Последний месяц ознаменовался очередной волной повышенного интереса к искусственному интеллекту (ИИ). Этот всплеск связан, прежде всего, с анонсами новых ИИ-моделей и продуктов от ведущих ИТ-компаний США.
Несмотря на почти полтора года работы с различными генеративными ИИ (ChatGPT, Gemini, Llama, Claude), возникает вопрос: действительно ли они приносят пользу и на что способны? Хотя в данный момент нет возможности подготовить полноценный обзор, можно выделить основные направления их применения.
Компрессия и декомпрессия информации
Главное и самое основное предназначение генеративных ИИ – это компрессия и декомпрессия информации, а из этого уже «расщепляются» различные производные направления.
Компрессия информации включает в себя конспектирование, резюмирование, обобщение и «суммаризацию» огромных массивов текстовой, аудио или видео информации по специальным алгоритмам. Например, краткий пересказ YouTube-ролика, книги, инструкции или описание событий.
Декомпрессия информации предполагает генерацию аудио, видео или текстового контента на основе ранее сжатой информации, используя логические цепочки и заданные сценарные векторы. Например, на основе краткой рецензии книги, сгенерированной ранее ИИ, можно написать похожие отзывы/рецензии или дать рекомендации по схожим литературным произведениям.
Основные сценарии использования генеративных ИИ
- Обобщение и интерпретация контента.
- Перевод.
- Экспертная система / ответы на вопросы.
- Анализ и аналитика данных (пока самое слабое звено).
- Рерайт готовых текстов по заданным направлениям, стилям и тональности.
- Копирайтинг, написание резюме, отзывов, эссе, простых статей по заданным темам.
- Более эффективное распознавание цифрового контента (OCR документов, видео, аудио).
- Более умный семантический поиск.
- Создание фото и видео с заданными условиями.
В перспективе года генеративные ИИ-модели могут позволить создать умный органайзер, структурировав документы, письма, фото и видео с заданными маркерами. Например, разбить 30 тыс. фото по типам и сюжетам (люди, природа, города, культурные объекты и т.д.) или сгруппировать документы по различным критериям.
Потенциально генеративные ИИ могут быть полезны в качестве персонального репетитора, создателя гида, проводника в различных неизведанных вопросах и направлениях, в том числе как туристический гид или консультант по многим вопросам. Это своего рода улучшенная комбинация Google + Wiki / онлайн-библиотеки.
Генеративные ИИ также могут применяться для создания спектра идей для контента, автоматизации создания отчетов и шаблонных проектов, а также для первичной аналитики данных.
Угрозы для профессий
В перспективе нескольких лет многие профессии могут оказаться под угрозой: переводчики, редакторы и корректоры, копирайтеры и контент-мейкеры, секретари, работники службы поддержки и консультанты, дизайнеры, художники, аниматоры, программисты и аналитики начального уровня.
Тянет ли справочное бюро, переводчик, обобщение контента и умная группировка на 25 трлн долларов (кумулятивный ИИ-хайп с начала 2023 года по США и развитым странам) с пафосной претензией на «изменение мира ДО чатботов и ПОСЛЕ чатботов»? Крайне сомнительно.
Как на практике работают генеративные ИИ, удалось ли интегрировать их в проекты Spydell Technologies, есть ли в них достаточная глубина рынка и пространство для монетизации, чтобы оправдать приращение капитализации на триллионы долларов? Об этом – в следующих материалах.
#ИИ #ГенеративныеИИ #ТехнологическиеТренды
Эта новость основана на материале телеграмм канала «Мир сегодня с «Юрий Подоляка»», оригинальный материал доступен по ссылке — https://t.me/yurasumy/15496
В условиях продолжающегося конфликта крайне трудно оперативно проверять все поступающие сведения. Даже в сообщениях из популярных источников, включая канал Юрия Подоляка, могут содержаться неподтвержденные или требующие уточнения данные.
Мы рекомендуем читателям обращаться к официальным сводкам Министерства обороны РФ, а также заявлениям представителей власти для получения проверенной информации о ходе специальной военной операции.
