Сегодня 10 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 🔥
«Вернись, я всё прощу»: YouTube позволит некоторым заблокированным авторам вернуться на платформу 7 ч.
Новая статья: Лишнего не надо: обзор тематических поисковых сервисов 8 ч.
Почти $1 млрд сборов гарантировал экранизации Minecraft продолжение — первый тизер и дата выхода «Minecraft в кино 2» 9 ч.
MachineGames отметит 15-летие крупным обновлением для Indiana Jones and the Great Circle с «Новой игрой +» и другими востребованными улучшениями 10 ч.
Яркий мультиплеер и бледная кампания: критики вынесли вердикт Battlefield 6 11 ч.
Приложение OpenAI Sora скачали 1 млн раз менее чем за пять дней 12 ч.
Heroes of Might & Magic: Olden Era всё-таки не выйдет в 2025 году, но есть и хорошая новость — в Steam доступна демоверсия 12 ч.
В Steam и на консолях вышел фэнтезийный боевик Absolum — гибрид роглайта и beat ‘em up с духом легендарных аркад прошлого 13 ч.
Российская платформа управления серверной виртуализацией VMmanager получила крупное обновление 14 ч.
Bethesda привлекла авторов фанатской энциклопедии «Древних Свитков» к созданию персонажа в The Elder Scrolls VI 15 ч.
Министерство торговли Китая ввело санкции против канадской TechInsights за откровения про чипы Huawei 57 мин.
Intel начала в Аризоне выпуск чипов по технологии 18A, но завоёвывать доверие клиентов придётся непросто 3 ч.
Выяснился дизайн и характеристики VR-гарнитуры Samsung Galaxy XR — конкурента Apple Vision Pro 7 ч.
Ложная надежда: Synology смягчила требования к использованию сторонних HDD/SSD, но профессиональных систем это не коснулось 7 ч.
Intel анонсировала процессоры Xeon 6+ — Clearwater Forest с 288 E-ядрами Darkmont 10 ч.
AMD и Sony рассказали о технологиях будущих видеокарт и консолей PlayStation: нейронные массивы, ядра Radiance и сжатие данных 10 ч.
В Китае запущен первый в мире двухбашенный гелиоконцентратор с умным полем зеркал 11 ч.
Ferrari анонсировала свой первый электрокар Elettrica: четыре мотора, 1000 л.с., запас хода 530 км и усилитель рёва 12 ч.
Blue Origin готовит второй запуск тяжёлой ракеты New Glenn — компания хочет попытаться вернуть первую ступень 13 ч.
Intel представила процессоры Core Ultra 3: техпроцесс 18A, новые ядра Cougar Cove и Darkmont, а также графика Xe3 13 ч.