Любителі технологій і професіонали галузі десятиліттями з великим інтересом спостерігали за ШІ. Зараз, коли технологія штучного інтелекту розвивається з шаленою швидкістю, як ніколи важливо, щоб усі оцінили її еволюцію та можливості. У цій статті ми дослідимо еволюцію штучного інтелекту, виклики, з якими він стикається, а також майбутні тенденції.
AI та Gen AI – чим вони відрізняються?
Генеративний ШІ (з англ. Generative AI, Gen AI), по суті, є піддоменом ШІ. Тим не менш, у той час як більшість штучного інтелекту зосереджена на автоматизації та оптимізації різноманітних завдань, генеративний штучний інтелект опікується створенням об’єктів. Класичні завдання штучного інтелекту, такі як створення агентів які спілкуються або приймають рішення, інтелектуальна автоматизація, візуальна ідентифікація, обробка та переклад, серед багатьох інших, можуть бути вдосконалені за допомогою генеративного ШІ. Це полегшує процес створення різноманітних цифрових активів. Завдяки цьому впровадження генеративного штучного інтелекту в повсякденні операції стало більш плавним і ефективним.
Можна задатися питанням, який тип генерації даних є найпоширенішим. Правда полягає в тому, що це не так просто визначити. Мультимодальні моделі дозволяють генерувати дані на основі дуже різних вхідних даних. Ось чому, навіть маючи доступні дані про використання, було б важко зрозуміти, який тип генерованих даних є найпоширенішим. Проте, як показують поточні потреби бізнесу, великі мовні моделі (LLM), ймовірно, є найпопулярнішими. Вони можуть працювати як з текстом, так і з числами, і їх можна використовувати для відповідей на запитання, виконання перекладу, створення звітів тощо.
Використання LLM: від історії до сьогодення
Великі мовні моделі є формою моделі глибокого навчання. Загалом, LLM мають від 8 до 70 мільярдів параметрів і пройшли навчання на величезній кількості даних. Візьмемо, наприклад, Crowl, один із найбільших наборів даних: він включає веб-сторінки та дані за останні 10 років, які містять десятки петабайтів даних.
Для прикладу, набір даних Titanic (який містить близько 900 семплів що містять інформацію про пасажирів, які вижили в катастрофі) менше 1 Мб. У свою чергу, модель, яка забезпечує найвищу точність прогнозу, може мати від 25 до 100 параметрів.
LLM мають довгу історію. Перша модель GPT вийшла в 2018 році. Але навіть це був не перший раз, коли ми побачили моделі генерації тексту на практиці. На той час ми вже знайшли способи генерувати текст за допомогою інших методів, таких як:
-
Генеративні змагальні мережі, де генератор навчається за зворотним зв’язком від іншої мережі.
-
Автокодери, де модель намагається відтворити початкові дані.
Ефективні моделі векторного вкладання слів, такі як word2vec, були представлені ще в 2013 році. Тим не менш, ще в минулому столітті були численні інші ймовірнісні та засновані на шаблонах спроби генерації, включаючи чат-бота Eliza в 1964 році.
Дискусія про регулювання ШІ
Сучасна спільнота штучного інтелекту розділилася на тих, хто закликає до регулювання та контролю ШІ, і тих, хто вважає це непотрібним. Наприклад, Янн ЛеКун, Facebook Chief AI, розкритикував інструменти ШІ, стверджуючи, що їх інтелект менший навіть за інтелект собаки.
Офіційні особи також висловили занепокоєння щодо регулювання використання ШІ. Раніше цього року Еммануель Макрон (президент Франції) заявив, що нове європейське законодавство, спрямоване на стримування розвитку штучного інтелекту, може поставити європейські технологічні компанії в невигідне становище порівняно з їх конкурентами в США, Великобританії та Китаї.
Противниками цієї точки зору є прихильники регулювання ШІ. Наприклад, Ілон Маск, генеральний директор Tesla, назвав ШІ “нашою найбільшою екзистенційною загрозою”.
