Новини тижня у ШІ: Grok Vision, «ера досвіду» та вуглецевий слід
- Єлизавета Гогілашвілі
- 25 квіт.
- Читати 2 хв
У регулярному дайджесті новин запрошені експерти розповідають, що у їх галузі варто уваги. Новинами з ринку ШІ ділиться Сергій Бриль, AI and Analytics Executive Leader.
Цього разу розповідаємо, чого чекати від Grok Vision, як навчання на досвіді змінить ШІ та чи можна боротися з викидами вуглецю.
Наскільки це потужне оновлення і якою стане конкуренція?
Grok Vision — це логічний крок у розвитку ШІ-асистентів, який ми вже бачимо у конкурентів на різних рівнях готовності (Chat GPT Vision, Gemini, Copilot). Головна інтрига зараз — хто швидше і якісніше інтегрує такі можливості у різні пристрої та операційні системи, забезпечить найкращу якість та приватність для користувача.
Справжня конкуренція зміщується з «хто має найбільшу LLM» на «хто запропонує зручніший і безпечніший користувацький досвід за допомогою Vision-функцій» — чи це робота з документами, переклад у реальному часі, або ж інтелектуальні підказки на основі фото та відео. Саме це відкриває нові сценарії використання, наприклад, «агент-спостерігач», та дає змогу гравцям сфокусуватись на своїх сильних сторонах — на інтеграції з hardware, якості й швидкості моделей, або на приватності.
Мультимодальні асистенти стануть стандартом для масового користувача і для бізнесу, змінюючи наші сценарії взаємодії з цифровим світом.
Чи може ця ера допомогти Google у перемозі над OpenAI?
Дослідження, що розділяє розвиток ШІ на три ери — навчання у симуляціях, навчання на людських даних і навчання на досвіді — логічно описує еволюцію галузі.
Ідея, що наступний прорив настане, коли моделі/агенти почнуть вчитись на власному досвіді, відповідає тому, як вчаться люди.
Безумовно, це перспективний напрям. Проте сама «епоха досвіду» — ще не фінішна пряма, а скоріше — старт нового етапу. Досвід — це добре, проте також є мотивація, критичне мислення, рефлексія, метанавчання.
Відкриття нової глави розвитку ШІ спонукає не стільки до запитання «хто переможе в перегонах — Google чи OpenAI?, скільки до міркувань, як цим досвідом скористатися на благо суспільства, які технологічні та етичні виклики виникають із переходом до ери досвіду, та які переваги та потенційні загрози відкриває навчання агентів на основі власного досвіду.
Чи здатний ШІ також допомогти у боротьбі з «вуглецевим слідом»?
Викиди, пов’язані з тренуванням і експлуатацією ШІ, не виділяються окремо, але входять до національного балансу парникових газів, який країни враховують у рамках міжнародних угод (на кшталт Кіотського протоколу та Паризької кліматичної угоди). Навіть якщо компанії не публікують власний «вуглецевий слід», ці викиди все одно стають частиною офіційної статистики країни.
Держави зацікавлені у тому, щоб використовувати ШІ для скорочення викидів, і для цього має сенс оцінювати net impact — чисту користь від застосування ШІ з урахуванням його енергоспоживання.
На практиці підрахувати цей ефект дуже складно: іноді, щоб оцінити економію енергії завдяки ШІ, доведеться залучати додатковий ШІ. Водночас ШІ став настільки впливовою сферою, що може боротися за увагу з традиційними галузями, наприклад, металургією чи сільським господарством. Це означає, що питання прозорості, обліку й енергоефективності для ШІ виходять на державний і міжнародний рівень — і уникнути їх вже не вдасться.
