнее ИИ. Это планирование и стратегическое развитие. Участие в геополитике, судебная практика: ИИ может подготовить юридический отчет, но в суд пока не пойдет. Тем более, что периодически использование ChatGPT может привести к ошибкам и репутационным потерям, например, адвокатов.

Для решения этических вопросов, принятия стратегических решений, взаимодействия в команде человек пока необходим. Мы не должны перекладывать на ИИ конечную задачу. Однако, на основе подготовленных данных он поможет нам выбирать наилучшие, этические верные и гуманные варианты решения проблем.

Источники*

*https://www.economist.com/finance-and-economics/2023/11/28/welcome-to-a-golden-age-for-workers

**https://carsweek.ru/news/News_in_the_world/1253059/

Автор: Анна Мальми, директор по маркетингу «Инферит Облако».

0
В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем
Комментарии
Выбрать файл
Блог проекта
Расскажите историю о создании или развитии проекта, поиске команды, проблемах и решениях
Написать
Личный блог
Продвигайте свои услуги или личный бренд через интересные кейсы и статьи
Написать

Spark использует cookie-файлы. С их помощью мы улучшаем работу нашего сайта и ваше взаимодействие с ним.