Привет, Хабр! Меня зовут Алексей Мартынов, я аналитик-эксперт, руководитель направления методологии продуктового маркетинга в компании «Цифрум» (Росатом). Представляю своего соавтора — Дениса Ларинова, эксперта в области нейроморфных вычислений, руководителя отдела ИИ компании «Цифрум» (Росатом). Мы расскажем о том, что такое генеративный искусственный интеллект, с какими задачами он справляется и как может (или не может) изменить наш мир. А еще представим наши расчеты с прогнозом о том, как использование этой технологии повлияет на экономику России.
Что такое генеративный ИИ и как он работает
Генеративный искусственный интеллект — часть искусственного интеллекта (ИИ, англ. artificial Intelligence, AI), которая использует статистические методы и машинное обучение для создания контента с помощью имитации данных, на которых был обучен [6, 7, 8].
В идеальном сценарии генеративные модели, обученные на огромных массивах информации, сжимают ее и извлекают суть без утраты смысла. При этом эмоциональность, скрытый подтекст и прочие важные в работе детали генеративный ИИ может упустить.
Для обработки и генерации текста языковая модель использует базовую единицу информации — токен. Он может быть словом или его частью, или даже группой слов в зависимости от того, как модель была обучена разделять и интерпретировать текст.
С точки зрения длины в зависимости от языка:
1 токен ~= 4 символа в английском языке ~= 0,75 слова,
1 токен ~= 2,3 символа в русском языке ~= 0,46 слова,
1 токен ~= 0,5 символа в китайском языке,
1 токен ~= 0,8 символа в японском языке [9, 10].
Например, GPT-4 Turbo (мультимодальная большая языковая модель, созданная OpenAI) с контекстным окном на 128 тысяч токенов составляет около 300 тыс. символов на русском языке. Предельное количество символов в рамках одного сеанса работы генеративного ИИ определяет границу эффективного применения ), свыше которого информация моделью не учитывается, то есть контекст имеет ограниченную длину.
Как эффективно использовать генеративный ИИ
Генеративный ИИ в настоящее время малоэффективен в сложных, многомерных и многовекторных проектах, в которых присутствуют динамические связи, где необходимо учитывать целостную картину и наследование опыта. Тенденция к повышению возможностей генеративного ИИ в части усложнения решаемых задач очевидна: в 2024 г. ожидается всплеск работы генеративных моделей с видео (например, посредством GPT5).
С точки зрения генеративного ИИ достоверность ресурса, скорее всего, будет определяться не его авторитетностью, а количеством цитирований или копирований. В связи с этим возникает риск получения информации из источника низкого качества.
Генеративный ИИ часто «придумывает» ответы. Кембриджский словарь английского языка (англ. Cambridge Dictionary) даже назвал глагол «галлюцинировать» словом 2023 г. в контексте генеративного ИИ. ChatGPT, например, придумал несколько прецедентов из юридической практики, на основе которых выстраивалась позиция адвоката в США [11]. Поэтому, прежде чем использовать генеративный ИИ, стоит сначала проверить его ответ.
Генеративный ИИ полезен в задачах, где нужен конкретный ответ на одномерный и четко поставленный вопрос. Также с помощью этой технологии можно быстро ознакомиться с новой темой или составить сводку текста, видео или аудио.
Какие компании внедрили генеративный ИИ и не прогадали
Конгломерат Morgan Stanley внедрил для своих 16 тыс. финансовых консультантов ассистент AI @ Morgan Stanley (кастомизированное решение, основанное на GPT-4 от OpenAI). Это позволило сэкономить время, которое сотрудники тратили на решение вопросов, связанных с рынками, рекомендациями и внутренними процессами. Таким образом консультанты смогли направить больше ресурсов на обслуживание клиентов и ускорить оказание услуг на 14%. Сейчас Morgan Stanley тестирует другие системы с генеративным искусственным интеллектом: инструмент под названием Debrief, например, автоматически обобщает содержание встреч с клиентами и генерирует последующие электронные письма [1, 2, 3].
Сервис Netflix сделал ставку на внедрение технологий искусственного интеллекта. Сегодня у компании один из самых низких показателей оттока клиентов — всего 3,5%. Алгоритм Cinematch отслеживает все явные и неявные данные по 223 млн пользователей и повышает общую удовлетворенность клиентов. Стратегия Netflix заключается в том, чтобы изменить формирование и представление контента, используя генеративный ИИ при написании сценариев, создании мультфильмов, кастомной генерации превью [4, 5] и т.д.
