Штучний інтелект: десять ключових подій 2024 року
2024 рік став визначальним для розвитку штучного інтелекту (ШІ). Ця передова технологія отримала численні нагороди, привабила інвесторів, зачарувала Волл-стріт та продемонструвала здатність до математичного мислення, аж до пояснення диференціальних рівнянь.
Також ШІ привернув увагу глобальних регуляторів, які занепокоїлися ризиками для безпеки та конфіденційності. Інші фахівці висловлювали побоювання, що ШІ може еволюціонувати до рівня загального штучного інтелекту (AGI), а згодом і суперінтелекту, перевищуючи когнітивні здібності людини. Обговорювалися катастрофічні сценарії, такі як біотероризм, автономні системи зброї та навіть потенційні події глобального масштабу.
Ось десять важливих моментів щодо ШІ у 2024 році.
#1 Головна роль генеративного ШІ
Генеративний штучний інтелект (GenAI), підвид ШІ, здатний створювати нові продукти на основі наявних даних. Наприклад, однією лише текстовою підказкою можна стимулювати створення 500-словесного оповідання.
У 2024 році генеративний ШІ став у центрі уваги. Крім ChatGPT від OpenAI, свій внесок зробили також інші системи, включно з Gemini від Google, Copilot від Microsoft, Claude від Anthropic та серією Llama 3 від Meta. Вони змінювали уявлення про здатність програм не тільки генерувати текст, але також обробляти аудіо, відео та зображення.
Розробники інвестували значні кошти в вдосконалення цих технологій. За даними Menlo Ventures, витрати на ШІ у 2024 році сягнули $13,8 мільярда, що більше в шість разів, ніж у 2023 році, демонструючи, що підприємства впроваджують ШІ в свої бізнес-стратегії.
#2 Нобелівські премії з фізики та хімії для фахівців у галузі ШІ
Доказом значущості ШІ стало нагородження Нобелівськими преміями. У жовтні Шведська королівська академія наук присудила премії в галузі фізики Джеффрі Гінтону та Джону Гопфілду “за фундаментальні відкриття та винаходи, які дозволили машинне навчання з використанням штучних нейронних мереж”.
Джеффрі Гінтона, якого називають “хрещеним батьком ШІ”, вшановують за його багаторічну працю з нейронними мережами ще з 1980-х років. У хімії нагородили Деміса Хассабіса, співзасновника та генерального директора Google DeepMind, та Джона Джампера за створення моделі ШІ, яка може прогнозувати складну структуру білків.
#3 Nvidia стає найдорожчою компанією у світі
Для навчання і роботи великих мовних моделей (LLM), таких популярних у 2024 році, потрібні спеціальні комп’ютерні чіпи. Nvidia, найбільший у світі виробник графічних процесорів (GPU), задовольняла цей попит.
Наприкінці жовтня Nvidia стала найдорожчою компанією в світі, обійшовши Apple із ринковою капіталізацією у $3,53 трильйона. Аналітики прогнозують, що конкурентів із витісненням Nvidia очікується не скоро.
#4 Регулювання ШІ в ЄС
У 2024 році Європейський Союз зробив перший крок до забезпечення безпеки ШІ, введенням у серпні Акту про штучний інтелект. Цей документ регулює використання ШІ для загальних цілей, захист конфіденційності, а також передбачає обмеження для використання технології розпізнавання облич.
Попри зусилля, ухвалення законів про ШІ залишається складним завданням, підтвердженням чого стала заборона законопроєкту SB 1047 у Каліфорнії через побоювання демонізації розробників інноваційної технології.
#5 Поява малих мовних моделей (SLM)
У той час як великі моделі ШІ привертають увагу, у 2024 році на сцену вийшли малі мовні моделі (SLM), розроблені для специфічних галузей. Наприклад, Microsoft презентувала Phi-3, а Apple анонсувала вісім моделей для власних пристроїв.
SLM-використання передбачає менше даних для навчання й обчислень, що робить їх придатними для корпоративних завдань, як-от покращення математичних навичок для студентів.
#6 Розвиток агентного ШІ
Агентний ШІ, на відміну від чат-ботів, може виконувати завдання за користувача. Для прикладу, у медицині агент ШІ може аналізувати стан пацієнта та пропонувати коригування лікування.
Gartner прогнозує, що до 2028 року третина підприємств включатимуть агентний ШІ у свої додатки, що стимулюватиме розвиток таких технологій у безлічі галузей.
#7 Моделі для вирішення складних задач
Обмеження ШІ, такі як складності з виконанням математичних операцій, змусили OpenAI у вересні запустити модель o1 — здатну вирішувати задачі високої складності, зокрема диференціальні рівняння.
Ця інновація значно покращила здатність ШІ до наукового аналізу та програмування, розширюючи горизонти його застосування.
#8 Наближення до AGI
Прогрес у вирішенні структурованих задач наближає ШІ до реалізації концепції штучного загального інтелекту (AGI). Однак багато науковців попереджають, що AGI поки є далекою метою, оскільки сучасні моделі не мають інтуїтивного розуміння фізичних процесів і не вміють самостійно генерувати запитання.
#9 Ризик нестачі даних для навчання
Із вибуховим зростанням LLM у 2024 році з’явилися занепокоєння щодо потенційного виснаження навчальних даних. Деякі компанії, такі як Anthropic, почали використовувати синтетичні дані, які імітують реальні.
Це може допомогти вирішити проблему нестачі інформації, основної “крові” ШІ, водночас зберігаючи етичні межі.
#10 Більш етичний ШІ
У 2024 році деякі компанії, як Anthropic, зробили значний акцент на етиці, прозорості та безпеці у роботі ШІ. Наприклад, Time визнав Anthropic однією зі ста найвпливовіших компаній через їхню орієнтацію на створення безпечного ШІ.
В умовах зростаючих побоювань щодо ризиків від передових технологій видається, що тенденція прозорого і відповідального ШІ лише посилюватиметься у майбутньому.
