Искусственный интеллект (ИИ) стал объектом внимания экспертов и энтузиастов за последние годы, что неизбежно приводит к возникновению дебатов относительно перспектив этой технологии. Возле волнения, вызванного ИИ, ведется обсуждение потенциальных недостатков гипа вокруг него. Некоторые утверждают, что восторг вокруг ИИ может заслонить настоящие научные достижения, в то время как другие подчеркивают необходимость найти баланс между энтузиазмом и реализмом для обеспечения здорового развития коммерции, основанной на ИИ.
Дебаты становятся всё более значимыми, поскольку бизнесы стремятся использовать потенциал ИИ. Демис Хассабис, сооснователь DeepMind, проводит аналогии между нынешним ИИ-френзи и бумом криптовалют, выражая опасения относительно влияния этой ситуации на прогресс в области. Вместо прямых цитат, важно отметить, что Хассабис подчеркивает необходимость обдумать последствия гипа, окружающего инвестиции в ИИ.
Одним из аспектов заботы является фокус на генеративном ИИ в ущерб другим категориям в рамках ИИ. Мудду Судхакар, сооснователь и CEO Aisera, платформы по генеративному ИИ в сфере платежей, подчеркивает необходимость более широкого взгляда на ИИ. Чрезмерное внимание к генеративному ИИ может вытеснить другие области, ограничить исследования в этих сферах и затруднить инновации. Хотя генеративный ИИ мощен, это всего лишь один сегмент огромного ИИ-ландшафта.
Интерес к ИИ продолжает расти, при этом потребители активно взаимодействуют с технологиями ИИ в своей повседневной жизни. Согласно отчету PYMNTS Intelligence, средний потребитель взаимодействует с примерно пятью технологиями ИИ еженедельно, начиная от веб-поисков до приложений навигации. Особенно американцы стремятся исследовать AI-ассистентов для задач, таких как бронирование путешествий, воспринимая персонализацию, которую приносит AI, во время путешествий на автомобиле. Генеративный ИИ играет значительную роль в адаптации рекомендаций, чтобы соответствовать поведению и предпочтениям пользователей, поднимая опыт выше стандартных предложений.
ИИ-гипертрофия была сравнена со спекулятивными пузырями Хассабисом. В то время как некоторые эксперты утверждают, что раздутые обещания и массированные вложения в ИИ затмевают текущие способности технологии, другие подчеркивают опасности создания нереалистичных ожиданий среди публики и инвесторов. Не выполнять данные обещания приводит к разочарованию и потере доверия. Вместо прямых цитат экспертов важно признавать заботы, которые они поднимают относительно необходимости ИИ доставлять значительную бизнес-ценность и добиваться влиятельных результатов.
Критической точкой противоречия является избыточные инвестиции в крупные языковые модели (КЯМ) без должного внимания к другим важным областям исследований в рамках ИИ. Суджакар подчеркивает потенциальные ограничения инноваций, возникающие из-за этого суженного фокуса. Кроме того, уменьшение предложения данных, требуемых для обучения КЯМ, представляет собой значительное узкое место, которое может затруднить прогресс в исследованиях и применениях в ИИ. На положительной ноте Суджакар предлагает исследовать использование синтетических данных как восходящую альтернативу, которая заслуживает большего внимания и фокуса.
Разговор выходит за рамки настоящего момента, с Суджакаром подчеркивающим важность смещения фокуса на то, что лежит за пределами текущих моделей-трансформаторов в ИИ. Признавая ограничения этих моделей, Суджакар предлагает, что в долгосрочной перспективе преобладет небольшое количество передовых моделей, тогда как многие другие утонут. Эти мысли подсвечивают будущее ИИ и текущее стремление к более эффективным и эффективным моделям ИИ.
Среди гипертрофии ИИ критически важно помнить, что реальные преимущества ИИ лежат не только в генеративном ИИ, но и в техниках машинного обучения на предиктивного оптимизации. Зохар Бронфман, сооснователь и CEO Pecan AI, выступает за большее признание и инвестирование в эти проверенные и протестированные методы. Интеграция этих техник в бизнес-системы может принести трансформационную выгоду, которая может превысить гламур генеративного ИИ.
Интересно, что некоторые комментаторы утверждают, что лучшее использования ИИ может выходить за рамки коммерческих интересов. Илья Бадеев, руководитель дата-науки в Trevolution Group, подчеркивает потенциал использования ИИ в некоммерческих и научных усилиях. Бадеев представляет себе исследователя ИИ с доступом к обширному хранилищу знаний из учебников и научных исследований, способного продвигать теоретическую и практическую науку.
По мере того, как разворачивается дискуссия относительно ИИ, ясно, что важно найти баланс между гипом и реализмом. Не смотря на то, что гип вокруг ИИ привлекает внимание и инвестиции, существенно сохранять реалистичное понимание текущих возможностей ИИ и сосредотачиваться на потенциале в долгосрочной перспективе. Сбалансированный подход может по-настоящему разблокировать трансформационные выгоды в различных отраслях и способствовать научным достижениям, выходящим за рамки коммерческих интересов.
FAQ
The source of the article is from the blog dk1250.com