Три лидирующие компании в сфере искусственного интеллекта столкнулись с тем, что инвестиции в разработку новых систем ИИ перестали существенно окупаться. Новая модель OpenAI — Orion — не достигла ожидаемых показателей производительности. Аналогичная ситуация ожидается с Google Gemini. Кроме того, Anthropic сообщает о задержке в выпуске своей модели Claude версии 3.5 Opus из-за проблем с финансированием.
За последние годы разработки ведущих компаний в области искусственного интеллекта добились значительного прогресса, выпуская всё более совершенные продукты. Однако последние финансовые отчёты показывают, что даже для сохранения набранных темпов нужно всё больше и больше инвестиций, что граничит с работой “вхолостую”. Ключевыми проблемами стали сбор материалов для обучения нейросетевых моделей и утрата чувства “новизны” или значимости от недавних открытий в области. На фоне этого аналитики стали выражать сомнения в целесообразности дальнейшего финансирования.
При этом компания OpenAI заявляла о скором достижении значительного прогресса в разработке новой масштабной модели искусственного интеллекта Orion, которая должна была превзойти человеческие возможности. Однако, согласно информации от неназванных источников, результаты начального этапа обучения модели, завершившегося в сентябре, не подтвердили ожиданий компании. Orion не смогла продемонстрировать тот же уровень качественного скачка, который был отмечен при переходе от GPT-3.5 к GPT-4.
Компания Anthropic, подобно другим участникам рынка, столкнулась с определёнными вызовами при разработке и обучении модели 3.5 Opus. Согласно информации от источников, близких к компании, модель 3.5 Opus продемонстрировала улучшения по сравнению с предыдущей версией, однако эти улучшения оказались менее существенными, чем ожидалось, учитывая масштаб модели и ресурсы, вложенные в её создание и запуск.
Как отмечают специалисты, ситуации не помогают ни увеличение вычислительных мощностей, ни расширение объёмов данных. Эти нововведения улучшают качество работы существующих моделей, но не способствуют их развитию. В том числе в вопросе создания ИИ, способного сравниться по вычислительным способностям с человеком. Компании заверяют, что для этого им нужен доступ к более разнообразной информации в сети — закрытым источникам, записям в Wikipedia, субтитрам YouTube и, потенциально, материалам, защищённым авторским правом. Последнему препятствует не только законодательство разных стран и международные соглашения, но и индивидуальные договорённости с создателями нейросетевых моделей, нацеленные на защиту интересов творцов и авторов оригинальных работ. Чтобы компенсировать этот недостаток, к работе стали привлекать специалистов с высшим образованием, которые могут в прямом смысле выступить учителями для ИИ, создавая контент специально для моделей. Ещё одним нестандартным решением стало взаимное обучение нейросетей на сгенерированном ими контенте — в частности, на наиболее удачных примерах, отобранных людьми. Способствует развитию и обратная связь со стороны пользователей.
Погоня за более человечным и полным ответом привела к тому, что в разработку ИИ требуется вкладывать всё больше и больше денег, а действительно стоящих достижений, за счёт которых можно отбить инвестиции — становится всё меньше и меньше. Генеральный директор Anthropic Дарио Амодеи отметил, что в текущем году компании инвестируют $100 млн в обучение передовых моделей, а в обозримом будущем эта сумма может удвоиться.
На данный момент разработчики систем искусственного интеллекта решают дилемму — продолжать совершенствовать существующие модели или создавать принципиально новые версии, требующие значительных финансовых вложений, но не гарантирующие существенного повышения эффективности.
Некоторые последние достижения в области искусственного интеллекта (ИИ):
- Клонирование голоса Voice Engine от Open AI. Компания создала возможность клонировать голос реального человека на основе 15-секундной записи.
- Бесплатная нейросеть Suno AI v3. ИИ-стартап представил обновлённую нейросеть версии v3, с помощью которой любой желающий может создать музыкальную композицию по текстовой подсказке.
- Появление ИИ-редактора англоязычных текстов в «Яндекс.Переводчике». Модель имеет несколько режимов редактирования и достигает впечатляющих результатов как по скорости, так и по эстетическому качеству генерации.
- Тестирование функции памяти для ChatGPT. Чат-бот запоминает факты о пользователе и учитывает их во время генерации ответов.
