Хайп искусственного интеллекта охлаждается - технология интересная, но не рентабельная. Пока

Модели искусственного интеллекта, такие как ChatGPT и Gemini, показывают прогресс, но ресурсы, доступные для их обучения, почти исчерпаны. В последние 14,5 месяцев развитие ИИ замедлилось, а разрыв в производительности между большими и малыми моделями сократился.

В то же время высокие операционные расходы приводят к тому, что рентабельность оказалась сильно ниже прогнозируемой и пока несравнима с инвестициями в необходимое оборудование.

Хотя многие работники используют ИИ, сами компании в большинстве не спешат оплачивать эти инструменты

На прошлой неделе Nvidia сообщила о сногсшибательном доходе. Илон Маск только что сказал, что искусственный интеллект на уровне человека появится в следующем году. Похоже, крупные технологические компании не могут купить достаточное количество чипов, поддерживающих искусственный интеллект. Действительно, кажется, что поезд с рекламой ИИ только что тронулся, и нам всем стоит запрыгнуть на него.

Но на горизонте может маячить значительное разочарование, как с точки зрения возможностей ИИ, так и с точки зрения прибыли, которую он принесет инвесторам.

ЯНДЕКС ПЕРЕВОД СТАТЬИ Wall Street Journal

Темпы совершенствования ИИ замедляются, и даже для самых способных из них, по-видимому, существует меньше приложений, чем предполагалось изначально. Создание и запуск ИИ обходятся невероятно дорого. Постоянно появляются новые конкурирующие модели искусственного интеллекта, но требуется много времени, чтобы они оказали значимое влияние на то, как на самом деле работает большинство людей.

Эти факторы поднимают вопросы о том, может ли искусственный интеллект стать товарным продуктом, о его потенциале приносить доход и особенно прибыль, а также о том, действительно ли зарождается новая экономика. Они также предполагают, что расходы на ИИ, вероятно, опережают сами себя, что мы в последний раз наблюдали во время бума на оптоволокно в конце 1990-х годов — бума, который привел к одному из крупнейших крахов первого пузыря доткомов.

Темпы совершенствования ИИ замедляются

Большинство измеримых и качественных улучшений в современных крупных ИИ языковой модели, таких как OpenAI ChatGPT и Google Gemini, включая их таланты в написании текстов и анализе, сводятся к тому, что в них загружается все больше данных.

Эти модели работают, обрабатывая огромные объемы текста, и нельзя отрицать, что до сих пор простое добавление большего объема приводило к улучшению возможностей. Но основным препятствием для продолжения этого пути является то, что компании уже обучили свои ИИ более или менее всему Интернету, и у них заканчиваются дополнительные данные для обработки. Сегодняшним ИИ не хватит еще 10 интернет-ресурсов, созданных человеком.

Компания Nvidia со штаб-квартирой в Санта-Кларе, штат Калифорния, является ведущим поставщиком чипов для технологий искусственного интеллекта. Фото: Марлена Слосс/Bloomberg News

Для обучения ИИ следующего поколения инженеры обращаются к “синтетическим данным”, то есть к данным, генерируемым другими ИИ. Этот подход не помог создать более совершенную технологию автономного вождения для транспортных средств, и есть множество свидетельств того, что он не будет лучше и для больших языковых моделей, говорит Гэри Маркус, ученый-когнитивист, который продал Uber стартап с использованием искусственного интеллекта в 2016 году.

Такие ИИ, как ChatGPT, быстро совершенствовались в первые дни своего существования, но то, что мы наблюдали за последние 14 с половиной месяцев, - это лишь постепенный рост, - говорит Маркус. “Правда в том, что основные возможности этих систем либо достигли нулевого уровня, либо, по крайней мере, их совершенствование замедлилось”, - добавляет он.

Еще одно свидетельство замедления темпов совершенствования ИИ можно найти в исследованиях, показывающих, что разрывы между производительностью различных моделей ИИ сокращаются. Все лучшие запатентованные модели ИИ показывают примерно одинаковые результаты в тестах своих способностей, и даже бесплатные модели с открытым исходным кодом, такие как Meta и Mistral, догоняют их.

ИИ может стать товаром

Зрелая технология - это та, в которой каждый знает, как ее использовать. При отсутствии серьезных прорывов, которые становятся чрезвычайно редкими, ни у кого нет преимущества в производительности. В то же время компании стремятся к повышению эффективности, и тот, кто выигрывает, переходит от лидерства к тому, кто может максимально сократить расходы. Последней крупной технологией, с которой это произошло, были электромобили, а теперь, похоже, это происходит и с искусственным интеллектом.

Коммерциализация ИИ - одна из причин, по которой Аншу Шарма, исполнительный директор стартапа Skyflow, занимающегося вопросами конфиденциальности данных и ИИ, и бывший вице-президент гиганта бизнес—программного обеспечения Salesforce, считает, что будущее ИИ-стартапов, таких как OpenAI и Anthropic, может быть туманным. Хотя он с оптимизмом смотрит на то, что крупные компании, такие как Microsoft и Google, смогут привлечь достаточное количество пользователей, чтобы окупить свои инвестиции в ИИ, для этого потребуется потратить огромные суммы денег в течение длительного периода времени, в результате чего даже наиболее финансируемые стартапы в области ИИ - с их сравнительно скромными доходами — не смогут конкурировать.

