Генеративный ИИ становится одним из определяющих факторов экономической, социальной, внешней и военной политики. В мире нарастает вал исследований и публикаций по этому вопросу. Рассмотрим некоторые из них, где сформулированы пути развития этой технологии.
Состояние ИИ в 2023 году: год прорыва генеративного ИИ
Последнее ежегодное глобальное исследование McKinsey о текущем состоянии ИИ (опубликовано 1 августа 2023 года) подтверждает взрывной рост инструментов генеративного ИИ. Менее чем через год после появления многих из этих инструментов треть респондентов опроса заявили, что их организации регулярно используют этот вид ИИ по крайней мере в одной бизнес-функции.
На фоне недавних достижений ИИ превратился из темы, предназначенной для технических сотрудников, в центр внимания руководителей компаний: почти четверть опрошенных руководителей высшего звена заявили, что лично используют инструменты ИИ для работы, и более четверти респондентов из компаний, использующих ИИ, говорят, что генеративный ИИ уже включен в повестку дня их советов директоров. Более того, 40 процентов респондентов заявили, что их организации увеличат инвестиции в искусственный интеллект в целом из-за достижений в области генеративного ИИ. Результаты показывают, что управлять рисками, связанными с генеративным ИИ, все еще рано: менее половины респондентов заявили, что их организации снижают даже тот риск, который они считают наиболее значимым: неточность.
Организации, которые уже внедрили возможности ИИ, первыми изучили потенциал ИИ нового поколения, а те, кто видит наибольшую ценность в более традиционных возможностях ИИ — группу, которая называна высокопроизводительными ИИ, — уже опережают других в освоении инструментов ИИ нового поколения.
Ожидаемые сбои в бизнесе из-за генеративного ИИ значительны, и респонденты прогнозируют существенные изменения в своей рабочей силе. Они ожидают сокращения рабочей силы в определенных областях и масштабных усилий по переподготовке кадров для удовлетворения меняющихся потребностей в талантах. Тем не менее, хотя использование генеративного ИИ может стимулировать внедрение других инструментов искусственного интеллекта, виден незначительный рост внедрения организациями этих технологий. Процент организаций, внедряющих какие-либо инструменты искусственного интеллекта, остается стабильным с 2022 года, и внедрение по-прежнему сосредоточено в рамках небольшого числа бизнес-функций.
1. Использование генеративного ИИ уже широко распространено
Результаты опроса, проведенного на местах в середине апреля 2023 года, показывают, что, несмотря на растущую доступность генеративного ИИ для общественности, экспериментирование с инструментами уже относительно распространено, и респонденты ожидают, что новые возможности преобразуют их отрасли. Искусственный интеллект нового поколения вызвал интерес у представителей бизнеса: люди из разных регионов, отраслей и уровней, выслуги лет используют искусственный интеллект нового поколения для работы и вне ее. 79 процентов всех респондентов заявили, что они хотя бы частично сталкивались с генеративным ИИ на работе или вне ее, а 22 процента заявили, что регулярно используют его в своей собственной работе. Несмотря на то, что показатели использования довольно схожи по уровню выслуги лет, они самые высокие среди респондентов, работающих в технологическом секторе и в Северной Америке.
Организации тоже сейчас широко используют генеративный ИИ. Треть всех респондентов заявили, что их организации уже регулярно используют генеративный ИИ по крайней мере в одной функции — это означает, что 60 процентов организаций, сообщивших о внедрении искусственного интеллекта, используют генеративный ИИ. Более того, 40 процентов тех, кто сообщил о внедрении ИИ в своих организациях, говорят, что их компании ожидают увеличения инвестиций в ИИ в целом благодаря генеративному ИИ, а 28 процентов говорят, что использование генеративного ИИ уже включено в повестку дня их правления.
Наиболее часто сообщаемые бизнес-функции, использующие эти новые инструменты, совпадают с теми, в которых использование искусственного интеллекта наиболее распространено в целом: маркетинг и продажи, разработка продуктов и услуг, а также сервисные операции, такие как обслуживание клиентов и поддержка бэк-офиса. Это говорит о том, что организации используют эти новые инструменты там, где они наиболее ценны. В предыдущем исследовании эти три области, наряду с разработкой программного обеспечения, показали потенциал для получения около 75 процентов общей годовой прибыли от вариантов использования генеративного ИИ.
