Сегодня 02 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 🔥
«Всё будет»: глава Battlestate Games подтвердил, что Escape from Tarkov и Escape from Tarkov: Arena выйдут в Steam 26 мин.
TikTok закроет свой клон Instagram 8 мая 35 мин.
Meta лишилась главы фундаментальных ИИ-исследований 36 мин.
MTS AI выпустила ИИ-модель Cotype Pro 2, которая станет основой ИИ-агентов для бизнеса 57 мин.
Мир в коробке с саранчой и одиночный кооператив: подробности отменённого ответвления Disco Elysium про Куно и Куну 2 ч.
Дональд Трамп намерен обсудить сделку с TikTok сегодня 5 ч.
Картинки в стиле Ghibli перегрузили серверы OpenAI — выпуск новых функций замедлен 12 ч.
У Ubisoft пока нет чёткого плана работы новой компании с Tencent — инвесторы и сотрудники нервничают 13 ч.
«Загрузки быстрее, чем в Doom (2016)»: эксперт Digital Foundry остался в восторге от Doom: The Dark Ages 14 ч.
Консоли задержат релиз постапокалиптического стелс-экшена Steel Seed от создателей Close to the Sun — объявлена новая дата выхода 16 ч.
Cerebras Systems и Ranovus выбраны DARPA для поставки вычислительной платформы нового поколения для военных и коммерческих проектов 11 мин.
Meta выпустит умные очки с дисплеем и ценником выше $1000 уже к концу года 2 ч.
В Китае электролётам EHang разрешили перевозить людей по воздуху, но услуги аэротакси пока под запретом 2 ч.
Poco F7 Ultra и Poco F7 Pro — смартфоны с мощными чипами, продвинутыми системами камер и высокой надёжностью 2 ч.
НПК «Атроник» выпустила одноплатный компьютер формата PC/104-Plus с чипом Vortex86 DX3 2 ч.
Hyundai представила Insteroid — концепт электромобиля в стиле гоночных симуляторов 4 ч.
Amazon возобновила доставку товаров дронами в Техасе и Аризоне после двухмесячного перерыва 4 ч.
UMC открыла в Сингапуре новое передовое предприятие, снижая зависимость от Тайваня 6 ч.
Intel: Panther Lake возьмут всё самое лучше от актуальных Core и ангстремного техпроцесса 18A, но выйдут в 2026 году 8 ч.
Новая статья: Выбираем кулер для процессора Intel LGA1700 до 2 000 рублей 12 ч.