Как генеративный ИИ завоюет мир

Одна из главных областей развития искусственного интеллекта – способность к творчеству или самостоятельному созданию оригинального контента. Возможности ИИ сегодня продвинулись настолько, что пришло время говорить о его потенциальном влиянии на общество и экономику.

Автор Алексей Сергеев, руководитель практики машинное обучение и искусственный интеллект компании Axenix (экс-Accenture).

Будущее наступило

В январе 2023 года студент-заочник Российского государственного гуманитарного университета защитил дипломную работу. Она была одобрена научным руководителем, оппонентами и прошла процедуру защиты. Получив диплом, счастливчик рассказал в социальных сетях о том, как писал свой научный труд.

Им действительно была проделана значительная работа. Но совсем не по теме диплома, а в области кооперации человека и искусственного интеллекта. Оказалось, что полученный результат – плод работы ChatGPT – чат-бота на базе искусственного интеллекта от компании OpenAI. Попутно стоит отметить и реакцию руководства университета, которое просто не знало, как комментировать произошедшее.

Можно спорить о том, достоин ли герой скандала диплома о высшем образовании, о ценности дипломной работы, о профессионализме преподавателей и экзаменаторов. Все это теперь предстоит обсуждать чиновникам от образования и науки. Тем не менее, случай в РГГУ стал практическим примером того, как генеративный ИИ дополняет человека в решении действительно емких и комплексных интеллектуальных задач.

Большая роль генеративного ИИ

Генеративный искусственный интеллект – тип ИИ, который отвечает за создание нового оригинального контента. Он стал общественным, а не только технологическим явлением совсем недавно. Появились доступные пользователям программы и сервисы, которые стали применяться сначала для развлечений, а потом и для решения практических задач.

Исследование Base10, к примеру, демонстрирует, что уже существует целая вселенная генеративного ИИ из более чем 300 решений различных вендоров. И это еще один довод в пользу того, что ИИ станет новой платформой для проникновения ИТ в нашу жизнь. То есть, сыграют ту же роль, что ранее выполнили облака, соцсети и мобильные устройства.

Наверное, самая наглядная иллюстрация возможностей генеративного ИИ – его использование в области дизайна. Традиционная задача дизайнера – создание уникальных изображений в спецификациях, необходимых для масштабной медийной компании.

И, чем больше таких спецификаций и шире применяются визуальные средства в бизнесе, тем большее число дизайнеров требуется для такой работы. Генеративный ИИ отчасти решает эту проблему: искусственный интеллект может потеснить дизайнеров в области задач генерации вариантов изображений на заданную тему.

Вместе с тем остается потребность в дизайнере как эксперте, способном выбирать из вариантов на основе вкуса и представлении о том, что есть хорошо/интересно/остроумно или посредственно/второсортно.

Изменение представлений о творческом и интеллектуальном труде – только одна сторона развития генеративного ИИ. С его помощью компании получают возможность трансформировать бизнес-модели.

Пример – автоматизация запросов документов, которую на основе генеративного ИИ добавила в линейку продуктов компания Secureframe. Это экономит время, которое клиенты тратят на заполнение бумаг в процессе продажи сложных товаров, таких как недвижимость или акции компаний.

Рынок генеративного ИИ на хайпе

Если говорить о рынке генеративного ИИ в терминах Gartner, то сегодня он находится в стадии «пика хайпа». В сегменте текстовых решений вложения в технологию выросли на 630%, в решения для работы с изображениями – на 400%, в средства работы с данными – на 370%, в аудио-видео – на 350%.

Можно предполагать, что рынок генеративного ИИ приближается к «плато продуктивности» – фазе зрелости и расцвета технологии. Это период, когда изменения, которые приносит технология, приобретают значение революционного платформенного сдвига в масштабах всего рынка.

Благоприятный прогноз в отношении генеративного ИИ основывается и на ожиданиях в отношении стартапов, которые развивают технологии. Их активность, которая заметна уже сегодня, способна сделать ближайшие пять лет временем расцвета сферы искусственного интеллекта.

Это значит, что множество компаний получат возможность использовать ИИ в развитии, не вкладывая значительные средства в ПО, оборудование и разработку сложных моделей. Такие же процессы мы наблюдали не так давно, когда главным трендом развития стали публичные облака.

Первоначальные затраты можно будет минимизировать благодаря доступу к частным API и моделям с открытым исходным кодом – так было с повышением скорости разработки в период расцвета облаков.

Будущий ИИ-ландшафт

Сегодня мировой рынок ИИ-решений составляет $135,6 млрд. К 2030 году он будет расти средними темпами в 37,7% в год.

Будущее сегмента генеративного искусственного интеллекта во многом будет определено тем, как уникальные технологии будут превращаться в товар с понятными и стандартными характеристиками (коммодити). То есть, в высококачественные ИИ-модели, применимые для решения конкретных практических задач.

Для их построения необходимо привлечение технических талантов, исследователей и специалистов по обработке и анализу данных, что окажет влияние на сферу образования. Нужны и сами большие наборы данных, это будет стимулировать компании и отрасли находить способы объединения, совместного использования и безопасного обмена данными.

Преимущество для работы по этим направлениям получат компании-первопроходцы, занимающиеся адаптацией технологий ИИ. Они сформируют пул ИИ-инструментов для бизнеса и пользователей. По аналогии с рынком публичных облаков их доля на рынке ИИ-решений будет достигать 65-70%.

Сегодня преимуществами раннего продвижения сумели воспользоваться OpenAI, Stability AI и Hugging Face. Однако история только начинается и в ближайшие годы мы станем свидетелями борьбы между игроками с решениями на закрытом исходным коде и компаниями, использующими open source.

В контексте будущего ландшафта необходимо сказать, что гигантские языковые модели типа ChatGPT и Midjourney создаются командами с отчетливым фокусом на фундаментальные разработки, исследования в области ИИ со значительными инвестициями.

Вряд ли рядовая компания на рынке может позволить себе R&D штат из десятков и сотен первоклассных Data Science-специалистов, нацеленных только на эксперименты, коммерческая ценность которых не так прямолинейна и очевидна.

Скорее всего в ближайшем будущем создание таких моделей будет уделом крупных игроков, вокруг решений которых будут формироваться производные продукты и услуги.

Господство ИИ = машина + человек

Растерянная реакция ученых РГГУ на новость об использовании ИИ при подготовке диплома показывает, что не только сама отрасль искусственного интеллекта находится в самом начале технологического развития, в экспертной среде ведутся обсуждения потенциальных сценариев использования и сопряженных рисков.

В «творческих» бизнес-сферах, таких как маркетинг и коммерческий копирайтинг, генеративный ИИ в настоящее время рассматриваются пока как область экспериментов.

Нужно время, чтобы попробовать технологию в действии, найти кейсы с высокой коммерческой эффективностью. Однако с ростом экономики и накопления опыта использования генеративного ИИ, появятся новые возможности для значительного расширения сферы его применения.

И вопреки распространенному опасению, развитие генеративного ИИ приведет скорее к расширению, трансформации рынка труда, формированию новых профессий и целых профессиональных сегментов.