Стэнфордский университет выпустил ежегодный доклад, посвященный ИИ-индустрии.
Делимся главными тезисами:
ИИ превосходит человека в некоторых задачах, но не во всех. Например, он лучше понимает английский, визуально мыслит и классифицирует изображения. Но люди превосходят его в сложных задачах: планировании, практическом визуальном мышлении и математике соревновательного уровня.
Передовые модели ИИ дорожают. Стоимость их обучения достигла беспрецедентного уровня. Например, для GPT-4 от OpenAI потребовались вычисления стоимостью $78 млн, а для Gemini Ultra от Google — $191 млн.
Бизнес доминирует в исследованиях передового ИИ. Все из-за его дороговизны: в прошлом году бизнес создал 51 заметную модель машинного обучения, а академическая наука – 15.
ИИ чаще используют в науке: GNoME помог открыть 380 тыс. новых стабильных материалов для производства технологий, а AlphaDev представил более быстрые алгоритмы сортировки.
США опережают другие страны по производству лучших моделей ИИ. В 2023 году здесь создали 61 модель ИИ, в ЕС – 21 модель, а в Китае – 15 моделей.
Не хватает надежных и стандартизированных оценок ответственности LLM. Ведущие разработчики (OpenAI, Google и Anthropic) тестируют свои модели на различных эталонах ответственного ИИ. Это затрудняет усилия по систематическому сравнению рисков и ограничений лучших моделей ИИ.
Инвестиции в генеративный ИИ растут. По сравнению с 2022 годом финансирование в 2023-ем выросло почти в 8 раз и достигло $25,2 млрд.
ИИ делает работников более продуктивными и приводит к повышению качества работы. При этом люди больше осознают его влияние и нервничают по этому поводу. Процент тех, кто считает, что ИИ серьезно повлияет на их жизнь, выросла с с 60% до 66%. А 52% нервничают из-за продуктов и услуг ИИ — это на 13% больше, чем в 2022 году.
В США резко увеличивается количество нормативных актов, касающихся ИИ. В 2023 году в стране действовало до 25 таких документов, хотя в 2016 году всего один.