Три четверти всех респондентов ожидают, что генеративный ИИ вызовет значительные или разрушительные изменения в характере конкуренции в их отрасли в ближайшие три года. Респонденты опроса, работающие в сфере технологий и финансовых услуг, с наибольшей вероятностью ожидают от поколения ИИ кардинальных изменений. Предыдущее исследование показывает, что, хотя во всех отраслях действительно могут произойти некоторые сбои, уровень воздействия, вероятно, будет разным. Отрасли, в наибольшей степени полагающиеся на интеллектуальный труд, вероятно, столкнутся с еще большими сбоями — и потенциально получат больше прибыли.
Технологические компании, что неудивительно, ожидают наибольшего эффекта от ИИ нового поколения — добавленной стоимости, эквивалентной 9 процентам доходов мировой отрасли, — отрасли, основанные на знаниях, такие как банковское дело (до 5 процентов), фармацевтика и медицинские изделия (также до 5 процентов) и образование (до 4 процентов), также могут испытать значительные последствия. В отличие от этого, производственные отрасли, такие как аэрокосмическая промышленность, автомобилестроение и передовая электроника, могут испытывать менее разрушительные последствия. Это контрастирует с воздействием предыдущих технологических волн, которые больше всего повлияли на производство, и обусловлено сильными сторонами генеративного ИИ в деятельности, основанной на языке, в отличие от тех, которые требуют физического труда.
Ответы показывают, что многие организации еще не учитывают потенциальные риски, связанные с генеративным ИИ.
Согласно опросу, немногие компании кажутся полностью готовыми к широкому использованию генеративного ИИ — или к бизнес-рискам, которые могут принести эти инструменты. Только 21 процент респондентов, сообщивших о внедрении искусственного интеллекта, говорят, что их организации разработали политику регулирующую использование сотрудниками технологий генеративного ИИ в своей работе. Когда их конкретно спросили о рисках внедрения генеративного ИИ, немногие респонденты сказали, что их компании снижают наиболее часто упоминаемый риск с помощью генеративного ИИ: неточность. Респонденты ссылаются на неточности чаще, чем на кибербезопасность и соответствие нормативным требованиям, которые были наиболее распространенными рисками, связанными с ИИ в целом в предыдущих опросах. Только 32 процента говорят, что они устраняют неточности, что меньше, чем 38 процентов, которые говорят, что они уменьшают риски кибербезопасности. Интересно, что этот показатель значительно ниже, чем процент респондентов, сообщивших о снижении кибербезопасности, связанной с ИИ, в 2022 году (51 процент). В целом, как и в предыдущие годы, большинство респондентов говорят, что их организации не решают проблемы, связанные с ИИ.
2. Ведущие компании уже опережают генеративный ИИ
Результаты опроса показывают, что организации с высокими показателями эффективности ИИ, делают все возможное для искусственного интеллекта, как с использованием ИИ нового поколения, так и с более традиционными возможностями ИИ. Эти организации, которые получают значительную отдачу от искусственного интеллекта, уже используют генеративный ИИ в большем количестве бизнес-функций, чем другие организации, особенно в разработке продуктов и услуг, а также в управлении рисками и цепочками поставок. При рассмотрении всех возможностей ИИ, включая более традиционные возможности машинного обучения, автоматизацию роботизированных процессов и чат-ботов, высокопроизводительные ИИ также с гораздо большей вероятностью, чем другие, будут использовать ИИ при разработке продуктов и услуг, для таких целей, как оптимизация цикла разработки продукта, добавление новых функций к существующим продуктам и создание новых продуктов на основе ИИ. Эти организации также чаще, чем другие организации, используют искусственный интеллект для моделирования рисков и для использования в HR, таких как управление производительностью, организационный дизайн и оптимизация распределения рабочей силы.
Высокие показатели ИИ гораздо чаще, чем другие, используют ИИ при разработке продуктов и услуг.
Еще одно отличие от аналогов: усилия высокопроизводительных разработчиков в области искусственного интеллекта в меньшей степени направлены на снижение затрат, что является главным приоритетом в других организациях.
В предыдущие годы высокопроизводительные организации инвестировали в ИИ гораздо больше, чем другие: респонденты из компаний с высоким уровнем эффективности в области ИИ более чем в пять раз чаще других заявляют, что тратят на ИИ более 20 процентов своих цифровых бюджетов. Они также более широко используют возможности искусственного интеллекта во всей организации. Респонденты с высокими показателями гораздо чаще, чем другие, говорят, что их организации внедрили искусственный интеллект в четырех или более бизнес-функциях и что они внедрили большее количество возможностей искусственного интеллекта.
