Чего ожидать от ИИ в 2025 году: гибридные сотрудники, робототехника с ИИ и экспертные в узких нишах языковые модели.

Перевод автора. Оригинальная статья здесь

Спустя более чем два года после дебюта ChatGPT директор по информационным технологиям Goldman Sachs Марко Ардженти говорит, что потенциал генеративного искусственного интеллекта становится всё более очевидным. По мнению Ардженти, развитие всё более мощных больших языковых моделей (LLM), ускоренное достижениями в области робототехники, в 2025 году приведёт к масштабным изменениям во всём, от трудоустройства до регулирования технологий.

Примечание автора. Goldman Sachs - банк в США и один из крупнейших инвестиционных банков в мире, являющийся финансовым конгломератом, в кругу финансистов известен как «The Firm», занимается инвестиционным банкингом, торговлей ценными бумагами, инвестиционным менеджментом и другими финансовыми услугами, прежде всего, с институциональными клиентами. С 20 сентября 2013 года входит в промышленный индекс Доу Джонса. С 2011 года входит в число глобально системно значимых банков. Известен многим по фильму Адама МакКея «Игра на понижение». Марко Ардженти присоединился к "фирме" в качестве партнера в 2019 году. Я вляется главным информационным директором компании Goldman Sachs, членом комитета по управлению, технологическим рискам, клиентским франчайзингам и корпоративным рискам

Ардженти, бывший вице-президент по технологиям Amazon Web Services, ( Примечание автора - с 2013 в AWS года запускал несколько направлений, включая мобильное, безсерверные вычисления, интернет вещей, дополненную и виртуальную реальность) делает пять прогнозов о том, как ИИ может развиваться и взаимодействовать с бизнесом и обществом в ближайшем будущем:

Возможности моделей ИИ планировать и выполнять сложные, долгосрочные задачи от имени людей начнут развиваться. Это создаст условия для того, чтобы компании в конечном итоге «нанимали» и обучали ИИ-работников, которые будут частью гибридных команд, состоящих из людей и ИИ, работающих вместе. Возникает вопрос: как лучше всего заставить людей и ИИ работать вместе? Компании будут переобучать менеджеров-людей, чтобы они могли руководить гибридной рабочей силой. Роль отдела кадров превратится в отдел человеческих и машинных ресурсов. В конечном итоге могут появиться первые «увольнения» ИИ, когда модели ИИ будут заменены более совершенными инструментами ИИ или людьми, если они будут работать хуже своих аналогов.

Примечание автора - у меня так же была статья о такой возможности и практическом применении в российскуом среднем и малом бизнесе

Компании будут интегрировать искусственный интеллект со своими проприетарными данными либо с помощью генерации с расширением поиска (RAG) - архитектуры, которая может подключать LLM к специализированным внутренним наборам данных компаний, — либо с помощью процесса, известного как тонкая настройка, который включает в себя расширенное обучение LLM с меньшим специализированным набором данных. В результате постепенно появятся экспертные системы искусственного интеллекта, или большие экспертные модели, обладающие передовыми возможностями и отраслевыми знаниями — например, специализированные модели для медицины, робототехники, финансов или материаловедения.

Дети учатся ходить прежде, чем они научатся читать. Точно так же пересечение LLMS и робототехники будет все больше привлекать ИИ в физический мир и давать ему возможность познавать его, что поможет ИИ развить способности к рассуждению. В то же время эти модели превратят обычное оборудование в специализированные компоненты, способные выполнять функции, значительно превосходящие их стандартные возможности. Усовершенствованные камеры с дешёвыми датчиками, микрофоны студийного качества с недорогими преобразователями и готовые механические соединения, способные выполнять сложные задачи по манипулированию, снизят затраты на сочетание продвинутого ИИ с робототехникой и ускорят внедрение инноваций.

В дополнение к (и в некоторой степени отдельно от) национальным, государственным или отраслевым нормам компании из разных отраслей по-прежнему будут получать выгоду от внедрения надлежащих средств контроля, таких как принципы ответственного ИИ (то есть форма саморегулирования). Ответственный ИИ станет ещё более важным приоритетом для руководителей и советов директоров крупных компаний.

Учитывая стоимость и сложность разработки двигателей для автогонок «Формулы-1», существует множество автомобилей, но лишь несколько производителей двигателей. Точно так же инвестиции, необходимые для обучения и обслуживания крупных передовых моделей (самых больших и продвинутых) ИИ, в конечном итоге приведут к тому, что останется лишь несколько поставщиков. Консолидация будет похожа на то, что произошло в облачной инфраструктуре, базах данных и операционных системах, где общее количество компаний, разрабатывающих крупные ИИ-системы, можно пересчитать по пальцам. Стартапы, которые сейчас «ориентированы на модели», перейдут к созданию решений, не зависящих от моделей, и сосредоточатся на других аспектах ИИ, таких как соответствие требованиям, безопасность, интеграция данных, управление, автоматизация и пользовательский опыт.

Примечание автора - PRO100ROBOT, интегратор цифровых сотрудников с ИИ в бизнес, сосредоточивщись на соответствии требованиям, безопасности, интеграции данных, управлении, автоматизации и пользовательскои опыте использует ИИ модель Giga Chat от Сбера