Всего девять месяцев назад компания OpenAI задала тренд на стремительное развитие генеративных нейросетей, выпустив DALL-E 2 - модель глубокого обучения, способную генерировать изображения на основе текстовых инструкций. За этим последовали релизы от Google и Meta : они запустили нейросети, которые могут создавать видео из текста. Прошло всего несколько недель, а OpenAI уже выпускает ChatGPT - новейшую крупную языковую модель, которая поразила интернет удивительным красноречием и связностью.
Темпы внедрения инноваций в 2022 были просто замечательными и одновременно ошеломляющими. Кто знал, что нас ждут такие прорывы? И как мы можем предсказать, что будет дальше?
Команде MIT Technology Review повезло, потому что у них есть не один, а сразу два журналиста, которые весь день, каждый день одержимо следят за последними разработками в области искусственного интеллекта и готовы предположить, что ждет искусственный интеллект в будущем.
Начиная отсюда Уилл Дуглас Хейв и Мелисса Хейккиля начинают рассказывать нам о четырех крупнейших тенденциях, которые, по их мнению, будут формировать ландшафт ИИ в 2023 году.
В последние годы постоянно появляются все более и более совершенные языковые модели. Новейшей разработкой является ChatGPT, выпущенный OpenAI в начале декабря. Этот чат-бот - более тонкая, усовершенствованная версия GPT-3 - искусственного интеллекта, который запрыгнул на волну сверхъестественных языковых имитаций еще в 2020 году.
Но три года - большой срок для ИИ, и хотя ChatGPT штурмом покорил мир и вдохновил захватывающие посты в соцсетях и газетные заголовки своими плавными, пусть и бездумными разговорными навыками, все внимание сейчас приковано к следующей большой разработке - GPT-4. Знающие люди обещают, что в 2023 году появится следующее поколение больших языковых моделей.
Чего нам следует ожидать? Для начала, что чат-боты станут больше, чем просто языковые модели. OpenAI заинтересован в комбинировании различных форматов, например, изображений или видео с текстом. Мы уже видели, как это работает на примере DALL-E. Но попробуйте объединить разговорные навыки ChatGPT с навыком манипуляции изображений в рамках одной единственной модели, и вы получите нечто значительно более мощное и универсальное. Представьте, что чат-бота можно спросить, что находится на изображении, или попросить его сгенерировать картинку, и все это будет диалогом, который позволяет уточнять результаты выдачи намного более естественно, чем при работе с DALL-E.
Такие модели уже проскальзывали в Flamingo, выпущенной DeepMind в апреле - «визуальной языковой модели», которая может отвечать на запросы об изображениях с помощью естественного языка. После этого в мае DeepMind анонсировали Gato - «универсальную» модель, которая была обучена с помощью тех же методов, что и крупные языковые модели, чтобы выполнять различные типы задач: от описания изображений до игры в видеоигры и управления рукой робота.
Если GPT-4 будет работать по тому же принципу, то можно ожидать, что в одной программе будет собрана вся мощь лучшего языкового и образного ИИ, и даже больше. Навыки одновременной работы с языком и изображениями теоретически могут помочь ИИ научиться лучше понимать и то, и другое. И с этим справится не только OpenAI. Ожидается, что в этом году другие крупные лаборатории, особенно DeepMind, начнут продвижение мультимодальных моделей.
Но, конечно, есть и недостатки. Языковые модели следующего поколения унаследуют большинство проблем, которые есть сейчас, например, неспособность отличить факт от вымысла и склонность к предрассудкам. Усовершенствованные языковые модели сделают доверие к различным СМИ трудным, как никогда. Плюс никто до конца не разобрался, как тренировать модели на данных из Интернета, оградив их от худшего, что есть в Интернете, поэтому искусственный интеллект продолжит быть полным грязи.
CHATGPT РАССКАЗАЛ, КОГДА ИИ ЗАМЕНИТ АЙТИШНИКОВ
До недавних пор индустрия искусственного интеллекта была «Диким Западом» без большого количества правил, регулирующих использование и развитие отрасли. В 2023 году все изменится. Регуляторы и законодатели провели 2022 год, оттачивая свои когти. В этом году они готовы наброситься.
Посмотрим, как будет выглядеть окончательный вариант масштабного закона ЕС об искусственном интеллекте, когда законодатели закончат вносить поправки в законопроект (возможно, к лету). Почти наверняка он будет включать запреты на практику ИИ, которую посчитают ущемляющей права человека, например, системы, которые оценивают и ранжируют людей по степени их благонадежности.
Использование системы распознавания лиц в общественных местах также будет ограничено для правоохранительных органов в Европе, и есть даже идеи полностью запретить ее использование как для правоохранительных органов, так и для частных компаний, хотя это встретит жесткое сопротивление со стороны государств, которые хотят использовать технологии распознавания лиц для борьбы с преступностью. Евросоюз также работает над новым законом о привлечении ИИ-компаний к ответственности, если их продукция наносит вред, например, нарушает неприкосновенность частной жизни или принимает несправедливые решения, вызванные алгоритмами.
