Штучний інтелект пережив видатний рік у 2024 році. Ця передова технологія отримала нагороди, залучила інвесторів, підкорила Уолл-стріт і показала, що може міркувати математично — навіть пояснюючи диференціальні рівняння.
Це також привернуло увагу глобальних регуляторів, які стурбовані ризиками конфіденційності та безпеки. Інші хвилювалися, що ШІ може незабаром еволюціонувати в штучний загальний інтелект (AGI), а потім у штучний суперінтелект — перевершуючи людські когнітивні здібності. Обговорювалися катастрофічні сценарії: біотероризм, автономні системи озброєння та навіть події 'вищого рівня вимирання'.
Ось 10 основних моментів ШІ 2024 року.
#1 GenAI домінує
Генеративний штучний інтелект (GenAI), підмножина ШІ, здатний створювати щось з нічого (ну, окрім його об'ємних навчальних даних). Запитайте його з рядком тексту, наприклад, і він може згенерувати 500-слівну історію-привид.
GenAI вийшов на перший план у 2024 році. І це не тільки ChatGPT, чат-бот, розроблений OpenAI. Gemini від Google, Copilot від Microsoft, Claude від Anthropic і серія Llama 3 від Meta також допомогли просунути межі можливого, розробляючи програмне забезпечення, яке могло читати та генерувати не лише текст, а й аудіо, відео та зображення.
Лабораторії ШІ витратили багато грошей для підтримки цих досягнень. Витрати на ШІ зросли до $13.8 мільярдів у 2024 році, що більше, ніж у шість разів перевищує суму, витрачену у 2023 році, згідно з Menlo Ventures, 'чіткий сигнал про те, що підприємства переходять від експериментування до виконання, вбудовуючи ШІ в основі своїх бізнес-стратегій.'
#2 ШІ отримує Нобелівські премії з фізики, хімії
Подальші докази того, що ШІ тут, щоб залишитися, були надані в жовтні, коли Королівська шведська академія наук оголосила про Нобелівські премії 2024 року. Джеффрі Хінтон і Джон Хопфілд отримали премію з фізики 'за фундаментальні відкриття та винаходи, які забезпечують можливість машинного навчання з використанням штучних нейронних мереж.' Нейронні мережі є основною технологією в сучасному ШІ.
Хінтон, британсько-канадський комп'ютерний вчений і когнітивний психолог — тобто не фізик — часто називається 'Хрещеним батьком ШІ.' Його революційна робота над нейронними мережами сягає 1980-х років, коли він використовував інструменти статистичної фізики, такі як машина Больцмана, для просування машинного навчання.
В іншому місці Деміс Хассабіс — співзасновник і генеральний директор Google DeepMind — і Джон Джампер були нагороджені Нобелівською премією з хімії за розробку моделі штучного інтелекту, здатної передбачати складні структури білків.
Канада сама отримує Нобелівську премію за роботи в галузі ШІ. Джерело: Джастін Трюдо
#3 Nvidia перевершує Apple як найбільш цінну компанію у світі
Для навчання та роботи з масивними великими мовними моделями (LLMs), які були так домінуючими в 2024 році, потрібен особливий тип комп'ютерного чіпа, і виробник чіпів Nvidia випустив більше цих спеціальних графічних процесорів, або GPU, ніж будь-яка інша компанія у світі.
Тому не дивно, що Nvidia також стала найбільш цінною компанією у світі в 2024 році — досягнувши $3.53 трильйона ринкової капіталізації наприкінці жовтня, перевищивши $3.52 трильйона Apple.
"Більше компаній тепер впроваджують штучний інтелект у свої щоденні завдання, і попит на чіпи Nvidia залишається сильним," коментує Расс Молд, директор з інвестицій AJ Bell.
Чи зможе Nvidia зберегти своє домінування у виробництві в 2025 році і далі? Широко очікувані графічні процесори Blackwell від Nvidia, які планувалося випустити в 4 кварталі, були затримані через дефекти в дизайні, але враховуючи величезну перевагу Nvidia на ринку графічних процесорів — вона контролювала 98% ринку у 2023 році — мало хто очікує, що її обженуть найближчим часом.
#4 Законодавство ШІ в ЄС
Всі хочуть, щоб штучний інтелект був безпечним, надійним і корисним для суспільства в цілому, але прийняття законів і реалізація правил для забезпечення відповідального ШІ — це непросте завдання. Тим не менш, у 2024 році глобальні регуляторні органи зробили кілька перших кроків.