Полученные результаты говорят о том, что даже высококвалифицированные специалисты не освоили лучшие практики внедрения ИИ, такие как подходы к операциям машинного обучения (MLOps), хотя они с гораздо большей вероятностью, чем другие, сделают это.
3. Таланты, связанные с ИИ, нуждаются в смене, и ожидается, что влияние ИИ на рабочую силу будет значительным.
Результаты о опроса показывают изменения в ролях, которые выполняют организации для поддержки своих амбиций в области ИИ. В 2022 году организации, использующие ИИ, чаще всего нанимали инженеров по обработке данных, инженеров по машинному обучению и всех специалистов по обработке данных — на все должности, о которых респонденты обычно сообщали в предыдущем опросе. Но гораздо меньшая доля респондентов сообщает о найме инженеров-программистов, связанных с ИИ, — самой часто нанимаемой должности в 2022 году, — чем в предыдущем опросе (28 процентов в последнем опросе, по сравнению с 39 процентами). Недавно появились роли в области оперативного проектирования, поскольку потребность в этом наборе навыков возрастает по мере внедрения ИИ нового поколения: 7 процентов респондентов, чьи организации внедрили ИИ, сообщили об этих сотрудниках, принятых на работу в прошлом году.
Результаты показывают, что наем на должности, связанные с ИИ, остается сложной задачей, но за последний год стало несколько проще, что может отражать волну увольнений в технологических компаниях с конца 2022 по первую половину 2023 года. Меньшая доля респондентов, чем в предыдущем опросе, сообщают о трудностях с наймом на такие должности, как специалисты по обработке данных ИИ, инженеры по обработке данных и специалисты по визуализации данных, хотя ответы свидетельствуют о том, что наем инженеров по машинному обучению и владельцев продуктов ИИ остается такой же сложной задачей, как и в предыдущем году.
Заглядывая в ближайшие три года, респонденты прогнозируют, что внедрение ИИ изменит многие роли в рабочей силе. В целом, они ожидают, что больше сотрудников будут переподготовлены, чем уволены. Почти четверо из десяти респондентов, сообщивших о внедрении ИИ, ожидают, что более 20 процентов рабочей силы их компаний будут переподготовлены, в то время как 8 процентов респондентов говорят, что численность их рабочей силы сократится более чем на 20 процентов.
Если говорить конкретно о прогнозируемом влиянии генеративного ИИ, то сервисные операции — единственная функция, в которой большинство респондентов ожидают увидеть сокращение численности персонала в своих организациях. Этот вывод в целом согласуется с тем, что предполагает недавнее исследование: хотя появление генеративного ИИ увеличило оценку процента действий сотрудников, которые можно автоматизировать (от 60 до 70 процентов по сравнению с 50 процентами), это не обязательно приводит к автоматизации всей роли.
Ожидается, что высокие исполнители ИИ проведут гораздо более высокий уровень переподготовки, чем другие компании. Респонденты в этих организациях более чем в три раза чаще других заявляют, что в результате внедрения ИИ их организации в течение следующих трех лет сократят более 30 процентов своей рабочей силы.
4. При всем внимании к ИИ нового поколения внедрение И влияние ИИ остаются стабильными.
Хотя использование инструментов генеративного ИИ быстро распространяется, данные опроса не показывают, что эти новые инструменты способствуют общему внедрению ИИ в организациях. Доля организаций, внедривших ИИ в целом, остается стабильной, по крайней мере на данный момент: 55 процентов респондентов сообщили, что их организации внедрили ИИ. Менее трети респондентов продолжают утверждать, что их организации внедрили ИИ более чем в одной бизнес-функции, предполагая, что масштабы использования ИИ остаются ограниченными. Разработка продуктов и услуг и сервисные операции по-прежнему остаются двумя бизнес-функциями, в которых респонденты чаще всего сообщают о внедрении ИИ, как и в предыдущих четырех опросах. И в целом, только 23 процента респондентов говорят, что по крайней мере 5 процентов EBIT их организаций в 2022 году были связаны с использованием ИИ — практически без изменений по сравнению с предыдущим опросом, — предполагая, что существует гораздо больше возможностей для извлечения выгоды.
