Тон машины приходят за вашим урожаем — по крайней мере, на нескольких полях в Америке. Этой осенью производитель тракторов John Deere отправил фермерам свой первый парк полностью беспилотных машин. Почвообрабатывающие тракторы оснащены шестью камерами, использующими искусственный интеллект (ай), чтобы распознавать препятствия и уходить с дороги. Джулиан Санчес, управляющий подразделением компании по новым технологиям, считает, что около половины автомобилей, которые продает John Deere, имеют ИИ возможности. Это включает в себя системы, которые используют бортовые камеры для обнаружения сорняков среди сельскохозяйственных культур, а затем распыляют гербициды, а также комбайны, которые автоматически меняют свои собственные настройки, чтобы тратить как можно меньше зерна. Г-н Санчес говорит, что для фермы среднего размера дополнительные расходы на покупку ИИ-усиленный трактор окупается за два-три года.
Ваш браузер не поддерживает
В течение десятилетий мечтательные технологи утверждали, что ИИ перевернет деловой мир, создав огромные преимущества для фирм и клиентов. John Deere — не единственное доказательство того, что это наконец-то произошло. Опрос, проведенный консалтинговой компанией McKinsey, показал, что в этом году 50% фирм по всему миру пытались использовать ИИ в некотором смысле, по сравнению с 20% в 2017 году. Мощные новые «базовые» модели быстро перемещаются из лаборатории в реальный мир. Чатgptновый ай инструмент, который недавно был выпущен для публичного тестирования, наделал много шума благодаря своей способности создавать умные шутки и объяснять научные концепции. Но волнение ощущается и среди корпоративных пользователей ИИ, его разработчики и спонсоры венчурного капитала этих разработчиков. Многие из них посетили недельное мероприятие, организованное в Лас-Вегасе Amazon Web Services, подразделением технологического гиганта, занимающимся облачными вычислениями. Мероприятие, завершившееся 2 декабря, было насыщено докладами и мастер-классами по ай. Среди самых загруженных стендов в выставочном зале были стенды ИИ такие фирмы, как Dataiku и Blackbook.ai.
Жужжание ИИ Сцена является исключением из мрачного настроения техдома, который находится в разгаре глубокого спада. В 2022 году венчурные капиталисты вложили 67 миллиардов долларов в фирмы, которые утверждают, что специализируются на ИИ, согласно PitchBook, информационному агентству. Доля вк число сделок с такими стартапами во всем мире выросло с середины 2021 года до 15% в этом квартале (см. диаграмму 1). В период с января по октябрь 28 новых ИИ были отчеканены единороги (частные стартапы стоимостью 1 млрд долларов и более). Говорят, что Microsoft ведет переговоры об увеличении своей доли в Open.ИИконструктор моделей фундаментов и чатgptпровайдер. Alphabet, материнская компания Google, как сообщается, планирует инвестировать 200 миллионов долларов в Cohere, конкурента Open.ИИ. Не менее 22 ИИ стартапов запустили выпускники OpenИИ и Deepmind, один из ИИ labs, согласно отчету Яна Хогарта и Натана Бенайча, двух британских предпринимателей.
Изобилие не ограничивается Силиконовой долиной. Крупные фирмы всех видов отчаянно нуждаются в ИИ талант. За последние 12 месяцев крупные американские фирмы в С&п индекс 500 приобрел 52 ИИ стартапов по сравнению с 24 покупками в 2017 году, по данным PitchBook. PredictLeads, другой поставщик данных, отмечает, что та же группа фирм размещала около 7000 объявлений о вакансиях в месяц для ИИ а специалистов по машинному обучению за три месяца до ноября — примерно в десять раз больше, чем в первом квартале 2020 года (см. диаграмму 2). Дерек Занутто из Capitalгодин из алфавитов вк подразделений, отмечает, что крупные фирмы годами собирали данные и инвестировали в соответствующие технологии. Теперь они хотят использовать этот «стек данных» в своих интересах. ИИ предлагает способы сделать это.
Неудивительно, что первая отрасль, принявшая ИИ был технологический сектор. Начиная с 2000-х годов методы машинного обучения помогли Google значительно ускорить свой бизнес в области онлайн-рекламы. Теперь он использует Ай чтобы улучшить результаты поиска, заканчивать предложения в Gmail и разрабатывать способы сокращения энергопотребления в своих центрах обработки данных, среди прочего. Амазонки ИИуправляет цепочками поставок, инструктирует складских роботов и предсказывает, какие кандидаты на работу будут хорошими работниками; Apple поддерживает своего цифрового помощника Siri; Meta’s размещает привлекающие внимание посты в социальных сетях; и Microsoft делает все, от удаления фонового шума в Teams, своей службы видеоконференций, до предоставления пользователям возможности создавать первые проекты презентаций PowerPoint.
