5 тенденций в области генеративного искусственного интеллекта, за которыми стоит следить в 2025 году

Генеративный ИИ сейчас в тренде как никогда.

В этом году исследования в области ИИ были удостоены Нобелевских премий, а крупнейшие технологические компании мира внедрили ИИ в максимально возможное количество продуктов. Правительство США продвигало ИИ как движущую силу в создании экономики чистой энергии и стратегическую опору федеральных расходов. Но что будет дальше в 2025 году?

Тенденция генеративного ИИ в последние несколько месяцев 2024 года указывает на более активный толчок к принятию со стороны технологических компаний. Между тем, результаты относительно того, видят ли продукты и процессы ИИ ROI для покупателей корпоративного ПО, неоднозначны. Хотя трудно предсказать, как ИИ продолжит формировать технологическую отрасль, эксперты предлагают прогнозы, основанные на текущих тенденциях.

Респонденты исследования IEEE в сентябре оценили ИИ как одну из трех основных областей технологий, которые будут наиболее критичны в 2025 году в 58% случаев. Напротив, почти все респонденты (91%) согласны с тем, что в 2025 году произойдет «генеративный расчет ИИ» относительно того, что технология может или должна делать. Ожидания от генеративного ИИ высоки, но успех проектов, использующих его, остается неопределенным.

1. Следующим модным словом станут агенты ИИ

На основании моих исследований и наблюдений можно предположить, что использование агентов ИИ резко возрастет в 2025 году.

Агенты ИИ — это полуавтономные генеративные ИИ, которые могут объединяться в цепочку или взаимодействовать с приложениями для выполнения инструкций в неструктурированной среде. Например, Salesforce использует агентов ИИ для вызова потенциальных клиентов. Как и в случае с генеративным ИИ, определение возможностей агента неясно. IBM определяет его как ИИ, который может рассуждать о сложных проблемах, например OpenAI o1. Однако не все продукты, заявленные как агенты ИИ, могут рассуждать таким образом.

Независимо от своих возможностей, агенты ИИ и варианты их использования, скорее всего, будут на переднем крае генеративного маркетинга ИИ в 2025 году. «Агенты» ИИ могут стать следующим этапом эволюции для «второго пилота» ИИ этого года. Агенты ИИ могли бы тратить время на выполнение многоэтапных заданий самостоятельно, пока их коллега-человек выполняет другую задачу.

2. ИИ будет как помогать, так и вредить службам безопасности

И кибератаки, и защитники продолжат использовать ИИ в 2025 году. 2024 год уже стал свидетелем распространения генеративных продуктов безопасности ИИ. Эти продукты могут писать код, обнаруживать угрозы, отвечать на сложные вопросы или служить «резиновой уткой» для мозгового штурма.

Но генеративный ИИ может предоставлять неточную информацию. Специалисты по безопасности могут тратить столько же времени на перепроверку вывода, сколько они бы потратили, если бы выполнили эту работу самостоятельно. Непросмотр такой информации может привести к поломке кода и еще большему количеству проблем безопасности.

«Поскольку такие инструменты ИИ, как ChatGPT и Google Gemini, глубоко интегрируются в бизнес-операции, риск случайного раскрытия данных резко возрастает из-за новых проблем с конфиденциальностью данных», — сказал Джереми Фукс, евангелист по кибербезопасности в Check Point Software Technologies, в электронном письме TechRepublic. «В 2025 году организации должны быстро перейти к внедрению строгого контроля и управления использованием ИИ, гарантируя, что преимущества этих технологий не будут достигаться за счет конфиденциальности и безопасности данных».

Генеративные модели ИИ, как и любое другое программное обеспечение, подвержены атакам злоумышленников, особенно посредством атак с использованием джейлбрейка.

«Растущая роль ИИ в киберпреступности неоспорима», — пояснил Фукс. «К 2025 году ИИ не только увеличит масштаб атак, но и их изощренность. Фишинговые атаки будет сложнее обнаружить, поскольку ИИ постоянно учится и адаптируется».

Генеративный ИИ может сделать устаревшими традиционные методы идентификации фишинговых писем — плохую грамматику или нестандартные сообщения. Безопасность дезинформации станет более важной по мере распространения видео, аудио и текста, сгенерированных ИИ. В результате, команды безопасности должны адаптироваться как к использованию, так и к защите от генеративного ИИ — так же, как они адаптировались к другим значительным изменениям в бизнес-технологиях, таким как масштабная миграция в облако.

