Пресса уже резюмировала его содержание для широкой публики. Вот несколько фактов: инвестиции в ИИ падают; большинство людей считают, что ИИ изменит, а не заменит их работу; модели ИИ стали настолько умными, что старые тесты для их оценки не работают.
Индустрия постепенно движется к открытому исходному коду. В прошлом году на рынок вышли 149 моделей ИИ, 65,7% из которых имели открытый исходный код, то есть их мог свободно использовать и изменять кто угодно. Для сравнения, этот показатель составлял 44,4% в 2022 году и 33,3% в 2021.
При этом модели с закрытым исходным кодом по-прежнему превосходят открытые аналоги. В 10 выбранных тестах закрытые модели достигли медианного преимущества в производительности 24,2%, при этом различия варьировались от всего лишь 4,0% на математических задачах, таких как GSM8K, до целых 317,7% на агентских задачах, таких как AgentBench. Агентские задачи — те, в которых ИИ приходится взаимодействовать со средой или системой, чтобы достичь цели. Например, это навигация и уборка помещений, а также избегание препятствий, которыми обычно занимаются роботы-пылесосы.
Частный бизнес доминирует в области искусственного интеллекта, особенно в создании и выпуске фундаментальных моделей. В 2023 году Google выпустила больше всего базовых моделей ИИ, включая Gemini и RT-2. Фактически, с 2019 года Google лидирует в выпуске самодостаточных нейросетей — в общей сложности у компании их 40, за ней следует OpenAI с 20. Академические круги отстают от частников: в прошлом году Калифорнийский университет в Беркли выпустил всего 3 модели ИИ, а Стэнфорд — 2.
Промышленный сектор — главный заказчик и потребитель ИИ-продуктов. В 2023 году для него предназначалось 72% всех новых фундаментальных моделей.
Одна из причин, по которой академические круги и правительство вытеснены из гонки ИИ, это экспоненциальный рост затрат на его обучение. Стоимость обучения Gemini Ultra от Google оценивают в $191 миллион, а стоимость GPT-4 от OpenAI — в $78 миллионов. Для сравнения, в 2017 году оригинальная модель Transformer, в которой была реализована архитектура, лежащая в основе практически каждой современной БЯМ, стоила около 900 долларов.
С точки зрения примечательных моделей машинного обучения, Соединенные Штаты значительно опередили другие страны в 2023 году, разработав в общей сложности 61 модель. За ними следуют Китай с 15 разработками и Франция с 8. При этом большинство востребованных специалистов по ИИ — китайцы.
По состоянию на 2023 год ИИ достиг показателей человеческого уровня во многих важных тестах, от понимания прочитанного до визуального мышления. Тем не менее, по некоторым показателям, например, по математике, он не дотягивает. Поскольку ИИ преодолел множество стандартных тестов, его исследователям пришлось ставить новые, более сложные задачи. Нестор Маслей, социолог из Стэнфорда и главный редактор Индекса ИИ, сказал, что ранее стандартов оценки хватало хотя бы на 5 лет. Теперь их приходится ежегодно пересматривать и создавать новые. Индекс 2023 года также отслеживал некоторые из этих новых тестов, в том числе задачи на программирование, сложные рассуждения и взаимодействие со средой.
Хотя частные инвестиции в ИИ с 2021 года неуклонно сокращаются, генеративный ИИ набирает обороты. В 2023 году сектор привлек $25,2 млрд, что почти в девять раз превышает объем инвестиций в 2022 году и примерно в 30 раз больше, чем в 2019 году (назовем это эффектом ChatGPT). В 2023 году на генеративный ИИ пришлось более четверти всех частных инвестиций, связанных с ИИ.
В 2023 году Соединенные Штаты вновь доминировали в сфере частных инвестиций в искусственный интеллект. В 2023 году $67,2 миллиарда, инвестированных в США, примерно в 8,7 раза превышали сумму, инвестированную в следующей по величине стране — Китае, и в 17,8 раза — сумму, инвестированную в Соединенном Королевстве. При уменьшении масштаба этот список выглядит одинаково: совокупно с 2013 года Соединенные Штаты лидируют по инвестициям на уровне $335,2 миллиарда, за ними следуют Китай с $103,7 миллиарда и Великобритания с $22,3 миллиарда.
Все больше компаний внедряют ИИ в ту или иную часть своего бизнеса: согласно опросам, 55% организаций заявили, что используют ИИ в 2023 году, по сравнению с 50% в 2022 году и 20% в 2017 году. Компании сообщают, что используют ИИ для автоматизации контактных центров, персонализации контента и привлечения новых клиентов.
Люди стали более беспечно относится к ИИ. Большинство из них уверены, что нейросети изменят их профессию, а не заменят ее — такие опасения есть только у трети опрошенных. Молодежь, то есть поколение Z и миллениалы, ожидает более существенного воздействия ИИ по сравнению со старшими поколениями, такими как поколение X и бэби-бумеры. В частности, 66% представителей поколения Z по сравнению с 46% респондентов-бумеров считают, что ИИ существенно повлияет на их нынешнюю работу. Между тем, люди с более высокими доходами, более высоким образованием и более высокой должностью ожидают, что ИИ окажет большое влияние на их занятость.
Жители англоговорящих стран больше всех тревожатся на счет ИИ. Европейцы и азиаты относятся к нему спокойно. На вопрос о том, вызывают ли у них нервозность продукты ИИ, 69% австралийцев и 65% британцев ответили утвердительно. Аналогичные переживания испытывают только 23% японцев.
Поскольку в плане ИИ-законодательства весь мир следует за США, ужесточение регулирования этой отрасли в Америке довольно показательно. Все больше американских регулирующих органов принимают правила регулирования использования инструментов и данных искусственного интеллекта. Например, Бюро авторских прав и Библиотека Конгресса приняли руководство по регистрации авторских прав на произведения, содержащие материалы, созданные с помощью ИИ, а Комиссия по ценным бумагам и биржам разработала стратегию управления рисками кибербезопасности. Ведомствами, которые приняли наибольшее количество правил, стали Администрация президента и Министерство торговли.
