Сегодня 07 февраля 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.
Вечерний 3DNews
Каждый будний вечер мы рассылаем сводку новостей без белиберды и рекламы. Две минуты на чтение — и вы в курсе главных событий.
Материалы по теме

window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
Первая игра создателя Syberia спустя 26 лет снова отправит в затерянную страну — дата выхода и демоверсия ремейка Amerzone: The Explorer’s Legacy 6 ч.
Windows 11 теперь обеспечит «наилучший опыт для музыкантов» — ОС получила полную поддержку MIDI 2.0 6 ч.
Организаторы E3 устроят в Лас-Вегасе закрытую игровую конференцию iicon для раскрытия «безграничного потенциала интерактивных развлечений» 7 ч.
Создатели Jagged Alliance 3 и Surviving Mars лишатся независимости — Paradox Interactive покупает студию Haemimont Games 9 ч.
Доходы хакеров от программ-вымогателей упали на треть в прошлом году, хотя атак стало больше 10 ч.
Death Stranding 2: On The Beach получила новый возрастной рейтинг, а Кодзима намекает на следующий трейлер 10 ч.
Российские специалисты из Smart Engines расшифровали рукописи Пушкина при помощи ИИ 11 ч.
«Яндекс» добавил генератор картинок DeepSeek в «Шедеврум» 12 ч.
Утечка: в PS Store засветилась дата выхода и новый трейлер Metal Gear Solid Delta: Snake Eater 12 ч.
«Сбер» наладит научное сотрудничество с Китаем в области ИИ на волне успеха DeepSeek 12 ч.
Процессоры Qualcomm заняли 10 % рынка в США в сегменте ПК с Windows дороже $800 2 мин.
В Asus пообещали исправить механизм,  который зажевывал видеокарты в слотах PCIe, и выплатить компенсации 4 ч.
Thermal Grizzly представила термопрокладки Minus Pad Basic, Pad Advance и Pad Pro 5 ч.
Intel нашла куда пристроить свои квантовые процессоры — они появятся в компьютерах «Made in Japan» 5 ч.
Новая статья: Обзор ASUS ROG Phone 9 Pro: главный смартфон для игр 5 ч.
Немецкие учёные создали лучшие в мире солнечные ячейки из перовскита и плёнок CIGS 7 ч.
Квантовую телепортацию впервые применили для распределённых квантовых вычислений 9 ч.
Xiaomi и Huawei сильнее всех нарастили продажи планшетов в 2024 году, но до Apple им ещё далеко 9 ч.
Грамм на экзафлоп — Google ввела новую метрику CCI для оценки углеродных выбросов ИИ-ускорителей 10 ч.
Leica представила рукоятку LUX grip, которая всего за €300 превратит iPhone в камеру Leica (ну, почти) 10 ч.