Штучний інтелект в IT-галузі: яким був цей рік та що чекає нас у 2024-му

💡 Усі статті, обговорення, новини про AI — в одному місці. Приєднуйтесь до AI спільноти!

Які найцікавіші зміни відбулися цього року для штучного інтелекту — у світі загалом і для українського ринку зокрема? І що чекає на ШІ в галузі розробки наступного року? Які найбільш очікувані апдейти та інновації, як ШІ впливатиме на ринок вакансій і яким вплив може бути для України? DOU запитав про це у фахівців індустрії, ось що вони відповіли.

«Ми увійшли в еру «копілотів». Олександр Краковецький, CEO DevRain, Ph.D., Microsoft RD/AI MVP

Collins Dictionary визнав «штучний інтелект» словом 2023 року. І це не дивно, бо про штучний інтелект (зокрема, генеративний) говорили всі. Навіть традиційні ЗМІ, які більше цікавляться політикою чи економікою, написали величезну кількість публікацій на цю тему.

Це і вихід GPT-4, і спроба Google включитись у гонку зі своїм Bard та новою моделлю Gemini, скандал зі звільненням і поновленням Сема Альтмана. Щодо мене, то я тісно працюю з екосистемою Microsoft, тому для мене цей рік був пов’язаний з величезною кількістю новинок — починаючи від Azure OpenAI Studio, Azure AI Studio, закінчуючи Copilot for Microsoft 365 та мікро-LLM під назвою Phi. Фактично, ми увійшли в еру «копілотів» — цифрових асистентів до всіх звичних програмних інструментів. Однозначно, розвиток копілотів та різних плагінів/розширень буде одним із трендів прийдешнього року.

Попри шалену конкуренцію, OpenAI (+ Microsoft) почувають себе доволі впевнено. Новий Bard хороший, але він сильно галюцинує і, фактично, є версією ChatGPT 3.5/4 мінімум піврічної давності. Є ще Llama 2, але про реальне застосування я, на жаль, не чув. Також я вище згадав Phi — мікро-LLM, і це теж потенційно один з трендів, оскільки подібні LLM можна запускати на комп’ютері або у керованому середовищі, яке не вимагає всіх відеокарт чи процесорів світу. Для типових завдань такі моделі можуть бути гарною альтернативою доволі дорогому ChatGPT (читай — OpenAI або Azure OpenAI API).

Багато хто прогнозує прорив у напрямку автономних агентів. Концепція є надзвичайно цікавою, однак, чи переросте це у щось цілісне і робоче у 2024 році — питання.

Як вплине це на ринок вакансій? Я не думаю, що вплине дуже суттєво, бо більшість бізнесів бавиться зі штучним інтелектом, запускаються максимум пілоти, але про масове промислове впровадження мова поки що не йде. Однак в довгостроковій перспективі менеджерам і розробникам потрібно буде знати основи штучного інтелекту, вміти користуватись копілотами, та навіть створювати ті чи інші рішення на базі штучного інтелекту принаймні за допомогою простих no/low-code інструментів та різноманітних «студій». Фактично, зараз почався процес «комодизації» штучного інтелекту і цей тренд буде посилюватись.

Що це означає для України? Нам потрібно створювати й адаптовувати проривні технології. Насамперед у miltech і gov-сфері, щоб ставати потужнішими й сильнішими. Чи реально це? Це вже інше питання.

«ChatGPT почали згадувати в резюме як один з інструментів, якими вміє користуватися людина». Олександр Зарічковий, Head of Research у SQUAD та учасник AI-комʼюніті AI HOUSE

2023 рік був визначним для сфери ШІ, що засвідчує низка подій і явищ. Ось чим для мене запам’ятався цей рік:

1. Популярність генеративного ШІ: моделі, такі як ChatGPT, Bard і Gemini від Google, привернули значну увагу, демонструючи високу ефективність в галузях обробки природної мови й створення креативного контенту. Ці інструменти все дедалі глибше проникають в наше життя. Для мене визначним моментом було те, що ChatGPT почали згадувати в резюме як один з інструментів, якими вміє користуватися людина.

