Искусственный интеллект продолжает трансформировать различные сферы общества — от здравоохранения и образования до бизнеса и повседневной жизни. По мере развития этой технологии всё важнее становится понимание её текущего состояния и будущих тенденций. Стэнфордский институт искусственного интеллекта, ориентированного на человека, отслеживает развитие ИИ через ежегодный отчёт AI Index, предлагая всесторонний обзор, основанный на данных. В восьмом выпуске отчёта представлены важные сведения о стремительном прогрессе искусственного интеллекта, включая исследовательские прорывы, расширяющееся практическое применение и растущую глобальную конкуренцию в разработке ИИ. Также в отчёте подчёркиваются актуальные проблемы управления, этики и устойчивого развития, которые необходимо решать по мере интеграции искусственного интеллекта в нашу жизнь. Рассмотрим ключевые выводы из последнего отчёта AI Index, раскрывая влияние ИИ, его текущие ограничения и направления развития.
Исследования и технический прогресс в области ИИ
Отчёт подчёркивает, что за последний год искусственный интеллект сделал экстраординарные технические шаги в производительности и возможностях. Модели достигли повышения производительности до 67% в новых эталонных тестах, таких как MMLU, GPQA и SWE-bench. Генеративные модели теперь не только создают видеоконтент высокого качества, но и ИИ-помощники для программирования начинают превосходить человеческих программистов в определённых задачах.
Ещё одна тенденция, отмеченная в отчёте, — растущая конкуренция между открытыми и закрытыми проприетарными моделями ИИ. Открытые модели стремительно совершенствуются, сокращая разрыв в производительности с проприетарными решениями. Это делает продвинутый ИИ более доступным, поскольку открытые модели теперь почти соответствуют возможностям закрытых. Большинство новых моделей ИИ разрабатывается в промышленных лабораториях, что отражает растущее влияние компаний в формировании области ИИ. Однако академические институты по-прежнему играют решающую роль в фундаментальных исследованиях.
Глобальная конкуренция в исследованиях ИИ также усиливается. США продолжают лидировать в разработке передовых моделей (40 моделей), но Китай значительно сократил этот разрыв, создав 15 передовых моделей. Это усилило гонку инноваций в сфере ИИ, поскольку обе страны, наряду с другими, теперь соревнуются в предоставлении лучших возможностей искусственного интеллекта.
Несмотря на эти достижения, ИИ всё ещё сталкивается с трудностями в сложных рассуждениях. Хотя искусственный интеллект преуспевает в распознавании паттернов, он испытывает трудности с задачами, требующими глубокого логического мышления и многоэтапных процессов. Это ограничение особенно важно в критически важных приложениях, требующих гарантированной точности.
ИИ в научных открытиях
В отчёте также отмечается, что ИИ играет всё более важную роль в научных исследованиях. Например, системы вроде AlphaFold 3 и ESM-3 совершили прорыв в предсказании структуры белков, а модели типа GNoME открывают стабильные кристаллы для робототехники и производства полупроводников. ИИ вносит значительный вклад в такие области, как прогнозирование лесных пожаров и исследование космоса, демонстрируя потенциал решения сложных глобальных проблем. Эти достижения получили признание на самом высоком уровне, с присуждением Нобелевских премий за работы, связанные с ИИ в сфере белкового фолдинга и глубоких нейронных сетей.
Те, кто интересуется созданием собственных AI агентов для научных исследований, могут найти ценные ресурсы в специализированных обучающих курсах.
Широкое внедрение ИИ и его применение
Отчёт признаёт, что ИИ больше не ограничивается исследовательскими лабораториями и широко интегрирован в повседневную жизнь с приложениями в различных отраслях. Например, отмечается широкое использование медицинских устройств на базе ИИ — только в США Управление по контролю за продуктами и лекарствами одобрило 223 медицинских устройства на основе ИИ. Кроме того, растёт использование автономных транспортных средств: Waymo регистрирует более 150 000 поездок без водителя еженедельно в США, а флот Apollo Go от Baidu предлагает доступные услуги в нескольких городах Китая.
