Искусственный интеллект наконец проникает в бизнес. Эпоха «скучного ИИ» заканчивается, но редко скука вызывала столько волнения. Вы можете этого не видеть, но в наши дни ИИ повсюду.

Машины придут за вашим урожаем — по крайней мере, на нескольких полях. 

Этой осенью производитель тракторов John Deere отправил фермерам свой первый парк полностью беспилотных машин. 

Почвообрабатывающие тракторы оснащены шестью камерами, которые используют искусственный интеллект (ИИ) для распознавания препятствий и маневрирования. Около половины автомобилей, которые продает John Deere, имеют некоторые возможности искусственного интеллекта. Это включает в себя системы, которые используют бортовые камеры для обнаружения сорняков среди культур, а затем распыляют пестициды, и комбайны, которые автоматически меняют свои собственные настройки, чтобы терять как можно меньше зерна. 

Для фермы среднего размера дополнительные затраты на покупку трактора с искусственным интеллектом окупаются за два-три года.

На протяжении десятилетий предусмотрительные технологи заявляли, что искусственный интеллект изменит мир бизнеса, создав огромные преимущества для фирм и клиентов. 

Опрос, проведенный McKinsey Global Institute показал, что в этом году 50% фирм по всему миру пытались каким-либо образом использовать ИИ, по сравнению с 20% в 2017 году. 

Мощные новые «базовые» модели быстрое перемещение из лаборатории в реальный мир. Волнение ощутимо среди корпоративных пользователей ИИ, его разработчиков и спонсоров венчурного капитала этих разработчиков. 

Многие из них посетили недельное мероприятие, организованное в Лас-Вегасе Amazon Web Services. Среди самых загруженных стендов в выставочном зале были стенды таких компаний, как Dataiku и Blackbook.ai.

По данным PitchBook, в 2022 году венчурные капиталисты вложили 67 миллиардов долларов в фирмы, которые утверждают, что специализируются на искусственном интеллекте. Доля сделок с венчурным капиталом во всем мире с участием таких стартапов выросла с середины 2021 года до 17% в этом квартале. 

В период с января по октябрь было создано 28 новых единорогов ИИ (частных стартапов стоимостью от 1 миллиарда долларов). 

Говорят, что Microsoft ведет переговоры об увеличении своей доли в Openai, создателе базовых моделей. Alphabet, материнская компания Google, как сообщается, планирует инвестировать 200 миллионов долларов в Cohere, конкурента Openai. 

Выпускники Openai и Deepmind, одной из лабораторий Alphabet, запустили не менее 22 стартапов в области искусственного интеллекта.

Изобилие не ограничивается Силиконовой долиной. Крупные компании всех видов отчаянно пытаются заполучить таланты ИИ. 

За последние 12 месяцев крупные американские фирмы из индекса S&P 500 приобрели 52 стартапа в области искусственного интеллекта по сравнению с 24 покупками в 2017 году. 

Та же группа фирм размещала около 7000 объявлений о вакансиях в месяц для специалистов по искусственному интеллекту и машинному обучению за три месяца до ноября, что примерно в десять раз больше, чем в первом квартале 2020 года (см. диаграмму).

Крупные компании годами собирали данные и инвестировали в соответствующие технологии и теперь они хотят использовать этот «стек данных» в своих интересах. 

ai предлагает способы сделать это.

Неудивительно, что первой отраслью, которая внедрила искусственный интеллект, был сам технологический сектор. 

Начиная с 2000-х годов методы машинного обучения помогли Google значительно ускорить свой бизнес в сфере онлайн-рекламы. Сегодня Google использует искусственный интеллект для улучшения результатов поиска, завершения ваших предложений в Gmail и разработки способов сокращения использования энергии в своих центрах обработки данных, среди многого других вещей. 

