9 марта 2023 Новая газета Колесников Андрей
Большие языковые модели считаются ресурсоемкой технологией — именно поэтому крупные корпорации (или компании, со старта привлекавшие крупных инвесторов, как та же OpenAI) получили фору в выходе на рынок.
При этом сама по себе технология больших языковых моделей не нова.
Разговор с ChatGPT. Скриншот
Почему же мы столько слышим о языковых моделях именно сейчас — в начале 2023 года?
Одна из причин — появление удобного и бесплатного интерфейса, который дал возможность быстро испытать технологию миллионам людей.
ChatGPT вышел в открытый доступ 30 ноября 2022 года, и темпы его проникновения в аудиторию оказались беспрецедентными.
Чат-бот набрал 100 млн уникальных пользователей в месяц уже по итогам января — то есть всего за два месяца. Для сравнения: у TikTok на это ушло девять месяцев, а у Instagram — больше двух лет.
После этого запустился стандартный цикл интереса к новым технологиям, хорошо описанный компанией Gartner.
Ее кривая хайпа (Gartner Hype Cycle) отражает пять стадий принятия обществом:
«Большие ожидания» (Technology Trigger): новая технология, продукт или услуга появляется на рынке и вызывает интерес и энтузиазм у потребителей и инвесторов.
«Пик завышенных ожиданий» (Peak of Inflated Expectations): интерес и внимание к новой технологии достигают своего пика, вокруг нее появляется много шума и хайпа, но еще нет или мало практических применений.
«Пропасть разочарования» (Trough of Disillusionment): происходит падение интереса к новой технологии, поскольку она не оправдала обещаний и не дала ожидаемых результатов.
«Порог производства» (Slope of Enlightenment): на этой стадии технология начинает раскрывать свой потенциал, появляются новые идеи и способы использования.
«Плато производительности» (Plateau of Productivity): новая технология становится широко принятой и начинает приносить значимые результаты в бизнесе и обществе.
Кривая хайпа на 2022 год. График: Gartner
Кажется, в случае с большими языковыми моделями мы уверенно выходим на пик завышенных ожиданий. Компании так торопятся сделать новые объявления о своих будущих прорывах в этой сфере, что иногда сами ставят себе палки в колеса.
Вот пара примеров.
Google в начале февраля потерял $100 млрд рыночной капитализации после того, как его чатбот Bard сделал ошибку прямо во время маркетинговой презентации. В рекламном ролике, обещающем, что новая технология упростит для пользователей сложные темы, Bard в ответ на вопрос об открытиях, сделанных с помощью орбитального телескопа «Джеймс Уэбб», уверенно приписывает ему снимки, сделанные через наземный Very Large Telescope Европейской южной обсерватории.
Поспешной выглядела и интеграция ChatGPT в Bing:
широко разошлась статья The New York Times, автор которой, протестировав технологию, пришел к выводу, что она пока в принципе не готова к использованию без контроля модератором-человеком:
бот в общении допускал агрессию, угрозы, ложь, и мог занимать определенную политическую позицию.
На этом фоне неудивительно, что Марк Цукерберг вышел со своими заявлениями позже остальных и при этом не показал собственно никакой технологии: у Facebook раньше уже случались собственные провалы с большими языковыми моделями, правда, еще в прошлом году, когда внимание к ним не было настолько высоким.
Вышедший в августе 2022-го BlenderBot просто плохо работал, а модель Galactica — она должна была писать научные работы — закрыли через три дня, поскольку писала она в основном бессмыслицу.
Вкалывают роботы, а не человек
При виде волны хайпа вокруг языковых моделей и чат-ботов на ум приходит прежняя, едва успевшая закончиться волна — метавселенные.
То, с какой скоростью Meta, которая потратила на эту технологию миллиарды долларов практически без какого-либо видимого эффекта, переключилась в своей публичной повестке на ИИ, удивило многих наблюдателей.
Не надо забывать, что об инвестициях в технологии метавселенных и AR (дополненной реальности) объявляли и Google с Microsoft (но успели выйти из новостной повестки по этой теме чуть раньше).
В рамках хайпа это логично — и ничего не говорит собственно о перспективности той или иной технологии.
Корпорациям приходится действовать особенно быстро в ситуации, когда любое неосторожное заявление может обрушить котировки, а инвесторы и так насторожены и ждут от компаний серьезного сокращения расходов, что уже вылилось в массовые сокращения среди всех лидеров технологического рынка.
Той же Meta сейчас надо продолжать увольнять тысячи человек, чтобы вписаться в свои финансовые цели. Именно поэтому один — уже невыгодный — нарратив оказался быстро забыт и сменен другим, более перспективным.
Но, возможно, в этот раз всё действительно серьезней. Метавселенные, по крайней мере, в интерпретации Meta, вызывали скорее комический эффект, выглядели как компьютерная игра типа Sims (причем разработанная несколько лет назад), и предполагали в значительной степени чисто маркетинговое применение — потенциальную витрину для брендов.
Большие языковые модели предлагают более конкретный путь: если никому на самом деле не нужна была метавселенная внутри Facebook, то ИИ-помощник внутри поисковика, очевидно, востребован уже сейчас — даже несмотря на то, что он пока еще может совершать ошибки.
Планка обещаний тоже высока.
В киберпанковских романах часто описываются ИИ, которые становятся самодостаточными и способными к обучению.
LLM могут стать первым шагом к созданию таких интеллектов.
Среди других потенциальных вариантов применения — использование ИИ на базе LLM для создания долгосрочных планов развития бизнеса или даже государств: эти планы учитывают множество факторов, таких как экономика, демография, политика и технологии, создание новых языков, которые могут быть использованы для коммуникации между людьми и машинами, и многое другое.
Есть и немало опасений: на этот раз роботы, возможно, впервые грозят заменить не рабочий класс, а «белых воротничков» и творческих работников, — пока неясно, как общество сможет адаптироваться к такой реальности. Есть и вопросы к тому, какие новые возможности технология даст для распространения дезинформации, — и как бороться с этим.
В любом случае еще через год-два корпорации наверняка переключатся на что-то другое — хорошо, если за это время риски удастся минимизировать, и технология начнет работать на благо пользователей так, как мы, возможно, еще и не представляем.
Один из оптимистичных сценариев ее применения описал словенский философ Славой Жижек, отвечая на вопрос о том, похоронит ли ИИ образовательную систему:
«Нет! Мой студент приносит мне свое эссе, написанное ИИ, я подключаю его к своему ИИ для оценки, и мы свободны!
Пока происходит «обучение», наше супер-эго удовлетворено и мы вольны учиться всему, чему захотим».
http://www.novayagazeta.ru/ (C)
Не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией
При копировании ссылка обязательна Нашли ошибку: выделить и нажать Ctrl+Enter