Спустя год после выхода ChatGPT и многомесячного ажиотажа, который он вызвал, стало ясно, что генеративный ИИ (GenAI) станет опорой для будущего роста бизнеса, пишут в корпоративном блоге Роуэн Курран, старший аналитик, и Дж. П. Гаундер, вице-президент и главный аналитик Forrester.
GenAI показывает себя чрезвычайно полезной технологией, которая будет повсеместно внедряться в приложения, особенно в сочетании со смежными возможностями, такими как поиск, аналитика и машинное обучение. Подобно тому, как мы уже не делаем различий между онлайном и офлайном, так и GenAI начнет восприниматься нами как нечто само собой разумеющееся, когда он станет действительно повсеместным. Давайте вспомним, с чего мы начинали, где мы находимся сегодня и что нас ждет в 2024 г. и далее.
Опасения по поводу конфиденциальности и безопасности были громкими, но данные — это то, что будет определять дифференциацию
Вчера. Выход ChatGPT был встречен с огромным воодушевлением, но в то же время сдержанно теми, кто понимали, что способ работы ChatGPT присущ всем другим большим языковым моделям (LLM). Многие организации сначала зациклились на создании чатбота, подобного ChatGPT, который бы напрямую взаимодействовал с клиентами, что вызвало беспокойство по поводу конфиденциальности и безопасности данных. Разрыв между продуктами GenAI, предназначенными для публичного использования, и решениями, готовыми для бизнеса, замедлил прогресс многих организаций.
Сегодня. Сейчас организации понимают, что использование данных компании для обеспечения приложений GenAI и влияния на их поведение — это важнейший способ выделиться. Мы наблюдаем широкое распространение таких подходов, как генерация с расширенным извлечением (retrieval augmented generation, RAG), инжиниринг подсказок и настройка инструкций, чтобы сфокусировать поведение модели в контексте ее применения. Это позволяет организациям использовать GenAI во многих направлениях.
Завтра. Большинство доступных сегодня моделей будут обучаться на широких наборах данных и иметь широкий спектр обобщенных форм поведения. Данные обучения и результаты работы моделей также станут полем практической и культурной битвы: как между организациями, так и внутри них будут возникать споры по поводу поведенческих предубеждений моделей.
Сценарии использования: от поддержки отдельных людей до создания новой системы циркуляции знаний
Вчера. В первой половине 2023 г. появилось множество сценариев использования, сфокусированных на том, как люди могут быть более продуктивными при написании текстов, создании контента или кодировании, особенно в командах маркетинга, продаж и разработки. По мере того как ажиотаж вокруг GenAI распространялся по другим частям организации, многие пользователи начали внедрять его самостоятельно, что подняло вопрос о модели «принеси на работу свой собственный ИИ» (BYOAI).
Сегодня. Нынешние сценарии использования GenAI выходят за рамки индивидуального применения и проникают все дальше и глубже в организацию, чтобы подключить организационные знания. По мере того как эти приложения получают доступ к бóльшим знаниям, они объединяют людей и команды, обеспечивая более эффективное сотрудничество не только между людьми, но и между людьми и машинами.
Завтра. В будущем команды, состоящие как из людей, так и из машин, работающих вместе, изменят способы выполнения работы и взаимодействия. В каких-то случаях боты будут подключаться к другим ботам. Например, боты-календари смогут соединяться с другими календарями в Microsoft 365 Copilot, чтобы выбрать время для встречи. GenAI будет играть центральную роль в качестве соединителя, пользовательского интерфейса и повсеместного члена человеко-машинных команд.
Язык и текст занимают лидирующие позиции в 2023 г., изображения и видео будут на подъеме в 2024-м
Вчера. Модели генерации изображений, такие как DALL-E и Stable Diffusion, открыли новый мир возможностей для визуального творчества, а также подняли множество сложных вопросов, связанных с авторским правом и интеллектуальной собственностью, этикой и рисками использования этих моделей. Отчасти это привело к тому, что в последний год создание изображений с помощью ИИ отошло на второй план по сравнению с созданием текстов. Постоянный поток судебных исков, связанных с обучением и созданием контента на основе как графических, так и языковых моделей, еще более затруднил их внедрение.
Сегодня. Сейчас Adobe — вероятно единственный поставщик моделей для генерации изображений, который может с уверенностью заявить, что все данные, используемые для обучения модели, принадлежат ему или полностью лицензированы им для этого. Платформа ускоряет итерации в рабочем процессе создания контента для тех, кто может ее использовать. Но из-за отсутствия выбора мы только начинаем видеть преобразующий эффект на рабочие процессы по созданию контента. Даже несмотря на неопределенность, связанную с использованием контента, созданного с помощью таких моделей, как Stable Diffusion, такие поставщики, как Amazon, недавно начали предлагать созданные ИИ изображения для рекламных объявлений.
Завтра. Многие поставщики моделей GenAI объявили о том, что они будут возмещать своим пользователям убытки, связанные с авторскими правами на контент, созданный их моделями, но это возмещение в основном распространяется только на LLM. Мы ожидаем, что оно распространится и на создание изображений или видео. Когда созданные GenAI или дополненные с его помощью изображения будут сочетаться с текстом, мы увидим, как создание контента ускорится на порядки, что станет огромным благом для многих компаний и вызовет новую волну премиальных продуктов и услуг, которые создаются или предоставляются человеком.
Ландшафт GenAI динамичен и самодостаточен, а благодаря культурному цейтноту, который создал ChatGPT, дальнейший прогресс в области GenAI не зависит от успеха какого-то одного человека или организации. Если