Это уже происходит. В некоторых ИИ—стартапах уже начались беспорядки, в том числе в компании Flection AI - ее соучредитель и другие сотрудники ушли в Microsoft в марте. Генеральный директор Stability AI, создавшей популярный инструмент для создания изображений ИИ Stable Diffusion, внезапно уволился в марте. Многие другие стартапы в области ИИ, даже хорошо финансируемые, по-видимому, ведут переговоры о продаже самих себя.

Сегодняшние ИИ остаются разорительно дорогими в эксплуатации

Часто приводимая цифра в аргументах о том, что мы находимся в пузыре искусственного интеллекта, - это расчеты венчурной компании Sequoia из Кремниевой долины, согласно которым в 2023 году отрасль потратила 50 миллиардов долларов на чипы от Nvidia для обучения ИИ, но принесла доход всего в 3 миллиарда долларов.

Эта разница вызывает тревогу, но что действительно важно для долгосрочного развития отрасли, так это то, сколько стоит запуск ИИ.

Подсчитать цифры практически невозможно, и оценки сильно разнятся, но суть в том, что для популярного сервиса, основанного на генеративном ИИ, затраты на его запуск намного превышают и без того впечатляющие затраты на его обучение. Это происходит потому, что ИИ приходится думать заново каждый раз, когда его о чем-то спрашивают, а ресурсов, которые ИИ использует для получения ответа, намного больше, чем требуется, скажем, для получения обычного результата поиска. Аналитики полагают, что для такой компании, как Google, которая почти полностью опирается на рекламу и которая в настоящее время предлагает сгенерированные с помощью искусственного интеллекта сводки по миллиардам результатов поиска, предоставление ответов с помощью искусственного интеллекта на эти запросы снизит прибыль компании.

Google, Microsoft и другие крупные технологические компании заявили, что доходы от облачных сервисов растут, отчасти благодаря использованию ИИ их клиентами. Фото: Майкл Шорт/Bloomberg News

В своих последних отчетах о прибылях Google, Microsoft и другие компании сообщили, что их доходы от облачных сервисов выросли, что они частично объясняют тем, что эти сервисы поддерживают ИИ других компаний. Но сохранение этого дохода зависит от того, смогут ли другие компании и стартапы извлечь из ИИ достаточную пользу, чтобы продолжать тратить миллиарды долларов на обучение и запуск этих систем. Это подводит нас к вопросу о внедрении.

Узкие области применения, медленное внедрение

Недавний опрос, проведенный Microsoft и LinkedIn, показал, что трое из четырех "белых воротничков" в настоящее время используют искусственный интеллект на работе. Другой опрос, проведенный компанией Ramp, занимающейся управлением корпоративными расходами, показывает, что около трети компаний платят как минимум за один инструмент искусственного интеллекта, по сравнению с 21% год назад.

Это говорит о том, что существует огромная пропасть между количеством работников, которые просто играют с ИИ, и теми, кто полагается на него и платит за это. Например, второй пилот Microsoft с искусственным интеллектом стоит 30 долларов в месяц.

OpenAI не раскрывает свою годовую выручку, но в декабре Financial Times сообщила, что она составляет не менее 2 миллиардов долларов, и что компания рассчитывает удвоить эту сумму к 2025 году.

Это все еще далеко от выручки, необходимой для того, чтобы оправдать оценку OpenAI, которая сейчас составляет почти 90 миллиардов долларов. По данным аналитической компании Appfigures, недавняя демонстрация компанией своих голосовых функций привела к росту числа мобильных подписок на 22% за один день. Это показывает, что компания преуспевает в привлечении интереса и внимания, но неясно, сколько из этих пользователей останутся с нами.

По словам Питера Каппелли, профессора менеджмента Уортонской школы Пенсильванского университета, данные свидетельствуют о том, что искусственный интеллект далеко не так повышает производительность, как его рекламируют. Хотя эти системы могут помочь некоторым людям выполнять свою работу, на самом деле они не могут заменить их. Это означает, что они вряд ли помогут компаниям экономить на заработной плате. Он сравнивает это с тем, что самоходные грузовики появляются медленно, отчасти из-за того, что управление грузовиком - это всего лишь часть работы водителя грузовика.

Добавьте к этому множество проблем, связанных с использованием ИИ на работе. Например, ИИ по-прежнему предоставляют ложную информацию, а это значит, что для их использования требуется кто-то знающий. Кроме того, использование чат-ботов с открытым исходным кодом не интуитивно понятно, и работникам потребуется значительное обучение и время для адаптации.

Изменение образа мыслей и привычек людей станет одним из самых серьезных препятствий на пути быстрого внедрения искусственного интеллекта. Это удивительно последовательная тенденция при внедрении всех новых технологий.

Все это не означает, что современный искусственный интеллект в долгосрочной перспективе не преобразит все виды рабочих мест и отраслей промышленности. Проблема в том, что нынешний уровень инвестиций — в стартапы и крупные компании — по-видимому, основан на идее о том, что искусственный интеллект станет намного лучше, так быстро и будет внедрен так быстро, что его влияние на нашу жизнь и экономику трудно постичь.

Все больше данных свидетельствует о том, что этого не произойдет.

Источник: vk.com

Комментарии: