Искусственный интеллект. С неба на землю - страница 14

Все это приводит к вопросам об экономической целесообразности инвестиций в это направление. Тем более с учетом двух ключевых трендов в развитии генеративного ИИ:

– создание дешевых и простых локальных моделей для решения специализированных задач;

– создание ИИ-оркестраторов, которые будут декомпозировать запрос на несколько локальных задач и затем перераспределять это между разными локальными моделями.

Таким образом, слабые модели с узкой специализацией останутся более свободными и простыми для создания. При этом смогут решать наши задачи. И в итоге мы имеем более простое и дешевое решение рабочих задач, нежели создание сильного ИИ.

Конечно, мы выносим за скобки нейроморфные и квантовые системы, но мы эту тему рассмотрим чуть ниже. И, естественно, в моих отдельных цифрах и аргументах могут быть ошибки, но в целом я убежден, что сильный ИИ – не вопрос ближайшего будущего.

Если резюмировать, то у сильного ИИ есть несколько фундаментальных проблем.

– Экспоненциальный рост сложности разработки и противодействия деградации сложных моделей.

– Недостаток данных для обучения.

– Стоимость создания и эксплуатации.

– Привязанность к ЦОДам и требовательность к вычислительным ресурсам.

– Низкая эффективность текущих моделей по сравнению с человеческим мозгом.

Именно преодоление этих проблем определит дальнейший вектор развития всей технологии: либо все же сильный ИИ появится, либо мы уйдем в плоскость развития слабых ИИ и ИИ-оркестраторов, которые будут координировать работу десятков слабых моделей.

Но сейчас сильный ИИ никак не вяжется с ESG, экологией и коммерческим успехом. Его создание возможно только в рамках стратегических и национальных проектов, финансируемых государством. И вот один из интересных фактов в данном направлении: бывший глава Агентства национальной безопасности США (до 2023 года), генерал в отставке, Пол Накасоне в 2024 году вошел в совет директоров OpenAI. Официальная версия – для организации безопасности Chat GPT.

Также рекомендую прочитать документ под названием «Осведомленность о ситуации: Предстоящее десятилетие». Его автор – Леопольд Ашенбреннер, бывший сотрудник OpenAI из команды Superalignment. Документ доступен по QR-коду и гиперссылке.

SITUATIONAL AWARENESS

Также сокращенный разбор этого документа доступен по QR-коду и гиперссылке ниже.

Разбор документа про AGI от Леопольда Ашенбреннера, бывшего сотрудника OpenAI

Если совсем упростить, то ключевые тезисы автора:

– К 2027 году сильный ИИ (AGI) станет реальностью.

Я с этим утверждением не согласен. Мои аргументы приведены выше, плюс некоторые тезисы ниже и описания рисков от авторов говорят о том же. Но опять же, что понимать под термином AGI? Свое определение я уже привел, но единого термина нет.

– AGI сейчас – ключевой геополитический ресурс. Забываем про ядерное оружие, это прошлое. Каждая страна будет стремиться получить AGI первой, как в своё время атомную бомбу.

Тезис спорный. Да, это отличный ресурс. Но как мне кажется, его значение переоценено, особенно с учетом сложности создания и обязательных будущих ошибок в его работе.

– Для создания AGI потребуется единый вычислительный кластер стоимостью в триллион долларов США. Такой уже строит Microsoft для OpenAI.

Помимо вычислительных мощностей нужны еще затраты на людей и решение фундаментальных проблем.

– Этот кластер будет потреблять больше электроэнергии, чем вся выработка США.