OpenAI, стартап стоимостью в миллиард долларов, который инициировал революцию генеративного ИИ с ChatGPT, по прогнозам, понесет убытки в размере 5 миллиардов долларов в 2024 году. Несмотря на эту отрицательную цифру, недавно сообщалось, что компания ведет переговоры о привлечении дополнительных средств, и ее оценка, как говорят, взлетит до 100 миллиардов долларов после вливания 1 миллиарда долларов.
Помните, что это всего лишь одна компания, обучающая свои модели ИИ, и еще несколько человек переживают тот же финансовый кризис. Искусственный интеллект продолжает оставаться самой горячей тенденцией в технологической отрасли, но он крайне нестабилен и может сжигать деньги так, как будто завтра не наступит. Группа ученых и инженеров подсчитала, что 80 процентов этих проектов терпят неудачу, и выявила причины этого, а также предложила некоторые решения.
Одной из причин провала проектов искусственного интеллекта является то, что основатели компаний не понимают, какая проблема требует решения, и сосредоточены только на демонстрации технологии другим.
Американский некоммерческий аналитический центр глобальной политики, исследовательский институт и консалтинговая фирма государственного сектора под названием RAND Corporation выделили пять причин, по которым 80 процентов проектов искусственного интеллекта терпят неудачу. Первая и главная причина заключается в том, что «заинтересованные стороны отрасли» неправильно понимают, какую проблему необходимо решить в ходе внедрения искусственного интеллекта. Еще одна причина провала проектов заключается в том, что у компаний нет достаточных данных для эффективного обучения модели искусственного интеллекта, что приводит к искаженным результатам, которые отпугивают пользователей от повторного использования платформы.
Другие проблемы, такие как неадекватная инфраструктура, могут ускорить частоту неудач проекта ИИ, и, предполагая, что ресурсов достаточно, основатели компании больше сосредоточены на демонстрации технологического превосходства над конкурентами, а не на предоставлении ценности для пользователей. Хотя вы можете ознакомиться с оставшимися причинами, которые ускоряют крах проекта, корпорация RAND предоставила некоторые решения для снижения рисков неудачи.
Одной из них является инвестирование в инфраструктуру, поскольку сосредоточение внимания на этой области не только сокращает время, необходимое для завершения обучения модели ИИ, но и может предоставить одно важное преимущество: высококачественные данные, доступные для эффективного обучения других моделей ИИ. Основатели также должны понимать, что искусственный интеллект не является волшебной палочкой и имеет свои ограничения.
Хотя эффективное обучение модели ИИ может привести к более мощному продукту, у нас есть ChatGPT в качестве достойного примера, поскольку он обучался на терабайтах данных и все равно может выдавать неверный результат. В отчете упоминается всего семь средств правовой защиты, поэтому вы можете рассмотреть их все и сообщить нам в комментариях, согласны ли вы с этими решениями.
Иван Ковалев
VIA