Современные тенденции в области искусственного интеллекта включают в себя рост генеративного ИИ, демократизацию ИИ и повышенное внимание к этике и соблюдению нормативных требований, сообщает портал eWeek.
ИИ продолжает перекраивать технологический ландшафт благодаря внедрению инноваций, которые значительно расширяют возможности ПО и оказывают большое влияние на деятельность человека в различных отраслях.
ИТ-специалистам и компаниям, стремящимся использовать передовые технологии для обеспечения роста и инноваций, необходимо быть в курсе трендов развития ИИ. Вот краткий обзор основных ИИ-тенденций этого года и их потенциального влияния:
1. Генеративный ИИ усиливает свою и без того высокую популярность
Генеративный ИИ привел к значительным изменениям во всех отраслях, особенно в здравоохранении и творческих индустриях.
В здравоохранении он помогает диагностировать заболевания и ускоряет поиск новых лекарств, моделируя сложные биологические системы и тем самым быстрее определяя потенциальных кандидатов на лекарства. В творческих отраслях он улучшает создание контента в различных сферах, таких как цифровое искусство, музыка и видеопроизводство, обеспечивая высокий уровень персонализации и генерации контента в соответствии с предпочтениями пользователей или потребителей.
Всплеск интереса пользователей к генеративному ИИ продолжается, в первую очередь, благодаря его способности автоматизировать и улучшать творческие процессы, что означает значительную экономию времени и средств и новые возможности для персонализации. Однако широкое распространение генеративного ИИ вызывает этические опасения, особенно в отношении точности его результатов, аутентичности и потенциального вытеснения рабочих мест в творческих областях. Технология также несет в себе риск неправильного использования, например, создания фейкового контента, что может иметь серьезные последствия для общества.
Для бизнеса генеративный ИИ обещает продолжить революционные изменения в дизайне продуктов, маркетинге и привлечении клиентов, позволив создавать более адаптируемый и инновационный пользовательский опыт. Однако компаниям следует быть осторожными с применением генеративного ИИ. Они должны учитывать этические аспекты и потенциальную реакцию на неправильное использование технологии, а также следить за тем, чтобы применение генеративного ИИ способствовало укреплению целостности бренда и доверия клиентов.
2. Мультимодальный ИИ еще больше объединяет типы данных для более глубокого взаимодействия
Мультимодальный ИИ обрабатывает и интегрирует несколько типов данных, таких как текст, изображения и аудио. Это направление ИИ набирает обороты по мере того, как компании осознают ценность создания более тонких и контекстуальных систем ИИ, способных понимать и взаимодействовать, зеркалируя сенсорные и когнитивные способности человека.
Интеграция различных типов данных позволяет системам ИИ более полно понимать запросы и реагировать на них. Выгода? Улучшение пользовательского опыта и поддержки принятия решений. Однако сложность проектирования таких систем создает проблемы с точки зрения интеграции данных, вычислительной мощности и обеспечения конфиденциальности различных потоков данных.
С развитием мультимодального ИИ мы можем ожидать значительного улучшения интерфейсов обслуживания клиентов и возможностей взаимодействия с продуктами. Мультимодальный ИИ сделает их более интуитивными и отзывчивыми, поскольку он сможет лучше использовать преимущества нескольких человеческих чувств одновременно. Мы также можем ожидать, что такие технологии, как приложения для творчества и инструменты поиска, станут более удобными и точными. Кроме того, мультимодальный ИИ может помочь предприятиям создавать более надежные системы безопасности, поскольку сочетание типов данных может привести к более полному обнаружению угроз.
3. Кибербезащита на основе ИИ повышает уровень цифровой безопасности
ИИ используется в некоторых решениях по кибербезопасности уже несколько лет, но сейчас рост популярности инструментов кибербезопасности на базе ИИ ускоряется благодаря расширению их возможностей.
