Анализ доклада Стэнфордского института ИИ, ориентированного на человека «Индекс ИИ 2023»
В апреле 2023 Стэнфордский институт искусственного интеллекта, ориентированного на человека, опубликовал шестой ежегодный анализ влияния, прогресса и тенденций в области ИИ.
Доклад создается междисциплинарной группой академических и отраслевых, и считается одним из авторитетных источников данных и идей в сфере ИИ.
В рамках прошлогоднего доклада авторы констатировали факт перехода ИИ из новой технологии в зрелую, которая становится реальным явлением. Эта технология интегрируется в экономику, влияет на направления исследований, развертывание и финансирование. При этом, авторы предлагали учитывать как положительные, так и отрицательные стороны ИИ.
В качестве ключевого тезиса доклада 2023 года авторы выделяют вступление ИИ в эпоху развертывания. Об этом свидетельствует регулярное появление новых крупномасштабных моделей ИИ в 2022 и в начале 2023 года, публичные обсуждения ИИ среди политических деятелей, преимуществ от использования ИИ отраслевыми лидерами, увеличение количества публикаций. Кроме этого, в обществе формируется более четкое представление об ИИ, его достоинствах и недостатках.
Основные выводы доклада включают:
лидерство промышленного сектора в разработке современных моделей ИИ.1До 2014 года сложные модели машинного обучения разрабатывались исключительно в академических кругах. В 2022 году создано 32 значимых промышленных модели машинного обучения, по сравнению с тремя в академических кругах;
анализ ключевых критериев производительности показал, что в ИИ она достигла своего предела. Так, точность технических тестов ИИ приближается к 80-90%. Среднее улучшение производительность по сравнению с эталонными тестами составляет 42,4%, а среднее улучшение за последний год составляет всего 4%;
ИИ одновременно наносит вред и помогает окружающей среде. С одной стороны, обучение больших языковых моделей может иметь серьезные экологические последствия. С другой – ИИ может использоваться для оптимизации энергопотребления больших центров обработки данных;
модели ИИ могут использоваться для научных открытий. Так, в 2022 году ИИ применяли для изучения синтеза водорода, эффективности манипуляций с матрицей и создания новых антител. Также Nvidia использовала ИИ для разработки более быстрых и эффективных чипов;
увеличивается количество инцидентов и противоречий при использовании ИИ. С 2012 года количество инцидентов, связанных с этически неправомерным использованием ИИ увеличилось в 26 раз. Это связано с широким использованием ИИ и с пониманием способов неправомерного использования. Так, например, ChatGPT может служить плохим целям;
увеличение спроса на специалистов по ИИ. В США количество вакансий увеличилось в среднем с 1,7% в 2021 году до 1,9% в 2022;
снижение частных инвестиций в ИИ. В 2022 году частные инвестиции в ИИ составили 91,9 млрд долл. Это на 26,7% меньше, чем в 2021г. При этом сократилось общее количество мероприятий по финансированию ИИ. За исключением наиболее крупных, более 1 млрд долл.;
в 2022 году количество компаний, внедривших ИИ увеличилось более, чем вдвое по сравнению с 2017 годом;
увеличивается интерес политических деятелей к ИИ. Так, количество законопроектов по ИИ выросло с 1 в 2016 году до 37 в 2022. Также упоминание ИИ в законодательных процедурах увеличилось в 6,5 раз с 2016 года;
граждане Китая наиболее позитивно относятся к продуктам и услугам ИИ. 78% китайских респондентов согласились с утверждением, что продукты и услуги ИИ имеют больше преимуществ, чем недостатков и только 35% американцев с этим согласны.
Выводы
Таким образом, согласно докладу, большие языковые модели (далее – LLM) становятся больше и дороже. Они требуют больших объемов данных, вычислительной мощности и финансирования. Поэтому большинство из них разрабатывается в промышленной отрасли. Так, например, ChatGPT-2 в 2019 году имел 1,5 млрд параметров, GPT-3 в 2020 году уже 175 млрд параметров, заявленный размер параметров в GPT-4, выпущенный в 2023 году составляет 100 трлн параметров. В частности, в апреле 2023 года, генеральный директор OpenAI С. Альтман заявил, что эпоха гигантских моделей искусственного интеллекта закончилась, стратегия ChatGPT исчерпана, а дальнейший прогресс потребует новых идей. Также спрос на профессиональные навыки ИИ продолжает расти практически во всех отраслях промышленности. Это приводит к большей специализации ИИ и сосредоточению специалистов в промышленности. Кроме этого, по мнению авторов доклада Д. Кларка и Р. Перро, растущее использование ИИ и его потенциальная возможность для массовых потрясений (например, повышение зарплаты или замена сотрудников, увеличение разрыва между компаниями, использующими ИИ и теми, кто только собирается это сделать) требует четкого понимания путей развития и развертывания. Одним из важных остается вопрос, кто именно его внедряет, то есть, развертывание ИИ определяется представителями небольшой группы частного сектора, а не представителям социальных и государственных институтов.
- 1До 2014 года сложные модели машинного обучения разрабатывались исключительно в академических кругах.