Организации продолжают видеть отдачу в тех сферах бизнеса, в которых они используют ИИ, и планируют увеличить инвестиции в предстоящие годы. Видно, что большинство респондентов сообщают об увеличении доходов, связанных с ИИ, в каждой бизнес-функции, использующей ИИ. Заглядывая в будущее, более двух третей ожидают, что их организации увеличат инвестиции в ИИ в течение следующих трёх лет.
Об исследовании
Онлайн-опрос проводился с 11 по 21 апреля 2023 года и собрал ответы от 1684 участников, представляющих весь спектр регионов, отраслей, размеров компаний, функциональных специальностей и сроков аренды. Из этих респондентов 913 заявили, что их организации внедрили ИИ по крайней мере в одной функции, и им были заданы вопросы об использовании ИИ в их организациях. Для корректировки различий в показателях ответов данные взвешиваются по вкладу каждой страны-респондента в мировой ВВП.
Где лучше всего живется генеративному ИИ
20 июля 2023 года The New York Times сообщила:
“Исследователи Брукингского — Brookings института обнаружили, что Сан-Франциско и Сан-Хосе, Калифорния, доминируют в списках вакансий для генеративной работы с ИИ, что потенциально укрепляет их контроль над технологической отраслью».
Новое исследование Института Брукингса (июль 2023 года) предполагает, что рост генеративного искусственного интеллекта, подпитываемый популярностью чат-бота ChatGPT, может еще больше укрепить позиции Bay Area в области технологий.
В отчете, который вашингтонский аналитический центр опубликовал 20 июля 2023 года, говорится, что генеративный ИИ может увеличить географию «победитель получает больше всего» для рабочих мест. А победителями пока являются Сан-Франциско и Сан-Хосе, штат Калифорния.
Хотя в этом нет ничего удивительного, отчет Brookings может помочь развеять представление о том, что небольшие технологические центры, такие как Остин, Техас или Майами, станут домом для следующего поколения крупных технологических компаний. Во всяком случае, это говорит о том, что влияние района залива на технологическую отрасль может стать сильнее.
Исследователи обнаружили, что в более чем 380 городских районах США четверть из примерно 2200 объявлений о вакансиях с использованием генеративного ИИ за последний год были в районе залива.
«Эта захватывающая новая технология может стимулировать кластеризацию, а это проблема с экономической, демографической и общественной точки зрения», — сказал Марк Муро, автор отчета и старший научный сотрудник Brookings, исследовательского подразделения, которое занимается городами и государственной политикой.
Объявления о вакансиях следуют за генеративным безумием инвестиций в ИИ, которое сильно смещено в сторону области залива. В дополнение к отраслевым гигантам, таким как Google и Meta, девять самых ценных стартапов в области генеративного ИИ базируются в Сан-Франциско или Силиконовой долине, включая OpenAI, Scale AI, Anthropic, Inflection AI, Databricks и Cerebras, согласно PitchBook, который отслеживает стартапы.
Объявления о вакансиях для работы с ИИ не так распространены, как сообщения о других наборах технологических навыков, и опыт ИИ в течение многих лет был популярной и высокооплачиваемой специальностью. Технологические центры за пределами США, такие как Торонто и Кембридж в Англии, также привлекли свою долю исследователей ИИ.
Исследователи Brookings проанализировали данные о списках вакансий в США, собранные Lightcast, аналитической фирмой. Публикации считались генеративными заданиями ИИ, если они включали хотя бы один из трех терминов: генеративный ИИ, ChatGPT или большие языковые модели.
Нью-Йорк занял третье место среди объявлений о вакансиях с использованием генеративного ИИ. Здесь находится известный стартап по генеративному ИИ Hugging Face, и многие крупные технологические компании имеют в городе группы исследователей ИИ.
Будучи центром многих других отраслей, помимо технологий, Нью-Йорк может дать представление о том, как технология будет распространяться за пределы ранней работы, проделанной в районе залива.
«Каждая крупная финансовая, медийная, рекламная и консалтинговая компания занимается выяснением того, как они собираются адаптироваться к генеративному ИИ и использовать его», — сказала Джули Сэмюэлс, исполнительный директор Tech:NYC, некоммерческой отраслевой группы. — И это происходит здесь каждый день.
Но растущее число рабочих мест в сфере ИИ в Нью-Йорке, многие из которых высокооплачиваемые, не решает проблемы демократизации технологии по всей стране.