По прогнозам, рынок ИИ-кибербезопасности вырастет с 24 млрд. долл. в 2023 г. до примерно 134 млрд. долл. в 2030-м. Кибербезопасность на основе ИИ использует машинное обучение для прогнозирования, обнаружения и реагирования на киберугрозы с большей скоростью и эффективностью, чем традиционные методы. Киберугрозы не ослабевают, особенно в условиях пересечения генеративного ИИ и кибербезопасности, что создает целый ряд новых проблем, связанных на ИИ. С каждым днем эти угрозы становятся все более изощренными, что требует более динамичных и адаптивных мер безопасности.
ИИ повышает возможности обнаружения угроз и может автономно реагировать на них в режиме реального времени. Это значительно сокращает время, в течение которого злоумышленники могут нанести ущерб. В некоторых случаях использование ИИ для обеспечения безопасности может создавать риски, связанные с потенциальными уязвимостями и предвзятостью ИИ, поскольку злоумышленники могут использовать эти пробелы в системах ИИ, превращать их в угрозы и использовать предвзятость для нанесения максимального ущерба.
Внедрение решений по ИИ-кибербезопасности может помочь компаниям более эффективно защищать критически важные данные и системы и поддерживать соответствие меняющимся нормативным требованиям. Однако организациям необходимо постоянно обновлять и контролировать системы ИИ, чтобы защититься от возникающих угроз и гарантировать, что меры безопасности не приведут к непреднамеренному нарушению конфиденциальности пользователей или целостности системы.
4. Встроенный ИИ и UX-ориентированный ИИ
Встроенный ИИ означает интеграцию этой технологии непосредственно в пользовательские интерфейсы и операционные процессы, что повышает эффективность и уровень пользовательского опыта (UX). Ожидается, что рынок платформ встроенного ИИ будет расти на 5,4% в год, поскольку он все чаще используется в различных приложениях — от предиктивного текста до сложных систем промышленной автоматизации.
Ряд компаний и стартапов предлагают модели ИИ, которые можно тонко настраивать и встраивать в сторонние системы. Эти модели позволяют компаниям создавать системы поиска, помощи и другие UX-ориентированные сервисы на базе ИИ — от внутренних баз данных сотрудников до поисковых панелей и баз знаний на сайтах для внешних пользователей.
Встроенный ИИ способен обеспечивать аналитику и принятие решений в режиме реального времени, не нуждаясь в постоянном подключении к облачным сервисам. Это снижает время ожидания и позволяет значительно повысить уровень конфиденциальности и безопасности данных. С другой стороны, развертывание встроенного ИИ требует значительных первоначальных инвестиций в разработку аппаратного и программного обеспечения. Кроме того, существуют постоянные проблемы, связанные с поддержкой и обновлением моделей ИИ непосредственно на устройствах, сложности, связанные с зависимостью от технологии, потенциальным нарушением конфиденциальности и усилением существующих предубеждений в алгоритмах ИИ.
По мере развития ИИ, ориентированного на UX, компании, занимающиеся разработкой ИИ, скорее всего, будут уделять больше внимания своему глобальному присутствию и многоязычным возможностям. Некоторые инструменты ИИ в настоящее время не работают за пределами англоязычных запросов. Однако ряд компаний в настоящее время развивают процессы обучения моделей ИИ и глобальные наборы данных, чтобы сделать возможной обработку и понимание естественного языка на десятках языков.
5. Продолжающаяся демократизация ИИ и повсеместный доступ к нему
ИИ больше не является уделом только технологических гигантов. Благодаря демократизации ИИ компании среднего размера и даже стартапы могут использовать мощные инструменты ИИ. Этой тенденции способствует развитие удобных платформ ИИ, облачных сервисов и Open Source-фреймворков, которые упрощают создание и развертывание моделей ИИ. Теперь каждый может использовать потенциал ИИ.
Инновации в области ИИ больше не являются изолированными. Такая демократизация стимулирует более широкий круг пользователей к инновациям и применению ИИ для решения различных задач, что, в свою очередь, может ускорить цифровую трансформацию и способствовать инклюзивности в использовании технологии.
Но есть и обратная сторона. Такая доступность может привести к проблемам с неправильным использованием технологий ИИ, трудностям с контролем качества и риску чрезмерного упрощения, когда неспециалисты могут упускать важные нюансы применения ИИ.
