Проблема освоения ИИ
Джей подчеркнул, что текущее препятствие заключается не в отсутствии интереса; скорее, речь идет о преобразовании распространенного энтузиазма по поводу ИИ в конкретные, готовые к производству приложения. Этот «разрыв», как он его назвал, коренится в свободном владении ИИ – способности понимать и преобразовывать эти передовые концепции в реальные бизнес-продукты.
Сложность, по словам Джея, связана с новизной работы с большими языковыми моделями (LLM). Он подчеркнул, что это совершенно ‘новая парадигма’, отличная от традиционной разработки программного обеспечения. Это требует установления ‘ограничительных рамок’ и тщательного рассмотрения вопросов безопасности и модерации.
Смена парадигмы, требующая новых знаний
Переход к решениям, основанным на ИИ, — это не просто технологическое обновление; это фундаментальный сдвиг в том, как предприятия работают и внедряют инновации. В отличие от предыдущих технологических достижений, когда внедрение часто следовало предсказуемой кривой, ИИ одновременно внедряется в различных секторах и на разных уровнях организации. Это быстрое и широкое внедрение подчеркивает потребность в новом типе экспертизы, которая выходит за рамки технических знаний и охватывает глубокое понимание потенциала и ограничений ИИ.
Поэтому задача заключается в развитии этого свободного владения ИИ в организациях. Это требует:
- Понимание возможностей LLM: Предприятиям необходимо понимать, что LLM могут, а что не могут делать. Это включает в себя выход за рамки шумихи и получение реалистичного понимания их сильных и слабых сторон.
- Определение подходящих вариантов использования: Не каждая бизнес-задача лучше всего решается с помощью ИИ. Крайне важно определить области, в которых LLM действительно могут принести пользу.
- Разработка надежных стратегий внедрения: Интеграция LLM в существующие рабочие процессы и системы требует тщательного планирования и выполнения. Это включает в себя решение вопросов конфиденциальности данных, безопасности и этических соображений.
- Создание ‘ограничительных рамок’: Поскольку LLM не являются традиционным программным обеспечением, важно создать меры безопасности, включая вопросы модерации и безопасности.
- Непрерывное обучение и адаптация: Область ИИ быстро развивается. Предприятиям необходимо развивать культуру непрерывного обучения и адаптации, чтобы оставаться на шаг впереди.
Сингапур: центр внедрения ChatGPT
Джей также поделился интересной информацией о глобальном использовании ChatGPT. Он сообщил, что Сингапур может похвастаться самым высоким в мире уровнем использования чат-бота на душу населения. Эта статистика подчеркивает дальновидный подход города-государства к технологиям и его приверженность решениям в области ИИ. Это также согласуется со стратегическим шагом OpenAI по открытию офиса в Сингапуре, о котором было объявлено в октябре прошлого года.
Уникальная возможность Азии в революции ИИ
Кроме того, Джей подчеркнул уникальную возможность, которую ИИ предоставляет компаниям, особенно в Азии. Он считает, что эта технологическая революция может дать азиатским предприятиям возможность взять на себя ‘лидирующую роль на мировой арене’. Традиционно внедрение технологий часто начиналось в Кремниевой долине, а затем распространялось на Европу и другие регионы. Однако одновременное внедрение ИИ по всему миру открывает двери для азиатских компаний, чтобы стать пионерами в области инноваций.
Он заявил, что «это первый раз, когда азиатские компании, потенциально, могут взять на себя лидирующую роль на мировой арене. Традиционно вы видите, что технологии сначала внедряются в Кремниевой долине, а затем в Европе. … Теперь может появиться компания из Азии, которая станет самой инновационной».
Беспрецедентный спрос и эффект ‘американских горок’
OpenAI переживает то, что Джей назвал «огромным спросом на рынке во всех сегментах». Этот всплеск интереса беспрецедентен, создавая эффект «американских горок», поскольку компания стремится идти в ногу со временем. Это резко контрастирует с моделями внедрения предыдущих технологических сдвигов, таких как Software as a Service (SaaS) или облачные вычисления, которые, как правило, характеризовались постепенным переходом от первых пользователей к широкому внедрению.
Одновременное внедрение ИИ среди потребителей, предприятий, образовательных учреждений и разработчиков отражается в замечательном росте ChatGPT. Джей упомянул, что платформа недавно превысила 400 миллионов активных пользователей в неделю, что свидетельствует о ее широкой привлекательности и полезности.
