5 главных тенденций в области искусственного интеллекта, за которыми стоит следить в 2024 году

Может показаться, что тенденция искусственного интеллекта следует той же траектории ажиотажа и внедрения, что и предыдущие тенденции корпоративных технологий, такие как облачные технологии и машинное обучение, хотя она существенно отличается, в том числе:

ИИ требует огромных вычислительных ресурсов для процессов, которые позволяют ему перерабатывать и воссоздавать неструктурированные данные. ИИ меняет взгляды некоторых организаций на организационную структуру и карьеру. Контент ИИ, который можно принять за фотографии или оригинальные произведения искусства, потрясает мир искусства, и некоторые опасаются, что его можно использовать для влияния на выборы.

Вот наши прогнозы по пяти тенденциям в области ИИ, которые часто относятся к генеративным моделям, за которыми стоит следить в 2024 году.

Внедрение ИИ все чаще выглядит как интеграция с существующими приложениями.

Многие варианты использования генеративного ИИ, поступающие на рынок для предприятий и предприятий, интегрируются с существующими приложениями, а не создают совершенно новые варианты использования. Самый громкий пример этого — распространение вторых пилотов, то есть помощников генеративного ИИ. Microsoft установила Copilots рядом с предложениями пакета 365, а такие компании, как SoftServe и многие другие, предоставляют вторых пилотов для промышленных работ и обслуживания. Google предлагает множество дополнительных возможностей для всего: от создания видео до безопасности.

Но все эти вторые пилоты предназначены для анализа существующего контента или создания контента, который больше похож на то, что человек написал бы для работы.

ПОСМОТРЕТЬ: Что лучше для работы — Google Gemini или ChatGPT? (Техреспублик)

Даже IBM попросила проверить реальность модных технологий и указала, что такие инструменты, как Google Smart Compose 2018 года, технически «генеративны», но не считаются изменением в том, как мы работаем. Основное различие между Smart Compose и современным генеративным искусственным интеллектом заключается в том, что некоторые модели искусственного интеллекта сегодня являются мультимодальными, то есть они способны создавать и интерпретировать изображения, видео и диаграммы.

«Я бы сказал, что в 2024 году мы увидим много инноваций в этом направлении (мультимодальность), — сказал Арун Чандрасекаран, выдающийся вице-президент, аналитик Gartner, в разговоре с TechRepublic.

На NVIDIA GTC 2024 многие стартапы на выставке использовали чат-боты на больших языковых моделях Mistral AI, поскольку открытые модели можно использовать для создания специально обученного ИИ с доступом к данным компании. Использование собственных данных обучения позволяет ИИ отвечать на вопросы о конкретных продуктах, промышленных процессах или услугах клиентов, не передавая запатентованную информацию компании обратно в обученную модель, которая может опубликовать эти данные в общедоступном Интернете. Существует множество других открытых моделей для текста и видео, в том числе Llama 2 от Meta, набор моделей Stability AI, в который входят Stable LM и Stable Diffusion, а также семейство Falcon от Института технологических инноваций Абу-Даби.

«Существует большой интерес к передаче корпоративных данных в LLM как способ обосновать модели и добавить контекст», — сказал Чандрасекаран.

Настройка открытых моделей может осуществляться несколькими способами, включая быстрое проектирование, генерацию с расширенным поиском и тонкую настройку.

ИИ-агенты

Еще один способ более тесной интеграции ИИ с существующими приложениями в 2024 году — через агенты ИИ, которые Чандрасекаран назвал «вилкой» в развитии ИИ.

Агенты ИИ автоматизируют задачи других ботов ИИ, то есть пользователю не нужно специально запрашивать отдельные модели; вместо этого они могут предоставить агенту одну инструкцию на естественном языке, что, по сути, заставляет его команду работать над объединением различных команд, необходимых для выполнения инструкции.

Старший вице-президент Intel и генеральный менеджер Network and Edge Group Сачин Катти также упомянул об агентах ИИ, предположив на предварительном брифинге перед конференцией Intel Vision, которая пройдет 9–11 апреля, что ИИ, делегирующий работу друг другу, может выполнять задачи целых отделов. .

Генерация с расширенным поиском доминирует в корпоративном искусственном интеллекте

Генерация с расширенным поиском позволяет LLM сверять свои ответы с внешним источником, прежде чем предоставлять ответ. Например, ИИ может сверить свой ответ с техническим руководством и предоставить пользователям сноски со ссылками непосредственно на руководство. RAG предназначен для повышения точности и уменьшения галлюцинаций.

