10.09.2024 Новости, Искусственный интеллект, Итоги и тенденции, Обзоры рынковУ ИИ как направления три большие проблемы: недостаток данных для обучения; увеличение доли контента, созданного нейросетями; и быстро растущее энергопотребление. Упомянутые проблемы кажутся далекими от оперативных вопросов российского рынка и тактического планирования, но их понимание важно и для отечественных игроков. ИИ сегодня стал драйвером ИТ и начинает с нарастающей активностью драйверить национальные экономики. В данном случае под ИИ мы понимаем, прежде всего, генеративный искусственный интеллект. «GenAI-технологии становятся всё более универсальными, а их внедрение и применение в каждом конкретном продукте упрощается и удешевляется», — говорит Андрей Белевцев, старший вице-президент «Сбербанка» и руководитель блока «Технологическое развитие». Подчеркнем, что речь идет не о Artificial general intelligence («искусственном разуме»), а о Generative Artificial Intelligence — подмножестве моделей для генерации текста, иллюстраций, звука, видео и других документов или медиаданных. Но и GenAI уже активно внедряют в российской практике (см. врезку). Нейросети меньшего масштаба также активно применяют для задач бизнеса, они работают в десятках прикладных систем: от инструментов аналитиков и ИИ-ассистентов до «улучшайзеров» и «шумодавов» в решениях для корпоративных коммуникаций. Проблема № 1: Недостаток данных для обучения Для обучения GenAI нужны большие объемы данных, из которых можно легально «нарезать» датасеты, а с этим уже серьезные проблемы. На первый взгляд это ...
читать далее.