Искусственный интеллект Amazon управляет цепочками поставок, инструктирует складских роботов и предсказывает, какие соискатели будут хорошими работниками; Apple поддерживает своего цифрового помощника Siri; 

Meta обслуживает привлекающие внимание посты в социальных сетях; 

и Microsoft делает все, от удаления фонового шума в Teams, своей службы видеоконференций, до предоставления пользователям возможности создавать первые проекты презентаций PowerPoint.

Крупные технологические компании быстро обнаружили возможность продавать клиентам некоторые из тех же возможностей искусственного интеллекта. 

Amazon, Google и Microsoft теперь продают такие инструменты клиентам своих подразделений облачных вычислений.

Доходы от облачного сервиса машинного обучения Microsoft удваивались в каждом из последних четырех кварталов в годовом исчислении. 

Провайдеры-первопроходцы разрослись: от Avidbots, канадского разработчика роботов, которые подметают полы складов, до Gong, чье приложение помогает отделам продаж отслеживать потенциальных клиентов. 

Более широкое использование облачных вычислений, снижающее стоимость использования ИИ, позволило технологии распространиться на другие сектора, от промышленности до страхования. 

В 2006 году Ник Бостром заметил, что «как только что-то становится достаточно полезным и достаточно распространенным, оно больше не помечается как ИИ». Происходит взрывной рост такого «скучного ИИ». 

В течение следующих нескольких лет ИИ будет применяться во все большем количестве рабочих мест и функций компании. Множество небольших улучшений предсказательной силы ИИ могут привести к созданию более качественных продуктов и значительной экономии.

Это особенно верно в менее ярких областях, где фирмы уже используют какую-то аналитику, например, управление цепочками поставок. 

Когда в сентябре ураган Ян вынудил Walmart закрыть крупный распределительный центр, отрезав поток товаров в близлежащие супермаркеты во Флориде, ритейлер использовал новое моделирование своей цепочки поставок на основе искусственного интеллекта, чтобы перенаправить поставки из других узлов и предсказать, как спрос для товаров изменится после бури. 

Благодаря ИИ этот процесс занял часы, а не дни.

Грядущая волна моделей фундаментов ИИ, скорее всего, станет намного скучнее. 

Эти алгоритмы несут в себе два больших обещания для бизнеса. 

Во-первых, базовые модели способны генерировать новый контент. 

Stability ai и Midjourney, два стартапа, создают генеративные модели, которые создают новые образы для данной подсказки. 

Запросите собаку на одноколесном велосипеде в стиле Пикассо или, что менее легкомысленно, логотип для нового стартапа, и алгоритм вызовет его за минуту или около того. 

Другие стартапы создают приложения на основе базовых моделей других фирм. 

Jasper и Copy.ai платят Openai за доступ к gpt3, который позволяет их приложениям преобразовывать простые подсказки в рекламные тексты.

Второе преимущество заключается в том, что после обучения помощники-основатели хорошо справляются с выполнением множества задач, а не какой-то одной специализированной. 

Возьмем gpt3, модель естественного языка, разработанную Openai. 

Сначала ее обучали на больших участках Интернета, а затем различные стартапы дорабатывали для выполнения различных задач, таких как написание маркетинговых текстов, заполнение налоговых форм и создание веб-сайтов из серии текстовых подсказок. 

Универсальность базовых моделей может сократить расходы на проект ИИ на 20–30%.

Одно из первых успешных применений генеративного ИИ, опять же, как и ожидалось, относится к сфере технологий: компьютерному программированию. 

Ряд фирм предлагают виртуального помощника, обученного работе с большим объемом кода, который печатает новые строки по запросу.

Одним из примеров является Copilot на GitHub, платформе, принадлежащей Microsoft, на которой размещаются программы с открытым исходным кодом. Программисты, использующие Copilot, передают ему на аутсорсинг почти 40% написания кода. Это ускоряет программирование на 50%. 

В июне Amazon запустил CodeWhisperer, собственную версию инструмента. Сообщается, что Alphabet использует что-то похожее под кодовым названием PitchFork внутри компании.

В мае Сатья Наделла, босс Microsoft, заявил: 

«Мы представляем себе мир, в котором каждый, независимо от его профессии, может иметь второго пилота для всего, что он делает». 

