По мнению Gartner, не менее половины всех проектов в сфере генеративного ИИ и создателей большинства ИИ-моделей ожидает неудача. Расходы на проекты будут выше планируемого из-за неудачных архитектурных решений и недостатка ноу-хау, а разработчики собственных моделей столкнутся с высокими затратами и другими сложностями, сообщает The Register.
В докладе «Цикл хайпа вокруг генеративного ИИ» (Hype Cycle for Generative AI), в котором эксперты рассмотрели 30 ИИ-технологий, сообщается, что ни одна из них не достигла т.н. «плато производительности». На этом этапе продукты и технологии уже пережили два или три этапа эволюции, стабильны и приносят ощутимые выгоды. До достижения этого плато ИИ-технологии в своём развитии поднимаются до «Пика завышенных ожиданий» (Peak of Inflated Expectations), после чего следует спад в «Долину разочарований» (Trough of Disillusionment) и медленный подъём по «Склону просветления» (Slope of Enlightenment).
По мнению Gartner, в областях вроде здравоохранения, финансов, юриспруденции и др. будут обеспечивать лучшие результаты модели, специально созданные «с нуля» под конкретную тематику, либо специально доработанные — в сравнении с универсальными моделями «общего назначения». Впрочем, подчёркивается, что создание специальных моделей требует значительных вычислительных ресурсов, специальных знаний и постоянного обслуживания. На достижение достаточной зрелости для массового применения таким моделям потребуется минимум 2–5 лет.
Источник изображения: Gartner
Безусловный успех, по мнению Gartner, ожидает лишь ИИ-приложения вроде помощников в подготовке программного кода, создании графики и видео, а также обобщения контента. Впрочем, из-за проблем с интеллектуальной собственностью и склонностью ИИ к ошибкам, нишу ожидают некоторые проблемы. Тем не менее, Gartner уверена, что такие приложени довольно зрелые и они уже освоили более половины целевого рынка. Наименее зрелыми называются протоколы связи ИИ-агентов друг с другом и окружающей средой. Впрочем, этот сегмент довольно быстро развивается и даже уже имеется пара фаворитов.
Наибольший потенциал по мнению экспертов имеют технологии защиты от дезинформации (Disinformation Security) и «Модели мира» (World Models). Технологии Disinformation Security помогают распознавать дипфейки, случаи кражи личности и создание другого фейкового контента, направленного на дискредитацию людей и организаций, а также на создание контента для кибератак и совершения других преступлений. По оценкам Gartner, до достижения зрелости этим технологиям ещё 5–10 лет.
Модели мира позволяют ИИ выполнять сложные задачи прогнозирования и планирования, имитируя и понимая динамику окружающей среды. Это позволяет принимать обоснованные решения даже в условиях недостатка информации и непредвиденных обстоятельств. Такие инструменты также полезны для навигации робототехники в человеческом мире или создания видеоконтента с реалистичным отображением физики.
Также Gartner считает, что организации, намеренные создавать ИИ-системы на основе открытых моделей, не получат доступ к самым передовым технологиям… если не готовы применять китайские разработки. Утверждается, что коммерциализация открытых LLM оказалась весьма сложной для их разработчиков. Многие западные технологические компании избирательно делают модели открытыми, благодаря чему все инновации в данной сфере пока сосредоточены в КНР, хотя развитие идёт и за пределами Китая.
Источник:
