Разработването на усъвършенствани модели с изкуствен интелект показва признаци на забавяне. След бума, който започна с пускането на ChatGPT от OpenAI в края на 2022 г. и появата на впечатляващи AI модели, става все по-ясно, че темпът на напредък в големите езикови модели се забавя.
Това лято Meta забави пускането на новия си флагмански AI модел Llama 4 Behemoth, тъй като процесът на усъвършенстването му отнемаше твърде много време. OpenAI също пусна най-новия си модел GPT-5 по-късно от планираното и не оправда очакванията, отбелязва Уолстрийт Джърнъл.
Всъщност спадът в интереса към усъвършенстваните AI алгоритми не би трябвало да е основен проблем за компаниите, внедряващи изкуствен интелект в своите работни процеси. Генеративните алгоритми вече са се утвърдили в бизнеса и носят осезаеми ползи – от обобщаване на големи текстови документи и помощ при писането на програмен код до съставяне на имейли.
По-простите невронни мрежи, създадени преди появата на генеративните алгоритми, също намират все повече приложения, например при обработката на фактури. Въпреки това, повечето компании едва ли разбират възможностите на AI в сегашния му вид, камо ли в какво може да се превърне в бъдеще.
Не всички организации активно внедряват AI технологии в своите работни процеси. Това често се дължи на опасения от изтичане на поверителни данни чрез AI ботовете.
Освен това, изкуственият интелект рядко получава доверие за вземане на ключови решения, които засягат финансите, служителите и клиентите. Тенденцията дори най-модерните модели понякога да дават неправилни отговори само увеличава недоверието към изкуствения интелект.
Неотдавнашно проучване на MIT установи, че много компании като цяло са доволни от съществуващите AI инструменти от OpenAI и Microsoft. Но когато става въпрос за разработване на специализиран AI софтуер – нещата, които би трябвало да донесат най-голяма печалба на бизнеса – процентът на неуспех на пилотните проекти достига 95%.
Авторите на проучването отбелязват, че корпоративните потребители са „изключително скептични към AI инструментите”, считайки ги за „прекалено сложни или неподходящи за реалните работни процеси”.
Простото признаване, че развитието на AI се забавя, може да даде на компаниите повече увереност да инвестират време и пари в него. Корпоративният сектор очевидно се нуждае от повече време, за да адаптира AI инструментите към своите операции.
Засега интеграцията на големи езикови модели в ежедневните задачи все още е в начален стадий. Това не е изненадващо. Интернет в крайна сметка промени начина, по който хората живеят, и бизнес практиките, но през 90-те години на миналия век това отне повече време, отколкото очакваха ранните ентусиасти.
Според изследователския център Pew, било е необходимо цяло десетилетие на домашния широколентов интернет да проникне от близо нула през 2000 г. до над 60% от възрастното население на САЩ.
Бумът на изкуствения интелект е различен в много отношения, но може да следва подобна траектория: изблик на ентусиазъм, последван от спад, докато технологията се разпространява в обществото и бизнеса. Истинският мащаб на ползите от изкуствения интелект ще стане ясен през следващите години.
Подобряването на производителността на AI моделите става все по-трудно, което е в полза на производители на хардуер като Nvidia. Основни играчи, включително OpenAI и Meta, вероятно ще инвестират още повече в инфраструктура в опит да ускорят темпото на напредък в собствените си AI модели.
