Gartner бьет тревогу: 80% проектов с генеративным ИИ обречены на провал из-за ошибок в архитектуре
Согласно прогнозу Gartner, более половины всех проектов в области генеративного ИИ, а также большинство разработок собственных моделей обречены на провал. Фактические расходы на такие инициативы превысят запланированные бюджеты из-за неудачных архитектурных решений и нехватки экспертных знаний, а создатели собственных моделей столкнутся с высокими издержками и рядом дополнительных трудностей, сообщает The Register.
В отчете «Цикл хайпа вокруг генеративного ИИ» (Hype Cycle for Generative AI), где специалисты проанализировали 30 ИИ-технологий, отмечается, что ни одна из них пока не вышла на так называемое «плато производительности». На этой стадии продукты и технологии уже прошли два или три этапа развития, отличаются стабильностью и приносят реальную пользу. Прежде чем достичь этого плато, ИИ-технологии в своем прогрессе поднимаются до «Пика завышенных ожиданий» (Peak of Inflated Expectations), затем переживают спад в «Долине разочарований» (Trough of Disillusionment) и постепенно восходят по «Склону просветления» (Slope of Enlightenment).
Эксперты Gartner полагают, что в таких сферах, как здравоохранение, финансы, юриспруденция и другие, наилучшие результаты покажут модели, разработанные «с чистого листа» под конкретную задачу, либо прошедшие целевую доработку — в отличие от универсальных решений «общего назначения». Однако подчеркивается, что создание специализированных моделей требует огромных вычислительных мощностей, глубоких знаний и постоянного сопровождения. Чтобы такие модели достигли достаточной зрелости для широкого применения, потребуется не менее 2–5 лет.
Источник изображения: Gartner
Безусловный успех, по мнению Gartner, ждет только ИИ-приложения, такие как помощники по написанию программного кода, созданию графики и видео, а также инструменты для обобщения контента. Впрочем, из-за проблем с интеллектуальной собственностью и склонности ИИ к ошибкам, эту нишу ожидают определенные сложности. Тем не менее, Gartner уверена, что такие приложения достаточно зрелы и уже освоили более половины целевого рынка. Наименее зрелыми называются протоколы взаимодействия ИИ-агентов друг с другом и с окружающей средой. Однако этот сегмент развивается довольно быстро, и уже появилось несколько явных лидеров.
Согласно оценкам специалистов, наибольшие перспективы наблюдаются у решений для защиты от дезинформации (Disinformation Security) и «Моделей мира» (World Models). Инструменты Disinformation Security способны выявлять дипфейки, случаи хищения персональных данных и создание другого ложного контента, нацеленного на подрыв репутации людей и организаций, а также на генерацию материалов для кибератак и иных преступных действий. Как отмечает Gartner, для достижения полной зрелости этим технологиям потребуется ещё от 5 до 10 лет.
«Модели мира» дают возможность искусственному интеллекту решать сложные задачи прогнозирования и планирования, воспроизводя и осмысливая динамику окружающей среды. Это помогает принимать взвешенные решения даже при нехватке данных и в непредвиденных ситуациях. Подобные инструменты также пригодны для навигации роботов в реальном мире или для создания видеоматериалов с достоверной физической симуляцией.
Кроме того, Gartner полагает, что организации, стремящиеся строить ИИ-системы на базе открытых моделей, не смогут получить доступ к наиболее продвинутым технологиям… если они не готовы использовать китайские разработки. Утверждается, что коммерциализация открытых LLM оказалась для их создателей крайне сложной задачей. Многие западные технологические компании лишь выборочно делают свои модели открытыми, из-за чего все ключевые инновации в этой области пока сосредоточены в КНР, хотя развитие происходит и за пределами Китая.
Источник: