Сегодня 22 апреля 2025
18+
MWC 2018 2018 Computex IFA 2018
реклама
Теги → opus

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.


window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
«VK Видео» запустит платную подписку для отключения рекламы в видео 14 мин.
Разработчики ИИ-приложений предпочитают технологии OpenAI, но всё быстро меняется 41 мин.
«Нанософт»: уровень пиратства на рынке инженерного ПО в России вырос до 70 % 59 мин.
Закулисное обновление разожгло слухи о скором анонсе ремейка культовой ролевой игры Persona 4 2 ч.
SolarWinds Corporation перешла в частную собственность — сделка по её покупке завершена 3 ч.
Конференция OS DAY 2025 «Изолированные среды исполнения в современных ОС» 4 ч.
Google против разделения: это ударит по потребителям и навредит США в «глобальной гонке с Китаем» 5 ч.
Ночью в России произошёл сбой в работе Telegram и WhatsApp 5 ч.
Туманные перспективы: игроков начали приглашать на «бету» Silent Hill f, но это обман 6 ч.
Dr.Web отмечает 33 года: скидка 20 % на Dr.Web Security Space в честь дня рождения легендарного антивируса 7 ч.
Toshiba выпустила 24-Тбайт жёсткие диски N300 и N300 Pro на технологии CMR для работы 24/7 9 мин.
Новые игровые тесты показали пропасть в производительности между разными версиями GeForce RTX 5060 Ti 22 мин.
Грузовик SpaceX Cargo Dragon доставил на МКС рекордный объём продуктов питания 33 мин.
Samsung остановит производство отдельных видов DDR4, но китайцы не оставят мир без этой памяти 3 ч.
Huawei готовит 6-нм ИИ-ускоритель Ascend 920 с производительностью 900 Тфлопс 4 ч.
ИИ-чипы будут выпускать на больших стёклах: Nippon Electric Glass начнёт поставки стеклянных подложек в 2026 году 4 ч.
США ввели пошлины до 3521 % на азиатские солнечные панели — это ударит по «зелёной» энергетике 4 ч.
Торговая война пока лишь увеличила отгрузку товаров из Китая 4 ч.
Amazon снова объявила готовности к запуску первой партии интернет-спутников Project Kuiper 4 ч.
В Россию запретят поставлять ноутбуки и серверы HP и Fujitsu 5 ч.