Все это доказывает, что генеративный ИИ можно применять не только в науке, но и в более практических сферах.
Настоящее и будущее генеративного ИИ в мире
На граф. 1 представлена оценка авторов глобального рынка генеративного ИИ, CAGR (совокупный среднегодовой темп роста) составляет 26,4% на промежутке 2023 – 2032 гг.
Около 29,7% мирового рынка генеративного ИИ реализуется на архитектуре генеративно-состязательных сетей (англ. generative adversarial network, сокращённо GAN), 37,5% — трансформеров (англ. transformers), 14,8% — вариационных автоэнкодеров (англ. variational auto-encoder, сокращенно VAE), 10,1% — диффузионных моделей (англ. diffusion networks), 7,9% — других моделей:например, моделей на основе потоков (англ. flow-based generative model) или авторегрессионных моделей (англ. autoregressive models). Указанное распределение актуально на 2024 г. и будет меняться под давлением новых архитектур нейронных сетей [12,13, 14].
В 2024 г. объем глобального (мирового) рынка генеративного искусственного интеллекта составит 66,9 млрд долл., в том числе:
5,7 млрд долл. / 2024 г. — объем глобального рынка программного обеспечения генеративного искусственного интеллекта: специализированные помощники по созданию генеративного искусственного интеллекта; рабочих процессов кодирования, DevOps и генеративного искусственного интеллекта; ПО для инфраструктуры рабочей нагрузки генерирующего искусственного интеллекта; кибербезопасности, основанной на генеративном искусственном интеллекте, и т.д.
61,2 млрд долл. / 2024 г. — объем глобального рынка аппаратного оборудования генеративного искусственного интеллекта: серверы, хранилища, генеративная инфраструктура ИИ как услуга.
Указанный выше размер глобального рынка генеративного искусственного интеллекта [66,9 млрд долл./2024 г.] может быть выше при учете сложно подсчитываемых рынков рекламы и игр, основанных на генеративном искусственном интеллекте В 2024 г. это может добавить к рынку генеративного ИИ 3,3 – 4,5 млрд долл.
Рынок генеративного искусственного интеллекта США является доминирующим, на втором месте находится Китай, далее следуют рынки Германии и Японии (см. Табл. 1).
Влияние генеративного ИИ потенциально может обеспечить дополнительную глобальную экономическую активность по всему миру. Текущие оценки — это 2,6 – 7,9 трлн долл. США (около 2,6 – 4,4 трлн долл. США — целенаправленное применение генеративного ИИ для решения конкретных бизнес-задач, 3,5 трлн долл. США — влияние генеративного ИИ на сопредельные бизнес-задачи) ежегодно до 2040 г. [6, 21].
Генеративный ИИ создает как прямой эффект для отраслейза счет внедрения новых продуктов и сервисов, так и дополнительный эффект за счет роста продуктивности сотрудников. Но мгновенно внедрить технологии во все отрасли, сферы и вертикали невозможно. Теоретически рассчитанный потенциал инструмента редко достигается на практике из-за эффективных границ реального применения.
В Табл. 2 приведена оценка влияния генеративного ИИ на некоторые отрасли экономики совокупно по миру.
Большинство кейсов применения генеративного ИИ сегодня носят функциональный характер. Конечно, точки роста для некоторых индустрий более заметны, что связано с высокой маржинальностью бизнеса и отрасли. Например, при максимальном использовании потенциала технологии в финансовой и страховой сферах генеративный ИИ может принести от 250 до 410 млрд долл. в год, в оптовой и розничной торговле — от 400 до 660 млрд долл. в год.
Влияние генеративного ИИ на бизнес в России
Мы провели валидацию по мультипликаторам, зависимостям объемных показателей между собойс учетом эффектов по внедрению технологии. На наш взгляд, столь высокие оценки добавленного эффекта на экономику, приведенные в Табл. 2, носят излишне оптимистичный и спекулятивный характер. Маркетинговый евангелизм подпитывает интерес общества к этой технологии.
Для экономики РФ мы подготовили собственную оценку влияния генеративного ИИ. Расчеты показывают влияние этой технологии на экономику РФ в 1 – 2 трлн руб. в год (см. Табл. 3).