Ряд других исследований, проведенных в 2023 году, оценили вероятное экономическое влияние генеративного искусственного интеллекта, технологического механизма, лежащего в основе чат-ботов, таких как ChatGPT от OpenAI и Bard от Google, которые могут писать бизнес-отчеты, компьютерный код и стихи. Это исследование было сосредоточено на потенциале генеративного ИИ для повышения производительности, преобразования работы и автоматизации миллионов рабочих мест.
Исследования, отслеживающие сотни новых технологий на протяжении десятилетий, показывают, что новаторские центры развития обычно сохраняют огромное количество накопленных ими богатств и навыков. И новый отчет Brookings, по сути, является обновлением исследования 2021 года по географии ИИ, в котором высказывались опасения по поводу кластеризации процветания, подпитываемого ИИ.
Тем не менее, в новом отчете указывается на увеличение поддержки и финансирования «местной промышленной политики», которая направлена на повышение экономического процветания в большем количестве мест.
Например, в соответствии с Законом о Чипах и науке, вступившим в силу в прошлом году, федеральное правительство выделило первоначальные ассигнования в размере 500 млн долларов на создание 20 региональных технологических центров. Инвестиции в технологии искусственного интеллекта и обучение определены в качестве приоритета для этих центров.
«Нам необходимо создать экосистемы технологических инноваций в большем количестве сообществ по всей стране, особенно в тех, которые исторически игнорировались», — заявила министр торговли Джина Раймондо.
Национальный научный фонд создал 25 институтов искусственного интеллекта по всей стране, которые работают с государственными учреждениями и компаниями. 500 миллионов долларов программы распределяются в виде грантов по 20 миллионов долларов каждый на программы ИИ, которые проводят фундаментальные и прикладные исследования в таких областях, как изменение климата, сельское хозяйство и образование.
Гранты направляются университетским институтам, в том числе Университету Оклахомы, Университету штата Огайо, Университету штата Айова, Университету штата Вашингтон, Технологическому институту Джорджии, Университету Буффало и Калифорнийскому университету в Ирвине.
С искусственным интеллектом может появиться возможность для более широкого географического распределения богатства, чем с некоторыми прошлыми технологиями.
«Мы просто говорим об информации, битах, и нам не обязательно находиться в одном месте, чтобы работать с битами», — сказал Майкл Литтман, директор отдела информационных и интеллектуальных систем Национального научного фонда.
По словам доктора Литтмана, с появлением ИИ «нам действительно нужно, чтобы в этом сдвиге участвовало как можно больше людей».
В отчете Брукингса содержится призыв поддерживать и расширять такую политику. «Мы начинаем понимать, что география технологий действительно важна для формирования возможностей в Америке», — сказал Муро, соавтор отчета.
Суперкомпьютер для генеративного ИИ
21 июля 2023 года The New York Times в статье «Суперкомпьютер с искусственным интеллектом оживает благодаря гигантским компьютерным чипам» сообщила:
«Новый суперкомпьютер, созданный стартапом Cerebras из Силиконовой долины, был представлен на фоне бума ИИ, стимулирующего спрос на чипы и вычислительную мощность».
Суперкомпьютер, который был представлен 20июля 2023 года Cerebras, стартапом из Силиконовой долины, был построен с использованием специализированных чипов компании, которые предназначены для питания продуктов искусственного интеллекта. Чипы выделяются своим размером — как размер обеденной тарелки или в 56 раз больше, чем чип, обычно используемый для ИИ. Каждый чип Cerebras обладает вычислительной мощностью сотен традиционных чипов.
Cerebras заявила, что построила суперкомпьютер для G42, компании, занимающейся искусственным интеллектом. В G42 заявили, что планируют использовать суперкомпьютер для создания продуктов искусственного интеллекта для Ближнего Востока.
«Здесь мы показываем, что есть возможность построить очень большой специализированный суперкомпьютер с искусственным интеллектом», — сказал Эндрю Фельдман, исполнительный директор Cerebras. Он добавил, что его стартап хотел «показать миру, что эту работу можно выполнить быстрее, с меньшими затратами энергии и с меньшими затратами».
Спрос на вычислительную мощность и чипы ИИ в этом году резко вырос, чему способствовал мировой бум ИИ. Технологические гиганты, такие как Microsoft, Meta и Google, а также множество стартапов, в последние месяцы 2023 года поспешили выпустить продукты с искусственным интеллектом после того, как чат-бот ChatGPT на базе искусственного интеллекта стал вирусным из-за устрашающе похожей на человека прозы, которую он мог генерировать.
