Развитие ИИ-технологий замедляется: в чем дело

Качественные данные, энергоресурсы или бюджет — эксперты рассказали чего не хватает OpenAI и другим компаниям больше всего.

Развитие технологий искусственного интеллекта вышло на плато, что стало неожиданной новостью для многих. Прорывные успехи GPT-4 и его предшественников могли бы дать основания для уверенности в дальнейших крупных достижениях, но, по данным отчета The Information, новая версия ChatGPT под кодовым именем Orion показала лишь незначительные улучшения по сравнению с прошлой моделью. Ожидаемый скачок в производительности не оказался впечатляющим, особенно в области программирования.

Основной проблемой для OpenAI и других компаний, которые развивают ИИ, стало исчерпание качественных данных для обучения. Чтобы подготовить модели, как GPT, требуется огромный массив текстов и другой информации. За последние годы разработчики использовали доступные данные из соцсетей и интернет-ресурсов, таких как X (бывший Twitter) и YouTube. Однако как только эти источники были исчерпаны, обучать ИИ стало намного сложнее — получить доступ к данным, которые бы позволили значительно повысить качество работы, оказалось нелегко. Это создало «узкий проход», через который новые ИИ-модели вынуждены продвигаться медленнее, чем это было раньше.