Масштабируемость: если большие корпорации уже вовсю делают AI-решения, то конкурентам, игнорирующим этот тренд, придётся непросто. Тот, кто первым внедряет AI, получает дополнительную долю рынка.
Рост рынка: инвестиции в AI-стартапы и AI-технологии продолжаются многомиллиардными вливаниями. Когда в отрасль активно идут деньги и таланты, она имеет огромный потенциал расширения.
Мы живём в момент, когда действительно можно утверждать: «ИИ может стать соучредителем бизнеса». То есть многие рутинные вещи (написание текстов, дизайн, аналитика) делаются ИИ, и человеку остаётся принимать решения, формулировать общую стратегию и использовать этот «искусственный мозг» в качестве сверхбыстрого ассистента. Для предпринимателей это открывает возможности запускать новые продукты без больших штатов специалистов.
(2) ИСТОРИЧЕСКИЙ И ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ КОНТЕКСТ: КАК МЫ ПРИШЛИ К GPT, DALL·E, MIDJOURNEY
2.1. Краткая ретроспектива развития ИИ
Термин «искусственный интеллект» существует с 1950-х годов. Тогда группа учёных (Джон Маккарти, Марвин Минский и др.) мечтала о «машине, способной мыслить как человек». Сменялись волны оптимизма и «зимы ИИ» (когда финансирование резко падало). Однако в 2010-х произошёл прорыв: благодаря массивным датасетам (цифровая эпоха дала огромное количество текстов, картинок, аудио) и росту вычислительных мощностей (GPU, облака), глубокое обучение (deep learning) продемонстрировало феноменальные успехи. В частности, такие направления, как компьютерное зрение (распознавание изображений) и обработка естественного языка (NLP) шагнули далеко вперёд.
Ключевой момент: появление архитектуры Transformer (статья «Attention Is All You Need», 2017). Именно на её основе были созданы модели семейства GPT (Generative Pre-trained Transformer), BERT, T5, позже – GPT-2, GPT-3, GPT-4. Новизна этой архитектуры в механизме «attention», позволяющем эффективно учитывать контекст во всём входном предложении/абзаце, избегая длинных цепочек рекуррентных вычислений.
2.2. Причины нынешнего хайпа
Сочетание больших данных (интернет как гигантский корпус текстов, Reddit-комментарии, Wikipedia, новости и т. д.).