Генеративный искусственный интеллект стремительно внедряется в различные отрасли, предлагая новые возможности и создавая вокруг них настоящий ажиотаж. Сегодня продукты на базе генеративного ИИ активно применяются в финансовом секторе, ритейле, IT и дизайне. Рассмотрим, что может ждать технологию в среднесрочной перспективе и какой из известных сценариев следует считать наиболее вероятным.

Генеративный ИИ. Это форма искусственного интеллекта, которая позволяет создавать (генерировать) сущности по входному запросу пользователя. Он может писать тексты, рисовать изображения, монтировать видео, писать музыку, составлять проектную документацию и многое другое.

Сценарий 1: хайп утихнет, инвестпривлекательность спадет

Если бизнес не решит вопрос монетизации технологических продуктов, со временем они могут превратиться в дорогую игрушку. Так, например, компания — создатель популярного генератора изображений Stable Diffusion Stability AI столкнулась с финансовыми трудностями и рассматривает возможность продажи бизнеса. Совсем недавно, в 2022 году, Stability AI привлекла $100 млн инвестиций при оценке в $1 млрд, а теперь терпит крах. В первом квартале 2024 года доход компании составил менее $5 млн, а убытки — $30 млн. Исследователи покидают компанию, что усугубляет ее положение.

Свою роль в подобном развитии событий играет не только отсутствие коммерчески устойчивой бизнес-модели, но и перспективы зарегулированности отрасли. Развитые технологии могут использоваться мошенниками, поэтому правительства стран и разных регионов по всему миру активно работают над созданием соответствующих правовых норм. Чтобы быть эффективным, этот процесс должен вестись при участии профильных экспертов. Например, сейчас в Калифорнии активно обсуждают введение нормативов, которые возлагают на разработчиков ответственность за применение их решений в неправомерных целях. Подобный вектор развития регулирования вызывает опасения сообщества, свидетельствует о непонимании фундаментальных принципов работы моделей ИИ и в случае его реализации блокирует дальнейшее развитие, в том числе, и open-source разработки в регионе.

Ключевой блокатор этого сценария заключается в том, что работа с рисками ведется уже сейчас. Исследователи разрабатывают алгоритмы доверенного искусственного интеллекта и решения для кибербезопасности ИИ. Например, способы маркировки ИИ-моделей и контента. Это способствует работе против неправомерного использования генеративных технологий. Вопрос окупаемости решений в первую очередь затрагивает прорывные генеративные LLM (large language models — большие языковые модели) крупных компаний, в то время как на рынке есть намного менее изученные и перспективные сферы применения генеративных технологий.

Сценарий 2: ключевой трек развития сузится до креативного сектора

Этот сценарий связан с тем, что уровень адаптации генеративных моделей в креативных профессиях довольно высок прямо сейчас. Компании используют GPT-4, DALL-E 3, Midjourney, Kandinsky и другие модели для генерации маркетинговых кампаний и контента. Например, «Императорский Фарфоровый завод» выпускает фарфор с ИИ-дизайном. Нейросети используются и для создания рекламных объявлений на маркетплейсах. Год назад опросы показывали, что 45% дизайнеров в России уже применяли ИИ в работе.

Естественно, появление новых инструментов порождает опасения о рабочих местах и вызывает серьезные дебаты о необходимости регулирования использования нейросетей в творческом секторе.