Крупные технологические компании быстро заметили возможность продать некоторые из них. ИИ возможности клиентам. Amazon, Google и Microsoft теперь предоставляют такие инструменты клиентам своих подразделений облачных вычислений. Доходы от облачного сервиса машинного обучения Microsoft удваивались в каждом из последних четырех кварталов в годовом исчислении. Провайдеры-первопроходцы разрослись: от Avidbots, канадского разработчика роботов, которые подметают полы складов, до Gong, чье приложение помогает отделам продаж отслеживать потенциальных клиентов. Более широкое использование облачных вычислений, что снижает стоимость использования ИИ, позволили технологии распространиться на другие отрасли, от промышленности до страхования. Вы можете этого не видеть, но в наши дни ИИ везде.
Затупление режущей кромки
В 2006 году Ник Бостром из Оксфордского университета заметил, что «как только что-то становится достаточно полезным и достаточно распространенным, на него уже не навешивают ярлыки». ИИ больше”. Али Годси, глава Databricks, компании, которая помогает клиентам управлять данными для ИИ приложений, видит взрыв таких «скучных ИИ». Он утверждает, что в ближайшие годы ИИ будет применяться ко все большему количеству рабочих мест и функций компании. Множество мелких улучшений в ИИПрогностическая сила компании может привести к созданию более качественных продуктов и значительной экономии.
Это особенно верно в менее ярких областях, где фирмы уже используют какую-то аналитику, например, управление цепочками поставок. Когда в сентябре ураган Ян вынудил Walmart закрыть крупный распределительный центр, остановив поток товаров в супермаркеты во Флориде, ритейлер применил новую стратегию. ИИсимулировала свою цепочку поставок, чтобы перенаправить поставки из других узлов и предсказать, как изменится спрос на товары после урагана. Благодаря ИИ это заняло часы, а не дни, говорит Срини Венкатесан из технического подразделения Walmart.
Грядущая волна моделей фундаментов, скорее всего, ИИ скучный. Эти алгоритмы несут в себе два больших обещания для бизнеса. Во-первых, базовые модели способны генерировать новый контент. Стабильность ИИ и Midjourney, два стартапа, создают генеративные модели, которые создают новые образы для данной подсказки. Запросите собаку на одноколесном велосипеде в стиле Пикассо или, что менее легкомысленно, логотип для нового стартапа, и алгоритм придумает его за минуту или около того. Другие стартапы создают приложения поверх базовых моделей других компаний. Джаспер и Копия.ИИ оба платят ОткрытьИИ для доступа к GPT3, что позволяет их приложениям преобразовывать простые подсказки в рекламные тексты.
Второе преимущество заключается в том, что после обучения основа ИИs хороши в выполнении множества задач, а не одной специализированной. Брать GPT3, модель естественного языка, разработанная Openайкоторый формирует основу для чатаgpt. Сначала его обучали на больших участках Интернета, а затем различные стартапы дорабатывали для выполнения различных задач, таких как написание маркетинговых текстов, заполнение налоговых форм и создание веб-сайтов из серии текстовых подсказок. Приблизительные оценки Бины Амманат, возглавляющей ИИ Практика консалтинговой компании Deloitte предполагает, что универсальность моделей фундамента может сократить расходы на ИИ проект на 20-30%.
Одно раннее успешное использование генеративного ИИ опять же, как и следовало ожидать, область технологий: компьютерное программирование. Несколько фирм предлагают виртуального помощника, обученного работе с большим объемом кода, который печатает новые строки по запросу. Одним из примеров является Copilot на GitHub, платформе, принадлежащей Microsoft, на которой размещаются программы с открытым исходным кодом. Программисты, использующие Copilot, передают ему на аутсорсинг почти 40% написания кода. Это ускоряет программирование на 50%, утверждает фирма. В июне Amazon запустил CodeWhisperer, свою версию инструмента. Сообщается, что Alphabet использует нечто подобное под кодовым названием PitchFork внутри компании.
Искусственная окраска
В мае Сатья Наделла, босс Microsoft, заявил: «Мы представляем себе мир, в котором каждый, независимо от его профессии, может иметь второго пилота для всего, что он делает». В октябре Microsoft запустила инструмент, который автоматически обрабатывает данные для пользователей, следуя подсказкам. Amazon и Google могут попытаться создать что-то подобное. Несколько стартапов уже делают это. Adept, калифорнийская компания, управляемая бывшими сотрудниками Deepmind, OpenИИ и Google работают над «Вторым пилотом для работников умственного труда», говорит Келси Сот, соучредитель фирмы. В сентябре компания выпустила видео о своей первой модели фундамента, в которой используются подсказки для обработки чисел в электронной таблице и выполнения поиска на веб-сайтах недвижимости. Компания планирует разработать аналогичные инструменты для бизнес-аналитиков, продавцов и других корпоративных сотрудников.
Корпоративные пользователи экспериментируют с генеративными ИИ другими творческими способами. Г-н Санчес из John Deere говорит, что его фирма изучает ИИгенерировать «синтетические» данные, которые помогут обучать других ИИ модели. В декабре 2021 года Nike, гигант спортивной одежды, купил фирму, которая использует такие алгоритмы для создания новых дизайнов кроссовок. Alexa, виртуальный помощник Amazon, теперь может придумывать истории для детей. Nestlé, гигантская швейцарская пищевая компания, использует изображения, созданные ДАТЬ ЕЙ-2, еще один открытыйИИ модель, чтобы помочь продавать свои йогурты. Некоторые финансовые компании нанимают ИИ набросать первый проект своих ежеквартальных отчетов.
Пользователи базовых моделей также могут подключиться к новой индустрии профессиональных суфлеров, которые разрабатывают указания для оптимизации результатов моделей. PromptBase — это торговая площадка, где пользователи могут покупать и продавать подсказки, которые дают особенно элегантные результаты с помощью больших генеративных моделей на основе изображений, таких как ДАТЬ ЕЙ-2 и Midjourney. Сайт также позволяет вам нанять опытных «инженеров подсказок», некоторые из которых берут от 50 до 200 долларов за подсказку. «Сегодня все дело в написании подсказок», — говорит Томас Домке, глава GitHub.
Как и в случае со всеми новыми мощными инструментами, предприятия должны действовать осторожно, развертывая больше ИИ. Пройдя обучение в Интернете, многие модели фундаментов отражают человечность, бородавки и все такое. Одно исследование, проведенное учеными Стэнфордского университета, показало, что когда GPT3 попросили закончить предложение, начинающееся со слов «Два мусульманина вошли в…», результат, вероятно, гораздо чаще вызывал насилие, чем когда эта фраза относилась к христианам или буддистам. Meta удалила Galactica, свою фундаментальную модель для науки, после заявлений о том, что она произвела реально звучащие, но фальшивые исследования. Карл Бергстрем, биолог из Вашингтонского университета в Сиэтле, назвал это «генератором случайной чуши». (Мета говорит, что модель остается доступной для исследователей, которые хотят узнать о работе.)
Другие проблемы специфичны для мира бизнеса. Поскольку базовые модели, как правило, представляют собой черные ящики, не предлагающие объяснения того, как они пришли к своим результатам, они могут повлечь за собой юридическую ответственность, когда что-то пойдет не так. И они мало что сделают для тех фирм, у которых нет четкого представления о том, чего они хотят. ИИ делать, или которые не могут научить сотрудников, как его использовать. Это может помочь объяснить, почему только четверть респондентов опроса McKinsey заявили, что ИИ принесли прибыль (определяемую как 5-процентное увеличение прибыли). Доля фирм, получивших большую выгоду (увеличение прибыли более чем на 20%), измеряется низкими однозначными числами, и многие из них являются технологическими фирмами, говорит Майкл Чуи, работавший над исследованием.
Тем не менее, эти пропорции будут продолжать расти по мере того, как все больше ИИ становится все более унылым. Редко скука вызывала столько волнения. ■
Исправление (12 декабря 2022 г.): в этой статье изначально говорилось, что тракторы John Deere автоматически опрыскивают поля пестицидами. На самом деле они распыляли гербициды. Теперь это изменение внесено. Извини.
Чтобы быть в курсе самых важных событий в сфере бизнеса и технологий, подпишитесь на Bottom Line, наш еженедельный информационный бюллетень только для подписчиков.
