Эволюция ИИ: от моделей к продуктам

В мире искусственного интеллекта (ИИ) происходит значительный сдвиг. Ещё недавно все внимание было приковано к показателям производительности языковых моделей, но сегодня фокус смещается на создание полноценных продуктов на базе ИИ. Давайте разберемся, почему это происходит и что это значит для будущего технологий.

Вы наверняка слышали о GPT-4, Claude 3.5 Sonnet, Gemini 1.5 или Llama 3. Каждая из этих моделей претендует на звание "лучшей". Но что на самом деле означает "лучшая"? И главное - имеет ли это значение для обычного пользователя?

В профессиональных кругах принято оценивать модели по стандартным показателям, включающим способности к рассуждению, пониманию текста, решению математических задач и программированию. Однако большинство людей, использующих эти модели в повседневной жизни, вряд ли руководствуются этими метриками.

Более того, результаты работы моделей часто непредсказуемы. Один и тот же запрос может дать разные ответы в разное время. Так стоит ли придавать такое большое значение техническому превосходству одной модели над другой?

Правда в том, что все современные языковые модели достигли впечатляющего уровня качества. Это поднимает важный вопрос: действительно ли небольшое преимущество в производительности модели имеет значение для конечного пользователя?

Как отметил Чамат Палихапития, известный инвестор и предприниматель: "Базовые модели сами по себе перестанут иметь экономическую ценность. Они станут невероятно мощной частью инфраструктуры, но будут широкодоступны и совершенно бесплатны".

Если это предсказание сбудется, то ценность ИИ будет заключаться не в самих моделях, а в чем-то другом. Но в чем именно? Эра продуктов на основе ИИ

Ведущие компании в сфере ИИ уже осознали этот тренд. Например, Anthropic, создатель Claude, пригласил на должность директора по продуктам Майка Кригера, соучредителя Instagram. OpenAI, в свою очередь, реорганизовала свою команду, уделяя больше внимания разработке продуктов.

Эти шаги говорят о том, что компании больше не ограничиваются созданием языковых моделей. Они создают полноценные продукты на их основе.

Что действительно важно для пользователей?

Ключевым фактором успеха становится не столько производительность модели, сколько пользовательский опыт, лояльность к бренду и набор функций. Рассмотрим несколько примеров:

1. GPT-4 Plus: Многие пользователи выбирают эту платную версию не из-за превосходства самой модели, а благодаря дополнительным возможностям:

- Создание пользовательских GPT

- Управление памятью в диалогах

- Интеграция с DALL-E для генерации изображений

- Функция поиска в интернете

- Голосовой интерфейс в мобильном приложении

2. Claude: Пользователей привлекают такие функции, как "Проекты" и "Артефакты", а также чистый и понятный интерфейс. Некоторые выбирают Claude из-за большего доверия к политике компании Anthropic.

3. Google Gemini 1.5: Интеграция с NotebookLM добавляет функциональность заметок, что делает использование модели более привлекательным.

Этот тренд распространяется и на другие области ИИ, например, на генерацию изображений.

Генерация изображений: больше, чем качество

Хотя Midjourney по-прежнему лидирует по качеству изображений, появляются сильные конкуренты: DALL-E 3, Adobe Firefly, Amazon Titan и Google Imagen. Качество генерируемых ими фотореалистичных изображений часто неотличимо друг от друга.

Интересно, что некоторые пользователи предпочитают платформы не за качество изображений, а за удобство использования. Например, Ideogram привлекает пользователей благодаря:

- Интуитивно понятному интерфейсу

- Функции "волшебных подсказок"

- Хорошей обработке последовательных запросов

- Корректному написанию текста на изображениях

- Продуманной композиции

Это показывает, что удобство использования и дополнительные функции могут быть важнее, чем небольшое преимущество в качестве базовой модели.

По мере развития технологий ИИ, мы приближаемся к точке, когда различия между моделями станут практически незаметными для обычного пользователя. В этой ситуации ключевым фактором успеха становится удобство использования. Именно это может сделать ИИ по-настоящему массовым.

Стратегии крупных технологических компаний

Ведущие технологические компании уже осознали эту тенденцию и разрабатывают свои уникальные подходы:

1. Apple: Вместо создания собственной языковой модели, Apple фокусируется на удобстве использования, доверии пользователей и персонализации. Их цель - контролировать пользовательский опыт, интегрируя ИИ в свою экосистему.

2. Amazon: Предлагает "модель как услугу" через платформу AWS Bedrock. Это решение включает набор различных моделей (как проприетарных, так и с открытым исходным кодом) и инструменты для работы с базами знаний. Акцент делается на интеграции и гибкости.

3. Microsoft и Google: Стремятся интегрировать ИИ во все аспекты работы с программным обеспечением, делая его неотъемлемой частью повседневных задач.

Заключение: новая эра ИИ

Мы стоим на пороге новой эры в развитии искусственного интеллекта. Эра, когда успех определяется не техническими характеристиками модели, а тем, насколько эффективно и удобно она интегрирована в жизнь пользователей.

Ключевые выводы:

1. Производительность моделей ИИ перестает быть главным фактором конкуренции.

2. На первый план выходит пользовательский опыт и интеграция ИИ в повседневные задачи.

3. Успех будущих продуктов ИИ будет зависеть от их способности решать реальные проблемы пользователей наиболее удобным способом.

4. Крупные технологические компании уже перестраивают свои стратегии, фокусируясь на создании экосистем и платформ, а не отдельных моделей.

В этой новой реальности победителями станут те компании и продукты, которые смогут сделать мощь ИИ доступной и полезной для широкого круга пользователей, независимо от их технической подготовки. Будущее ИИ - это не просто умные алгоритмы, это интуитивно понятные и полезные инструменты, которые станут неотъемлемой частью нашей повседневной жизни.
#claude

Источник статьи на английском - здесь