Новое поколение чат-ботов, работающих на основе искусственного интеллекта, спровоцировало борьбу за определение того, может ли эта технология перевернуть экономику Интернета, превратив сегодняшние электростанции в бывших и создав новых гигантов отрасли.
Но для создания продуктов ИИ обычно требуются значительные вычислительные мощности и специализированные чипы, что приводит к яростной охоте за новыми технологиями. В мае 2023года Nvidia, ведущий производитель чипов, используемых для систем искусственного интеллекта, заявила, что аппетит к ее продуктам, известным как графические процессоры или графические процессоры, настолько велик, что ее квартальные продажи будут более чем на 50 процентов выше оценок Уолл-стрит. Согласно прогнозу, рыночная стоимость Nvidia взлетела выше 1 триллиона долларов.
«Впервые мы наблюдаем огромный скачок в требованиях к компьютерам» из-за технологий ИИ, — сказал Ронен Дар, основатель стартапа Run:AI в Тель-Авиве, который помогает компаниям разрабатывать модели ИИ. Он добавил, что это «создало огромный спрос» на специализированные чипы, и компании «поспешили обеспечить доступ» к ним.
Чтобы получить достаточно чипов ИИ, некоторые крупнейшие технологические компании, включая Google, Amazon, Advanced Micro Devices и Intel, разработали собственные альтернативы. Стартапы, такие как Cerebras, Graphcore, Groq и SambaNova, также присоединились к гонке, стремясь выйти на рынок, на котором доминирует Nvidia.
Чипы призваны сыграть такую ключевую роль в ИИ, что они могут изменить баланс сил между технологическими компаниями и даже странами. Администрация Байдена, например, недавно взвесила ограничения на продажу чипов ИИ в Китай, а некоторые американские официальные лица заявили, что возможности Китая в области ИИ могут представлять угрозу национальной безопасности Соединенных Штатов за счет усиления пекинского военного аппарата и аппарата безопасности.
Суперкомпьютеры с искусственным интеллектом создавались и раньше, в том числе компанией Nvidia. Но стартапы редко создают их.
Компания Cerebras, базирующаяся в Саннивейле, штат Калифорния, была основана в 2016 году г-ном Фельдманом и четырьмя другими инженерами с целью создания оборудования, ускоряющего разработку ИИ. За прошедшие годы компания привлекла 740 миллионов долларов, в том числе от Сэма Альтмана, который возглавляет лабораторию искусственного интеллекта OpenAI, и от венчурных компаний, таких как Benchmark. Cerebras оценивается в 4,1 миллиарда долларов.
Поскольку чипы, которые обычно используются для питания ИИ, небольшие — часто размером с почтовую марку — для обработки сложной модели ИИ требуются сотни или даже тысячи их. В 2019 году Cerebras рассекретила то, что, по ее утверждению, было самым большим компьютерным чипом из когда-либо созданных, и Фельдман сказал, что его чипы могут обучать системы искусственного интеллекта в 100–1000 раз быстрее, чем существующее оборудование.
Компания G42 из Абу-Даби начала работать с Cerebras в 2021 году. В апреле 2023 года она использовала систему Cerebras для обучения арабской версии ChatGPT.
В мае G42 попросила Cerebras построить сеть суперкомпьютеров в разных частях мира. Талал Аль Кайсси, исполнительный директор G42 Cloud, дочерней компании G42, сказал, что передовая технология позволит его компании создавать чат-ботов и использовать ИИ для анализа геномных данных и данных о профилактическом лечении.
Но спрос на графические процессоры был настолько высок, что их было трудно получить достаточно для создания суперкомпьютера. По словам Аль Кайсси, технология Cerebras была доступной и рентабельной. Фельдман говорит, что Cerebras использовала свои чипы для создания суперкомпьютера для G42 всего за 10 дней.
«Шкала времени была значительно сокращена», — сказал Аль-Каисси.
В 2024 году Cerebras планирует построить еще два суперкомпьютера для G42 — один в Техасе и один в Северной Каролине, а затем еще шесть по всему миру. Эта сеть называется Condor Galaxy.
