Глобальный потенциал ИИ: прогресс и развитие

Раскрытие глобального потенциала ИИ: прогресс, производительность и развитие рабочей силы

Индекс Stanford HAI проливает свет на новаторские достижения в области искусственного интеллекта, имеющие глубокие последствия для общества во всем мире, особенно на глобальном Юге. Углубляясь в эти идеи, становится ясно, что ИИ преобразует отрасли, стимулирует новые возможности и способствует экономическому росту. ИИ открывает невероятные возможности, и мы разделяем ответственность за то, чтобы каждый мог извлечь из них выгоду.

Падение стоимости и снижение барьеров

Одним из наиболее значительных событий является резкое снижение стоимости использования моделей ИИ. Стоимость запроса к модели ИИ, эквивалентной GPT-3.5, упала с 20 долларов США за миллион токенов в конце 2022 года до всего 0,07 доллара США к концу 2024 года. Это снижение цены более чем на 99% — это не просто техническая веха; это путь к доступности. Новаторы и предприниматели в регионах с ограниченными ресурсами теперь могут использовать мощные инструменты, которые когда-то были доступны только крупнейшим корпорациям мира, применяя их для решения местных задач в таких областях, как:

• Здравоохранение: ИИ может помочь в диагностике, планировании лечения и открытии лекарств, улучшая результаты здравоохранения в недостаточно обслуживаемых сообществах.
• Сельское хозяйство: Инструменты на базе ИИ могут оптимизировать методы ведения сельского хозяйства, прогнозировать урожайность и более эффективно управлять ресурсами, повышая продовольственную безопасность и сокращая отходы.
• Образование: ИИ может персонализировать учебный процесс, оказывать поддержку в обучении и автоматизировать административные задачи, делая образование более доступным и эффективным для всех учащихся.
• Государственная служба: ИИ может улучшить государственные услуги, улучшить управление инфраструктурой и помочь в реагировании на стихийные бедствия, делая сообщества более безопасными и устойчивыми.

Эта демократизация технологии ИИ позволяет отдельным лицам и организациям решать важнейшие проблемы и стимулировать позитивные изменения в своих сообществах. Потенциал для инноваций огромен, и возможности ограничиваются только нашим воображением и готовностью к сотрудничеству.

Сокращение разрыва в производительности

Разрыв между моделями с открытым весом и проприетарными моделями с закрытым весом также значительно сократился. К 2024 году модели с открытым весом будут конкурировать со своими коммерческими аналогами, стимулируя конкуренцию и инновации во всей области ИИ. Это сближение уровней производительности выравнивает условия игры, позволяя исследователям и разработчикам с ограниченными ресурсами получить доступ к передовым возможностям ИИ.

Кроме того, сократился разрыв в производительности между ведущими моделями. Меньшие модели теперь достигают результатов, которые когда-то считались исключительными для масштабных систем. Например, Microsoft Phi-3-mini обеспечивает производительность, сопоставимую с моделями, в 142 раза большими, предоставляя мощный ИИ в пределах досягаемости сред с ограниченными ресурсами. Эта миниатюризация технологии ИИ открывает новые возможности для развертывания в условиях с ограниченными ресурсами, таких как:

• Периферийные вычисления: Меньшие модели ИИ можно развернуть на периферийных устройствах, что позволяет в режиме реального времени обрабатывать и анализировать данные без использования облачного подключения.
• Мобильные приложения: Функции на базе ИИ можно интегрировать в мобильные приложения, предоставляя пользователям персонализированный опыт и интеллектуальную помощь на их смартфонах и планшетах.
• Встроенные системы: Модели ИИ можно встраивать в такие устройства, как датчики и роботы, что позволяет им автономно выполнять сложные задачи.

Возможность запуска сложных моделей ИИ на меньших, более эффективных аппаратных платформах демократизирует доступ к ИИ и открывает новые приложения в широком спектре отраслей.

