Бум штучнага інтэлекту

Бум штучнага інтэлекту (таксама вядомы як вясна штучнага інтэлекту) адносіцца да бягучага перыяду хуткага і беспрэцэдэнтнага развіцця ў галіне штучнага інтэлекту, пры гэтым гонка генератыўнага ШІ з’яўляецца ключавым кампанентам гэтага «буму», які па-сапраўднаму пачаўся з заснавання OpenAI ў 2016—2017 гадах. Генератыўныя сістэмы штучнага інтэлекту OpenAI, такія як розныя мадэлі GPT (пачынаючы з 2018 года) і DALL-E (2021 год), адыгралі значную ролю ў гэтым развіцці.

У 2022 годзе вялікія моўныя мадэлі былі ўдасканалены настолькі, што іх можна было выкарыстоўваць для чат-ботаў; мадэлі пераўтварэння тэксту ў відарысы дасягнулі такога ўзроўню, што іх амаль немагчыма было адрозніць ад відарысаў, створаных чалавекам; а праграмнае забеспячэнне для сінтэзу маўлення было здольна эфектыўна ўзнаўляць чалавечае маўленне.

У канцы 2022 і ў 2023 гадах з’явіліся дзясяткі новых вэб-сайтаў і чат-ботаў са штучным інтэлектам, большасць буйных тэхналагічных кампаній спрабавалі замацавацца на рынку, і гэта прывяло да беспрэцэдэнтнага росту і ўсеагульнага распаўсюджвання інструментаў штучнага інтэлекту.

Грамадская рэакцыя на бум штучнага інтэлекту была неадназначнай: адны прывіталі новыя магчымасці ШІ і патэнцыял яго карысці для чалавецтва, у той час як іншыя крытыкавалі яго за пагрозу чалавечай занятасці, прадастаўленне недакладнай або шкоднай інфармацыі і парушэнні правоў на інтэлектуальную уласнасць.

 Моўныя мадэлі 
GPT-3 — гэта вялікая моўная мадэль, запушчаная ў 2020 годзе кампаніяй OpenAI, здольная ствараць тэкст высокай якасці, падобны на тэкст, напісаны чалавекам. Вызначыць, напісаны тэкст чалавекам ці моўнай мадэллю, аказалася складана. Абноўленая версія, названая GPT-3.5, была выкарыстана ў ChatGPT, які ўсеагульна прыцягнуў увагу дзякуючы сваім дэталёвым і дакладным адказам на пытанні з розных абласцей ведаў.

Новая версія пад назвай GPT-4 была выпушчана ў сакавіку 2023 года і выкарыстоўвалася ў пошукавай сістэме Microsoft Bing.

Акрамя таго, былі выпушчаны іншыя моўныя мадэлі, такія як PaLM ад Google і LLaMA ад Meta Platforms.

У студзені 2023 года быў прадстаўлены DeepL Write, інструмент на аснове ШІ для паляпшэння аднамоўных тэкстаў.

 Мадэлі пераўтварэння тэксту ў відарыс 

міні| Выява механічнага голуба, створаная з дапамогай Midjourney.

Адной з першых мадэляў пераўтварэння тэксту ў відарыс, якая прыцягнула шырокую ўвагу грамадскасці, была DALL-E ад OpenAI. Гэта сістэма-трансформер, прадстаўленая ў студзені 2021 года.

У красавіку 2022 года была прадстаўлена ўдасканаленая версія DALL-E 2, здольная ствараць больш складаныя і рэалістычныя відарысы.

У жніўні 2022 года была выпушчана Stable Diffusion, альтэрнатыва з адкрытым зыходным кодам.

Пасля іншых мадэляў пераўтварэння тэксту ў відарыс пачалі развівацца платформы пераўтварэння тэксту ў відэа, заснаваныя на моўных мадэлях. Прыклады такіх платформ: DAMO, Make-A-Video, Imagen Video і Phenaki.

Гэтыя сістэмы здольныя ствараць відэа на аснове тэкставых і/або графічных падказак.

 Сінтэз маўлення 
15.ai была адной з першых агульнадаступных праграм сінтэзу маўлення, якая дазволіла людзям ствараць натуральныя эмацыянальныя галасы з высокай дакладнасцю пераўтварэння тэксту ў маўленне з набору выдуманых персанажаў з розных медыякрыніц. Яна была ўпершыню выпушчана ў сакавіку 2020 года. ElevenLabs прадставілі вэб-сайт, на які карыстальнікі могуць загружаць узоры голасу, што дазваляе ствараць на іх аснове іншыя галасы. Кампанія падвергнулася крытыцы пасля таго, як карыстальнікі пачалі злоўжываць яе праграмным забеспячэннем для стварэння спрэчных выказванняў, выкарыстоўваючы галасы знакамітасцей, дзяржаўных службоўцаў і іншых вядомых людзей, а таксама выклікала занепакоенасць, што гэта можа быць выкарыстана для стварэння больш пераканаўчых дыпфейкаў. Неафіцыйная песня, створаная з выкарыстаннем галасоў музыкантаў Дрэйка і The Weeknd з дапамогай праграмнага забеспячэння для сінтэзу маўлення, выклікала пытанні аб этычнасці і законнасці падобнага праграмнага забеспячэння.

 Уплыў 

 Энергетыка 
Спажыванне электраэнергіі апаратным забеспячэннем для штучнага інтэлекту павялічыла нагрузку на энергасеткі, што прывяло да працягу эксплуатацыі электрастанцый, якія працуюць на выкапнёвым паліве, якія ў іншым выпадку былі б выведзены з эксплуатацыі.