RAG предоставляет организациям возможность повысить точность моделей ИИ, не вызывая резкого роста счетов. RAG дает более точные результаты по сравнению с другими распространенными способами добавления корпоративных данных в LLM, быстрого проектирования и тонкой настройки. Это горячая тема в 2024 году, и, вероятно, она останется таковой и дальше в этом году.

Организации выражают тихую обеспокоенность по поводу устойчивости

ИИ используется для создания моделей климата и погоды, которые предсказывают катастрофические события. В то же время генеративный искусственный интеллект требует больше энергии и ресурсов по сравнению с традиционными вычислениями.

Что это означает для тенденций ИИ? В оптимистичном плане осознание энергозатратных процессов побудит компании создавать более эффективное оборудование для их запуска или оптимального использования. Менее оптимистично: рабочие нагрузки генеративного ИИ могут продолжать потреблять огромное количество электроэнергии и воды. В любом случае, генеративный ИИ может стать предметом национальных дискуссий об использовании энергии и устойчивости энергосистемы. Регулирование ИИ сейчас в основном сосредоточено на сценариях использования, но в будущем использование энергии также может подпадать под конкретные правила.

Технологические гиганты решают вопросы устойчивого развития по-своему, например, закупая Google солнечной и ветровой энергии в определенных регионах. Например, NVIDIA рекламировала экономию энергии в центрах обработки данных при одновременном использовании искусственного интеллекта за счет использования меньшего количества серверных стоек с более мощными графическими процессорами.

Энергопотребление центров обработки данных и чипов искусственного интеллекта

Ожидается, что 100 000 серверов искусственного интеллекта, которые NVIDIA отправит клиентам в этом году, смогут производить от 5,7 до 8,9 ТВтч электроэнергии в год, что составляет часть электроэнергии, используемой сегодня в центрах обработки данных. Это согласно статье кандидата наук Алекса де Фриза, опубликованной в октябре 2023 года. Но если только NVIDIA добавит в сеть 1,5 миллиона серверов искусственного интеллекта к 2027 году, как предполагает статья, серверы будут потреблять от 85,4 до 134,0 ТВтч в год, что составляет гораздо более серьезное воздействие.

Другое исследование показало, что создание 1000 изображений с помощью Stable Diffusion XL создает примерно столько же углекислого газа, сколько проезжаете 4,1 мили на среднем автомобиле с бензиновым двигателем.

«Мы обнаруживаем, что многоцелевые генеративные архитектуры на несколько порядков дороже, чем системы, ориентированные на конкретные задачи, даже при контроле количества параметров модели», — пишут исследователи Александра Саша Луччиони и Ясин Джернит из Hugging. Фейс и Эмма Штрубелл из Университета Карнеги-Меллон.

В журнале Nature исследователь искусственного интеллекта из Microsoft Кейт Кроуфорд отметила, что для обучения GPT-4 использовалось около 6% воды местного округа.

Роли специалистов по искусственному интеллекту меняются

Быстрое проектирование было одним из самых востребованных навыков в сфере технологий в 2023 году: люди спешили принести домой шестизначную зарплату за то, что научили ChatGPT и аналогичные продукты давать полезные ответы. Ажиотаж несколько утих, и, как упоминалось выше, многие предприятия, активно использующие генеративный ИИ, адаптируют свои собственные модели. В будущем быстрое проектирование может стать частью регулярных задач инженеров-программистов, но не как специализация, а просто как часть того, как инженеры-программисты выполняют свои обычные обязанности.

Использование ИИ для разработки программного обеспечения

«Использование ИИ в области разработки программного обеспечения — один из наиболее быстро растущих вариантов использования, которые мы наблюдаем сегодня», — сказал Чандрасекаран. «Я считаю, что оперативное проектирование станет важным навыком во всей организации в том смысле, что любой человек, взаимодействующий с системами искусственного интеллекта — а в будущем нас будет много — должен знать, как направлять и управлять этими моделями. Но, конечно, люди, занимающиеся разработкой программного обеспечения, должны действительно понимать масштабную быструю разработку и некоторые передовые методы оперативной разработки».

Что касается распределения ролей ИИ, это во многом будет зависеть от отдельных организаций. Будет ли большинство людей, занимающихся быстрым проектированием, иметь быстрое проектирование в качестве своей должности, еще неизвестно.

