Денис Соломатин – Искусственный интеллект от А до Б (страница 24)

Почему появился термин «инженерия искусственного интеллекта»? Для описания процесса создания приложений на основе моделей фундаментов используется множество терминов, включая машинное обучение, MLOps, AIOps, LLMOps и т. д. Термина «инженерное обучение» будет недостаточно для описания этой дифференциации. Тем не менее, инженерия машинного обучения – отличный термин для охвата обоих процессов.

Быстро растущее сообщество инженеров ИИ продемонстрировало замечательную креативность с невероятным спектром захватывающих приложений. В следующем разделе будут рассмотрены некоторые из наиболее распространенных шаблонов применения.

Количество потенциальных приложений, которые вы можете создать с помощью моделей фундамента, кажется бесконечным. Какой бы вариант использования вы ни придумали, для этого, вероятно, найдется искусственный интеллект. Невозможно перечислить все потенциальные варианты использования ИИ.

Даже попытка категоризировать эти варианты использования является сложной задачей, так как в разных опросах используются разные категории. Например, Amazon Web Services (AWS) разделила корпоративные сценарии использования генеративного ИИ на три категории: качество обслуживания клиентов, производительность сотрудников и оптимизация процессов. Некоторые организации, такие как Deloitte, классифицируют сценарии использования по признаку получения ценности, например, снижение затрат, эффективность процессов, рост и ускорение инноваций. Для получения ценности у Gartner есть категория непрерывности бизнеса, что означает, что организация может выйти из бизнеса, если не внедрит генеративный ИИ. Из 2 500 руководителей, опрошенных Gartner в 2023 году, 7% назвали непрерывность бизнеса мотивацией для внедрения генеративного ИИ. В 2023 году провели отличное исследование о том, насколько различные профессии подвержены воздействию ИИ, авторы исследования определили задачу как открытую, если ИИ и программное обеспечение на основе ИИ могут сократить время, необходимое для выполнения этой задачи, как минимум на 50%. Профессия с 80% подверженностью означает, что 80% задач профессии подвержены риску. Согласно исследованию, профессии со 100% или почти 100% подверженностью включают устных и письменных переводчиков, специалистов по подготовке налоговых деклараций, веб-дизайнеров и писателей. Неудивительно, что профессии, не связанные с искусственным интеллектом, включают поваров, каменщиков и спортсменов. Это исследование дает хорошее представление о том, для каких сценариев использования подходит ИИ.

Поскольку базовые модели являются общими, приложения, построенные на их основе, могут решить множество проблем. Это означает, что приложение может принадлежать более чем к одной категории. Например, бот может предоставлять общение и обобщать информацию. Приложение может помочь вам извлечь структурированные данные из PDF-файла и ответить на вопросы об этом PDF-файле.

Обратите внимание, что небольшой процент сценариев использования в сфере образования, организации данных и написания статей не означает, что эти сценарии использования не пользуются популярностью. Это просто означает, что эти приложения не имеют открытого исходного кода. Создатели этих приложений могут найти их более подходящими для корпоративных сценариев использования.

Корпоративный мир, как правило, отдает предпочтение приложениям с меньшими рисками. Например, отчет Growth за 2024 год показал, что компании быстрее развертывают внутренние приложения (управление внутренними знаниями), чем внешние приложения (чат-боты службы поддержки клиентов). Внутренние приложения помогают компаниям развивать свой опыт в области ИИ, сводя к минимуму риски, связанные с конфиденциальностью данных, соблюдением нормативных требований и потенциальными катастрофическими сбоями. Аналогичным образом, в то время как базовые модели являются открытыми и могут использоваться для любых задач, многие приложения, построенные на их основе, все еще являются закрытыми, например, классификация. Задачи классификации легче оценить, что облегчает оценку их рисков.

На заре Интернета мало кто предвидел, что в один прекрасный день доминирующим вариантом использования в Интернете станут социальные сети. По мере того, как мы учимся извлекать максимальную пользу из ИИ, сценарий использования, который в конечном итоге будет доминировать, может нас удивить. Если повезет, сюрприз будет хорошим.

