Сегодня 02 октября 2025
18+
MWC 2018 2018 Computex IFA 2018
реклама
Новости Software

Пузырь ИИ сдувается, пока OpenAI, Google и Anthropic пытаются создать более продвинутый ИИ

Три ведущие компании в области искусственного интеллекта столкнулись с ощутимым снижением отдачи от своих дорогостоящих усилий по разработке новых систем ИИ. Новая модель OpenAI, известная как Orion, не достигла желаемой компанией производительности, предстоящая итерация Google Gemini не оправдывает ожиданий, а Anthropic столкнулась с отставанием в графике выпуска своей модели Claude под названием 3.5 Opus.

 Источник изображения: unsplash.com

Источник изображения: unsplash.com

После многих лет стремительного выпуска всё более сложных продуктов ИИ три ведущие в этой сфере компании наблюдают убывающую отдачу от дорогостоящих усилий по созданию новых моделей. Становится все труднее находить свежие, ещё неиспользованные источники высококачественных данных для обучения более продвинутых систем ИИ. А нынешних весьма скромных улучшений недостаточно, чтобы окупить огромные затраты, связанные с созданием и эксплуатацией новых моделей, как и оправдать ожидания от выпуска новых продуктов.

Так, OpenAI утверждала, что находится на пороге важной вехи. В сентябре завершился начальный раунд обучения для новой масштабной модели Orion, которая должна была приблизится к созданию мощного ИИ, превосходящего людей. Но ожидания компании, по утверждению осведомлённых источников, не оправдались. Orion не смогла продемонстрировать прорыва, который ранее показала модель GPT-4 по сравнению с GPT-3.5.

 Источник изображения: Pixabay

Источник изображения: Pixabay

Anthropic, как и её конкуренты, столкнулась с трудностями в процессе разработки и обучения 3.5 Opus. По словам инсайдеров, модель 3.5 Opus показала себя лучше, чем старая версия, но не так значительно, как ожидалось, учитывая размер модели и затраты на её создание и запуск.

Эти проблемы бросают вызов утвердившемуся в Кремниевой долине мнению о масштабируемости ИИ. Приверженцам глобального внедрения ИИ приходится признать, что бо́льшая вычислительная мощность, увеличенный объём данных и более крупные модели пока не прокладывают путь к технологическому прорыву в области ИИ.

 Источник изображения: Nvidia

Источник изображения: Nvidia

Эксперты высказывают обоснованные сомнения в окупаемости крупных инвестиций в ИИ и достижимости всеобъемлющей цели, к которой стремятся разработчики ИИ-моделей, — создания общего искусственного интеллекта (AGI). Этот термин обычно применяется к гипотетическим ИИ-системам, способным соответствовать или превосходить человека в большинстве интеллектуальных задач. Руководители OpenAI и Anthropic ранее заявляли, что AGI может появиться уже через несколько лет.

Технология, лежащая в основе ChatGPT и конкурирующих ИИ-чат-ботов, была создана на основе данных из социальных сетей, онлайн-комментариев, книг и других источников из интернета. Этих данных хватило для создания продуктов, генерирующих суррогатные эссе и поэмы, но для разработки систем ИИ, которые превзойдут интеллектом лауреатов Нобелевской премии — как надеются некоторые компании, — могут потребоваться другие источники данных, помимо сообщений в Википедии и субтитров YouTube.

 Источник изображения: unsplash.com

Источник изображения: unsplash.com

OpenAI была вынуждена заключить соглашения с издателями, чтобы удовлетворить хотя бы часть потребности в высококачественных данных, а также адаптироваться к растущему юридическому давлению со стороны правообладателей контента, используемого для обучения ИИ. Отмечается высокий спрос на рынке труда на специалистов с высшим образованием, которые могут маркировать данные, связанные с их областью компетенции. Это помогает сделать обученные ИИ-системы более эффективными в ответах на запросы.

