Недавно выступал с лекцией о перспективах развития искусственного интеллекта, после которой меня можно, наверное, назвать ИИ-скептиком.
Однако, это не совсем соответствует действительности. Сейчас мы находимся в интересной ситуации, когда дальнейшее развитие технологии могут определить банальные эмоции, во вторую очередь деньги, а уже в третью все остальное.
Биржевое ралли в США, разгоняемое нарративами от технологических гигантов о баснословных перспективах использования ИИ в реальном секторе экономики, приостановилось. И это было ожидаемо: инвестиционного ресурса практически не осталось. Так быстро рынки не дулись никогда в истории биржевых наблюдений. Любой пузырь растет 3-5 лет, а сейчас масштабы пузыря, сравнимые с историческими, сформировались за 16 месяцев.
Что дальше? И вот тут мое мнение как раз-таки и стало основной для отнесения меня к ИИ-скептикам. Я считаю, что произойдет рыночный откат в связи с глобальным разочарованием инвесторов. ИИ не то чтобы не оправдал огромные деньги, которые были вложены в него на текущем этапе развития (примерно с 2021 года) - нет. Технологически, мы имеем огромные прорывы как в математическом аппарате ИИ, так и в сопутствующих предметных областях, например микроэлектронике (привет Nvidia и последователи). И с этой точки зрения все, кто использует ChatGPT или DeepSeek могут быть удовлетворены результатами. Вопрос в том, когда это все отобьется для тех, кто вложил свои деньги в эти чудеса? Кратного роста производительности труда не произошло, добавочную стоимость пытаются сформировать в продуктах тех самых бигтехов, но прибыль на порядки ниже объемов инвестиций.
Иными словами, очень много людей вложило суммарно 1000 рублей, а прибыли это все приносит в итоге пока что 50 копеек на всех в год. Хотя из всех утюгов говорили о том, что будет хотя бы сотка. Разочарование.
И такое в истории уже было. И даже с ИИ, несмотря на молодость этого направления. После введения термина "Искусственный интеллект" в обиход, создания модели искусственного нейрона и теоретической базы для дальнейшего развития в период 1940-1960 г.г. произошла "инвестиционная зима" и упадок на 20 лет по причинам, которые напоминают сегодняшнюю ситуацию. В то время все мечты закончились диалоговыми системами, которые были оооочень далеки от прохождения теста Тьюринга. Дальнейшее развитие упиралось в уровень производительности компьютерных систем того времени.
Так вот, почему же я не ИИ-скептик? Хотя бы потому, что инструменты ИИ я и коллеги в Синаптике используем. Кто-то более, кто-то менее активно. Они действительно полезны. Но тут есть очень важное "НО". Эффективность их использования во многом зависит от сценариев использования и вашей квалификации. Во многих сценариях вдруг оказывается, что внедрение ИИ пока просто экономически не целесообразно при текущей стоимости обучения моделей, инфраструктуры и сопровождения.
Квалификация играет роль при работе с LLM-моделями, потому что получаемый результат является отражением вашего уровня квалификации, выраженного в промпте. Поэтому мы начинающим программистам не рекомендуем использовать такие инструменты для генерации кода, а уж тем более в процессе обучения. Потому что вероятность получения "лапши" очень высокая, а квалификации для оценки качества результата может не хватить. И наоборот, квалифицированные программисты поднимают свою производительность труда на 30-40% (данные в разных источниках разнятся).
Вероятно, нас ждет период охлаждения глобального интереса к ИИ с вычисткой всех структур и компаний, занимавшихся распилом инвесторских денег. Но на прикладном уровне мы получили достаточно технологий, чтобы переваривать их, искать применимость в реальном секторе и создавать соответствующие инструменты в ближайшие 5-10 лет.
Прикладываю несколько слайдов из моей презентации на тему ИИ с перечнем тех вызовов, с которыми придется столкнуться человечеству в связи с развитием ИИ. Полную презентацию подписчики канала могут получить через
бот-ассистент. Достаточно подтвердить в нем подписку и через меню запросить материалы.