ТОП-5 структурно-ідеологічних трендів ШІ

Тренд #1  
Перегрітий ринок ШІ

Про переоціненість ринку ШІ та невиправданий хайп сьогодні не говорить хіба що ледачий. Технологічні лідери нарощують інвестиції в ШІ попри негативні очікування інвесторів і погіршення фінансових показників. Навіть нещодавнє падіння акцій технологічних гравців не знизило апетити із залучення капіталу. Натхненний виступ Марка Цукерберга перед інвесторами з позитивними оцінками щодо перспектив ШІ — і акції Meta перетнули історичний рекорд. Лідери ринку мають сподівання  підвищити продажі, лише додаючи до продукту приставку "ШІ" (яскравий приклад Apple).

Проте, вже частіше з’являються висновки щодо надмірних очікувань від ШІ та ми спостерігаємо значні коливання вартості акцій лідерів. Так, наприклад, 3 вересня Nvidia зазнала рекордних збитків у розмірі $279 мільярдів ринкової вартості через падіння на Волл-стріт. Акції ШІ-гіганта (NVDA.O) впали на 9,5%, що стало найбільшим одноденним зниженням ринкової вартості для компанії США, оскільки інвестори знизили свій оптимізм щодо ШІ на тлі загального розпродажу на ринку після слабких економічних даних.

Окрім цього, науковці все частіше демонструють на даних своїх досліджень, що ШІ не варто переоцінювати — поки що він не може якісно аналізувати карти пацієнтів і ставити діагнози, не може робити наукові труди так само якісно як люди та навіть не може замість людини якісно написати резюме. Як свідчать науковці, ШІ в нинішньому вигляді небезпечно підключати до стратегічної інфраструктури та всі тестування потрібно вести в ізольованому середовищі, аби він не наробив біди. За оцінками Gartner, до кінця 2025 року третина проєктів генеративного ШІ підуть з ринку через брак інвестицій і недосконалість бізнес-моделей.

Тренд #2
Ризик монополізації та протидія

Прогрес у розвитку ШІ та масштабування ШІ нерозривно пов’язані з розміром інвестицій і капіталу гравців, що призводить до концентрації ринку в руках великих технологічних гравців. А це своєю чергою веде до створення монополій. Регулятори світу роблять перші кроки для розв'язання цієї проблеми. Так, наприклад, регуляторним органом з конкуренції Британії (СМА) розпочато розслідування щодо зв'язків Alphabet з ШІ-компанією Anthropic.  А регулятори США розслідують дотримання антимонопольного законодавства такими компаніями як  Microsoft, OpenAI  та Nvidia (монополіст на ринку ШІ-чипів). Варто відзначити, що Amazon і Alphabet значно інвестували в Anthropic, а Microsoft є найбільшим інвестором у ChatGPT від OpenAI. OpenAI також співпрацює з Apple для інтеграції ChatGPT у майбутні покоління iPhone.

Тренд #3
Вичерпання даних для навчання ШІ

Сьогодні ця тема – в числі найбільш проблемних і часто обговорюваних, бо через неї може статись глобальний регрес у розвитку ШІ. Проблема в тому,  що згідно з дослідженнями має місце поступове вичерпання даних, які мають дозвіл (consent) на їхнє використання для навчання ШІ-моделей. Отже, рано чи пізно доведеться тренувати ШІ-моделі на даних, створених самим ШІ, а це, як свідчать науковці, веде до колапсу ШІ-моделей. Вони просто будуть видавати нісенітницю. Ускладнює ситуацію й те, що великі ШІ-моделі (такі як OpenAI) не дають згоди на впровадження інструментів маркування даних, що дозволяє сказати, які дані були створені людиною, а які ШІ. Це ігнорується заради монетизації, що знову ж таки призводить до погіршення ситуації з розрізненням контенту, згенерованого людьми та машинами, а це важливо знати для тренування моделей. Як показало дослідження Nature, лише кілька циклів тренування генеративних моделей ШІ на їх власних результатах призводять до повної нісенітниці. Підливає масла у вогонь й те, що агресивний збір даних в обхід GDPR стає все більш ризикованим і призводить до судових позовів і штрафів. Так, Anthropic загрожує судовий позов від видавців за крадіжку сотень тисяч книг, захищених авторським правом, а американська компанія з розпізнавання облич Clearview AI дізналась на практиці, що таке не слідування GDPR у зборі даних (отримала штраф у 30,5 млн євро).

Тренд #4
Зростання конкуренції

На ринку ШІ точиться неабияка конкуренція в усіх площинах: за кадрів, за виробничі та комп’ютерні потужності, за якість даних і їх об’єм. Так, ми спостерігали цілий квест з командою OpenAI. Серед останніх подій, вже після повернення засновника Сема Альтмана, — двоє співзасновників OpenAI Шульман і Брокман покинули компанію.

Конкуренція на ринку ШІ-чипів все більше загострюється і всі гравці прагнуть створити конкуренцію лідеру – Nvidia. Серед останніх подій — американський гігант напівпровідників Advanced Micro Devices (AMD) погодив придбання компанії ZT Systems з Нью-Джерсі за $4,9 млрд, стартап з виробництва чипів Groq залучив $640 млн,  Huawei запускає новий ШІ-чип Ascend 910С, а SoftBank вів переговори з Intel – і все для того, щоб кинути виклик Nvidia.

Перегони за якістю продукту – ще одна площина конкуренції. Так,  німецька лабораторія ШІ Black Forest Labs випустила настільки круту нову open-source модель ШІ - FLUX.1, що вона, на думку експертів, перевершить Midjourney, OpenAI тестує SearchGPT аби скласти конкуренцію Google Search, а Microsoft випустив три потужні нові моделі  серії Phi-3.5, які випереджають у продуктивності з обробки зображень і відео наявні рішення Google, OpenAI та Meta.

Тренд #5
Наукові прориви в площині імплементації та продуктивності ШІ

Нещодавно Google Deepmind оголосив неймовірний результат. Його системи штучного інтелекту AlphaProof і AlphaGeometry 2 разом вирішили чотири з шести завдань цьогорічної Міжнародної математичної олімпіади (IMO), вперше досягнувши рівня срібного призера на цьому змаганні. Paige та Microsoft представили наступний великий прорив у клінічному ШІ для діагностики та лікування раку - Virchow2 та Virchow2G.

DeepMind та Imperial College London досягли прориву у розв'язання проблеми нестачі навчальних даних, представивши новий тип ШІ-агентів, які навчаються з меншою кількістю даних. Нова концепція називається Diffusion Augmented Agents (DAAG). Проте найважливішим проривом я б назвала прогрес академічної спільноти (University of Alberta, Канада) щодо винайдення підходу до активації нейронів в такий спосіб, коли вони спроможні зберігати прогрес у навчанні, а не обнулятися, потребуючи постійного перенавчання і нарощування комп’ютерних потужностей.