Более широкий доступ к инструментам ИИ позволяет компаниям любого размера получить свой кусочек передовой аналитики и машинного обучения для улучшения процесса принятия решений и повышения операционной эффективности. Это также открывает новые рынки для поставщиков инструментов ИИ. Тем не менее, предприятия должны обеспечить надлежащее обучение и ограждения, чтобы гарантировать этичное использование ИИ и правильное управление ресурсами ИИ, чтобы найти баланс между доступностью и ответственным использованием ИИ.
6. Слияние компьютерного зрения и гиперавтоматизации в промышленном производстве
Гиперавтоматизация в промышленности объединяет такие передовые технологии, как ИИ, робототехника и, в частности, компьютерное зрение, чтобы революционизировать традиционные производственные процессы. Компьютерное зрение кардинально изменяет производство, позволяя машинам визуально интерпретировать окружающую среду. Оно прошло путь от базовой обработки изображений до сложных систем, способных принимать решения в режиме реального времени, и стало неотъемлемой частью автоматизации комплексных производственных задач. Это стало ключом к автоматизации сложных задач, требующих высокой точности, таких как сборка и контроль качества.
Более тесная интеграция компьютерного зрения и гиперавтоматизации дает такие преимущества, как повышение точности и ускорение темпов производства, что значительно повышает качество продукции и снижает количество отходов. Кроме того, это повышает безопасность благодаря постоянному мониторингу производственной среды для обнаружения потенциальных опасностей. Например, системы компьютерного зрения могут выявлять дефекты, которые не может определить человеческий глаз. К сожалению, первоначальные инвестиции в создание современных систем компьютерного зрения могут быть значительными, что требует не только финансовых затрат, но и существенного обучения и повышения квалификации персонала. Кроме того, сильная зависимость от такой сложной автоматизации может сделать производственные процессы уязвимыми перед техническими сбоями или угрозами кибербезопасности.
Объединение компьютерного зрения и гиперавтоматизации позволяет предприятиям значительно оптимизировать производственные процессы, повысить качество продукции и снизить операционные расходы. Это также способствует более оперативному реагированию на изменения рынка и требования клиентов, позволяя быстрее вносить коррективы в производственные процессы на основе данных, получаемых в режиме реального времени от систем компьютерного зрения. Заглядывая в будущее, можно сказать, что потенциал для роста применения компьютерного зрения и гиперавтоматизации в промышленности огромен. Мы не должны удивляться применению здесь новых технологий, таких как 3D-видение и дополненная реальность (AR), которые еще больше расширят возможности компьютерного зрения и гиперавтоматизации.
7. Рост теневого ИИ
Теневой ИИ возникает, когда сотрудники используют технологии ИИ без прямого разрешения ИТ-отдела, что часто приводит к отсутствию контроля над тем, как инструменты ИИ внедряются в организациях. Например, по данным исследования, проведенного компанией Salesforce, генеративный ИИ используют 49% людей, причем 52% из них заявили, что стали использовать эту технологию чаще, чем когда только начинали работать с ней. Эта тенденция усиливается по мере того, как инструменты ИИ становятся все более доступными и удобными для пользователей, позволяя отделам или отдельным сотрудникам самостоятельно внедрять решения. Это может привести к отсутствию контроля и управления деятельностью, связанной с ИИ, в организации.
Ожидание одобрения решения проблем на корпоративном рабочем месте может разочаровать. Теневой ИИ может стимулировать инновации и позволять отделам быстро решать свои проблемы и повышать эффективность, не дожидаясь централизованного одобрения, что формирует культуру гибкости и упреждающего решения проблем.
Однако такой подход порождает ряд проблем, в том числе риски безопасности, поскольку неконтролируемые приложения ИИ могут не соответствовать корпоративным политикам данных и приводить к утечке информации. Кроме того, несогласованность в работе приложений ИИ может привести к неэффективности и фрагментированию инсайтов на основе данных, что затрудняет эффективное масштабирование решений.
Рост теневого ИИ вынуждает организации разрабатывать надежные корпоративные политики в области ИИ для управления и снижения рисков. Необходимо разработать четкие рекомендации и рамки для развертывания ИИ, чтобы сбалансировать необходимость инноваций с контролем и безопасностью. Это поможет обеспечить ответственное использование инструментов ИИ и поддержку бизнес-целей при защите целостности организации и ее данных.
8. ИИ с открытым исходным кодом
ИИ с открытым исходным кодом — это технологии ИИ, которые разрабатываются на общедоступных платформах, позволяющих разработчикам изменять и распространять свой код. Движение в сторону опенсорсного ИИ демократизирует разработку ИИ, что означает, что более широкий круг разработчиков вносит свой вклад в развитие технологий ИИ и внедряет инновации. Отличным примером является геопространственная модель ИИ, созданная NASA и IBM, которая может помочь пользователям отслеживать изменения ландшафта и адаптироваться к ним.
ИИ с открытым исходным кодом ускоряет инновации, снижает затраты на разработку ПО и решений ИИ и вовлекает сообщество в разработку. Такое сотрудничество позволяет быстро развивать и повышать эффективность ИИ. Однако не обходится и без проблем: ИИ с открытым исходным кодом имеет дело с различными уровнями поддержки и сопровождения, потенциальными уязвимостями безопасности и сложностью интеграции в проприетарные системы.
Компании, использующие подход Open Source, могут значительно сократить расходы и стать более гибкими в развертывании ИИ-решений. Однако при этом они должны тщательно управлять этими инструментами, чтобы обеспечить их соответствие корпоративным стандартам безопасности и надежности. Чтобы использовать ИИ с открытым исходным кодом в корпоративной среде, ориентированной на соблюдение нормативных требований, организациям следует внедрить строгие процессы оценки и интеграции.
9. Ужесточение требований к соблюдению нормативных требований и этики
Инструменты ИИ продолжают развиваться и проникать в новые сферы нашей жизни, опираясь на огромные объемы личных и конфиденциальных данных для эффективной работы. Однако и компании, и частные лица все больше беспокоятся о том, какие данные собираются, как они используются и обеспечивается ли их надлежащая защита во время использования и утилизация после использования.
В связи с этим в настоящее время компании, занимающиеся разработкой ИИ, стремятся сделать процессы сбора данных и обучения моделей более прозрачными, чтобы пользователи знали, как используются их данные. Многие клиенты также настаивают на создании объяснимого ИИ. Кроме того, все большее внимание уделяется разработке более строгих нормативно-правовых и этических рамок, регулирующих использование ИИ. Строгие стандарты соответствия и этики помогают укрепить доверие и надежность систем ИИ, обеспечивая их ответственное использование. С другой стороны, внедрение этих норм может быть дорогостоящим и сложным, что может замедлить распространение новых технологий ИИ.
Если компания хочет сохранить репутацию и соблюсти нормативные требования, нельзя пренебрегать строгими правилами соблюдения нормативных и этических требований. Такая приверженность не только снижает риски, но и повышает доверие потребителей и заинтересованных сторон к ИИ-приложениям компании.
10. Уменьшение языковых моделей
Малые языковые модели (Small Language Model, SLM) представляют собой значительный сдвиг в технологии ИИ, поскольку эти модели стремятся достичь высокой производительности больших моделей (LLM), но с гораздо меньшим количеством параметров. Почему? Существует потребность в более эффективных, масштабируемых и доступных решениях ИИ, которые могут работать на периферийных устройствах, не завися от обширных ресурсов облачных вычислений. Инновации некоторых крупных технологических компаний продемонстрировали потенциал SLM, позволяющий им сравняться или даже превзойти возможности гораздо более крупных моделей в решении конкретных задач.
SLM имеют ряд преимуществ, наиболее очевидным из которых является снижение вычислительных требований, что снижает барьеры для внедрения ИИ, особенно в мобильные устройства и другое оборудование с ограниченными вычислительными возможностями. Кроме того, они более экологичны, поскольку требуют меньшего потребления энергии. Однако, несмотря на то что SLM становятся все более дееспособными, в целом они пока не могут сравниться с широкими возможностями LLM, особенно в задачах, требующих обширных знаний или сложных рассуждений. Их производительность в значительной степени зависит от качества обучающих данных, и для достижения высокой производительности, как правило, требуется более тщательный отбор данных.