Законодавство Європейського Союзу про штучний інтелект набуло чинності в серпні, запровадивши заходи безпеки для систем загального призначення з штучним інтелектом і вирішуючи деякі проблеми конфіденційності. Закон встановлює суворі правила використання ШІ для розпізнавання облич, наприклад, але він також намагається вирішити більш широкі ризики, такі як автоматизація робочих місць, поширення дезінформації в Інтернеті та загроза національній безпеці. Законодавство буде реалізовано поетапно, розтягуючись до 2027 року.
Регулювання ШІ не буде легким, однак, як це з’ясувала Каліфорнія в 2024 році з її пропозицією SB 1047, законодавство, яке було відкладено (ветовано) губернатором штату у вересні. Описане як 'найбільш всебічна спроба регулювати штучний інтелект', SB 1047 отримало підтримку від деяких прихильників ШІ, таких як Джеффрі Хінтон і Ілон Маск, які стверджували, що воно забезпечує необхідні обмеження для цієї швидко еволюціонуючої технології.
Але це також викликало критику від інших технологів, таких як Ендрю Нг, засновник DeepLearning.AI, оскільки це накладало відповідальність на розробників ШІ, і це могло б стримати інновації.
#5 Виникнення малих мовних моделей (SLMs)
Масштабні великі моделі ШІ, натреновані на мільярдах даних, стали звичайними у 2024 році. ChatGPT був навчений на 570 гігабайтах текстових даних, зібраних з Інтернету — приблизно 300 мільярдів слів, наприклад.
Але для багатьох підприємств майбутнє ШІ полягає в менших, специфічних для галузі мовних моделях, деякі з яких почали з'являтися в 2024 році.
У квітні Microsoft випустила свої маленькі мовні моделі Phi-3, а Apple представила вісім маленьких мовних моделей для своїх портативних пристроїв. Microsoft і Khan Academy тепер використовують SLM для покращення навчання математики для студентів, наприклад.
"На краю існує набагато більше обчислень, оскільки моделі стають меншими для специфічних робочих навантажень, [і] ви можете насправді скористатися цим більше," пояснив Йорк Роудс, директор Microsoft з цифрової трансформації, блокчейну та постачання хмарних технологій на конференції в травні.
SLMs вимагають менше навчальних даних і обчислювальної потужності для розробки та роботи, і їх можливості 'справді починають наближатися до деяких великих мовних моделей', додав він.
#6 Агентний ШІ вийшов на передній план
Чат-боти, такі як ChatGPT, зосереджені на запитаннях і отриманні відповідей на широкий спектр тем — хоча вони також можуть писати програмний код, складати електронні листи, генерувати звіти і навіть писати вірші.
Але агенти ШІ йдуть далі, ніж чат-боти, і можуть насправді приймати рішення за користувачів, дозволяючи їм досягати конкретних цілей. У сфері охорони здоров'я агент ШІ може використовуватися для моніторингу даних пацієнтів, даючи рекомендації, коли це доцільно, для модифікації конкретного лікування, наприклад.
Луна — це агент ШІ, побудований на Virtuals. Джерело: X
Дивлячись вперед, консалтингова компанія Gartner назвала Агентний ШІ одним з 'Топових стратегічних технологічних трендів на 2025 рік.' Дійсно, до 2028 року близько однієї третини корпоративних програмного забезпечення включатимуть агентний ШІ, прогнозує компанія, з менше ніж 1% у 2024 році.
Агенти ШІ можуть навіть використовуватися для написання смарт-контрактів на основі блокчейну (технічно вони вже можуть це робити, але ризики помилки та втрати коштів наразі занадто високі). Блокчейн проект Avalanche вже почав будувати нову віртуальну машину на перетині ШІ та блокчейнів, щоб зробити це природною мовою. 'Ви пишете свої програми [смарт-контрактів] англійською, німецькою, французькою, тагальською, китайською [...] природною мовою, яку ваша мати навчила вас у рідній мові,' сказав засновник Ava Labs Емін Гюн Сірер.
Програмування смарт-контрактів на даний момент справді складне, тому легкий у використанні агент ШІ може потенційно залучити 'мільярди нових [блокчейн] користувачів,' прогнозує Сірер.
#7 Моделі міркування для розв'язання 'складних проблем'
Чат-боти мають інші обмеження. Вони можуть мати труднощі з простими математичними завданнями та завданнями програмування, наприклад. Вони не є дуже ефективними у відповідях на наукові питання.
OpenAI намагалася виправити ситуацію у вересні з виходом OpenAI o1, нової серії моделей міркування 'для розв'язання складних проблем', таких як диференціальні рівняння. Відгук був переважно позитивним.
