Ведущие технологические компании, специализирующиеся на генеративном ИИ, имеют разные взгляды на свои подходы, но единодушно согласны с одной важной точкой: в течение следующего десятилетия каждая компания интегрирует эту трансформирующую технологию в свои операции. Адам Голдберг из команды Go-To-Market ChatGPT Enterprise в OpenAI заявил на панельной дискуссии на AI Summit в Нью-Йорке, что ожидает полного принятия корпоративного сектора. “Я думаю, это будет 100%,” — отметил он, предсказывая, что в течение ближайших двух-трех лет организации радикально изменят свои бизнес-процессы. Эти изменения могут быть вызваны разработкой собственных технологий или приобретением существующих решений, что приведет к значительным переменам для предприятий, эффективно использующих генеративный ИИ.
Сай Чоудхаури, директор по партнерству в области ИИ в Meta, поддержал эту идею, отметив, что компании сейчас экспериментируют с меньшими и более экономичными генеративными моделями. Он предсказал продолжение инноваций в этой сфере в следующем году, подчеркивая важность эффективных моделей для контроля операционных затрат. Аналогично, Салман Тахериан, руководитель партнерств в области генеративного ИИ в AWS для региона EMEA, выделил три emerging trends: генеративные модели станут меньше и эффективнее, при этом обеспечивая превосходную производительность; возникнет спрос на специализированные модели для конкретных отраслей; и будет наблюдаться интеграция множества крупных языковых моделей (LLM) для повышения функциональности.
Например, пользователи могут использовать одну LLM для проверки данных другой, решая проблему "галлюцинаций", когда LLM генерируют неточную, но правдоподобную информацию. Тахериан сослался на исследование Gartner, предсказывающее колоссальные $3 триллиона инвестиций в ИИ в течение следующих четырех лет, из которых генеративный ИИ, по прогнозам, займет треть от этих расходов.
Оз Каран, партнер Deloitte и руководитель инициативы по надежному ИИ, предположил, что наибольшие шаги в принятии технологий будут обусловлены вовлечением пользователей, а не корпоративным внедрением. “Чем больше мы можем доверять этим технологиям и видеть их интеграцию в нашу повседневную жизнь, тем комфортнее мы будем их использовать,” — отметил он. С учетом развивающихся регуляций и улучшенных управлений моделями, он предвидит, что принятие пользователями технологий заметно опередит процент компаний, внедряющих генеративный ИИ.
Этот настрой разделяет Хитеш Вадва из Google Cloud, который сравнил текущую эпоху ИИ с предыдущими технологическими волнами, такими как интернет и мобильные телефоны. “Также как невозможно представить мир без доступа в интернет или мобильных устройств, через восемь лет будет также трудно найти кого-то, кто не использует ИИ,” — уверяет он.
Несмотря на этот позитивный взгляд, стремительное развитие генеративного ИИ сталкивается с серьезными вызовами, главным образом из-за рисков, таких как неточности, вопросы авторского права, проблемы конфиденциальности и предвзятости алгоритмов. Сай Чоудхаури представил последнюю инициативу компании, Purple Llama, направленную на продвижение ответственного ИИ посредством набора инструментов доверия и безопасности. Эта программа сочетает стратегии безопасности, аналогичные модели red team/blue team, для повышения защиты генеративных ИИ-систем. Называемая в честь набора крупных языковых моделей Meta, Purple Llama включает инструменты, такие как CyberSec Eval, предоставляющий бенчмарки для кибербезопасности LLM, и Llama Guard, который классифицирует вводные и выводные данные для обеспечения безопасности.
В совместной работе по ответственному развитию ИИ Meta сотрудничает с IBM в создании AI Alliance, объединяющей более 50 основных участников, включая такие известные технологические компании, как AMD, AWS, Google Cloud и NVIDIA. Этот альянс направлен на ускорение инноваций при проактивном выявлении и уменьшении рисков перед выпуском продуктов на рынок.
Более того, организации становятся все более проактивными в интеграции практик ответственного ИИ в свои процессы. Например, в Meta запросы проходят проверку через четыре модели Llama для обеспечения безопасности и производительности перед генерацией ответов. Чоудхаури объяснил: “Эти шаги крайне важны для обеспечения безопасного и приятного опыта использования генеративного ИИ для потребителей.”
Аналогично, компании вовлекают юридические и коммуникационные команды на более ранних стадиях разработки, чтобы решить потенциальные риски и управлять общественными последствиями возможных ошибочных решений в области ИИ. “Сейчас другой мир,” — отметил Чоудхаури, подчеркивая изменяющийся ландшафт разработки ИИ и важность интеграции разнообразных команд в процессе инноваций.
Рейтинг
