10 смелых прогнозов в области ИИ в 2024 году
От персонального ИИ до данных, на которых он будет обучаться, - вот наши ставки на то, как будет развиваться ИИ в 2024 году и далее.
Когда 2023 год остался позади, можно сказать, что релиз ChatGPT от OpenAI чуть больше года назад вызвал настоящий переполох в технологической индустрии. Компании вроде Microsoft и Google начали вкладывать огромные ресурсы в искусственный интеллект, чтобы не отставать, а венчурные инвесторы спешат финансировать компании, делающие то же самое. Согласно недавней статье в New York Times, бум в области ИИ даже стимулировал создание новой важной роли в корпоративной Америке и за её пределами: старший исполнительный директор по вопросам ИИ.
С таким стремительным развитием инноваций сложно предугадать, что будет дальше, но мы можем попытаться использовать текущее развитие ИИ, чтобы предсказать его будущее. Вот наши 10 смелых прогнозов о том, как будут развиваться новые тенденции в разработке ИИ в 2024 году и далее.
С таким стремительным развитием инноваций сложно предугадать, что будет дальше, но мы можем попытаться использовать текущее развитие ИИ, чтобы предсказать его будущее. Вот наши 10 смелых прогнозов о том, как будут развиваться новые тенденции в разработке ИИ в 2024 году и далее.
1. Персональные ИИ, обученные на ваших данных, станут новым трендом
Несмотря на то что некоторые пользователи были поражены появлением ChatGPT, многие другие просто попробовали его и продолжили жить дальше. Но в 2024 году бывшие пользователи, скорее всего, вновь обратят внимание на технологию, так как тренд на персональные ИИ кардинально изменит взаимодействие пользователей с технологиями. Эти системы ИИ, обученные на данных конкретного пользователя, предлагают высоко персонализированные опыт и понимание.
Это уже начинается: например, Google Gemini теперь интегрируется с данными пользователей в Google Workspace, используя всё, что известно о их календарях, документах, местоположениях, чатах и т. д. В то время как компании вроде Apple и Samsung будут делать акцент на ИИ, работающем непосредственно на устройствах, приоритет отдаётся конфиденциальности и немедленности. Не трудно представить, что персональный ИИ, имеющий доступ ко всем вашим данным, может стать наставником в отношениях, образовании и карьере, став более интегрированной и персонализированной частью повседневной жизни.
Это уже начинается: например, Google Gemini теперь интегрируется с данными пользователей в Google Workspace, используя всё, что известно о их календарях, документах, местоположениях, чатах и т. д. В то время как компании вроде Apple и Samsung будут делать акцент на ИИ, работающем непосредственно на устройствах, приоритет отдаётся конфиденциальности и немедленности. Не трудно представить, что персональный ИИ, имеющий доступ ко всем вашим данным, может стать наставником в отношениях, образовании и карьере, став более интегрированной и персонализированной частью повседневной жизни.
2. ИИ наконец-то демократизирует доступ к данным для бизнес-пользователей
Долгожданная мечта о "демократизации данных" наконец осуществится. ИИ действительно демократизирует доступ к данным для бизнес-пользователей, позволяя им задавать вопросы о данных на простом английском, что исключает необходимость писать запросы на SQL. Облачные платформы данных, такие как Snowflake и Databricks, уже активно работают над интеграцией этих функций в следующее поколение своих продуктов.
3. Инструменты интеграции данных — ключевые ускорители для ИИ
По мере того как компании концентрируются на централизации данных из разнообразных операционных хранилищ для создания корпусов данных для обучения ИИ, инструменты интеграции данных становятся всё более важными. Особое внимание уделяется инструментам, которые удобны в использовании и способны перемещать большие объемы данных, сохраняя эти данные синхронизированными и актуальными благодаря возможностям захвата изменений данных. Компании соревнуются в направлении к ИИ, и потребность использовать эти инструменты для обхода огромной технической сложности и опережения конкурентов будет продолжать расти.
4. Управление данными — новый корпоративный лозунг
Управление данными остаётся актуальной темой в сфере управления корпоративными данными. Компании, которые находятся на переднем крае этого тренда, создают надёжные системы управления, чтобы обеспечить качество данных, их соответствие нормам и безопасность. Этот тренд отражает растущее осознание и важность ответственного управления данными в мире, переполненном информацией. Каталоги данных, инструменты для маркировки метаданных и инструменты контроля качества данных будут сопровождать ИИ, позволяя компаниям более организованно и автоматизированно работать с данными.
