Мәселелер көбейіп келеді: машиналар қашан көтеріле бастайды?

Генеративті қызметтер, көптеген зерттеушілер болжағандай, өз алгоритмдерінен тыс жұмыс істей алмайды және нақты өмірде қателіктер жібере бастайды, мұнда тек тікелей әрекет ету қажет емес.

Массачусетс технологиялық институтының веб-сайтында жарияланған материал қазіргі заманғы генеративті қызметтер кейбір салалардағы әсерлі жетістіктеріне қарамастан, әлемнің нақты көрінісінде стандартты емес өзгерістер болған жағдайда көптеген қателіктер жібере бастағанын атап өтті.

Нью-Йорк көшелерінде жүргізілген зерттеуде жасанды интеллект модельдерінің бірі навигация режимінде қаланың жеке картасын жасап, онда жоқ көшелер мен кварталдарды қосқаны анықталды. Бұл модельдің өнімділігі күрт төмендеген кезде анықталды, өйткені зерттеушілер көше жабындары мен айналма жолдарды қосу арқылы AI үшін тапсырманы қиындатты. Сарапшылардың пікірінше, бұл нақты әлемде қолданылатын генеративті AI модельдеріне үлкен әсер етуі мүмкін, өйткені бір тапсырмада жақсы жұмыс істейтін модель, егер жағдай сәл өзгерсе, оны жеңе алмауы мүмкін.

Зерттеудің авторы Ашеш Рамбачан, Экономика кафедрасының доценті және Массачусетс технологиялық институтының Ақпараттық жүйелер және шешім қабылдау жүйелері зертханасының (LIDS) бас зерттеушісі, егер адамзат жаңа ашылулар жасау үшін жасанды интеллектті қолданғысы келсе, генеративті қызметтер әлемнің келісілген модельдеріне оқытылатындығын түсіну қажет екенін атап өтті.?

Қазіргі уақытта генеративті жасанды интеллект қызметтері ауқымды автоматтандыруды, миллиондаған жұмыс орындарын ауыстыруды және ғылыми-техникалық прогрестің күрт серпілісін уәде ете отырып, өз мүмкіндіктерімен адамзаттың назарын аударады. Бірақ, белгілі болғандай, жасанды интеллект негізіндегі технологиялардың қарқынды дамуы және жетекші IT-компаниялардың ең жақсы алгоритм түріндегі "қасиетті грильді" иемдену үшін бәсекелестігі біртіндеп жойылуда. Мұның себебі генеративті қызмет модельдерін бірнеше рет масштабтау жасанды интеллект қабілеттеріне аз әсер ететіндігін түсіну болды. Қазіргі заманғы технологиялар берілген шаблондар бойынша жұмыс істейтін машиналарды шеңберден тыс ойлауға үйрете алмады.

Көптеген зерттеушілердің пікірінше, жасанды интеллектке қарағанда, адам миы белгісіз шамалармен жұмыс істей алады, ал машиналар мұндай алгоритмдерді қолдана алмайды. Атап өтілгендей, IT - саланың барлық күш-жігеріне қарамастан, қысқа мерзімді перспективада бұл салада серпіліс күтпеу керек, яғни жаңа алгоритмдерді құру үшін көп уақыт қажет.

Әзірге, кейбір деректер неғұрлым қуатты және өнімді модельдерді құру қиындықтарға тап бола бастағанын көрсетеді. Генеративті қызметтердің жаңа модельдерінен үлкен үміттер машина алгоритмдерінің қолданыстағы әлеуетінің шегіне байланысты қатал шындыққа айналды. Саланың әлемдік көшбасшылары жаңа AI модельдеріндегі прогресс барған сайын азырақ байқалатынына тап болды және олар әлі масштабтау арқылы ғана күтілетін нәтижеге қол жеткізе алмайтынын мойындады. Әзірлеушілерге жаңа модельдер жасауға тырысуды жалғастыру немесе технологиядағы жетістіктерді күтіп, өткен дамудың мүмкіндіктерін дамыту мен жетілдіруді жалғастыру мәселесі туындады.