"Нарешті, модель ШІ, здатна вирішувати всі складні наукові, програмні та математичні задачі, які я завжди їй даю," написав у Twitter колумніст New York Times Кевін Рус.
На тестах o1 працював так само добре, як і 500 найкращих студентів у США на кваліфікаційному іспиті для Олімпіади з математики США, наприклад, і перевершив людську точність на рівні PhD за еталоном задач з фізики, біології та хімії, повідомила OpenAI.
#8 Зосередження на AGI
Чому важливі досягнення в структурованому розв'язанні проблем, як зазначено вище? Вони наближають ШІ до надання людоподібного інтелекту, тобто штучного загального інтелекту, або AGI.
Моделі o3 від OpenAI, випущені напередодні Різдва, показали ще кращі результати, ніж o1, особливо на тестах з математики та програмування, в той час як інші проекти, такі як Gemini 2.0 від Google, також досягли прогресу в 2024 році в структурованому розв'язанні проблем — тобто, розбиванні складних завдань на керовані етапи.
Проте AGI все ще залишається віддаленою метою з точки зору багатьох експертів. Сучасні просунуті моделі все ще не мають інтуїтивного розуміння фізичних концепцій, таких як гравітація або причинність, наприклад. А також поточні алгоритми ШІ не можуть самостійно придумувати питання або вчитися, якщо сценарії приймають несподіваний поворот.
В цілому, "AGI — це подорож, а не призначення — і ми лише на початку," нещодавно заявив Браян Хопкінс, віце-президент з нових технологій консалтингової компанії Forrester.
# 9 Ознаки наближення нестачі навчальних даних
Безумовно, 2024 рік був захоплюючим роком для розробників і користувачів ШІ, і мало хто очікує, що інновації в ШІ зменшаться найближчим часом. Але також були припущення в 2024 році, що підепоха LLM ШІ могла вже досягти піку.
Причина в наближеній нестачі даних. Компанії, такі як OpenAI та Google, можуть незабаром залишитися без даних, життєво важливих для ШІ, які використовуються для 'навчання' масивних систем штучного інтелекту.
Адже з Інтернету можна зібрати лише певну кількість даних. Більше того, розробники LLM виявляють, що не завжди можуть збирати публічно доступні дані без наслідків. The New York Times, наприклад, подала позов проти OpenAI за порушення авторських прав щодо свого новинного контенту. Ймовірно, це не буде єдиною великою новинною організацією, яка звернеться до суду.
"Всі в індустрії бачать зменшення вигод," сказав Деміс Хассабіс з Google.
Одним із рішень може бути навчання алгоритмів з використанням синтетичних даних — штучно згенерованих даних, які імітують реальні дані. Наприклад, LLM Claude 3 від розробника ШІ Anthropic навчався, принаймні частково, на синтетичних даних, тобто на 'даних, які ми генеруємо внутрішньо', згідно з інформацією компанії.
Навіть якщо термін 'синтетичні дані' може звучати як оксиморон, вчені, включаючи деяких медичних експертів, кажуть, що створення нових даних з нуля має потенціал. Це може підтримати медичний ШІ, заповнюючи неповні набори даних, наприклад, що може допомогти усунути упередження щодо певних етнічних груп.
Anthropic намагається вести шлях з етичним ШІ. Джерело: Anthropic
#10 Виникнення більш етичного ШІ
Цікаво, що Anthropic детально пояснює, як отримує свої навчальні дані у згаданій вище статті. Особливо варто відзначити, що він працює з системою веб-сканування 'прозоро', що означає, що постачальники контенту веб-сайтів — такі як The New York Times, ймовірно — 'можуть легко виявити візити Anthropic і висловити свої побажання Anthropic.'
Компанія вжила заходів, щоб запобігти неналежному використанню своїх технологій, навіть створивши посадову особу з відповідального масштабування, обов'язки якої були розширені в 2024 році в зусиллі створити 'безпечний' ШІ. Зусилля компанії не залишилися непоміченими. Часопис Time назвав її однією з 100 найбільш впливових компаній у 2024 році, прославляючи її як 'Компанію ШІ, що ставить на безпеку як виграшну стратегію.'
Враховуючи тенденції розвитку ШІ у 2024 році та суспільні занепокоєння щодо потенційних катастрофічних ризиків від цих нових передових систем, цілком ймовірно, що більше розробників незабаром приймуть більш прозорий і відповідальний ШІ.
Журнал: Story Protocol допомагає творцям інтелектуальної власності пережити натиск ШІ… і отримувати винагороду в криптовалюті.