Тем не менее, стартапам, вероятно, будет сложно конкурировать с Nvidia, сказал Крис Мэннинг, ученый-компьютерщик из Стэнфорда, чьи исследования сосредоточены на ИИ.
Другие стартапы также пытались выйти на рынок чипов ИИ, но многие из них «фактически потерпели неудачу», сказал доктор Мэннинг.
Но Фельдман полон надежд. По его словам, многие компании, занимающиеся ИИ, не хотят ограничиваться только Nvidia, и существует глобальный спрос на другие мощные чипы, такие как процессоры Cerebras.
«Мы надеемся, что это продвинет ИИ вперёд», — сказал он.
Генеративный ИИ и кибербезопасность
В статье Бинила Пиллаи (Руководитель службы безопасности WW SMB , Microsoft), Дорона Бар Шалом (Руководитель программы стратегических инноваций , Microsoft Security Office технического директора), Тала Гольдштейна (Руководитель отдела стратегии , Всемирный экономический форум) на сайте ВЭФ «Генеративный ИИ для малого и среднего бизнеса: хаос или расширение прав и возможностей?» (20.07. 2023) делается вывод:
«Генеративный искусственный интеллект (ИИ) потенциально может повлиять на рост числа кибератак на малый и средний бизнес, которые могут стать легкой мишенью.
ИИ предоставляет киберпреступникам доступ к новым и сложным инструментам атак, включая вредоносное ПО, эксплойты, индивидуальный фишинг и другие методы.
С другой стороны, генеративный ИИ также можно использовать для предоставления передовых и интеллектуальных инструментов безопасности, которые улучшают обнаружение атак и обеспечивают полностью автоматизированные ответы».
Угроза кибербезопасности для малого и среднего бизнеса (SMB) реальна: атаки программ-вымогателей увеличились почти на 300%, причем более 50% нацелены на малый бизнес, говорится в исследовании Microsoft, проведенном в апреле 2022 года.
Экономическая стоимость этих атак высока: более 60% предприятий малого и среднего бизнеса не могут работать после того, как подверглись кибератаке. Отсутствие базовых мер кибербезопасности увеличивает риск кибератак, и киберпреступники тянутся к этим предприятиям как к легкой мишени для атак с низким уровнем риска и высокой прибылью.
Малые и средние предприятия сталкиваются с проблемами при освоении передовых решений безопасности в своем бизнесе из-за нехватки квалифицированного персонала (более 60% малых и средних предприятий не имеют их). Поэтому все больше предприятий малого и среднего бизнеса полагаются на поставщиков управляемых услуг (MSP), которые до недавнего времени в основном занимались предоставлением услуг ИТ-инфраструктуры и кибербезопасности.
Малые и средние предприятия стремятся изучить возможности, которые генеративный ИИ может предоставить для ускорения их роста, помимо того, что может значительно повысить ценность с точки зрения кибербезопасности. Как направление искусственного интеллекта, генеративный ИИ позволяет малым и средним предприятиям использовать передовые технологии для улучшения операций, повышения качества обслуживания клиентов и получения конкурентного преимущества на рынке.
Повышенные киберриски генеративного ИИ
Генеративный ИИ снижает входные барьеры для злоумышленников, не обладающих обширными знаниями в области безопасности и опытом для проведения успешной атаки. Эти новички, скорее всего, нацелятся на малый и средний бизнес, поскольку они кажутся менее защищенными, чем их коллеги из крупных предприятий. Хотя генеративный ИИ предлагает значительные возможности для малого и среднего бизнеса, он также создает следующие новые риски безопасности:
Вредоносное ПО с улучшенным ИИ. Генеративный ИИ может генерировать вредоносный код для автоматического развертывания. В настоящее время злоумышленники делают это даже без ИИ. Однако с помощью ИИ они могут делать это в масштабе, обеспечивающем максимальное воздействие.
Фишинг и социальная инженерия с использованием искусственного интеллекта. Генеративный ИИ может создавать убедительные сообщения для фишинговых писем, атак социальной инженерии и дипфейковых видео, нацеленных на малый и средний бизнес. Используя генеративный ИИ, хакеры могут избежать человеческих ошибок, а не носители языка смогут создать фишинговое электронное письмо с идеальной орфографией и грамматикой. Кроме того, масштабирование таких атак с помощью фишинга как услуги и автоматизированной фишинговой атаки по электронной почте на цель создает проблемы для устойчивости к кибербезопасности малого и среднего бизнеса, поскольку традиционные средства защиты могут с трудом обнаруживать и смягчать такие новые угрозы.