Огромные возможности генеративного ИИ должны сочетаться с гарантиями занятости, правами интеллектуальной собственности и этическими нормами.
Библиографический список
1. Morgan Stanley to Launch AI-Powered Assistant for Financial Advisers [Электронный ресурс] // PYMNTS - СМИ. URL: https://www.pymnts.com/artificial-intelligence-2/2023/morgan-stanley-to-launch-ai-powered-assistant-for-financial-advisors/ (дата обращения 06.01.2024).
2. Kiruthika Devi. Enhancing the Customer Experience through Generative AI [Электронный ресурс] // Zoho Corporation Pvt. Ltd – ИТ компания. URL: https://www.zoho.com/blog/salesiq/generative-ai-for-customer-experience.html#:~:text=Generative%20AI%20offers%20several%20ways,learning%20and%20optimization%2C%20and%20more (дата обращения 06.01.2024).
3. Morgan Stanley’s AI Assistant Marks New Era For Finance Sector [Электронный ресурс] // Forbes – СМИ. URL: https://www.forbes.com/sites/qai/2023/09/19/morgan-stanleys-ai-assistant-marks-new-era-for-finance-sector/?sh=7d82c7fc1ff2 (дата обращения 06.01.2024).
4. Netflix Recommendations: How Netflix Uses AI, Data Science, And ML [Электронный ресурс] // Simplilearn Solutions – платформа обучения. URL: https://www.simplilearn.com/how-netflix-uses-ai-data-science-and-ml-article (дата обращения 06.01.2024).
5. How Netflix Uses Artificial Intelligence [Электронный ресурс] // Argoidh - СМИ. URL: ttps://www.argoid.ai/blog/netflix-ai (дата обращения 06.01.2024).
6. The economic potential of generative AI: The next productivity frontier [Электронный ресурс] // McKinsey & Company – аналитическая компания. URL: https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier#business-vale (дата обращения 06.01.2024).
7. Яков и партнеры х Яндекс. Искусственный интеллект в России – 2023: тренды и перспективы. – М., 2023. – 85 с.
8. Международный Валютный Фонд. Терминология ИИ [Электронный ресурс] // МВФ – международная организация. URL: https://www.imf.org/ru/Publications/fandd/issues/2023/12/AI-Lexicon (дата обращения 06.01.2024).
9. Hindi 8 times more expensive than English: the token price of text in different languages [Электронный ресурс] // Reddit – форум. URL: https://www.reddit.com/r/OpenAI/comments/124v2oi/hindi_8_times_more_expensive_than_english_the/ (дата обращения 06.01.2024).
10. What are tokens and how to count them? [Электронный ресурс] // OpenAI – лидирующая организация в ИИ. URL: https://help.openai.com/en/articles/4936856-what-are-tokens-and-how-to-count-them (дата обращения 06.01.2024).
11. Here’s What Happens When Your Lawyer Uses ChatGPT [Электронный ресурс] // The New York Times Company – СМИ. URL: https://www.nytimes.com/2023/05/27/nyregion/avianca-airline-lawsuit-chatgpt.html (дата обращения 06.01.2024).
12. Generative AI Market Size – By Component (Solution, Service), Deployment Model (On-premises, Cloud), Technology (Generative Adversarial Networks (GANs), Transformers Model, Variational Auto-encoders, Diffusion Models), End-user & Forecast, 2024 – 2032 [Электронный ресурс] // Global Market Insights – аналитическая компания. URL: https://www.gminsights.com/industry-analysis/generative-ai-market (дата обращения 14.01.2024).
13. Generative AI Market Size, Share & Covid-19 Impact Analysis, By Model, By Industry vs Application, and Regional Forecast 2023 - 2030, 2023 [Электронный ресурс] // Fortune Business Insights – аналитическая компания. URL: https://www.fortunebusinessinsights.com/generative-ai-market-107837 (дата обращения 06.01.2024).