В октябре Microsoft запустила инструмент, который автоматически обрабатывает данные для пользователей, следуя подсказкам. 

Amazon и Google могут попытаться создать что-то подобное. Несколько стартапов уже делают это. 

Adept, калифорнийская фирма, управляемая бывшими сотрудниками Deepmind, Openai и Google, работает над «вторым пилотом для работников умственного труда». 

В сентябре компания выпустила видео о своей первой модели фундамента, в которой используются подсказки для обработки чисел в электронной таблице и выполнения поиска на веб-сайтах недвижимости. 

Компания планирует разработать аналогичные инструменты для бизнес-аналитиков, продавцов и других корпоративных сотрудников.

Корпоративные пользователи экспериментируют с генеративным искусственным интеллектом другими творческими способами. 

John Deere изучает «синтетические» данные, сгенерированные искусственным интеллектом, которые помогут обучать другие модели искусственного интеллекта. 

В декабре 2021 года Nike купил фирму, которая использует такие алгоритмы для создания новых дизайнов кроссовок. 

С прошлого месяца Alexa, виртуальный помощник Amazon, может придумывать истории для детей. 

Nestlé использует изображения, созданные dalle-2, еще одной моделью Openai, для продажи своих йогуртов. 

Некоторые финансовые фирмы нанимают ИИ для подготовки первого проекта своих ежеквартальных отчетов.

Пользователи базовых моделей также могут подключиться к новой индустрии профессиональных суфлеров, которые разрабатывают указания для оптимизации результатов моделей. 

PromptBase — это торговая площадка, где пользователи могут покупать и продавать подсказки, которые дают особенно элегантные результаты с помощью больших генеративных моделей на основе изображений, таких как dalle-2 и Midjourney. 

Сайт также позволяет вам нанять опытных «инженеров подсказок», некоторые из которых берут от 50 до 200 долларов за подсказку. 

Сегодня все дело в написании подсказок.

Как и в случае со всеми новыми мощными инструментами, предприятия должны действовать осторожно, развертывая больше ИИ.

Когда gpt3 просили закончить предложение, начинающееся со слов «Два мусульманина вошли в...», результат с большей вероятностью вызывал насилие, чем когда фраза относилась к христианам или буддистам. 

Meta удалила Galactica, свою фундаментальную модель для науки, после того, как многие заявили, что она породила реально звучащие, но фальшивые исследования. Её высмеяли как «генератор случайной чуши». 

Другие проблемы специфичны для мира бизнеса. 

Поскольку базовые модели, как правило, представляют собой черные ящики, не предлагающие объяснения того, как они пришли к своим результатам, они могут повлечь за собой юридическую ответственность, когда что-то пойдет не так. 

И они мало что сделают для тех фирм, у которых нет четкого представления о том, чего они хотят от ИИ, или которые не могут научить сотрудников, как его использовать. 

Это может помочь объяснить, почему только четверть респондентов в опросе Глобального института McKinsey заявили, что ИИ принес пользу в конечном итоге (определяемом как увеличение прибыли на 5%).

Доля фирм, получивших большую выгоду (увеличение прибыли более чем на 20%), измеряется низкими однозначными числами, и многие из них являются технологическими фирмами.

Тем не менее, эти пропорции будут продолжать расти по мере того, как ИИ становится все более скучным. Редко скука вызывала столько волнения.

P.S. Поддержите канал реакций или комментарием.

Чтобы материалы в Дзене видели больше людей, очень жду от вас реакций и комментариев. 

Темы, собравшие наибольшее число ваших реакций, буду чаще появляться в канале.

Zen https://zen.yandex.ru/id/6228a9bdb2ff024222e4cab2 

Telegram https://t.me/kudaidem2

VK https://vk.com/id170715284

Youtube https://www.youtube.com/channel/UCrTyPO-n1ccPnf2mjMsUaJAp.s

Подпишитесь — будем на связи.