Мошенничество с использованием ИИ. Мошенничество с компрометацией деловой электронной почты (BEC) — это тип кибермошенничества, при котором злоумышленники выдают себя за доверенное лицо или организацию по электронной почте, чтобы обмануть жертв. С помощью генеративного ИИ злоумышленники могут создавать электронные письма, которые точно имитируют стиль, тон и словарный запас выдающего себя за человека или организацию, что делает их все труднее отличить от настоящих.Малые и средние предприятия более уязвимы для кибератак, если они не предприняли действий для защиты своих личных данных, устройств и бизнес-приложений из-за нехватки квалифицированного персонала. Генеративный ИИ может усугубить эти уязвимости, и в результате в ближайшие годы мы можем увидеть значительный рост кибератак на малый и средний бизнес.
Безопасность, усиленная искусственным интеллектом
Но генеративный ИИ также может иметь решающее значение для кибербезопасности малого и среднего бизнеса, предоставляя расширенные возможности для обнаружения, анализа и реагирования на потенциальные угрозы. Оставляя в стороне риски, генеративный ИИ предлагает прекрасную возможность изменить баланс между атакующими и защитниками, особенно для малых и средних предприятий, которым не хватает ресурсов. Воспользовавшись следующими преимуществами, предприятия малого и среднего бизнеса могут использовать возможности генеративного ИИ для повышения устойчивости к кибербезопасности:
Обнаружение аномалии. Генеративный ИИ можно использовать в качестве инструмента для обнаружения закономерностей и поведения обычного сетевого трафика и действий пользователей или системных операций в ИТ-инфраструктуре.
Быстрый мониторинг. Генеративный ИИ может помочь аналитику безопасности, выполняющему работу, анализировать огромные хранилища данных, обнаруживать и реагировать быстрее.
Автоматический ответ. Генеративный ИИ может инициировать компьютеризированные ответы, такие как изоляция затронутых систем и блокировка подозрительных IP-адресов. Он также может помочь пользователю предпринять правильные действия, использовать правильные инструменты и настроить эти типы автоматизации, независимо от того, какую технологию внедрил клиент.
Оценка уязвимостей и управление исправлениями. Моделируя потенциальные сценарии атак, генеративный ИИ может помочь определить приоритеты уязвимостей в зависимости от их влияния на бизнес и рекомендовать эффективные стратегии управления исправлениями.
Более быстрое обучение. Генеративный ИИ может улучшить образование и быстрее понять людей, которые работают в сфере ИТ и безопасности. Генеративный ИИ не делает всю работу за них; это улучшает то, что они могут делать с инструментом.
Многосторонний подход к генеративному ИИ
Следующие заинтересованные стороны коллективно способствуют росту, инновациям и ответственному использованию генеративного ИИ в сфере малого и среднего бизнеса:
Крупные технологические компании. Генеративный ИИ — одна из последних влиятельных тем в последнее время, особенно с появлением таких платформ, как ChatGPT и Microsoft Security Copilot. Большинство продуктов генеративного ИИ потенциально могут обеспечить безопасность с реактивной, а не наступательной способностью. Однако влияние этой области на кибербезопасность, вероятно, будет намного больше, чем то, что мы видим сегодня. Крупные технологические компании, такие как Microsoft, Google и IBM, могут добиться значительных успехов в области генеративного ИИ, разрабатывая инструменты и платформы как для исследований, так и для практических приложений.
Поставщик управляемых услуг (MSP). MSP могут улучшить свою поддержку клиентов, используя продукты искусственного интеллекта, основанные на кибербезопасности. Это особенно важно, поскольку MSP также сталкиваются с нехваткой квалифицированного персонала в области кибербезопасности. Используя дополнения и рекомендации, предоставляемые этими продуктами ИИ, MSP могут настраивать решения для каждого клиента, используя свои бизнес-данные. Такой подход позволяет им предоставлять более эффективную поддержку и индивидуальные решения, отвечающие уникальным потребностям каждого клиента.
Правительства и регулирующие органы. Правительства и регулирующие органы во всем мире играют решающую роль в разработке политик и руководств, встроенных в более широкую структуру кибербезопасности. Они решают проблемы этики, предвзятости и подотчетности в системах ИИ. Их участие помогает установить стандарт для успешного внедрения технологии ИИ.
