И это уже вовсе не игрушка для ленивых студентов и щелкоперов. Впрочем, и тренд не нов. В разработку именно таких ИИ-приложений, по оценкам CSET, уже в далеком 2019 году бизнес и государства «вбухали» $74 млрд. На разработку ядерной бомбы (Манхэттенский проект) США за три года потратили вдвое меньше. В текущих ценах с учетом инфляции.
Недавно сам глава разработчика ChatGPT – фирмы OpenAI – Сэм Альтман, потративший на это всего-ничего – миллиард денег, заявил журналу Wired: для ИИ вроде GPT-3/4 нужно слишком много вычресурса и электричества. Еще хуже: большие ИИ-лингвомодели (LLM) в целом бесполезны. Зато с гарантией вводят людей в этический и социальный ступор. Потому, как крипта и блокчейн, LLM-мода сходит на нет.
Аудитории ChatGPT и Midjourney этим летом буквально рухнули. Число только российских пользователей ChatGPT за месяц сократилось на 30%, общий трафик на сайты Openai. com, Chatgpt. ai и Chatgptbot. ru с мая по июнь упал в два раза. Юзеров поубавилось и у нейросетки Midjourney, генерящей картинки по описанию: в июне к маю падение составило более 50%.
Как верно заметили коллеги в Телеграме «юные лоботрясы наигрались и разъехались на каникулы». Не может не радовать, что хайп по «злым стохастическим попугаям (определение разработчиков ИИ из Google) стихает повсюду в мире». Точно также как ажиотаж на умные, в том числе, беспилотные авто для общих дорог.
Профи говорили и повторяют: воздействие ИИ на эффективность зависит от способа его интеграции в процессы. Ошибки приводят к тяжелым экономическим и социальным последствиям.
В самом начале разработок нужно учитывать комфорт, этику, конфиденциальность, системно подходить к подготовке ИИ-специалистов, но главное – думать о пользователях ИИ-технологий. И помнить о здравом смысле. В образовании, на производстве, на транспорте – везде.
Иначе выйдет как в Сан-Франциско, где люди, объединившись в Safe Street Rebel («Мятежники безопасных улиц»), объявили войну беспилотным такси Cruise (от GM) и Waymo (от Google). Эксперимент над горожанами им не понравился. Машины без водителя слишком часто нарушают ПДД, мешают экстренным службам и работникам ЖКХ и провоцируют пробки. Заметив машину на автопилоте, активисты ставят ей на капот ограничительный дорожный конус. Лидар (видео-датчик) интерпретирует объект как преграду и отключает двигатель.
О будущем прорыве в ИИ начали говорить еще в 2015-2016 годах. Аналитические отделы западных инвестбанков предсказывали перелом и качественный рост ИИ за счет возможностей сбора и онлайн-обработки BigData с применением машинного обучения. Апокалиптических прогнозов никто тогда не высказывал.
В отчетах UBS, Goldman Sachs, JPMorgan и прочих ожидали роста инвестиций и долгожданного повышения производительности труда, благодаря цифровизации традиционных отраслей и повсеместного внедрения машинного обучения. Повышение производительности за счет ИИ-технологий виделось катализатором инвестиций в самые капиталоемкие и трудоемкие проекты. ИИ способен кратно ускорить их рост, повысить прибыльность, инвестотдачу, стоимость акций.
Устранив рутину в здравоохранении, повысить объем, точность и быстроту диагностики, в ресурсных отраслях ‒ геологоразведки, в сельском хозяйстве ‒ селекции и урожайности, фармацевтике ‒ поиска формул новых лекарств. Быстрый голосовой помощник или переводчик в смартфоне, дрон-автопилот в небе, комбайн без тракториста в поле, грузовик на безлюдной трассе, все это ‒ хорошее дело.
Но AI на базе LLM ‒ не для того, чтобы студент или аналитик могли отключать собственный мозг. А самообучающиеся технологии распознавания звуков и изображений ‒ не к тому, чтобы наводнять города опасными транспортными средствами без человеческих глаз и ушей. Гораздо вернее внедрять в городах и предприятиях ИИ-средства помощи, обеспечения безопасности, контроля и комфорта для массы граждан.
Уже и в России есть такие ‒ работающие, мощные и полезные ИИ-решения. Причем, не из дорогих дата-центров и суперкомпьютеров, напичканных GPU-чипами Nvidia.
С июля в Петербурге начал штатно работать оригинальный российский мобильный комплекс нейросетевого контроля. Установленный на авто или катере он ведет оценку видеопотока с камер в реальном времени прямо на борту на скорости до 100 км/ч. Результат ‒ полное, точное и документированное определение нарушений и разрушений. От дорожных дефектов до проколов ЖКХ. Даже нарушителей система выявляет и проверяет автоматически. И предписания им выдает сама.
Техника может оценивать одновременно до 40 видов объектов. И применение ее ‒ самое широкое: от контроля техпроцессов, безопасности и охраны труда на предприятии до разнообразных полезных биометрических систем. Но самое поразительное: внутри ‒ ни одного западного полупроводника и иностранной программы. Но это уже ‒ другая история.