2. Генерування реалістичних зображень: штучний інтелект продовжує підвищувати реалістичність зображень, іноді вводячи людей в оману. Наприклад, чого лише вартує фейкове зображення про теракт біля Пентагону, що на короткий момент створило хаос та паніку.

3. ШІ та робота: штучний інтелект дедалі більше використовують на робочому місці, що зменшує витрати компаній на створення цінності. Наприклад, програміст може написати більше коду або спеціаліст підтримки може обирати більше запитів, що спонукає компанії інвестувати в адаптацію ШІ-інструментів на робочому місці.

4. Етика ШІ та регуляції: обурення етичними аспектами використання ШІ-моделей зростає, і це підкреслює необхідність суворих правил і етичних принципів у використанні ШІ в реальних програмах. Нещодавно ухвалили Акт ЄС про ШІ, який є дещо контроверсійний і може мати негативні наслідки для бізнесів, які займаються розробкою ШІ. Проте я точно впевнений, що чіткі правила потрібні з того, що можна робити на цьому полі, а що ні.

Я очікую, що у 2024 році галузь штучного інтелекту продовжить свій швидкий розвиток з кількома ключовими тенденціями та розробками:

1. Покращення безпеки та прозорість ШІ: у 2024-му велику увагу приділятимуть розробці надійних і безпечних систем ШІ. З’являться нові стандартизовані протоколи безпеки та найкращі практики для гарантування високого рівня безпеки в генеративних моделях ШІ. Компанії також зосередяться на прозорості та інтерпретації систем ШІ з використанням нових інструментів та методологій.

2. ШІ у кібербезпеці: поява нових інструментів на базі генеративного ШІ в галузі кібербезпеки, що буде генерувати сценарії розгортання кібератак і допоможе компаніям вивести якість захисту на новий рівень. Можливо, нещодавньої атаки на «Київстар» можна було б уникнути (а може і ні =), якби такі інструменти були на ринку.

3. Гонка впровадження ШІ: я очікую збільшення кількості інвестицій від великої п’ятірки (Google, Amazon, Apple, Meta, and Microsoft) в R&D нових продуктів на базі ШІ, щоб захопити лідерство. Тому ми все більше будемо чути новини про конкурентні розробки (як ChatGPT vs Gemini vs Olympus) або про купівлю нового стартапу у сфері ШІ.

4. Персоналізація ШІ: гадаю, 2024 року з’явиться більша кількість продуктів на базі ШІ, які будуть націлені на персоналізацію досвіду, як от персональний стиль написання тексту, унікальний стиль в створенні картин тощо. Також підвищення якості генеративного ШІ та зменшення розміру таких моделей призведе до переміщення моделей генеративного ШІ з хмари на персональні девайси користувачі, що допоможе уникнути ризиків з крадіжкою персональних даних та стане важливим кроком у впровадження віртуальних помічників на базі ШІ. До прикладу Gemini nano, яка працюватиме на Pixel 8 Pro.

5. Прогрес в розвитку open source моделей штучного інтелекту. Завдяки набутому досвіду та спільним зусиллям спільноти, ці моделі досягатимуть рівня якості, порівнянного із такими відомими моделями, як ChatGPT-3.5 та GPT-4 від OpenAI. До прикладу моделі Mistral, LLaMA, Yi, і т.д. Це буде значний крок уперед, оскільки відкриті моделі надають більш широкий доступ до передових технологій, сприяючи інноваціям та дослідженням у різних областях. А також зростання доступності та вдосконалення якості цих моделей дозволить розробникам та дослідникам ефективніше розв’язувати складні задачі, пов’язані з обробкою та генерацією мови, відкриваючи нові можливості для інновацій у сфері штучного інтелекту.

