Запуск ChatGPT в конце 2022 г. вызвал взрыв интереса к технологии генеративного ИИ (GenAI), а также большую дозу шумихи и неопределенности. Для компаний, начинающих разрабатывать свои стратегии GenAI, первоочередной задачей является выяснение того, как эта технология впишется в их деятельность, отмечают опрошенные порталом Datanami эксперты.

В настоящее время нет недостатка в осведомленности о GenAI. «В последние шесть-семь месяцев... каждая моя встреча с клиентом неизменно заканчивается обсуждением генеративного ИИ, — говорит генеральный директор Databricks Али Годси. — Каждый разговор, даже если он касается чего-то другого, в конце концов переходит к генеративному ИИ».

Данные IDC подтверждают его слова. Новый опрос 900 руководителей компаний по всему миру, проведенный IDC по заказу Teradata, показал, что почти 80% руководителей уверены, что их компании будут использовать GenAI в своих будущих предложениях или операциях.

«Ни одна другая технология не достигла того, что GenAI сделал менее чем за год — он поразил воображение миллионов людей, нарушил привычный процесс создания контента и коренным образом изменил образ мышления и работы людей», — пишут аналитики IDC Чандана Гопал и Дэн Вессет.

Однако существует значительный разрыв между желанием компаний использовать GenAI и их реальными возможностями. По результатам того же опроса IDC, сегодня только 30% респондентов хорошо подготовлены к использованию GenAI, и эта цифра, как ожидают руководители, умеренно возрастет до 42% в течение следующих шести-двенадцати месяцев.

Компании находятся в центре масштабной гонки по внедрению GenAI и получению преимуществ для бизнеса раньше своих конкурентов. По данным исследования IDC, 56% руководителей испытывают «сильное» или «значительное» давление — от них требуют внедрения GenAI в течение ближайших шести-двенадцати месяцев.

В связи с этим возникает вопрос: как именно компании могут внедрять GenAI?

«В этом году все задаются вопросом: «Что теперь стало возможно? Как я должен к этому относиться? — говорит Пит Эриксон, организатор конференции „VOICE + AI“ в Вашингтоне. — Это совершенно уникальный год. А через несколько лет все нормализуется, и люди действительно получат определенные результаты».

Например, путь GenAI для контакт-центров, которые уже много лет инвестируют в передовую обработку естественного языка (NLP) и большие языковые модели (LLM), на данный момент достаточно ясен. Но как другие отрасли примут GenAI?

Один из главных вопросов, который предстоит решить компаниям, — это вопрос о том, стоит ли им создавать свой собственный GenAI или лучше купить чужой. Компании могут использовать API для работы с очень мощными готовыми моделями ИИ, такими как GPT-4 от OpenAI, которая обучена на огромном массиве данных (в основном весь Интернет) и может генерировать как текст, так и изображения.

Однако многие компании не хотят использовать API, опасаясь потерять контроль над своими данными. Кроме того, такие массивные модели, как GPT-4 или Google PaLM, которые обучаются по широкому кругу тем, кажутся им излишними для их конкретных нужд.

«Это вопрос номер один, который возникает повсюду, — говорит Годси. — Существует множество компаний и сервисов, которые предоставляют генеративный ИИ, но не дают вам собственной модели, так что вы не контролируете свою собственную интеллектуальную собственность».

Однако разработка собственной LLM, составляющей основу GenAI, требует больших затрат и времени. По оценкам, обучение OpenAI GPT-3 на процессорах Nvidia Tesla V100 обошлось примерно в 4,6 млн. долл. Еще одним фактором является нехватка графических процессоров, а также технических навыков, необходимых для обучения LLM.

Именно это побудило Годси приобрести MosaicML, стартап в области генеративного ИИ, основанный в начале 2021 г. Навином Рао. Под крылом Databricks MosaicML станет своего рода «фабрикой» по производству кастомизированных для клиентов моделей GenAI. Эти модели будут гораздо меньше таких, как GPT-4, и будут стоить в разы дешевле.

Помимо спора о том, покупать или строить, существует вопрос о том, что компании могут делать с GenAI. По мнению вице-президента IDC Филипа Картера, GenAI будет использоваться в трех широких областях: приложения для повышения производительности, бизнес-функции и специфические отраслевые приложения.

Приложения GenAI для повышения производительности будут охватывать базовые сценарии использования, такие как резюмирование отчета, генерация описания работы или генерация Java-кода. «Эта функциональность внедряется в существующие приложения (например, Co-Pilot для Microsoft или Duet AI для Google)», — утверждает Картер.

Приложения GenAI для бизнес-функций, по мнению Картера, будут несколько более нацелены на конкретные результаты, например, на помощь в маркетинге, продажах или закупках. Они предполагают внедрение одной или нескольких моделей GenAI. «Многие организации тестируют подобные сценарии использования, но при этом обеспокоены утечкой интеллектуальной собственности и вопросами управления данными», — пишет он.

Наконец, некоторые компании пойдут по пути создания собственных отраслевых приложений GenAI, например, для поиска лекарств или создания новых материалов в промышленности, полагает Картер. Эти специализированные модели потребуют наибольших усилий, и в некоторых случаях компании будут создавать свои собственные модели GenAI (хотя другие, несомненно, воспользуются доступом к существующим моделям через API), пишет аналитик.

Но прежде чем компании начнут использовать свои собственные данные для создания приложений Gen AI, независимо от того, купят ли они доступ к существующим моделям или создадут собственные, им предстоит проделать еще много работы. Например, на первый план быстро выходят вопросы управления и прозрачности. Ассоциация вычислительной техники (ACM) недавно опубликовала новый документ, в котором призвала усилить регулирование рискованных приложений ИИ, а один из его авторов назвал нынешнюю ситуацию «Диким Западом».

По мнению Картера, компаниям также следует инвестировать в создание интеллектуальной архитектуры для управления жизненным циклом своих данных и моделей. «Она должна включать протоколы, касающиеся конфиденциальности данных, безопасности, защиты интеллектуальной собственности», — пишет он.

Будущее GenAI, как и ИИ в целом, весьма радужно. Нынешний ажиотаж вокруг таких вещей, как ChatGPT, неизбежно начнет угасать (что, похоже, уже происходит), но каждая новая технология — это ступенька к следующей технологии, которая будет еще более мощной, чем предшествующая.

Возможности ИИ поистине поражают воображение, и компаниям стоит подготовиться к сегодняшнему GenAI, а также к тому, что ИИ предложит в будущем.