Значительное снижение затрат и препятствий
Одним из наиболее поразительных изменений стало резкое снижение затрат, связанных с использованием моделей ИИ. Стоимость запроса к модели ИИ с производительностью, эквивалентной GPT-3.5, значительно упала. Это снижение – не просто техническое достижение; оно служит вратами к более широкому доступу. Инноваторы и предприниматели в регионах с ограниченными ресурсами теперь могут использовать мощные инструменты, которые когда-то были доступны исключительно крупнейшим мировым корпорациям, применяя их для решения местных задач в таких секторах, как здравоохранение, сельское хозяйство, образование и государственное обслуживание. Эта демократизация технологии ИИ дает возможность отдельным лицам и организациям внедрять инновации и разрабатывать решения, адаптированные к их конкретным потребностям и контекстам, способствуя экономическому росту и социальному прогрессу.
Снижение стоимости использования моделей ИИ имеет далеко идущие последствия. Оно позволяет малым предприятиям и стартапам в развивающихся странах конкурировать с более крупными, устоявшимися компаниями, способствуя инновациям и предпринимательству. Это также позволяет исследователям и ученым проводить передовые исследования без непомерных затрат, ранее связанных с экспериментами в области ИИ. Кроме того, это облегчает развертывание решений на основе ИИ в недостаточно обслуживаемых сообществах, решая критические потребности и улучшая качество жизни уязвимых групп населения.
Преодоление разрыва в производительности
Разница в производительности между моделями с открытым весом и проприетарными моделями с закрытым весом значительно сократилась. К 2024 году модели с открытым весом конкурируют со своими коммерческими аналогами, способствуя конкуренции и инновациям во всей экосистеме. Одновременно с этим сократился и разрыв в производительности между ведущими моделями. Меньшие модели достигают результатов, которые когда-то считались исключительными для крупномасштабных систем. Например, Microsoft Phi-3-mini обеспечивает производительность, сопоставимую с моделями в 142 раза больше, предоставляя мощный ИИ в пределах досягаемости сред с ограниченными ресурсами. Это сближение в производительности демократизирует доступ к расширенным возможностям ИИ, позволяя более широкому кругу пользователей использовать ИИ для различных приложений, независимо от их вычислительных ресурсов.
Растущие возможности моделей с открытым весом особенно важны для исследователей и разработчиков, которые стремятся к прозрачности и контролю над системами ИИ. Модели с открытым весом позволяют проводить более тщательное изучение и настройку, способствуя инновациям и сотрудничеству в сообществе ИИ. Кроме того, доступность меньших, более эффективных моделей позволяет развертывать ИИ на периферийных устройствах, облегчая обработку в режиме реального времени и снижая зависимость от облачной инфраструктуры. Это имеет последствия для таких приложений, как автономные транспортные средства, робототехника и устройства IoT.
Текущие проблемы: рассуждение и ограничения данных
Несмотря на значительный прогресс, проблемы сохраняются. Системы ИИ по-прежнему испытывают трудности с рассуждениями высшего порядка, такими как арифметика и стратегическое планирование, возможностями, которые имеют решающее значение в областях, где надежность имеет первостепенное значение. Необходимы постоянные исследования и ответственное применение для преодоления этих ограничений. Разработка более надежных и надежных систем ИИ требует решения этих фундаментальных проблем в рассуждениях и решении проблем.
Еще одной возникающей проблемой является быстрое сокращение доступности 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 разработки новых подходов к обучению, адаптированных к средам с ограниченными данными. Доступность высококачественных данных необходима для обучения эффективных моделей ИИ, и растущие ограничения на доступ к данным представляют собой серьезную проблему для дальнейшего прогресса ИИ.
- Ограничения рассуждений: Трудности ИИ с рассуждениями высшего порядка, арифметикой и стратегическим планированием требуют дальнейших исследований и ответственного применения, особенно в областях, критически важных для надежности.
- Нехватка данных: Сокращение общедоступных данных для обучения из-за ограничений веб-сайтов может ухудшить производительность и обобщаемость модели, что требует новых подходов к обучению для сред с ограниченными данными.
Реальное влияние на производительность и рабочую силу
Одним из самых интересных событий является ощутимое влияние ИИ на производительность труда человека. Последующие исследования подтвердили и расширили первоначальные результаты, особенно в реальных рабочих условиях. Эти исследования предоставляют убедительные доказательства преобразующего потенциала ИИ для повышения производительности и улучшения качества работы.
