Первый год большой трансформации: что изменил ChatGPT за полгода существования
Появление ChatGPT стало итогом глобального процесса в IТ-разработках, который официально обозначил еще в 2016 году Сундар Пичаи, глава Alphabet. 4 октября он опубликовал в корпоративном блоге текст, в котором были такие слова: «Последние 10 лет были посвящены построению мира mobile-first, превращению наших смартфонов в пульты управления нашей жизнью. Но в следующие 10 лет мы переместимся в AI-first мир». Десяти лет не прошло, а мы там уже оказались, но почему же не Google открыл его широкой публике?
В своей прекрасной и не потерявшей актуальность книге «Машина, платформа, толпа» Эндрю Макафи и Эрик Бриньолфсон из MIT Sloan School of Management неоднократно подчеркивали: технологии сами по себе не определяют будущее. Технологии — лишь сырье для создания продуктов, которыми начинают пользоваться люди или компании, а вот ставшие популярными и необходимыми продукты действительно меняют мир. Так и случилось с технологиями создания и обучения больших языковых моделей, в разработку которых как раз Google внес колоссальный вклад, но вот продукт на их основе, мгновенно ставший мировым хитом и уже почти превратившийся в слово нарицательное, создали в другой компании — OpenAI.
Впрочем, один продукт, сверхпопулярный чат, даже продемонстрировавший феноменальный рост охваченной аудитории и превратившийся в платформу, мир изменить все-таки не смог бы. По-настоящему важно, что, как и ожидалось, за полгода ИИ-функционал на основе больших языковых моделей начал интегрироваться в целый спектр продуктов массового и регулярного использования, прежде всего в поиск и офисные приложения, благо технологическая основа уже была создана во всех крупных технологических компаниях. В линейку офисных приложений Workspace и почту Gmail от Google встраивается генеративный Duet AI, в офисном пакете от Microsoft возник Microsoft 365 Copilot. Конечно, пока что большинство новых функций находится на разных стадиях тестирования с ограниченным доступом, но отчеты о ходе тестирования показывают, насколько другой станет привычная рабочая среда сотен миллионов офисных сотрудников всего мира. Генеративный ИИ не сводится только к алгоритмам работы с текстами. За полгода начали серьезно меняться и инструменты для работы дизайнеров (ИИ-функционал в Photoshop служит впечатляющим примером), и инструментарий программистов.
Суть изменений, происходящих именно сейчас, отлично охарактеризовал Сатья Наделла, лидер Microsoft: «На протяжении нескольких лет ИИ определял наш онлайновый опыт — от поиска до социальных сетей — работая за сценой, снабжая нас рекомендациями. Мы этого не осознавали и не замечали, ИИ работал в режиме невидимого автопилота. Теперь вместо автопилота у нас появляется второй пилот — напарник, который в процессе общения откроет миллионам людей новые возможности». Оптимизм Наделлы относительно роста производительности всех видов умственного труда благодаря соответствующим «вторым пилотам» на первый взгляд кажется оправданным, но нельзя не вспомнить опыт давно и непросто идущей цифровой трансформации бизнеса. Процесс в большинстве случаев буксует не из-за отсутствия цифровых инструментов или их сложности, а из-за того, что новые инструменты всегда требуют перестройки бизнес-процессов и процедур, всей культуры компании.
Для эффективного использования ИИ-помощников перестройка потребуется еще более глубокая и психологически тяжелая для многих руководителей: речь пойдет о делегировании некоторых функций алгоритмам вместо людей, в то время как не везде научились нормально делегировать живым сотрудникам. Есть вероятность, что массовое реальное внедрение ИИ-напарников, несмотря на быстрый старт, потребует в итоге тех же многих лет, которые потребовала предыдущая цифровая трансформация.
Переход от автономно работающего где-то в фоне алгоритма к понимающему, эрудированному и неутомимому собеседнику и ассистенту потребовал важного изменения в создании алгоритмических моделей, на которое не все обратили внимание, по привычке сравнивая модели по их сугубо формальным характеристикам типа количества параметров или объема обучающих текстов. Очень быстро выяснилось, что, хотя размер имеет значение, одним его увеличением улучшения добиться нельзя. Но почему-то не все журналисты и даже аналитики обратили должное внимание на новую аббревиатуру RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback).
Замена чисто алгоритмического обучения с подкреплением на процесс с явным участием людей на нескольких стадиях обучения позволила совершить тот самый скачок в качестве общения, который сделал ChatGPT прорывным продуктом. Как раз эта сторона — в отличие от самой модели — во многом остается «секретным соусом»: именно тонкости человеческого участия определяют разницу в качестве моделей даже с одинаковым открытым исходным кодом. Но при этом ажиотаж вокруг профессии промпт-инженера огромен, а о важности и востребованности профессии ИИ-тренера мало кто знает. В ближайшее время стоит ожидать интересного соревнования в подходах к человеческому обучению больших генеративных моделей.
За полгода идея будущего на основе генеративного ИИ массово покорила инвесторов. На фоне достаточно пессимистичных в целом настроений инвесторов в 2023 году сегмент ИИ-стартапов выделяется очень сильно. Здесь уже набралось больше десятка «единорогов», и некоторые уникальны по меркам современного жесткого и прагматического венчура: например, Character.AI стал «единорогом» в возрасте 16 месяцев, не заработав еще ни единого доллара.
Как и всегда, в период золотой лихорадки главные деньги достаются производителям лопат. Если ИИ-стартапы могут похвастаться миллиардными оценками со стороны инвесторов, то главный производитель железа, необходимого для тренировки тяжелых ИИ-моделей, компания Nvidia, с начала года более чем удвоила свою капитализацию и в мае вошла в элитарный клуб компаний, стоящих более $1 трлн.
Сейчас нет недостатка в ярких сравнениях происходящего с событиями прошлого. Кто-то сравнивает приход генеративных ИИ-напарников с появлением интернета, а наиболее осторожные художники — с менее фундаментальной, но в свое время для них болезненной революцией: появлением фотографии как способа запечатлевать визуальный образ окружающей действительности. Но практически все согласны с тем, что джинн из бутылки выпущен: его, может, и удастся укротить и купировать риски, но обратно в бутылку загнать явно не получится. Это означает, что 2023 год теперь уже точно становится первым годом новой большой трансформации широкого круга организаций, по последствиям сравнимой c той самой цифровой трансформацией, которая началась еще на закате прошлого века, а не закончилась кое-где до сих пор.
Принципиальное отличие состоит в том, что на этот раз не потребуются колоссальные капитальные вложения и многолетняя подготовка кадров — успех будет зависеть от способности организаций к адаптации и наличия в них квалифицированных кадров уже сейчас. Поэтому первые результаты ИИ-трансформации (и выигравших, и проигравших в процессе) мы увидим совсем скоро, уже в этом году, а реальный масштаб изменений ощутим не через десятилетия, а в ближайшие год-два. Среднему классу приготовиться.
Мнение редакции может не совпадать с точкой зрения автора