Разработка SLM особенно актуальна для компаний, которые хотят интегрировать ИИ в потребительские устройства или работать в условиях строгих правил конфиденциальности данных или ограниченных возможностей подключения. SLM позволяют компаниям развернуть мощные инструменты ИИ непосредственно там, где они необходимы, минимизируя задержки и повышая уровень защиты конфиденциальных данных пользователей. Кроме того, более низкие операционные расходы, связанные с SLM, делают ИИ доступным для более широкого круга предприятий. Можно ожидать, что SLM будут активнее внедрять инновации в таких отраслях, как здравоохранение, финансы и производство, которые больше всего выигрывают от индивидуальных ИИ-решений.
Будущее ИИ: квантовый ИИ, кинематограф, робототехника
Исходя из того, что мы видим сегодня, можно сделать вывод, что ИИ не проявляет никаких признаков замедления. В ближайшие годы мы ожидаем увидеть еще более значимые тенденции. Первое место среди них займет развитие квантового ИИ. Объединение квантовых вычислений с ИИ откроет новые горизонты вычислительной мощности и возможностей решения задач. Мы ожидаем, что это приведет к революции в областях, требующих огромных вычислительных ресурсов, таких как сложные симуляции при поиске новых лекарств и финансовое моделирование, благодаря выполнению задач на скоростях, недостижимых для старых компьютеров.
Достижения в области ИИ будут оказывать еще большее влияние на творческие индустрии. Например, мы можем ожидать, что ИИ будет играть ключевую роль в кинопроизводстве, начиная с написания сценариев и заканчивая спецэффектами и даже процессами постпроизводства. В настоящее время, когда разрабатываются такие инструменты, как Sora от OpenAI, позволяющие создавать высококачественный видеоконтент, мы видим, что инструменты ИИ способны еще более кардинально преобразовать творческие индустрии.
Мы также ожидаем, что ИИ сильно повлияет на здравоохранение, поскольку его роль в этой сфере значительно возрастет, особенно в области диагностики и персонализированной медицины. Алгоритмы ИИ повысят точность медицинской визуализации и диагностики, что позволит раньше и точнее выявлять заболевания и составлять индивидуальные планы лечения.
Робототехника также станет более автономной и универсальной, что позволит ей наконец-то выйти за рамки специализированных задач и перейти к использованию в приложениях общего назначения. Этот сдвиг будет обусловлен моделями ИИ, которые позволят роботам обучаться и адаптироваться к различным задачам с помощью передовых методов машинного обучения.
Наконец, мы увидим более активное участие ИИ в решении глобальных проблем, таких как изменение климата. ИИ будет играть центральную роль в разработке климатических решений. Его применение в оптимизации энергопотребления, интеллектуальных сетях и мониторинге окружающей среды поможет более эффективно управлять ресурсами и реагировать на стихийные бедствия, внося существенный вклад в усилия по обеспечению устойчивого развития.
Заключение: тенденции в сфере ИИ стремительно меняют бизнес
ИИ окажет глубокое влияние на операционную эффективность, инновации и процессы принятия решений во всех секторах бизнеса. Конвергенция таких достижений, как генеративный ИИ, этические рамки ИИ и автоматизация в различных секторах, таких как здравоохранение и творческие индустрии, представляет собой обоюдоострый меч.
С одной стороны, эти технологии обещают беспрецедентную масштабируемость, снижение затрат и способность решать сложные задачи, способные трансформировать отрасли. С другой стороны, они создают новые проблемы управления и этические аспекты, которые компании должны тщательно учитывать. Компании, которые быстро адаптируются к новым условиям, ответственно подходят к внедрению ИИ и при этом поощряют инновации, скорее всего, будут процветать и получат конкурентное преимущество. По мере развития, чтобы не отстать от тенденций в области ИИ, потребуется сбалансированный подход к использованию технологического потенциала при соблюдении строгих стандартов прозрачности и подотчетности перед заинтересованными сторонами.
Ссылка на источник: https://www.itweek.ru/ai/article/detail.php?ID=229520