Во многих исследованиях генеративного ИИ программирование является самым популярным вариантом использования. Инструменты программирования ИИ популярны как потому, что ИИ хорошо справляется с программированием, так и потому, что ранние инженеры ИИ – это программисты, которые более подвержены проблемам кодирования. Одним из первых успехов базовых моделей в производстве является инструмент автозавершения кода GitHub Copilot, годовой доход которого превысил 100 миллионов долларов всего через два года после запуска. Стартапы по программированию на основе искусственного интеллекта привлекли сотни миллионов долларов, при этом Magic привлекла 320 миллионов долларов, а Anysphere – 60 миллионов долларов, оба в августе 2024 года. Инструменты программирования с открытым исходным кодом, такие как gpt-engineer и screenshot-to-code, получили 50 000 звезд на GitHub в течение года, и многие другие быстро внедряются.

Помимо инструментов, которые помогают в общем кодировании, многие инструменты специализируются на определенных задачах кодирования. Вот примеры таких задач: извлечение структурированных данных из веб-страниц и PDF-файлов (AgentGPT); преобразование родного языка в код (DB-GPT, SQL Chat, PandasAI); наличие дизайна или скриншота, генерация кода, который будет отображаться на веб-сайте, похожем на заданное изображение (screenshot-to-code, draw-a-ui); перевод с одного языка программирования или фреймворка на другой (GPTMigrate, AI Code Translator); написание документации (Autodoc); создание тестов (PentestGPT); генерация сообщений коммитов (AI Commits).

Очевидно, что ИИ может выполнять множество задач по разработке программного обеспечения. Вопрос в том, сможет ли ИИ полностью автоматизировать разработку программного обеспечения. С одной стороны, Дженсен Хуанг, генеральный директор NVIDIA, предсказывает, что искусственный интеллект заменит инженеров-программистов и что мы должны перестать говорить, что дети должны учиться программированию. В просочившейся записи генеральный директор AWS Мэтт Гарман поделился, что в ближайшем будущем большинство разработчиков перестанут заниматься программированием. Он не имеет в виду, что это конец разработчиков программного обеспечения; просто их рабочие места будут меняться. С другой стороны, многие инженеры-программисты убеждены, что их никогда не заменит ИИ, как по техническим, так и по эмоциональным причинам (люди не любят признавать, что их можно заменить).

Программная инженерия состоит из множества задач. ИИ лучше справляется с некоторыми задачами, чем с другими. Исследователи McKinsey обнаружили, что ИИ может помочь разработчикам быть в два раза продуктивнее при создании документации и на 25–50% продуктивнее при генерации кода и рефакторинге кода. Минимальное повышение производительности наблюдалось при выполнении задач высокой сложности. В беседах с разработчиками инструментов программирования ИИ многие говорили мне, что они заметили, что ИИ намного лучше справляется с фронтенд-разработкой, чем с бэкенд-разработкой.

Независимо от того, заменит ли ИИ инженеров-программистов, ИИ, безусловно, может сделать их более продуктивными. Это означает, что теперь компании могут добиваться большего с меньшим количеством инженеров. ИИ также может нарушить индустрию аутсорсинга, поскольку аутсорсинговые задачи, как правило, являются более простыми за пределами основного бизнеса компании.

Благодаря своей вероятностной природе ИИ отлично подходит для творческих задач. Одними из самых успешных стартапов в области искусственного интеллекта являются творческие приложения, такие как Midjourney для генерации изображений, Adobe Firefly для редактирования фотографий, а также Runway для создания видео. В конце 2023 года, в возрасте полутора лет, Midjourney уже приносила 200 миллионов долларов годового регулярного дохода. По состоянию на декабрь 2023 года среди 10 лучших бесплатных приложений для графики и дизайна в Apple App Store половина имеет в своем названии ИИ.

В настоящее время широко используется искусственный интеллект для создания изображений профиля для социальных сетей, от LinkedIn до TikTok. Многие кандидаты считают, что снимки головы, созданные искусственным интеллектом, могут помочь им проявить себя с лучшей стороны и увеличить шансы на получение работы. Восприятие фотографий профиля, сгенерированных искусственным интеллектом, значительно изменилось. В 2019 году Facebook заблокировал аккаунты, использующие фотографии профиля, созданные искусственным интеллектом, из соображений безопасности. В 2023 году многие приложения для социальных сетей предоставляют инструменты, которые позволяют пользователям использовать искусственный интеллект для создания фотографий профиля.