3. Компании оценят, обеспечивает ли ИИ окупаемость инвестиций

«Маятник качнулся от «новых инноваций ИИ любой ценой» к настоятельным требованиям доказать рентабельность инвестиций в залах заседаний по всему миру», — написал в электронном письме Узи Двир, глобальный CIO в платформе цифрового внедрения WalkMe. «Точно так же сотрудники спрашивают себя, стоит ли тратить время и усилия на то, чтобы выяснить, как использовать эти новые технологии для своих конкретных ролей».

Организации пытаются определить, добавляет ли генеративный ИИ ценность и в каких случаях он может принести наибольшую пользу. Организации, внедряющие ИИ, часто сталкиваются с высокими затратами и неясными целями. Может быть сложно количественно оценить преимущества использования генеративного ИИ, где эти преимущества проявляются и с чем их сравнивать.

Эта проблема является побочным эффектом интеграции генеративного ИИ во многие другие приложения. Это заставляет некоторых лиц, принимающих решения, задуматься, действительно ли надстройки генеративного ИИ повышают ценность этих приложений. Уровни ИИ могут быть дорогостоящими, и в течение следующего года ожидается, что больше компаний будут тщательно тестировать — а иногда и отказываться — от функций, которые не дают результатов.

Многие компании, внедряющие генеративный ИИ в больших масштабах, добиваются успеха. В своем отчете о доходах за третий квартал Google приписала этот результат своей инфраструктуре ИИ и таким продуктам, как AI Overviews. Однако Meta сообщила, что ИИ может значительно увеличить капитальные затраты, даже если число пользователей сократится.

СМОТРЕТЬ: Google Cloud представляет шестое поколение ускорителя искусственного интеллекта Trillium.

4. ИИ окажет огромное влияние на научные исследования

Наряду с влиянием на производительность предприятий современный ИИ претерпел значительные изменения в науке.

Четверо лауреатов Нобелевской премии 2024 года использовали ИИ:

Демис Хассабис и Джон Джампер из Google DeepMind получили Нобелевскую премию по химии за предсказание структуры белков с помощью AlphaFold2. Джон Дж. Хопфилд и Джеффри Хинтон получили Нобелевскую премию по физике за свою многолетнюю работу по разработке нейронных сетей.

Белый дом провел саммит 31 октября и 1 ноября по использованию ИИ в науках о жизни, подчеркнув, как ИИ позволяет решать сложные проблемы способами, которые влияют на мир. Эта тенденция, вероятно, сохранится и в следующем году, поскольку генеративные модели ИИ растут и развиваются.

5. Экологические инструменты, созданные с помощью ИИ, не компенсируют его энергетические затраты

Энергоэффективность — еще одно модное слово в сфере искусственного интеллекта.

Но для каждого варианта использования, в котором ИИ может помочь предсказать погодные условия или оптимизировать потребление энергии, есть еще одна история об экологических расходах на строительство центров обработки данных, необходимых для работы генеративного ИИ. Такое строительство требует огромного количества электроэнергии и воды — а рост глобальной температуры только усугубляет проблему. Маловероятно, что равновесие будет достигнуто в этой масштабной проблеме.

Однако для предприятий ожидайте увидеть компании, рекламирующие сомнительные и подлинные заявления об экономии энергии и экологичности вокруг ИИ. Рассмотрите использование ресурсов, связанных со стратегией ИИ вашей организации.

Какие продукты генеративного ИИ являются наиболее популярными?

Наиболее известные продукты генеративного ИИ:

ChatGPT, чат-бот OpenAI Google Gemini Microsoft Copilot GPT-4, большая языковая модель, лежащая в основе ChatGPT DALL-E 3, генератор изображений

Какой генеративный ИИ является самым продвинутым?

Различные тесты были предложены в качестве потенциальных критериев для определения наиболее продвинутого генеративного ИИ. Некоторые организации оценивают свои модели по образовательным стандартам человека, таким как Международная математическая олимпиада или соревнования Codeforce.

Другие оценки, такие как Measuring Massive Multitask Language Understanding, были специально созданы для генеративного ИИ. Gemini Ultra от Google, Jiutian от China Mobile и GPT-4o от OpenAI сегодня занимают лидирующие позиции в рейтинге MMLU.