У світі штучного інтелекту (ШІ) спостерігається уповільнення прогресу. Провідні експерти, серед яких Деміс Хассабіс, очільник Google DeepMind, заявляють, що ключова проблема криється у вичерпанні даних, доступних для навчання великих мовних моделей. Протягом останніх років розвиток ШІ був напряму пов’язаний із кількістю текстів, зібраних з Інтернету, але цей ресурс наближається до свого завершення.
Про це інформує NYTimes.
За словами Хассабіса, ефективність “законів масштабування“, що полягали в покращенні моделей через збільшення обсягу даних, зменшується.
“Ми більше не досягаємо такого ж прогресу”, — заявив Деміс Хассабіс.
На думку експерта, для подальших проривів потрібні принципово нові підходи, адже лише збільшення обсягів даних уже недостатньо.
В інтерв’ю з керівниками провідних компаній ШІ, таких як OpenAI і Anthropic, підкреслюється, що багато технологічних гігантів вже використали більшість доступного цифрового контенту. Умовний “закон Мура“, який забезпечував сталий розвиток комп’ютерних технологій протягом десятиліть, у випадку з ШІ може діяти значно коротше.
Деякі компанії, як-от OpenAI, розробляють альтернативні підходи.
Наприклад, навчання мовних моделей за допомогою синтетичних даних, створених самими системами, вже почало давати результати. Однак цей метод ефективний лише в обмежених галузях, таких як математика чи програмування, де легко визначити правильність рішень.
Інвестиції у ШІ тривають попри ризики
Попри загрозу уповільнення, великі технологічні гравці не скорочують інвестиції. Нещодавно Databricks оголосила про залучення фінансування у розмірі 10 мільярдів доларів. Nvidia, лідер у виробництві чіпів для ШІ, також не планує змінювати свою стратегію, впроваджуючи нові процеси для підвищення продуктивності своїх рішень.
«Завдяки цьому попит на нашу інфраструктуру дійсно великий», — сказав очільник Nvidia Дженсен Хуанг.
Водночас експерти наголошують, що економічна доцільність подальших інвестицій у ШІ стає ключовим питанням для індустрії.
За словами Рейчел Петерсон із Meta, компанії активно обговорюють, чи виправдані величезні витрати на розвиток ШІ, враховуючи обмеження, що виникають.
Для досягнення мети створення системи, здатної зрівнятися з людським мозком, компанії намагаються вийти за межі традиційних методів. Зокрема, вони працюють над створенням “агентів“, які могли б самостійно генерувати нові програми та виконувати завдання користувачів. Однак ці спроби стикаються зі складнощами, особливо в галузях гуманітарних наук і мистецтва, де важко визначити однозначну істину.
Експерти прогнозують, що якщо уповільнення прогресу стане реальністю, наслідки для індустрії будуть далекосяжними. Водночас позитивно налаштовані гравці, такі як Сем Альтман з OpenAI, переконані, що нові методи зможуть забезпечити поступовий розвиток технологій.
Раніше редакція сайту AI360, писала про те, що штучний інтелект активно інтегрується в повсякденне життя, покращуючи медичні послуги, автоматизуючи рутинні завдання на роботі та персоналізуючи контент у цифрових платформах. Однак навіть із швидким розвитком ШІ постає питання прозорості.
