Американські гірки хайпу зі штучним інтелектом

У 2002 році володіння першим у своєму роді смартфоном, який дозволяв обмінюватись інформацією в глобальній мережі, перевернуло уявлення про мобільний зв’язок. На той час на ринку мобільних телефонів лідирували такі компанії, як BlackBerry, Nokia та Ericsson. Однак у 2007 році з появою iPhone ситуація на ринку докорінно змінилася, витіснивши попередніх світових гігантів ринку. Цей зсув ілюструє, що ранні технологічні винахідники не завжди стають переможцями в довгостроковій перспективі — це важливий сигнал для засновників і венчурних інвесторів на тлі нинішнього циклу хайпу на ринку ШІ.

Ажіотаж навколо штучного інтелекту розпочався із запуском ChatGPT від OpenAI, що спричинив широкий імпульс у сфері генеративного ШІ. Відтоді майже всі великі технологічні компанії випустили свої версії, а 92% компаній зі списку Fortune 500 взяли на озброєння цей інструмент. Також з’явилося багато стартапів, які використовують моделі ChatGPT. Таке стрімке зростання частково можна пояснити людською схильністю переоцінювати короткострокові зміни. Прогнози щодо впливу ШІ на робочі місця, такі як прогноз Всесвітнього економічного форуму 2020 року про втрату 85 мільйонів робочих місць до 2025 року, відтоді були переглянуті, щоб відобразити роль ШІ як безпосереднього створювача нових робочих місць.

Цикл хайпу навколо ШІ віддзеркалює минулі цикли технологічного хайпу, наприклад, прорив у нейронних мережах на початку 2010-х років, який призвів до перебільшених прогнозів щодо розумних роботів. Хоча технологічний прогрес був значним, реальний вплив був помітний з часом у більш практичних застосуваннях, таких як покращення функціональності пристроїв.

Оскільки ринок штучного інтелекту розігрівається, при оцінюванні стартапів слід враховувати кілька факторів. Темпи розвитку технології штучного інтелекту набагато вищі, ніж попередні зміни на ринку пристроїв, причому як технологічні гіганти, так і стартапи стрімко трансформують свої технології. Стартапи повинні визначити стійкі позиції на ринку, враховуючи конкурентні переваги вже чинних гравців, які мають кращий доступ до обчислювальних ресурсів.

У розробці додатків надійність, регуляторне середовище та розвиток кібербезпеки є ключовими факторами для масштабного комерційного впровадження. Фундаментальні моделі завдячують своєю продуктивністю попередньому навчанню на великих наборах даних, а майбутні досягнення залежатимуть від збирання великих високоякісних наборів даних для галузевих моделей. Таким чином, якість і кількість даних є вирішальними диференціаторами, а не самі моделі.

Регуляторні міркування також мають вирішальне значення. Стартапи повинні передбачити потенційні регуляторні перешкоди, оскільки уряди по всьому світу зосереджені на наслідках генеративного ШІ. Це охоплює боротьбу за авторські права і правила використання даних, які можуть вплинути на те, як навчаються моделі штучного інтелекту.

Кібербезпека також викликає занепокоєння, оскільки інновації у сфері ШІ випереджають заходи безпеки. Компанії повинні захищати свої дані від витоку через незахищені моделі штучного інтелекту. Стартапам необхідно враховувати ці ризики безпеки, розглядаючи нові вектори атак і забезпечуючи надійний захист для масштабного розгортання ШІ.

Успіх стартапів у галузі технологій штучного інтелекту значною мірою залежатиме від їхньої стратегії роботи з даними. Здатність компанії контролювати та використовувати свої дані визначатиме її довгострокову життєздатність. Складність полягає у використанні та підготовці відповідних наборів даних, особливо в галузях, де бракує великих масивів даних. Синтетично згенеровані дані можуть зіграти тут вирішальну роль, покращуючи моделювання та створюючи цикл зворотного зв’язку для постійного вдосконалення штучного інтелекту.

Цикл ажіотажу навколо ШІ продовжуватиме розвиватися, а нові моделі, такі як Sora, Claude 3 і GPT-5, спричинятимуть сплески ажіотажу. Однак важливо стримувати очікування і зосередитися на практичному застосуванні та довгострокових тенденціях. Якщо прислухатися до дослідників, розробників і практиків, а не покладатися лише на венчурні фонди, можна отримати чітке уявлення про напрямок розвитку індустрії.