Що врегульовує Закон ЄС про штучний інтелект?
Закон ЄС про штучний інтелект є однією з перших серйозних спроб врегулювати використання технологій ШІ. Його розроблено щоб гарантувати, що всі системи ШІ, які використовуються в ЄС, безпечні та знаходяться під контролем людини. Використання технологій ШІ не повинно відбуватися за рахунок конфіденційності громадян ЄС або їх безпеки від дискримінації чи вчинення іншої шкоди.
Мова йде не просто про періодичні ляпаси у вигляді штрафів для великих компаній коли використання ними ШІ викликає проблеми. Закон класифікує системи штучного інтелекту відповідно до їх ризику, і чим більша небезпека, тим суворіша відповідність вимагається. Категорії високого ризику включають автономні машини, що використовуються в критично важливих інфраструктурах, штучний інтелект, який використовується для прийняття рішень щодо працевлаштування, і системи на базі штучного інтелекту у “важливих” приватних або державних службах, які можуть поставити під загрозу безпеку людей або їх фундаментальні права. Таким чином, ЄС проторює шлях до створення більш надійних технологій. Впроваджуючи ці закони, вони захищають людей і відкривають шлях для інвестицій у ШІ.
Труднощі та проблеми в налаштуванні та застосуванні моделей ШІ
Розгортання моделей штучного інтелекту супроводжується певними проблемами, починаючи від збору даних до практичного використання. По-перше, труднощі можливі при отриманні великих наборів якісних даних які є актуальними та неупередженими. Потім ці дані потрібно ретельно підготувати та обробити, що також не є легким процесом. З технічної сторони, інфраструктура має бути надійною – обробка та аналіз великих даних вимагає значної обчислювальної потужності, що часто потребує складного апаратного забезпечення, яке не є дешевим або легкодоступним.
Інтеграція цих моделей штучного інтелекту в існуючі системи створює ряд ускладнень. Це не завжди просто і може потребувати значних налаштувань для забезпечення сумісності та функціональності. До того ж, коли все запущено, проблемою залишається безперервне обслуговування. Моделі штучного інтелекту не є рішеннями на-кшталт “встановив і забув”; їх потрібно постійно моніторити щоб ефективно навчатися та адаптуватися до нових даних або змінних. Кожен із цих кроків потребує часу, досвіду та значного терпіння, що робить весь процес досить складним, але ключовим для тих, хто хоче ефективно використовувати технології ШІ.
Як використовувати LLMs для кращих результатів
Підвищення ефективності LLM – це не просто питання застосування більшої обчислювальної потужності; мова йде про розумніше, більш стратегічне використання. Детальне налаштування окремих наборів даних може підвищити релевантність і точність. Цикли зворотного зв’язку з користувачами можуть допомогти покращити тон відповідей, зробивши їх не лише розумними, але й чуйними. Регулярні оновлення та навчання новим даним допоможуть забезпечити чіткість відповідей та їх актуальність з огляду на мінливість мовних практик. Нарешті, міжгалузева співпраця може допомогти створити нові програми LLM, підтверджуючи думку про те, що вдосконалювати ШІ краще із залученням багатьох осіб.
Нові розробки та майбутні плани в галузі LLM
Сфера великих мовних моделей кипить інноваціями. З розвитком технологій ці моделі не просто стають більшими; вони стають розумнішими та більш витонченими в тому, як вони розуміють і створюють людську мову. Зараз велика увага приділяється тому, щоб зробити їх більш ефективними та менш ресурсоємними, що є вкрай важливим, якщо ми не хочемо “підсмажити” нашу планету, навчаючи комп’ютер писати вірші. Інший захоплюючий план – покращити здатність цих технологій краще сприймати контекст. З удосконаленням безпеки та етики їх використання, майбутні LLM будуть не тільки більш надійними, але й більш відповідатимуть людським цінностям і нормам. Загалом, ми всі повинні стежити за цією сферою, адже великі мовні моделі впевнено стають ключовими інструментами в нашому наборі цифрових гаджетів.