2024-11-13 18:45:13 +0100
Компании, занимающиеся искусственным интеллектом (ИИ), сталкиваются с трудностями в разработке новых и более совершенных продуктов. По данным недавнего отчета, некоторые ведущие игроки в этой области, такие как Google и OpenAI, не могут достигнуть ожидаемых результатов, что вызывает озабоченность у инвесторов и пользователей.
С момента появления генеративного ИИ, который стал набирать популярность в виде чат-ботов и генераторов изображений, прошло почти три года. За это время технологии резко продвинулись вперед и вызвали множество ожиданий насчет будущего. Однако сейчас, как сообщает Bloomberg, компании OpenAI, Google и Anthropic сталкиваются с проблемами в создании более продвинутых моделей ИИ.
Согласно источникам, на которых ссылается Bloomberg, новый модельный ИИ OpenAI, называемый Orion, не оправдывает внутренних ожиданий. Аналогично новая версия Gemini от Google также не демонстрирует значительного прогресса по сравнению с предыдущей версией. Кроме того, Anthropic задерживает выпуск своей модели Claude.
Одной из причин таких задержек является нехватка новых, качественных и человеко-созданных данных для обучения, что препятствует созданию более совершенных систем ИИ. Это подчеркивает проблему, с которой сталкиваются компании: почти все доступные данные были уже собраны из открытого доступа в Интернете.
Фотографы и художники, которые создают уникальные изображения, могут заметить, что без свежих фотографий генерация ИИ действительно становится затруднительной. Исследования показывают, что ИИ, обучающийся на искусственно созданных данных, не способен создавать качественный контент.
Эти проблемы также ставят под сомнение близость достижения искусственного общего интеллекта (AGI). Эксперты, такие как Маргарет Митчел, главный научный сотрудник компании Hugging Face, уверены, что пузырь вокруг AGI начинает лопаться и компаниям потребуется использовать «другие подходы к обучению» для его достижения. Лила Третиков, глава стратегии ИИ в New Enterprise Associates, добавляет, что приоритетом должен стать не объем данных, а их качество и разнообразие.
