В принципе, ничего неожиданного – я предполагаю, что большинство профессионалов согласятся с этим. Но интересно, что об этом больше начинают говорить в СМИ. Для меня это один из признаков, что мы приближаемся к "потолку" этой технологии в ее текущей версии.
На Techcrunch вышла новость о том, что по результатам исследования Stanford's Institute for Human-Centered Artificial Intelligence второй год подряд наблюдается падение инвестиций в сфере ИИ. В статье приводятся аргументы экспертов по этому вопросу. Есть понимание, что отрасль сталкивается с проблемами устойчивого применения ИИ к конкретным жизненным задачам и масштабированию этого опыта. И что инвестиции сейчас вкладываются не столько в разработку новых моделей ИИ (что прямо очень дорого), а скорее в применение.
В The Guardian под названием "From boom to burst, AI bubble is only heading in one direction" вышла авторская колонка профессора John Naughton из Open University (кстати, Open University – это интересный академический феномен; загуглите, если не слышали о нем). Там он говорит о пяти этапах развития "пузыря": displacement, boom, euphoria, profit-taking and panic. По его словам, мы находимся сейчас на третьем этапе эйфории (и с ним сложно не согласиться). Следующий этап profit-taking характеризуется тем, что инвесторы, которые первыми услышат приближение "большого лопания", начнут забирать свои деньги из этой отрасли (т.е. продавать акции компаний и доли в стартапах). После этого начнется паника.
В принципе, все логично, по-моему. Я поддерживаю тезис автора "But it will burst: nothing grows exponentially for ever". Несмотря на то, что популярная и навязчивая мысль о технологической сингулярности, обусловленная именно безудержным экспоненциальным ростом, я отдаю этому сценарию очень малый процент шанса в текущей реальности.
На выступлениях по ИИ я всегда говорю, что современная версия ИИ базируется на трех основах: алгоритмы, данные и вычислительные мощности. Кажется, что скоро мы начнем упираться в энергетические потребности для тренировки все больших моделей ИИ, хотя, может, это и не будет так скоро. Куда быстрее может появиться нехватка качественных данных для моделей ИИ. Уже создается впечатление, что самые крутые языковые модели типа GPT-4 натренированы почти на всем интернете. И не выглядит, что есть хороший, эффективный и масштабируемый путь получить еще больше качественных данных.
Наконец, алгоритмы. В основе крупных языковых моделей лежат нейронные сети, придуманные в середине 20-го века и улучшенные отдельными идеями с 2010-х. Впрочем, у исследователей ИИ есть вопросы: мы, люди, не учимся так, как эти модели. Мы не нуждаемся в пересмотре одних и тех же образцов данных тысячи раз, чтобы чему-то научиться. Это указывает на определенные фундаментальные разницы между обучением людей и современным ИИ. Конечно, есть группы исследователей, которые пытаются это исправить, но мне кажется, что их решение пока не в мейнстриме.
Технология ИИ (которая, напомню, родом из 1956 года) переживала минимум две "зимы", что являлись последствиями большого лопания тогдашних пузырей. Это происходило в первую очередь потому, что происходил отток инвестиционных средств, и в конце концов ученым не было за что проводить свои исследования. Но после того, как пузырь лопнул, всегда остается что-то, что ложится в основу следующей итерации развития. Например, после лопания пузыря dot-com'ов в 1990-х, когда инвестировали в создание неоправдавших себя веб-сайтов, в позитиве мы остались с широкополосным интернетом, а точнее с инфраструктурой кабелей, в частности между континентами. Компании, которые прокладывали эти сети, могли разориться, но сети никуда не исчезли.
Когда (а не если) лопнет текущий пузырь ИИ, то мы также останемся с полезными артефактами. Для меня почти очевидно, что в той или иной форме ИИ с нами останется подобно электроэнергии, двигателю внутреннего сгорания или интернету. Первоочередно ИИ уже показал себя качественно во многих узких сферах и задачах. Но насколько он будет иметь широкое потребление, как мы ежедневно пользуемся мобильной связью, – не знаю.