«Ми побачили кембрійський вибух моделей, які перетворюють текст на будь-що». Владислав Завадський, VP of R&D у Zibra AI та учасник AI-комʼюніті AI HOUSE

2023 можна без перебільшення назвати роком LLM. Після запуску ChatGPT у листопаді минулого року, всім стало очевидно, що мовні моделі можуть бути не лише забавкою. Цього року, здавалося, кожен намагався або принаймні думав про те, як прилаштувати їх у свій продукт.

З’явилося багато стартапів з технологією на основі LLM. Ті, які мали достатню кількість доданої вартості, навіть дожили до сьогодні, решта, мабуть, шукає півот після останнього апдейту від OpenAI. З’явились і добре себе почувають також стартапи, які тренують такі LLM-ки. Наприклад, Mistral підняв 385 мільйонів євро, обіцяючи стати для світу відкритим OpenAI (sic).

Напрямків розвитку цієї технології безліч. З найбільш цікавих я б виділив поглиблення нашого розуміння сучасних блек-боксових моделей та пошук нових, більш ефективних, архітектур. Окрім того, цього року ми побачили кембрійський вибух моделей, які перетворюють текст на будь-що, і продуктів, які на них засновані. Останнім цей тренд дійшов до 3D. Досліджень на цю тему було багато, проте досі немає жодної моделі, яку можна було б використовувати для розробки в реальних іграх.

Взагалі, юзкейси сучасних генеративних моделей залишаються не до кінця зрозумілими, або принаймні дуже обмеженими. Висока непередбачуваність результатів перетворення тексту робить їх хіба що корисними інструментами для брейншторму. Але доведення готового контенту до пуття все ще лягає на плечі людей.

З цікавих напрямків розвитку цієї технології я б виділив генерування репрезентацій, які легко редагувати, і пошук нових способів взаємодії користувача з моделлю, щоб вона гармонійно інтегрувалась у робочі процеси, а не намагалась їх повністю замінити; також розв’язання проблеми last-mile: доведення генерування з рівня прикольної вихідної ідеї до завершеного творіння.

Останнім часом з’явилось кілька цікавинок і у менш споживацько-орієнтованих сферах, таких як пошук нових матеріалів, ліків, квантові обчислення тощо. Проте ці дослідження залишаються здебільшого поза увагою мейнстримної ML-спільноти — передовсім через неможливість побачити результати своєї роботи. Для цього треба спеціалізоване «залізо», а краще партнерство з профільною компанією. Саме тому сфера контенту буде й надалі отримувати найбільшу увагу публіки й розвиватись найбільш стрімко.

Щодо України, то велику актуальність тут набуває сфера defence tech, в яку AI може принести багато корисного (автономні дрони стійкі до РЕБ, аналіз розвідувальних даних, кібербезпека тощо). На щастя, розробкою таких рішень вже займається багато компаній, але їх, як і нашої русофобії, ніколи не може бути достатньо.

Залишається не розкритою, але дуже актуальною, тема нових методів навчання (online, gradient-free). Та і взагалі є багато цікавих тем з домену фундаментальних досліджень.

Також 2023-й відзначився зародженням регуляцій AI-напряму. Мені вони видаються неефективними, і, можливо, у 2024 році ми побачимо, що це означає на практиці. Існує також багато більш приземлених ризиків. Вони не передбачають знищення людства штучним суперінтелектом, але все-таки, м’яко кажучи, доволі неприємні: шахрайство, яке можна легко масштабувати, масове спостереження, значно більш точне таргетування і маніпуляція, атрофія когнітивних здібностей. Розуміння того, що таке інтелектуальна власність, кому вона належить, і чи можна її взагалі вважати власністю, теж зазнає серйозних трансформацій.

Я вважаю, що у 2024 році ми продовжимо спостерігати тренд на атомізацію машинного навчання та його інтеграцію у традиційне програмне забезпечення та все більшу кількість різноманітних сфер життя. І як з будь-якою технологією, це матиме як позитивні, так і негативні наслідки.

А які ваші прогнози для AI в галузі розробки? На що чекаєте, за чим радите стежити? Діліться в коментарях!