Ведущие компании в области искусственного интеллекта, включая OpenAI, Google и Anthropic, сталкиваются с «уменьшением отдачи» от своих дорогостоящих усилий по созданию новых моделей ИИ, согласно новому отчету Bloomberg. Препятствия, похоже, становятся все более значительными, в то время как Apple продолжает поэтапное внедрение собственных функций ИИ через Apple Intelligence.
Последняя модель OpenAI, известная внутри компании как Orion, по сообщениям, не оправдала ожиданий компании по производительности, особенно в обработке задач кодирования. Говорят, что модели не хватает значительных улучшений по сравнению с существующими системами, если сравнивать с тем, какие успехи сделала GPT-4 по сравнению со своим предшественником.
Google также, по сообщениям, сталкивается с аналогичными препятствиями со своим грядущим программным обеспечением Gemini, в то время как Anthropic отложила выпуск своей ожидаемой модели Claude 3.5 Opus. Отраслевые эксперты, беседовавшие с Bloomberg, приписали эти трудности возрастающей сложности в поиске «новых, неиспользованных источников высококачественных, созданных человеком обучающих данных» и огромным затратам, связанным с разработкой и одновременной эксплуатацией новых моделей наряду с существующими.
Вера Кремниевой долины в то, что больше вычислительной мощности, данных и более крупные модели неизбежно приведут к лучшей производительности и, в конечном итоге, к Святому Граалю – общему искусственному интеллекту (AGI), может быть основана на ложных предпосылках, предполагает отчет. Следовательно, компании теперь изучают альтернативные подходы, включая дальнейшую постобучение (включение человеческой обратной связи для улучшения ответов и уточнения тона) и разработку инструментов ИИ, называемых агентами, которые могут выполнять целевые задачи, такие как бронирование авиабилетов или отправка электронных писем от имени пользователя.
«Пузырь AGI немного лопается», — сказала Маргарет Митчелл, ведущий специалист по этике в стартапе Hugging Face, занимающемся ИИ. Она рассказала Bloomberg, что «различные подходы к обучению» могут потребоваться, чтобы модели ИИ действительно хорошо работали в различных задачах. Другие эксперты, беседовавшие с изданием, поддержали мнение Митчелл.
Насколько эти проблемы повлияют на подход Apple, неясно, хотя Apple Intelligence более сфокусирован по сравнению с другими, и компания использует внутренние большие языковые модели (LLM), основанные на конфиденциальности. Службы ИИ Apple в основном работают на устройствах, в то время как зашифрованные серверы Private Cloud Compute компании подключаются только для задач, требующих более мощной обработки.
Apple интегрирует возможности ИИ в существующие продукты и услуги, включая инструменты для письма, улучшения Siri и функции генерации изображений, поэтому нельзя сказать, что она напрямую конкурирует в пространстве LLM. Однако Apple заключила партнерское соглашение с OpenAI, которое позволяет Siri при желании передавать более общие запросы в ChatGPT. Apple также, по сообщениям, вела переговоры с другими компаниями, занимающимися LLM, о аналогичных партнерствах по аутсорсингу.
Вполне возможно, что проблемы, с которыми сталкиваются крупные компании в области ИИ, стремящиеся к прорывным универсальным моделям ИИ, в конечном итоге могут подтвердить более консервативную стратегию Apple по разработке конкретных функций ИИ, улучшающих пользовательский опыт. В этом смысле ее политика приоритета конфиденциальности может оказаться не таким уж ограничивающим фактором, как казалось на первый взгляд. Apple планирует расширить функции Apple Intelligence в следующем месяце с выпуском iOS 18.2, а затем через дальнейшие обновления в течение 2025 года.