Подобные усилия обходятся дороже и требуют на порядок больше времени, чем простое индексирование интернета. Поэтому технологические компании обращаются к синтетическим данным, таким как сгенерированные компьютером изображения или текст, имитирующие контент, созданный людьми. Однако у такого подхода есть свои ограничения, так как трудно добиться качественного улучшения при использовании подобных данных для обучения ИИ.

Тем не менее компании ИИ продолжают следовать принципу «чем больше, тем лучше». В стремлении создавать продукты, приближающиеся к уровню человеческого интеллекта, технологические компании увеличивают объём вычислительной мощности, данных и времени, затрачиваемых на обучение новых моделей, что приводит к росту расходов. Генеральный директор Anthropic Дарио Амодеи (Dario Amodei) заявил, что в этом году компании потратят $100 млн на обучение новейших моделей, а в ближайшие годы эта сумма может достичь $100 млрд.

 Источник изображения: unsplash.com

Источник изображения: unsplash.com

Безусловно, потенциал для улучшения моделей ИИ, помимо масштабирования, существует. Например, для своей новой модели Orion OpenAI применяет многомесячный процесс пост-обучения. Эта процедура включает использование обратной связи от людей для улучшения ответов и уточнения «эмоциональной окраски» взаимодействия с пользователями.

Разработчики ИИ-моделей оказываются перед выбором: либо предлагать старые модели с дополнительными улучшениями, либо запускать чрезвычайно дорогие новые версии, которые могут работать ненамного лучше. По мере роста затрат растут и ожидания — стремительное развитие ИИ на начальном этапе создало завышенные ожидания как у специалистов, так и у инвесторов.

Источник:

Если вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER.
Материалы по теме

window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
Сэма Альтмана поймали за руку при попытке украсть видеокарту — это самое популярное ИИ-видео в Sora 19 мин.
YouTube тестирует новый интерфейс мобильного приложения — реакция пользователей ожидаемо негативная 35 мин.
Суд США разрешил прокуратуре взломать Telegram, но у неё не получилось 3 ч.
Павел Дуров открыл в Казахстане лабораторию ИИ и пообещал новые проекты 3 ч.
ГК Softline приобрела контрольную долю в BeringPro, чтобы усилить консалтинговое направление 3 ч.
Konami отобрала у покупателей Silent Hill f в Steam бонусы, которые случайно им подарила — фанаты требуют починить оптимизацию 3 ч.
Bethesda анонсировала самое крупное обновление для Fallout 76 с 2020 года — в Burning Springs появится звезда сериала «Фоллаут» 3 ч.
Instagram не подслушивает пользователей через смартфоны, заверил глава соцсети 5 ч.
«К сожалению, олдскульного Painkiller здесь нет»: игроки раскритиковали очередной трейлер кооперативного перезапуска культовой серии шутеров 6 ч.
«Выживательное» приключение The Last Caretaker о спасающем человечество роботе получило дату релиза в раннем доступе 8 ч.
Дата-центр радиотелескопа Square Kilometre Array (SKA) «засадили» сразу в две клетки Фарадея для защиты сверхчувствительных антенн от радиопомех 57 мин.
В Гарварде создали систему для «вечной» работы квантового компьютера 2 ч.
$1,5 млрд за неделю: Nscale получила ещё $443 млн инвестиций, едва закрыв прошлый раунд финансирования на $1,1 млрд 2 ч.
Meta приобрела Rivos, разработчика RISC-V-ускорителей Rivos, совместимых с CUDA 4 ч.
Dell представила сервер PowerEdge XR8720t для инфраструктур Cloud RAN 4 ч.
Китай ограничил использование оборудования Nokia и Ericsson в сетях связи 5 ч.
Anker скупает у пользователей камер Eufy видео краж и угонов — инсценировки тоже подходят 5 ч.
Илон Маск стал первым человеком с состоянием в $500 млрд — столько же стоит OpenAI 5 ч.
Google показала умную колонку Home со свежим дизайном и поддержкой Gemini AI по цене $99 5 ч.
Google столкнулась с рекордным ростом акций за 20 лет благодаря ИИ — плюс 38 % за квартал 5 ч.