Новинки у світі генеративного ШІ десятками з’являються щотижня. Проте лідери перегонів та напрями руху вже відомі. Як підприємцям орієнтуватися у всесвіті ШІ, розповідає Гліб Добжанський, віцепрезидент Master of Code Global, що розробляє продукти на базі штучного інтелекту
У сфері генеративного ШІ все змінюється чи не щодня. Це тектонічні зміни. Якщо хочете – технічна революція.
ChatGPT успішно складає іспит на отримання медичної ліцензії в США. На відомому фотоконкурсі перемагає робота штучного інтелекту. Morgan Stanley тестує чат-бот від OpenAI для своїх 16 000 фінансових консультантів.
Згадайте, як поширювалися перші комп’ютери. У 1977 році Кен Олсен, засновник і гендиректор компанії Digital Equipment Corporation, сказав, що немає причин, чому хтось хотів би мати компʼютер у своєму будинку. Це була помилкова оцінка потенціалу.
Зараз відбувається така сама революція – перехід від графічного інтерфейсу взаємодії з компʼютером до розмовного. Кожен матиме персонального асистента у вигляді чат-бота зі штучним інтелектом.
Напрям ШІ розвивали всі великі tech-компанії. Саме OpenAI стала піонером у галузі та встановлює свої стандарти в генеративному штучному інтелекті. Інші компанії проґавили цей стрибок, хоча й мають шанси підтягнутися та наздогнати. Деякі використовують «брудні» методи, закликаючи світ поставити на паузу розвиток ШІ, паралельно розробляючи свої аналогічні ШІ-продукти.
У чому секрет успіху OpenAI?
Пошук інформації, написання програмного коду, генерація зображень, побудова персональних асистентів та експертних систем вже існують на базі генеративного штучного інтелекту.
За оцінкою Gartner, якщо донедавна дані, згенеровані ШІ, становили менш як 1% всіх даних, до 2025 року цифра зросте до 10%.
ChatGPT працює в пошуковому сервісі Bing від Microsoft і видає альтернативні результати пошуку. За попередній місяць Microsoft нарешті вдалося подолати позначку в 100 млн активних користувачів на день. Завантаження застосунку Bing підскочили у вісім разів після інтеграції штучного інтелекту.
ChatGPT не може замінити пошукові системи. Найбільша проблема – актуальність даних. Його база – інформація, доступна на момент його навчання. Події, які відбуваються в реальному часі, йому не доступні. Також страждає верифікація фактів.
Навіть з цими обмеженнями ChatGPT і Bing стають все більшою загрозою для пошуковика Google, частка ринку якого понад 80%. Тому всі чекають на відповідь компанії.
Модель GPT-3 тренувалася на даних з найбільшого репозиторію відкритого програмного коду GitHub. Це дозволило чат-боту та продуктам, які його використовують, чудово розуміти й створювати новий код по запиту.
Microsoft розробила та продає плагін GitHub Copilot, який, розуміючи контекст, допомагає писати код, тести чи документацію. Це схоже на парне програмування, де твій уявний колега може забрати усю рутинну роботу чи запропонувати якесь альтернативне рішення.
ШІ-генерація зображень спочатку виглядала як цікаві дослідження, але з останніми оновленнями сервіс Midjourney створює картини, які важко відрізнити від створених людиною.
Компанія Adobe анонсувала можливість створювати ШІ-зображення в Photoshop. Модель, натренована на масиві стокових зображень компанії, може створити нову картинку за описом чи редагувати наявну (наприклад, змінити фон, додати капелюх чи окуляри).
Ці інструменти активно інтегруються креативною сферою. Згідно з опитуванням 1000 креативників у США, 71% використовуватимуть ШІ-інструменти в професійній роботі. Серед UI/UX дизайнерів цифра становить 91%.
Для експертних систем навіть таких великих моделей може бути недостатньо для пошуку потрібних фактів або потрібна висока швидкість генерування даних. Тому зʼявляються спеціалізовані LLM моделі.
Нещодавно анонсована модель BloombergGPT, фокус тренування якої був зосереджений на фінансових даних. Відповіді цієї моделі можна вже сприймати як експертну систему, що допоможе приймати обґрунтованіші інвестиційні рішення, знижувати ризики фінансових втрат, впроваджувати ефективніші торговельні стратегії, запобігати шахрайству.
На цьому фоні досить кумедно згадувати, як у соцмережах висміювали чат-бот за помилки та вигадування. Поки хтось шукав, де ШІ не працює, інші шукали, де працює.
Завдання кожного професіонала в бізнесі – подумати, де можна застосувати ШІ. Це не про експерименти чи додаткове джерело доходів для бізнесу. А питання виживання бізнесу.
Зворотний дзвінок