14. Generative AI Market Research Report Information By Component (Software and Solution), Technology (Generative Adversarial Networks (GANs), Transformers, Variational Auto-encoders (VAEs), Diffusion, and NeRFs), End Use (Large Language Model (LLM), Content Generation, Code Generation, Video Creation, and Image & Art Generation, and others), Industry Vertical (Manufacturing, IT & Telecommunication, Healthcare, Automotive & Transportation, Gaming, Academic and Research Institutions, BFSI, Aerospace & Defense, and Others) And By Region (North America, Europe, Asia-Pacific, Middle East & Africa, And South America) – Market Forecast Till 2032 [Электронный ресурс] // Market Research Future – аналитическая компания. URL: https://www.marketresearchfuture.com/reports/generative-ai-market-11879 (дата обращения 14.01.2024).
15. А. Мартынов, Д. Ларионов. Объем мирового рынка искусственного интеллекта в 2023 году с прогнозом до 2032 года [Электронный ресурс] // it-world.ru – СМИ. URL: https://www.it-world.ru/it-news/market/198512.html (дата обращения 06.01.2024).
16. New Report Finds That the Emerging Industry Could Grow at a CAGR of 42% Over the Next 10 Years, 2023 [Электронный ресурс] // Bloomberg – аналитическая компания. URL: https://www.bloomberg.com/company/press/generative-ai-to-become-a-1-3-trillion-market-by-2032-research-finds/ (дата обращения 06.01.2024).
17. Ничто человеческое ему не нужно: почему ИИ стал явлением года не только в IT-отрасли [Электронный ресурс] // Forbes – СМИ. URL: https://www.forbes.ru/tekhnologii/503318-nicto-celoveceskoe-emu-ne-nuzno-pocemu-ii-stal-avleniem-goda-ne-tol-ko-v-it-otrasli?ysclid=lqy53y4klg658331002 (дата обращения 06.01.2024).
18. Generative Artificial Intelligence [Электронный ресурс] // Statista – аналитическая компания. URL: https://www.statista.com/outlook/tmo/artificial-intelligence/generative-ai/worldwide#methodology (дата обращения 06.01.2024).
19. Generative AI Market Research Report: By Offerings (Hardware, Software, Services), By Application (Natural Language Processing, ML-based Predictive Modeling, Computer Vision, Robotics and Automation, Others), By Verticals (Media & Entertainment, Transportation and Logistics, Manufacturing, Healthcare & Life Science, IT and ITES, Others), and by Region — Forecast till 2033 [Электронный ресурс] // Evolve Business Intelligence – аналитическая компания. URL: https://evolvebi.com/report/generative-ai-industry-analysis/ (дата обращения 06.01.2024).
20. New Report Finds That the Emerging Industry Could Grow at a CAGR of 42% Over the Next 10 Years, 2023 [Электронный ресурс] // Bloomberg – аналитическая компания. URL: https://www.bloomberg.com/company/press/generative-ai-to-become-a-1-3-trillion-market-by-2032-research-finds/ (дата обращения 06.01.2024)
21. Unlocking the potential of generative AI: Three key questions for government agencies [Электронный ресурс] // McKinsey & Company – аналитическая компания. URL: https://www.mckinsey.com/industries/public-sector/our-insights/unlocking-the-potential-of-generative-ai-three-key-questions-for-government-agencies#/ (дата обращения 20.01.2024).
22. The AIdea of India Generative AI’s potential to accelerate India’s digital transformation [Электронный ресурс] // EY – аналитическая компания. URL: https://www.ey.com/en_in/news/2023/12/generative-ai-to-potentially-add-a-cumulative-us-dollor-1-point-2-1-point-5-trillion-to-india-s-gdp-by-fy-2029-30-ey-report (дата обращения 20.01.2024).
23. International Telecommunication Unit. Assessing the Economic impact of Artificial Intelligence. – Швейцария, 2018. – 80 с.
24. Прогноз социально-экономического развития Российской Федерации на 2024 год и на плановыей период 2025 и 2026 годов // Министерство экономического развития РФ – Федеральный орган исполнительной власти. URL: https://www.economy.gov.ru/material/directions/makroec/prognozy_socialno_ekonomicheskogo_razvitiya/prognoz_socialno_ekonomicheskogo_razvitiya_rf_na_2024_god_i_na_planovyy_period_2025_i_2026_godov.html (дата обращения 06.01.2024).
25. Real GDP growth [Электронный ресурс] // МВФ – международная организация. URL: https://www.imf.org/external/datamapper/NGDPD@WEO/OEMDC/ADVEC/WEOWORLD/USA (дата обращения 06.01.2024).