ИИ: за пределами ‘ртутной тайны’
Джей развеял представление об ИИ как о загадочной или недоступной технологии. Он заявил, что «ИИ — это не ртутная тайна. Он на самом деле готов». Он подчеркнул, что компании уже претерпевают трансформации, подпитываемые ИИ, демонстрируя его ощутимое влияние на бизнес-ландшафт.
Широкое внедрение ИИ в различных секторах является явным показателем его зрелости и готовности к реальным приложениям. Это больше не футуристическая концепция, ограниченная исследовательскими лабораториями; это реальность сегодняшнего дня, меняющая отрасли и переопределяющая то, как работают предприятия.
Ключевые области трансформации
Хотя конкретные приложения ИИ разнообразны и постоянно развиваются, несколько ключевых областей претерпевают значительные преобразования:
- Обслуживание клиентов: Чат-боты и виртуальные помощники на базе ИИ улучшают качество обслуживания клиентов, обеспечивая мгновенную поддержку и персонализированное взаимодействие.
- Маркетинг и продажи: Алгоритмы ИИ анализируют обширные наборы данных для определения предпочтений клиентов, персонализации маркетинговых кампаний и оптимизации стратегий продаж.
- Операции и логистика: ИИ оптимизирует цепочки поставок, оптимизирует логистику и повышает эффективность работы за счет прогнозной аналитики и автоматизации.
- Разработка продуктов: ИИ ускоряет цикл разработки продуктов, обеспечивая более быстрое прототипирование, тестирование и итерацию.
- Человеческие ресурсы: ИИ помогает в подборе персонала, управлении талантами и вовлечении сотрудников, автоматизируя задачи и предоставляя информацию, основанную на данных.
- Финансовые услуги: ИИ используется для принятия более эффективных инвестиционных решений, внедрения более безопасных и персонализированных услуг и более эффективного управления рисками.
Строительные блоки ChatGPT
ChatGPT, чат-бот с ИИ, лежащий в основе большей части этой трансформации, является продуктом OpenAI, компании, базирующейся в Сан-Франциско. Он использует методы глубокого обучения для генерации человекоподобных ответов на вводимые пользователем данные. Эта технология позволяет ChatGPT вести беседы, отвечать на вопросы и даже создавать креативный контент.
OpenAI, соучредителями которой в 2015 году стали Илон Маск и Сэм Альтман, получила значительную поддержку от видных инвесторов, в первую очередь от Microsoft. Эта сильная финансовая поддержка позволила компании раздвинуть границы исследований и разработок в области ИИ, что привело к новаторским инновациям, таким как ChatGPT.
Технология, лежащая в основе ChatGPT, представляет собой сложное взаимодействие нескольких ключевых компонентов:
- Большие языковые модели (LLM): Это сложные модели ИИ, обученные на огромных наборах данных текста и кода. Они учатся распознавать закономерности, понимать контекст и генерировать связный текст.
- Методы глубокого обучения: Эти методы позволяют модели учиться на данных без явного программирования. Они включаютв себя несколько слоев искусственных нейронных сетей, которые обрабатывают информацию иерархическим образом.
- Обработка естественного языка (NLP): Эта область ИИ фокусируется на том, чтобы позволить компьютерам понимать и обрабатывать человеческий язык. Методы NLP имеют решающее значение для способности ChatGPT интерпретировать вводимые пользователем данные и генерировать релевантные ответы.
- Сети Transformer: Это особый тип архитектуры нейронной сети, который оказался особенно эффективным для задач NLP. Они используют механизм, называемый «вниманием», чтобы сосредоточиться на наиболее релевантных частях входных данных при генерации ответа.
Будущее ИИ: совместные усилия
Текущая разработка и развертывание технологий ИИ, таких как ChatGPT, представляют собой совместные усилия с участием исследователей, разработчиков, предприятий и политиков. Поскольку ИИ продолжает развиваться, крайне важно учитывать этические соображения, обеспечивать ответственное использование и способствовать общему пониманию его потенциала и ограничений.
Проблема, с которой сталкивается OpenAI, превращение ажиотажа вокруг ИИ в полезные продукты, — это проблема, с которой сталкиваются все компании в области ИИ. Это также следующий большой шаг в революции ИИ.