5. Безопасность и защита ИИ остаются ключевым фокусом для управления репутационными рисками
Компании всё больше осознают важность безопасности и защиты ИИ, особенно в контексте защиты репутации бренда. Большие компании, учась на ранних ошибках, как с чат-ботом Tay и инструментами для подбора персонала, всё активнее стремятся внедрить надёжные ограничения для публично используемых ИИ. Их основная задача — сбалансировать инновации с ответственностью, избегая публичных неудач и обеспечивая справедливость и несмещённые результаты. Ожидается, что компании сначала будут излишне осторожными, но со временем найдут баланс по мере адаптации.
6. Специализированные модели для конкретных областей доминируют в бизнесе
Компании всё чаще предпочитают специализированные ИИ-модели для определённых сфер вместо универсальных. Хотя такие большие языковые модели, как ChatGPT, хорошо справляются с широким спектром задач, для предприятий гораздо интереснее специализированные GPT, обученные на конкретных данных и отлично работающие в одной области. Например, медицинская компания может обучить GPT на своих обширных исторических данных о выставлении счетов, чтобы с высокой точностью прогнозировать затраты. Эти адаптированные модели предлагают большую точность и эффективность для корпоративных приложений, что свидетельствует о движении к более персонализированным ИИ-решениям в корпоративном мире.
7. Открытые модели сокращают разрыв
Мы наблюдаем значительный сдвиг в ландшафте ИИ, поскольку открытые модели от Mistral, MosaicML и других быстро улучшаются, сокращая разрыв с коммерческими аналогами, такими как OpenAI. Этот тренд переформатирует экосистему ИИ, делая передовые инструменты более доступными и способствуя созданию более конкурентного и разнообразного рынка. Темпы инноваций ускоряются, поскольку как открытые, так и коммерческие ИИ стремятся выйти в лидеры в гонке за "золотом ИИ".
8. "Дикий Запад" ИИ становится немного более управляемым по мере введения регулирования и соблюдения норм
Правительства и компании все больше обращают внимание на регулирование искусственного интеллекта из-за растущих опасений по поводу его рисков. Правительства хотят опережать возможность того, что злоумышленники получат доступ к неподконтрольному искусственному интеллекту, что может угрожать национальной безопасности. В то же время некоторые участники промышленности выразили желание расширить свои возможности, поддерживая правила, которые ограничивают конкуренцию, в то время как другие искренне беспокоятся о потенциальном вреде искусственного интеллекта для человечества. Все эти группы видят причины для действия, и в результате начинают формироваться новые нормативы. Европейский союз уже установил прецедент с важным регулированием искусственного интеллекта, которое может послужить моделью для США и других стран. Каким будет окончательное законодательство, пока не ясно, но регуляции на подходе.
9. Озера данных продолжают набирать популярность
Озера данных растут очень быстро и, наконец, крупные предприятия начинают серьезно относиться к ним, осознавая, что они необходимы для хранения больших объемов неструктурированных и полуструктурированных текстовых данных, нужных для искусственного интеллекта. Склады данных по-прежнему будут занимать большую часть рынка, но озера данных будут расти намного быстрее. Гибкость и масштабируемость озер данных делают их все более привлекательными для управления большими, разнообразными наборами данных в современных данных экосистемах — особенно тех, которые используются для обучения больших языковых моделей.
10. Тонкая настройка моделей становится значительно проще
Процесс настройки моделей искусственного интеллекта становится значительно проще благодаря новым платформам искусственного интеллекта, которые обещают более удобный и совершенный опыт. Эти новые платформы значительно упрощают сложность настройки, делая настройку моделей более доступной и позволяя широкому кругу пользователей настраивать их под конкретные нужды и приложения.
Заключительные мысли
В последние несколько волн очень разрекламированных технологических трендов (да-да, речь про криптовалюту), самые важные игроки в этой области создали почти такое же количество шума и возмущений. Критики утверждают, что искусственный интеллект не отличается от этого и что сегодняшний ажиотаж утихнет, когда мы поймем, что нам нужны более продвинутые модели для достижения искусственного общего интеллекта (AGI).
Однако, в отличие от криптовалют, практическая польза искусственного интеллекта уже ясна большинству пользователей, и мы только начинаем понимать его инновационные и трансформационные возможности. Эра искусственного интеллекта наступила, и надежда заключается в том, что с помощью этих прогнозов вы начнете видеть, куда мы движемся, и как глубоко это изменит ход промышленности и человечества.
Однако, в отличие от криптовалют, практическая польза искусственного интеллекта уже ясна большинству пользователей, и мы только начинаем понимать его инновационные и трансформационные возможности. Эра искусственного интеллекта наступила, и надежда заключается в том, что с помощью этих прогнозов вы начнете видеть, куда мы движемся, и как глубоко это изменит ход промышленности и человечества.
Получите оценку проекта
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности
Оцените свой проект! Заполните форму ниже
Похожие статьи