Генеративный искусственный интеллект.

Очередная волна неистового ИИ хайпа последний месяц.

Рост рынка последний месяц связан прежде всего с анонсами ИИ моделей и ИИ-продуктов от ведущих ИТ компаний США.

Почти 1.5 года работы с различными ГИИ (ChatGPT, Gemini, Llama, Claude), есть ли в них польза и что они могут делать? Я не пишу сейчас полноценный обзор – это серия лонгридов, на которые сейчас нет времени, но попытаюсь выделить главное.

По сути, главное и самое основное предназначение ГИИ – это компрессия и декомпрессия информация, собственно, и все, а из этого уже «расщепляются» различные производные направления.

Компрессия информации — конспектирование, резюмирование, обобщение, «суммаризация» и так далее огромных массивов текстовой, аудио или видео информации по особым алгоритмам. Например, кратко пересказ YouTube ролик, книгу, инструкцию пользования или какие-либо события.

Декомпрессия информации – из ранее сжатой информации на основе логических цепочек и по заданным сценарным векторам генерировать аудио, видео или текстовый контент. Например, на основе краткой рецензии книги, сгенерированной ранее ИИ, написать похожие отзывы/рецензии или дать рекомендации по схожим литературным произведениям.

Основные сценарии использования ГИИ:

• Обобщение и интерпретация контента.
• Переводчик.
• Экспертная система / ответы на вопросы (что это означает, как это сделать, как это работает, как это исправить и т.д).
• Анализ, аналитика данных (пока самое слабое звено и хуже всего развито).
• Рерайт готовых текстов по заданным направлениям, стилям и тональности.
• Копирайтинг, написание резюме, отзывов, эссе, простых статей по заданным темам.
• Более эффективное распознавание цифрового контента (OCR документов, видео, аудио). Например, автоматическая стенограмма презентации с аудио в текст, автоматический таймкоды в видео, распознавание и структуризация документов.
• Более умный семантический поиск. Например, поиск в фото или видео определенных объектов, сюжетов и так далее. Пока все это не работает, но Google обещает интеграцию до конца года.
• Создание фото и видео с заданными условиями.

В перспективе года ГИИ модели позволяет сделать умный органайзер, структурировав документы, письма, фото и видео с заданными маркерами. Например, 30 тыс фото в библиотеке, нужно разбить по типам и сюжетам (люди, природа, города, культурные объекты и т.д.). Аналогично с документами, т.е. умная группировка и поиск по критериям. Структуризация и систематизация контента – это то, что способен делать ГИИ.

Потенциально может быть полезен, как персональный репетитор, создатель гида, проводника в различных неизведанных вопросах и направлениях, в том числе как туристический гид, неплохое пространство для роли консультанта по многим вопросам. Некая улучшенная комбинация Google + Wiki / онлайн библиотеки.

ГИИ может применяться для создания спектра идей для контента, применяться для автоматизации создания отчетов и шаблонных проектов, первичной аналитики данных.

В перспективе нескольких лет многие профессии под угрозой: переводчики, редакторы и корректоры, копирайтеры и контентмейкеры, секретари, маркетологи, работники службы поддержки и консультанты, дизайнеры, художники, аниматоры, программисты и аналитики начального уровня.

Тянет ли справочное бюро, переводчик, обобщение контента и умная группировка на 25 трлн долларов (кумулятивный ИИ хайп с начала 2023 по США и развитым странам) с пафосной претензией на «изменение мира ДО чатботов и ПОСЛЕ чатботов»? Крайне сомнительно.

Как это все работает на практике, удалось ли ГИИ интегрировать в проекты Spydell Technologies, есть ли в ГИИ достаточная глубина рынка и пространство для монетизации, чтобы оправдать приращение капитализации на триллионы долларов? Об этом позже.


t.me/spydell_finance/5414