Должности руководителей, связанные с ИИ

Опрос руководителей данных и технологий, проведенный MIT Sloan Management Review в январе 2024 года, показал, что организации иногда сокращают количество руководителей по искусственному интеллекту. Возникла некоторая «путаница в отношении обязанностей» гиперспециализированных лидеров, таких как ИИ или специалисты по данным, и 2024 год, вероятно, нормализуется вокруг «всеобъемлющих технологических лидеров», которые создают ценность из данных и отчитываются перед генеральным директором, независимо от того, откуда эти данные поступают. от.

СМОТРИТЕ: Чем занимается руководитель отдела искусственного интеллекта и почему организациям нужен такой руководитель в будущем. (Техреспублик)

С другой стороны, Чандрасекаран сказал, что директора по данным и аналитике и директора по искусственному интеллекту «не распространены», но их число увеличилось. Трудно предсказать, останутся ли эти две роли отдельными от ИТ-директора или технического директора, но это может зависеть от того, какие основные компетенции ищут организации и не обнаруживают ли ИТ-директора, что им приходится совмещать слишком много других обязанностей одновременно.

«Мы определенно видим, что эти роли (специалист по искусственному интеллекту и специалист по данным и аналитике) все чаще и чаще появляются в наших разговорах с клиентами», — сказал Чандрасекаран.

28 марта 2024 года Управление управления и бюджета США опубликовало руководство по использованию ИИ в федеральных агентствах, которое включало в себя мандат для всех таких агентств назначить главного специалиста по ИИ.

Искусство ИИ и остекление против искусства ИИ становятся все более распространенными

Поскольку программное обеспечение для искусства и платформы для стоковых фотографий охватывают золотую лихорадку простых изображений, художники и регулирующие органы ищут способы идентифицировать контент ИИ, чтобы избежать дезинформации и кражи.

Искусство искусственного интеллекта становится все более распространенным

Adobe Stock теперь предлагает инструменты для создания изображений ИИ и отмечает искусство ИИ как таковое в своем каталоге стоковых изображений. 18 марта 2024 года Shutterstock и NVIDIA объявили о выпуске инструмента для создания 3D-изображений в раннем доступе.

OpenAI недавно продвигала кинематографистов, использующих фотореалистичный искусственный интеллект Sora AI. Демо-версии подверглись критике со стороны защитников художников, в том числе генерального директора Fairly Trained AI Эда Ньютона-Рекса, ранее работавшего в Stability AI, который назвал их «промыванием художников: когда вы добиваетесь положительных комментариев о своей модели генеративного ИИ от горстки авторов, одновременно обучаясь работе людей». без разрешения/оплаты».

В 2024 году, вероятно, будут развиваться два возможных ответа на произведения искусства с использованием ИИ: водяные знаки и остекление.

Создание водяных знаков в искусстве искусственного интеллекта

Ведущий стандарт для водяных знаков разработан Коалицией за происхождение и подлинность контента, с которой OpenAI (рис. A) и Meta сотрудничают для маркировки изображений, созданных их ИИ; однако водяные знаки, которые появляются визуально или в метаданных, легко удалить. Некоторые говорят, что водяных знаков недостаточно, когда дело доходит до предотвращения дезинформации, особенно в связи с выборами в США в 2024 году.

Рисунок А

SEE: В прошлом году федеральное правительство США и ведущие компании в области искусственного интеллекта согласовали список добровольных обязательств, включая использование водяных знаков. (Техреспублик)

Отравление оригинального искусства искусственным интеллектом

Художники, желающие помешать моделям ИИ обучаться на оригинальных произведениях искусства, размещенных в Интернете, могут использовать Glaze или Nightshade, два инструмента для искажения данных, созданные Чикагским университетом. Отравление данных корректирует графические изображения ровно настолько, чтобы сделать их нечитаемыми для модели ИИ. Вполне вероятно, что в будущем появится больше подобных инструментов, поскольку в 2024 году в центре внимания останутся как генерация изображений с помощью ИИ, так и защита оригинальных работ художников.

ИИ переоценен?

ИИ был настолько популярен в 2023 году, что в 2024 году его неизбежно переоценили, но это не значит, что он не находит практического применения. В конце 2023 года компания Gartner заявила, что генеративный ИИ достиг «пика завышенных ожиданий» — известной вершины ажиотажа, прежде чем новые технологии станут практичными и нормализуются. За пиком следует «впадина разочарования», а затем снова подъем к «склону просветления» и, в конечном итоге, к продуктивности. Возможно, положение генеративного ИИ на пике или впадине означает, что он переоценен. Однако многие другие продукты уже прошли через цикл ажиотажа, и многие в конечном итоге достигли «плато производительности» после первоначального бума.