Более 100 экспертов из 30 государств проанализировали тенденции развития ИИ, а также риски, которые порождают новые технологии. Полную версию отчета можно найти здесь, сокращенную –по этой ссылке.
Затраты на обучение ИИ-моделей ежегодно увеличиваются в 3,5 раза
Деньги уходят на сбор и подготовку данных, компьютерные мощности и зарплаты специалистам. Если для тренировки GPT-2 понадобилось меньше $10 тыс., то затраты на обучение GPT-4.5 уже приблизились к $1 млрд.
Первый этап обучения называется pre-training – нейросети «скармливают» триллионы единиц контента; для того, чтобы их «переварить» требуются недели и месяцы, а также суперкомпьютерные мощности. На следующем этапе – post-training, модель совершенствуют, придают специализацию. Для этого используют методы «дообучение с учителем» (supervised fine-tuning), «обучение с подкреплением» (reinforcement learning). Вкратце все сводится к классической схеме, которую открыли психологи-бихевиористы: за желательными результатами следует вознаграждение, за ошибки – наказание.
Две трети ведущих нейросетей разработаны в США – около 40 моделей
Китай занимает второе место (15 моделей). Тройку замыкает Франция (3 модели). Также в топе присутствуют Израиль, Канада, Саудовская Аравия, Республика Корея.
Среди критериев, по которым эксперты относят к категории ведущих – более миллиона пользователей в месяц и не менее миллиона долларов, потраченных на обучение.
Авторы отчета отмечают, что одна модель может лежать в основе десятков сервисов в таких чувствительных сферах, как здравоохранение, финансы, образование – это означает, что сбой может совокупно затронуть целые индустрии по всему миру.
Модели с открытыми весами (open-weight) по свой производительности отстают от закрытых моделей всего на год
Такой вывод можно сделать, анализируя данные тестов. В этой области идет серьезная борьба между китайскими (DeepSeek, Alibaba) и американскими разработчиками (Meta, Open AI).
В некоторых странах ИИ используют уже почти 60% трудоспособных граждан
Процесс внедрения ИИ крайне неравномерен. Иак, в ОАЭ, Сингапуре, Норвегии, Ирландии, Франции доля ИИ-пользователей превысила 40% населения, в то время, как в странах Африки она едва дотягивает до 10%.
Всего же в мире насчитывается порядка 700 млн человек, которые используют ИИ хотя бы раз в неделю.
Согласно приведенным данным, ИИ-сервисы предположительно повлияют («are likely to be affected») на 60% рабочих мест в развитых и 40% – в развивающихся экономиках. Данные с бирж фрилансеров показывают снижение спроса на копирайтинг и переводы, но повышенный интерес к программированию машинного обучения и разработке чат-ботов.
96% дипфейк-видео в интернете носят порнографический характер
Правда, число людей, заявляющих, что кто-то создал без спроса их интимные изображения невелико — чуть более 2%. Тем не менее, тенденция есть: согласно базе ОЭСР, с 2021 года фиксируется значительный прирост инцидетнтов, связанных с контентом, сгенерированным ИИ.
Сгенерированный ИИ-контент не так очевиден, как многим кажется. В одном из исследований участники пять минут общались с моделью GPT-4o и затем должны были угадать, кто их собеседник. Поразительно, но в 77% случаев они принимали текст, написанный нейросетью, за человеческий. В случае с аудиозаписями ситуация еще уже: слушатели считали голоса, сгенерированные ИИ реальными в 80% случаев.
Идеального метода верификации пока нет, но все чаще упоминаются специальные метки, которые добавляются в контент – водяные знаки и метаданные (например, уникальные цифровые подписи).
Лишь 0,15% пользователей ChatGPT испытывают болезненную эмоциональную привязанность к нейросети
В то же время «ИИ-компаньоны» или чат-боты, с которыми пользователи выстраивают личные взаимоотношения – феномен, который игнорировать нельзя. Большинство людей утверждают, что они обращаются к компаньонам для развлечения или из любопытства, но есть и те, кто снижает таким способом стресс, избавляется от одиночества.
ИИ действительно серьезно преуспел как собеседник: в отчете приводится пример, как жалобы с просьбой о компенсации, написанные ИИ, удовлетворялись на 9% чаще, чем жалобы, написанные людьми.
Исследования показали, что способность ИИ к убеждению прямо связана с качеством его обучения и вычислительными мощностями, которые были задействованы в этом процессе.
P.S. В процессе подготовки материала обнаружилась русскоязычная версия отчета. Доступна по ссылке.