В США Федеральная торговая комиссия также внимательно следит за тем, как компании собирают данные и используют алгоритмы искусственного интеллекта. В начале этого года ФТК заставила компанию Weight Watchers, специализирующуюся на потере веса, уничтожить данные и алгоритмы, поскольку она незаконно собирала данные о детях. В конце декабря компания Epic, создающая такие игры, как Fortnite, избежала той же участи, согласившись на урегулирование спора в размере $520 миллионов долларов. Регуляторы провели этот год, собирая отзывы о потенциальных правилах, касающихся того, как компании обрабатывают данные и создают алгоритмы, а председатель ФТК Лина Хан заявила, что агентство намерено «немедленно и жестко» защитить американцев от незаконной коммерческой слежки и практики безопасности данных.
В Китае власти недавно запретили создавать дипфейки без согласия человека. В рамках закона об ИИ европейцы хотят добавить предупреждающие знаки, указывающие на то, что люди взаимодействуют с дипфейками или созданными ИИ изображениями, аудио или видео.
Все эти ограничения могут определить, как технологические компании будут создавать, использовать и продавать технологии искусственного интеллекта. Однако регулирующим органам предстоит найти хитрый баланс между защитой потребителей и тем, чтобы не препятствовать инновациям, о чем не побоятся напомнить лоббисты технологического сектора.
Искусственный интеллект - это область, которая развивается молниеносно, и задача регуляторов состоит в том, чтобы сохранить правила достаточно точными, чтобы быть эффективными, но не настолько конкретными, чтобы они быстро устарели. Как и в случае с усилиями ЕС по регулированию защиты данных, если новые законы будут применяться правильно, следующий год может стать началом давно назревшей эры развития ИИ с большим уважением к конфиденциальности и справедливости.
КАК ЯЗЫКОВЫЕ МОДЕЛИ НАУЧИЛИСЬ ГОВОРИТЬ ПО-ЛЮДСКИ
Крупные технологические компании - не единственные игроки на передовой ИИ; революция опенсорс проектов догоняет, а иногда и обгоняет разработки самых богатых лабораторий.
В 2022 году мы увидели первую совместно созданную многоязычную модель большого языка BLOOM, выпущенную компанией Hugging Face. Мы также увидели инновационный бум вокруг модели Stable Diffusion: ИИ «текст-изображение» с открытым исходным кодом, которая соперничала с DALL-E 2 от OpenAI.
компаниям придется очень тщательно выбирать проекты, в которые они вкладывают деньги, и, скорее всего, они будут выбирать те, которые способны принести им больше всего денег, а не самые инновационные, интересные или экспериментальные», - говорит Орен Этциони, генеральный директор исследовательской организации Allen Institute for AI.
Но пока «технологические гиганты» затягивают пояса, новые броские компании, работающие над генеративным ИИ, вызывают всплеск интереса со стороны венчурных фондов.
«Следующий год может стать удачным для стартапов в области ИИ», - считает Этциони. «В мире много талантливых людей, и часто во время экономического спада люди переосмысляют свою жизнь, например, возвращаются в академию или уходят из крупной корпорации в стартап».
«Мы вступаем в эпоху, когда [повестка дня исследований ИИ] будет в меньшей степени определяться крупными компаниями», - говорит он. «Это возможность».
Последние несколько лет доказали, что ИИ способен встряхнуть фармацевтическую промышленность. AlphaFold от компании DeepMind - ИИ, способный предсказывать структуру белков (ключ к их функциям), расчистил путь для новых видов исследований в молекулярной биологии, помогая ученым понять, как протекают болезни и как создавать новые лекарства для их лечения. В ноябре Meta представила ESMFold - гораздо более быструю модель для предсказания структуры белков, своего рода Т9 для белков, которая использует тот же метод, что и большие языковые модели.
и разместили их в крупных публичных базах данных. Биологи и производители лекарств уже пользуются ресурсами, которые делают поиск новых структур белков почти таким же простым, как поиск в Интернете. Но в 2023 году эти разработки действительно могут принести свои плоды. DeepMind выделила свою работу в области биотехнологий в отдельную компанию Isomorphic Labs, о которой ничего не известно уже больше года. Вполне возможно, что в этом году она представит что-то значительное.
В настоящее время сотни стартапов изучают возможности использования искусственного интеллекта для ускорения производства и даже разработки ранее неизвестных видов лекарств, а на стадии клинических испытаний находятся 19 препаратов, разработанных компаниями, использующими ИИ (в 2020 году их было ноль), и еще больше таких препаратов будут представлены в ближайшие месяцы. Возможно, первые результаты некоторых из них появятся уже в следующем году, что позволит выйти на рынок первому лекарству, разработанному с помощью искусственного интеллекта.
Но клинические испытания могут занять годы, поэтому не стоит держать руку на пульсе. Тем не менее эра фарматехнологий наступила, и назад дороги нет. «Если все будет сделано правильно, я думаю, что мы увидим невероятные и удивительные вещи, происходящие в этой сфере», - говорит Ловиса Афзелиус из Flagship Pioneering, венчурной фирмы, инвестирующей в биотехнологии.