В одном из таких исследований отслеживалось более 5000 агентов поддержки клиентов, использующих помощника на основе генеративного 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. Более того, помощь ИИ помогла сотрудникам учиться на работе, улучшая знание английского языка среди международных агентов и даже улучшая рабочую среду. Клиенты были более вежливы и с меньшей вероятностью обостряли проблемы, когда был задействован ИИ. Это исследование демонстрирует потенциал ИИ для расширения возможностей работников, улучшения их навыков и создания более позитивной рабочей среды.
В дополнение к этим выводам внутренняя исследовательская инициатива Microsoft по ИИ и производительности собрала результаты более десятка 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 различных 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 перекалибровывают рабочие процессы, чтобы в полной мере использовать эти новые возможности. Это исследование подчеркивает важность стратегического планирования и продуманной интеграции при развертывании инструментов ИИ на рабочем месте.
- Повышение производительности: Помощники на основе ИИ повысили производительность агентов поддержки клиентов на 15%, особенно в отношении менее опытных и квалифицированных рабочих, одновременно улучшая качество работы и навыки сотрудников.
- Стратегическая интеграция: Исследование Microsoft подчеркивает важность стратегического внедрения инструментов ИИ и перекалибровки рабочих процессов для максимизации повышения производительности в различных ролях и отраслях.
Расширение доступа к образованию в области информатики
Поскольку ИИ все больше интегрируется в повседневную жизнь, образование в области информатики становится более важным, чем когда-либо. Отрадно, что две трети стран сейчас предлагают или планируют предлагать образование в области информатики K-12, и эта цифра удвоилась с 2019 года. Страны Африки и Латинской Америки добились одних из самых значительных успехов в расширении доступа. Однако преимущества этого прогресса еще не являются всеобщими. Многие студенты в Африке по-прежнему не имеют 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. Расширение образования в области информатики имеет решающее значение для обеспечения того, чтобы люди обладали навыками и знаниями, необходимыми для участия в экономике, основанной на ИИ, и внесли свой вклад в разработку ответственных и этичных систем ИИ.
Отсутствие доступа к образованию в области информатики во многих частях мира увековечивает неравенство и ограничивает возможности для участия в цифровой экономике. Преодоление этого цифрового разрыва требует согласованных усилий по инвестированию в инфраструктуру, обеспечению подготовки учителей и разработке культурно значимых учебных программ. Расширяя доступ к образованию в области информатики, мы можем дать людям возможность стать создателями и новаторами в области ИИ, а не просто пассивными потребителями технологии ИИ.
- Глобальная экспансия: Две трети стран сейчас предлагают или планируют предлагать образование в области информатики K-12, что вдвое больше, чем в 2019 году, со значительным прогрессом в Африке и Латинской Америке.
- Цифровой разрыв: Многие африканские студенты по-прежнему не имеют доступа к образованию в области информатики из-за пробелов в инфраструктуре, что подчеркивает необходимость преодоления цифрового разрыва для подготовки следующего поколения к формированию ИИ.
Общая ответственность в эпоху ИИ
Достижения в области ИИ предоставляют замечательную возможность повысить производительность, решить реальные проблемы и стимулировать экономический рост. Однако реализация этого потенциала требует постоянных инвестиций в надежную инфраструктуру, высококачественное образование и ответственное развертывание технологий ИИ. Крайне важно, чтобы мы уделяли приоритетное внимание этическим соображениям, справедливости и прозрачности при разработке и развертывании систем ИИ.
Чтобы в полной мере использовать преобразующий потенциал ИИ, мы должны уделять приоритетное внимание поддержке работников в приобретении новых навыков и инструментов для эффективного применения ИИ в своей работе. Страны и предприятия, которые инвестируют в развитие навыков ИИ, будут способствовать инновациям и откроют двери для большего числа людей для построения значимой карьеры, которая внесет вклад в укрепление экономики. Цель ясна: преобразовать технические прорывы в практическое влияние в масштабе. Инвестируя в образование и обучение, мы можем обеспечить, чтобы люди обладали навыками, необходимыми для процветания в экономике, основанной на ИИ, и внесли свой вклад в разработку инновационных решений, которые приносят пользу обществу в целом.
Ответственная разработка и развертывание ИИ требуют совместных усилий с участием правительств, предприятий, исследователей и организаций гражданского общества. Работая вместе, мы можем гарантировать, что ИИ используется для решения насущных глобальных проблем, содействия экономическому росту и улучшения качества жизни для всех. Важно, чтобы мы уделяли приоритетное внимание этическим соображениям, справедливости и прозрачности при разработке и развертывании систем ИИ, чтобы гарантировать, что они используются таким образом, чтобы приносить пользу обществу в целом.