Остающиеся препятствия: рассуждения и данные

Несмотря на значительный прогресс в области ИИ, некоторые проблемы сохраняются. Системы ИИ по-прежнему сталкиваются с трудностями при решении задач более высокого порядка, таких как арифметика и стратегическое планирование — возможности, которые имеют решающее значение в областях, где надежность имеет первостепенное значение. Хотя ИИ может преуспеть в таких задачах, как распознавание образов и анализ данных, он часто не справляется со сложным решением проблем и принятием решений.

Например, системы на базе ИИ могут испытывать трудности с:

• Пониманием нюансов языка: Модели ИИ могут неверно интерпретировать сарказм, иронию или культурные отсылки, что приводит к неточным или неуместным ответам.
• Применением здравого смысла: Системам ИИ может не хватать способности делать логические выводы или делать выводы на основе знаний о реальном мире.
• Работа с неоднозначностью: Модели ИИ могут испытывать трудности при работе с ситуациями, когда информация неполная или противоречивая, что приводит к неопределенности и ошибкам.

Постоянные исследования и ответственное применение необходимы для преодоления этих ограничений и обеспечения безопасного и этичного использования систем ИИ. Мы должны уделять приоритетное внимание разработке моделей ИИ, которые являются надежными, надежными и соответствуют человеческим ценностям.

Еще одной возникающей проблемой является быстрое сокращение общедоступных данных, используемых для обучения моделей ИИ. Поскольку веб-сайты все чаще ограничивают сбор данных, производительность и обобщаемость модели могут пострадать, особенно в контекстах, где маркированные наборы данных уже ограничены. Эта тенденция может потребовать новых подходов к обучению, адаптированных к средам с ограниченными данными. Доступность высококачественных данных для обучения имеет решающее значение для разработки эффективных моделей ИИ, и все более строгие ограничения на доступ к данным представляют собой серьезную проблему для исследовательского сообщества ИИ.

Для решения этой проблемы исследователи изучают альтернативные подходы к сбору данных и обучению моделей, такие как:

• Генерация синтетических данных: Создание искусственных наборов данных, которые имитируют характеристики данных реального мира.
• Федеративное обучение: Обучение моделей ИИ на децентрализованных источниках данных без обмена необработанными данными.
• Перенос обучения: Использование знаний, полученных в результате обучения на одном наборе данных, для повышения производительности на другом наборе данных.

Разрабатывая инновационные решения проблемы дефицита данных, мы можем гарантировать, что ИИ останется доступным и полезным для всех, независимо от доступности данных.

Влияние на производительность и рабочую силу в реальном мире

Одним изнаиболее перспективных событий является ощутимое влияние ИИ на производительность труда людей. В прошлогоднем индексе ИИ одним из первых было освещено исследование, показывающее, что ИИ значительно повышает производительность. В этом году последующие исследования подтвердили и расширили эти выводы, особенно в реальных рабочих условиях. Эти исследования предоставляют убедительные доказательства того, что ИИ — это не просто теоретическая концепция, а практический инструмент, который может расширить возможности человека и стимулировать экономический рост.

В одном из таких исследований отслеживалось более 5000 агентов поддержки клиентов, использующих помощника с генеративным ИИ. Инструмент повысил производительность на 15%, при этом наиболее значительные улучшения наблюдались среди менее опытных работников и квалифицированных рабочих, которые также улучшили качество своей работы. Этот вывод предполагает, что ИИ может помочь преодолеть дефицит навыков и дать возможность отдельным лицам с ограниченным опытом работать на более высоком уровне.

Преимущества помощи ИИ выходят за рамки повышения производительности. Исследование также показало, что:

• ИИ помог сотрудникам учиться на работе: Предоставляя рекомендации и отзывы в режиме реального времени, ИИ помог сотрудникам развить новые навыки и улучшить свою работу.
• ИИ улучшил беглость английского языка среди международных агентов: Предоставляя доступ к инструментам перевода языка и персонализированным ресурсам для изучения языка, ИИ помог международным агентам более эффективно общаться с клиентами.
• ИИ улучшил рабочую среду: Клиенты были более вежливы и с меньшей вероятностью обостряли проблемы, когда был задействован ИИ, создавая более позитивную и совместную рабочую среду.

Эти выводы подчеркивают потенциал ИИ не только для повышения производительности, но и для улучшения общего опыта сотрудников.