Отчёт подчёркивает растущее влияние ИИ на экономику. Компании делают значительные инвестиции в ИИ, достигая рекордных уровней частного финансирования. В 2024 году американские компании инвестировали $109,1 млрд в ИИ, значительно опережая другие страны, такие как Китай ($9,3 млрд) и Великобритания ($4,5 млрд). Эти инвестиции ускорили внедрение ИИ в различных отраслях, включая оптимизацию цепочки поставок и автоматизацию обслуживания клиентов. Компании, раньше других внедрившие ИИ, уже отмечают повышение производительности, что подчёркивает потенциал ИИ для революционизации бизнес-операций.
Эффективность, энергия и экологическое влияние
В отчёте отмечается, что достижения в алгоритмах и аппаратном обеспечении значительно снизили стоимость эксплуатации моделей ИИ. Например, работа с моделями типа GPT-3.5 теперь в 280 раз дешевле, чем в 2022 году. Это снижение стоимости сделало ИИ более доступным для стартапов и небольших организаций.
Однако обучение крупных моделей ИИ по-прежнему требует значительных вычислительных мощностей, что увеличивает углеродный след. Согласно отчёту, обучение GPT-4 привело к выбросу более 5000 тонн CO₂. Несмотря на достижения в энергоэффективности, расширение масштабов моделей ИИ продолжает вызывать экологические опасения. Это подчёркивает необходимость для технологических компаний исследовать и внедрять более чистые источники энергии для смягчения экологического воздействия разработок в области ИИ.
Управление, политика и ответственный ИИ
По мере расширения влияния ИИ правительства усиливают усилия по регулированию его развития. США ввели 59 нормативных актов, связанных с ИИ, что сигнализирует о значительном сдвиге в сторону усиления надзора за технологией. Между тем, такие страны, как Канада, Китай и Саудовская Аравия, анонсировали крупные инвестиции в ИИ, признавая его стратегическую важность для будущей конкурентоспособности.
Международные организации, такие как ОЭСР, ЕС и ООН, работают над созданием структур управления ИИ. Эти усилия направлены на обеспечение прозрачности, справедливости и ответственности в системах ИИ. Однако экосистема ответственного ИИ всё ещё развивается, а рост инцидентов, связанных с ИИ, подчёркивает необходимость улучшения мер безопасности.
Образование в сфере ИИ и развитие рабочей силы
Отчёт отмечает глобальное расширение образования в области ИИ, всё больше стран интегрируют ИИ и компьютерные науки в свои учебные программы. Однако сохраняются различия в образовании по ИИ, особенно в менее развитых регионах. В США, несмотря на растущий интерес к образованию в сфере ИИ, сохраняются проблемы с подготовкой учителей и ресурсами. Обеспечение инклюзивного и равноправного доступа к образованию в области ИИ является важным условием для создания разнообразного кадрового потенциала.
Также отмечается значительный рост числа студентов, получающих степени, связанные с ИИ, особенно на уровне магистратуры. Этот скачок отражает растущий интерес к данной области, вызванный прорывами в технологиях ИИ и их широким внедрением в различных отраслях.
Общественное мнение: оптимизм и опасения
Общественное мнение об ИИ осторожно оптимистично. Хотя большинство людей во всем мире положительно относятся к ИИ, сохраняются опасения по поводу этики, безопасности и вытеснения рабочих мест. Доверие к компаниям, работающим с ИИ, в отношении ответственного использования личных данных снизилось, а скептицизм в отношении справедливости ИИ и предубеждений сохраняется. Однако существует сильная общественная поддержка регулирования ИИ, многие выступают за защиту конфиденциальности данных и большей прозрачности в принятии решений с использованием ИИ.
Что касается влияния на рабочие места, хотя многие работники признают, что ИИ изменит их роли, большинство не ожидает, что их заменят системами ИИ. Вместо этого они предполагают, что ИИ изменит способ их работы, автоматизируя определённые задачи и требуя новых навыков.
Итоги
Отчёт AI Index предоставляет комплексный обзор стремительного прогресса и проблем в области ИИ. Искусственный интеллект развивается беспрецедентными темпами, с прорывными исследованиями, широким внедрением и растущей интеграцией в повседневную жизнь. Однако необходимо решить критические вопросы управления, этики и устойчивого развития, чтобы обеспечить пользу ИИ для общества.
Будущее ИИ будет зависеть от того, насколько эффективно мы справимся с этими проблемами. Сотрудничество между технологами, политиками и педагогами станет ключевым фактором в обеспечении ответственного и справедливого использования потенциала ИИ. Хотя будущее ИИ обещает огромные возможности, оно потребует тщательного управления для обеспечения пользы для общего блага.