У світі штучного інтелекту (ШІ) відбувається значний зсув. Ще донедавна вся увага була прикута до показників продуктивності мовних моделей, але сьогодні фокус зміщується на створення повноцінних продуктів на основі ШІ. Давайте розберемося, чому це відбувається і що це означає для майбутнього технологій.

Гонитва за найкращою моделлю: чи справді це важливо?

Ви напевно чули про GPT-4, Claude 3.5 Sonnet, Gemini 1.5 або Llama 3. Кожна з цих моделей претендує на звання “найкращої”. Але що насправді означає “найкраща”? І головне — чи має це значення для звичайного користувача?

У професійних колах прийнято оцінювати моделі за стандартними показниками, що включають здатність до міркувань, розуміння тексту, вирішення математичних задач і програмування. Однак більшість людей, які використовують ці моделі в повсякденному житті, навряд чи керуються цими метриками.

Більше того, результати роботи моделей часто непередбачувані. Один і той же запит може дати різні відповіді в різний час. Тож чи варто надавати таке велике значення технічній перевазі однієї моделі над іншою?

Нова реальність: всі моделі стали хорошими

Правда полягає в тому, що всі сучасні мовні моделі досягли вражаючого рівня якості. Це піднімає важливе питання: чи дійсно невелика перевага в продуктивності моделі має значення для кінцевого користувача?

Як зазначив Чамат Палихапіттія, відомий інвестор і підприємець: “Базові моделі самі по собі перестануть мати економічну цінність. Вони стануть неймовірно потужною частиною інфраструктури, але будуть широкодоступні й абсолютно безкоштовні”.

Якщо це передбачення здійсниться, то цінність ШІ полягатиме не в самих моделях, а в чомусь іншому. Але в чому саме?

Ера продуктів на основі ШІ

Провідні компанії в сфері ШІ вже усвідомили цей тренд. Наприклад, Anthropic, творець Claude, запросив на посаду директора з продуктів Майка Крийгера, співзасновника Instagram. OpenAI, у свою чергу, реорганізувала свою команду, приділяючи більше уваги розробці продуктів.

Ці кроки свідчать про те, що компанії більше не обмежуються створенням мовних моделей. Вони створюють повноцінні продукти на їх основі.

Що дійсно важливо для користувачів?

Ключовим фактором успіху стає не стільки продуктивність моделі, скільки користувацький досвід, лояльність до бренду та набір функцій. Розглянемо кілька прикладів:

1. GPT-4 Plus: Багато користувачів обирають цю платну версію не через перевагу самої моделі, а завдяки додатковим можливостям:

• Створення користувацьких GPT
• Управління пам’яттю в діалогах
• Інтеграція з DALL-E для генерації зображень
• Функція пошуку в інтернеті
• Голосовий інтерфейс у мобільному додатку

Claude: Користувачів приваблюють такі функції, як “Проекти” та “Артефакти”, а також чистий і зрозумілий інтерфейс. Дехто обирає Claude через більшу довіру до політики компанії Anthropic.

Таким чином, фокус зсувається з технічних характеристик моделей на створення зручних і функціональних продуктів, що відповідають потребам користувачів.

Google Gemini 1.5: Інтеграція з NotebookLM додає функціональність нотаток, що робить використання моделі ще привабливішим.

Не лише мовні моделі

Цей тренд поширюється і на інші сфери ШІ, наприклад, на генерацію зображень.

Генерація зображень: більше, ніж якість

Хоча Midjourney все ще лідирує за якістю зображень, з’являються сильні конкуренти: DALL-E 3, Adobe Firefly, Amazon Titan і Google Imagen. Якість фотореалістичних зображень, які вони генерують, часто не відрізняється одне від одного.

Цікаво, що деякі користувачі обирають платформи не через якість зображень, а за зручність використання. Наприклад, Ideogram приваблює користувачів завдяки:

• Інтуїтивно зрозумілому інтерфейсу
• Функції “магічних підказок”
• Добре налаштованій обробці послідовних запитів
• Коректному написанню тексту на зображеннях
• Продуманій композиції

Це показує, що зручність використання та додаткові функції можуть бути важливішими, ніж незначна перевага в якості базової моделі.

Майбутнє ШІ: за межами моделей

У міру розвитку технологій ШІ ми наближаємося до точки, коли відмінності між моделями стануть майже непомітними для звичайного користувача. У цій ситуації ключовим фактором успіху стає зручність використання. Саме це може зробити ШІ по-справжньому масовим.

Стратегії великих технологічних компаній

Провідні технологічні компанії вже усвідомили цю тенденцію і розробляють свої унікальні підходи:

1. Apple: Замість створення власної мовної моделі, Apple фокусується на зручності використання, довірі користувачів і персоналізації. Їхня мета — контролювати користувацький досвід, інтегруючи ШІ у свою екосистему.
2. Amazon: Пропонує “модель як послугу” через платформу AWS Bedrock. Це рішення включає набір різних моделей (як власних, так і з відкритим вихідним кодом) та інструменти для роботи з базами знань. Акцент робиться на інтеграції та гнучкості.
3. Microsoft і Google: Стремляться інтегрувати ШІ у всі аспекти роботи з програмним забезпеченням, роблячи його невід’ємною частиною повсякденних завдань.

Висновок: нова ера ШІ

Ми стоїмо на порозі нової ери в розвитку штучного інтелекту. Ери, коли успіх визначатиметься не технічними характеристиками моделі, а тим, наскільки ефективно і зручно вона інтегрована у життя користувачів.

Ключові висновки:

1. Продуктивність моделей ШІ перестає бути головним фактором конкуренції.
2. На перший план виходить користувацький досвід і інтеграція ШІ в повсякденні завдання.
3. Успіх майбутніх продуктів ШІ залежатиме від їхньої здатності вирішувати реальні проблеми користувачів найбільш зручним способом.
4. Великі технологічні компанії вже змінюють свої стратегії, зосереджуючись на створенні екосистем і платформ, а не окремих моделей.

У цій новій реальності переможцями стануть ті компанії і продукти, які зможуть зробити потужність ШІ доступною і корисною для широкого кола користувачів, незалежно від їхньої технічної підготовки. Майбутнє ШІ — це не просто розумні алгоритми, а інтуїтивно зрозумілі й корисні інструменти, що стануть невід’ємною частиною нашого повсякденного життя.