В дополнение к этим выводам, внутренняя исследовательская инициатива Microsoft по ИИ и производительности собрала результаты более чем дюжины исследований на рабочем месте, включая крупнейшее известное рандомизированное контролируемое исследование интеграции генеративного ИИ. Такие инструменты, как Microsoft Copilot, уже позволяют работникам более эффективно выполнять задачи в разных ролях и отраслях. Исследование подчеркивает, что влияние ИИ является наибольшим, когда инструменты принимаются и интегрируются стратегически, и что потенциал будет только расти по мере того, как организации будут перестраивать рабочие процессы, чтобы в полной мере использовать эти новые возможности. Ключ к раскрытию всего потенциала ИИ заключается в продуманном планировании, тщательной реализации и приверженности постоянному совершенствованию.

Расширение доступа к образованию в области информатики

Поскольку ИИ все глубже интегрируется в повседневную жизнь, образование в области информатики становится более важным, чем когда-либо. Обнадеживает тот факт, что две трети стран в настоящее время предлагают или планируют предлагать образование в области информатики K–12, и этот показатель удвоился с 2019 года. Этот прогресс отражает растущее признание важности образования в области информатики при подготовке учащихся к будущей рабочей силе.

Страны Африки и Латинской Америки добились одних из самых значительных успехов в расширении доступа. Эти регионы признали потенциал образования в области информатики для стимулирования экономического развития и расширения прав и возможностей своих граждан. Однако выгоды от этого прогресса еще не являются всеобщими — многим учащимся в Африке по-прежнему не хватает доступа к образованию в области информатики из-за основных пробелов в инфраструктуре, включая отсутствие электричества в школах. Преодоление этого цифрового разрыва имеет важное значение для подготовки следующего поколения не только к использованию ИИ, но и к его формированию.

Чтобы обеспечить всем учащимся доступ к качественному образованию в области информатики, мы должны решить следующие задачи:

• Развитие инфраструктуры: Инвестирование в базовую инфраструктуру, такую как электричество и подключение к Интернету, в школах и сообществах.
• Подготовка учителей: Предоставление учителям подготовки и ресурсов, необходимых им для эффективного обучения концепциям информатики.
• Разработка учебных программ: Разработка увлекательных и актуальных учебных программ по информатике, отвечающих потребностям различных учащихся.
• Равенство и инклюзивность: Обеспечение того, чтобы все учащиеся, независимо от их происхождения или местоположения, имели равные возможности для участия в образовании в области информатики.

Решая эти задачи, мы можем создать более инклюзивную и справедливую систему образования в области информатики, которая подготовит всех учащихся к процветанию в эпоху ИИ.

Наша общая ответственность

Мы находимся на важном переломном этапе — этапе, который требует продуманных действий в той же степени, что и инноваций. Быстрый прогресс в области ИИ открывает огромный потенциал для повышения производительности, решения реальных задач и стимулирования экономического роста. Но реализация этого потенциала требует постоянных инвестиций в надежную инфраструктуру, высококачественное образование и ответственное развертывание технологий ИИ. Мы должны принять целостный подход, который учитывает этические, социальные и экономические последствия ИИ.

Чтобы максимально использовать этот момент, нам необходимо поддерживать работников, обучающихся новым навыкам и инструментам для эффективного применения ИИ в своей работе. Страны и предприятия, которые инвестируют в повышение квалификации в области ИИ, будут способствовать инновациям и откроют больше возможностей для большего числа людей строить значимую карьеру, которая способствует укреплению экономики. Это требует совместных усилий правительств, предприятий и образовательных учреждений для создания программ обучения и ресурсов, которые обеспечат работников навыками, необходимыми им для достижения успеха в эпоху ИИ.

Цель ясна: превратить технические прорывы в практическое воздействие в масштабе. Работая вместе, мы можем использовать мощь ИИ для создания более процветающего, справедливого и устойчивого будущего для всех. Это требует долгосрочной приверженности исследованиям, разработкам и развертыванию технологий ИИ, которые соответствуют человеческим ценностям и продвигают общее благо.