Революция искусственного интеллекта приближается. Но не так быстро, как думают некоторые.

Aug 05, 2023

Реклама

Поддерживается

От паровой энергетики до Интернета всегда существовал разрыв между изобретением и внедрением технологий в различных отраслях и экономике.

Стив Лор

Стив Лор освещает технологии и экономику.

Лори Бир, директор по информационным технологиям JPMorgan Chase, рассказывает о новейших разработках в области искусственного интеллекта с энтузиазмом новообращенного. Она называет чат-ботов с искусственным интеллектом, таких как ChatGPT, с их способностью создавать все, от поэзии до компьютерных программ, «преобразующими» и «сдвигающими парадигму».

Но это произойдет не скоро в крупнейшем банке страны. JPMorgan заблокировал доступ к ChatGPT со своих компьютеров и приказал своим 300 000 работникам не помещать какую-либо банковскую информацию в чат-бот или другие генеративные инструменты искусственного интеллекта.

На данный момент, по словам г-жи Бир, существует слишком много рисков утечки конфиденциальных данных, вопросов о том, как эти данные используются, и о точности ответов, генерируемых ИИ. Банк создал огороженную частную сеть, позволяющую нескольким сотням ученых и инженеров по обработке данных экспериментировать с этой технологией. Они изучают такие возможности, как автоматизация и улучшение технической поддержки и разработки программного обеспечения.

В корпоративной Америке перспективы во многом одинаковы. Генеративный ИИ, программный движок, лежащий в основе ChatGPT, рассматривается как новая волна технологий. Но компании в каждой отрасли в основном опробуют технологии и продумывают экономику. Широкое использование его во многих компаниях может занять годы.

Генеративный ИИ, по прогнозам, может резко повысить производительность и добавить триллионы долларов в мировую экономику. Тем не менее, урок истории, от паровой энергетики до Интернета, заключается в том, что между появлением крупных новых технологий и их широким внедрением существует длительный разрыв, а именно это преобразует отрасли и помогает стимулировать экономику.

Возьмите Интернет. В 1990-е годы звучали уверенные прогнозы о том, что Интернет и сеть изменят розничную торговлю, рекламу и средства массовой информации. Эти прогнозы подтвердились, но это произошло более десяти лет спустя, задолго до того, как лопнул пузырь доткомов.

За это время технология улучшилась, а затраты снизились, поэтому узкие места исчезли. Широкополосное подключение к Интернету со временем стало обычным явлением. Были разработаны удобные в использовании платежные системы. Технологии потокового аудио и видео стали намного лучше.

Развитию способствовали поток денег и волна предпринимательских проб и ошибок.

«На этот раз мы увидим аналогичную золотую лихорадку», — сказал Виджай Шанкаран, технический директор компании Johnson Controls, крупного поставщика строительного оборудования, программного обеспечения и услуг. «Мы увидим много нового».

Инвестиционное безумие идет полным ходом. По данным PitchBook, который отслеживает инвестиции в стартапы, в первой половине 2023 года финансирование стартапов в области генеративного искусственного интеллекта достигло 15,3 миллиарда долларов, что почти в три раза больше, чем за весь прошлый год.

Менеджеры по корпоративным технологиям пробуют генеративное программное обеспечение для искусственного интеллекта от множества поставщиков и наблюдают за изменениями в отрасли.

В ноябре, когда ChatGPT стал доступен публике, это был «момент Netscape» для генеративного искусственного интеллекта, сказал Роб Томас, коммерческий директор IBM, имея в виду выпуск браузера Netscape в 1994 году. «Это оживило Интернет». Сказал мистер Томас. Но это было только начало, открывающее двери новым бизнес-возможностям, на освоение которых ушли годы.

В недавнем отчете Глобального института McKinsey, исследовательского подразделения консалтинговой фирмы, были указаны сроки широкого внедрения генеративных приложений ИИ. Он предполагал постоянное улучшение известных в настоящее время технологий, но не будущие прорывы. Прогноз массового внедрения не был ни коротким, ни точным: диапазон от восьми до 27 лет.

Широкий диапазон объясняется сочетанием различных предположений об экономических циклах, государственном регулировании, корпоративной культуре и управленческих решениях.