Microsoft, Google і Amazon інвеставалі ў існуючыя або запраектаваныя атамныя электрастанцыі, каб задаволіць гэтыя патрэбы. У верасні 2024 года Microsoft падпісала пагадненне з Constellation Energy аб куплі энергіі ад рэактара на Тры-Майл-Айленд, закрытага ў 2019 годзе. Рэактар плануюць зноў увесці ў эксплуатацыю ў 2028 годзе для забеспячэння энергіяй дата-цэнтраў Microsoft. Гэты рэактар знаходзіцца побач з іншым, які стаў прычынай найбуйнейшай ядзернай аварыі ў гісторыі ЗША ў 1979 годзе.

 Культура 
Падчас буму ШІ сфарміраваліся розныя групы: ад тых, хто імкнецца паскорыць развіццё ШІ як мага хутчэй, да тых, хто больш занепакоены бяспекай ШІ і, наадварот, імкнецца запаволіць яго развіццё.

 Бізнес і эканоміка 
Некаторыя эканамісты выказваюць аптымізм адносна патэнцыялу бягучай хвалі ШІ для павышэння прадукцыйнасці і эканамічнага росту. У прыватнасці, эканаміст Стэнфардскага ўніверсітэта Эрык Брыньёльфсан у серыі артыкулаў аргументаваў магчымасць «буму прадукцыйнасці, заснаванага на ШІ» і «надыходзячага буму прадукцыйнасці». У той жа час іншыя, такія як эканаміст Паўночна-Заходняга ўніверсітэта Роберт Дж. Гордан, застаюцца больш песімістычнымі. Брыньёльфсан і Гордан заключылі афіцыйнае пары, зарэгістраванае на сайце long bets, аб тэмпах росту прадукцыйнасці ў 2020-х гадах, якое будзе вырашана ў канцы дзесяцігоддзя.

Кампаніі Big Tech разглядаюць бум ШІ як адначасова магчымасць і пагрозу; напрыклад, Alphabet ўсвядоміла, што ChatGPT можа стаць аналагам дылемы інаватара для Google Search. Кампанія аб’яднала DeepMind і Google Brain — канкуруючае ўнутранае падраздзяленне, каб паскорыць свае даследаванні ў галіне ШІ.

Рынкавая капіталізацыя Nvidia, чые графічныя працэсары карыстаюцца высокім попытам для навучання і выкарыстання генератыўных мадэляў ШІ, вырасла да больш чым 3,3 трлн долараў ЗША, што зрабіла яе найбуйнейшай кампаніяй у свеце па рынкавай капіталізацыі на 19 чэрвеня 2024 года.

У 2023 годзе колькасць насельніцтва Сан-Францыска ўпершыню за некалькі гадоў пачала расці, што звязваюць з бумам у галіне ШІ.

Рэсурсы для машыннага навучання, уключаючы апаратнае і праграмнае забеспячэнне, можна набыць або ліцэнзаваць як гатовыя рашэнні або ў выглядзе паслуг на аснове воблачных платформ. Гэта забяспечвае шырокі і агульнадаступны доступ да тэхналогій, спрыяючы распаўсюджванню навыкаў у галіне ШІ. Больш за палову кампаній лічаць ШІ адной з прыярытэтных задач і найбольш важным тэхналагічным дасягненнем за апошнія дзесяцігоддзі.

У многіх галінах генератыўныя інструменты ШІ становяцца шырока даступнымі дзякуючы буму ШІ і ўсё часцей выкарыстоўваюцца ў кампаніях па ўсім свеце. Асноўнай вобласцю іх прымянення з’яўляецца аналітыка даных. Лічыцца, што машыннае навучанне спрыяе паступоваму паляпшэнню прадукцыйнасці галін. Адзначаецца, што ШІ найбольш карысны для павышэння эфектыўнасці працэсаў, паляпшэння прыняцця рашэнняў і ўмацавання існуючых паслуг і прадуктаў. Дзякуючы ўкараненню ШІ кампаніі ўжо заўважылі станоўчы ўплыў на генерацыю даходаў у розных бізнес-функцыях. У некаторых галінах, такіх як вытворчасць, кіраванне рызыкамі і даследаванні і распрацоўкі, рост даходаў дасягаў 16 %.

Інвестыцыі ў штучны інтэлект і генератыўны ШІ павялічыліся з моманту буму, павысіўшыся з 18 мільярдаў долараў у 2014 годзе да 119 мільярдаў долараў у 2021 годзе. Асабліва прыкметным з’яўляецца той факт, што доля інвестыцый у генератыўны ШІ складала каля 30 % у 2023 годзе. Акрамя таго, кампаніі, якія займаюцца генератыўным ШІ, прыцягнулі значныя інвестыцыі ў венчурны капітал, нягледзячы на нявызначанасць у галіне рэгулявання і эканамічнага прагнозу.

Тэхналагічныя гіганты захоўваюць асноўную частку фінансавых даходаў ад ШІ і выступаюць у ролі буйных пастаўшчыкоў або заказчыкаў для прыватных карыстальнікаў і іншых кампаній.

 Асцярогі 
Недакладнасці, памылкі, праблемы з кібербяспекай і парушэнні інтэлектуальнай уласнасці лічацца асноўнымі рызыкамі, звязанымі з бумам ШІ, хоць некаторыя кампаніі і арганізацыі актыўна спрабуюць змякчыць гэтыя рызыкі.

 Гл. таксама 
 Тэхналагічная сінгулярнасць

 Крыніцы 

Катэгорыя:Штучны інтэлект