Для погружения в вопрос ИИ и нейросетей нужно понимать такую вещь - вопрос отношения к ИИ и нейросетям буквально стоит сотни миллиардов долларов, скорее всего уже больше триллиона долларов. Если "нейросети - круто", то эти сотни миллиардов долларов будут в одних карманах, если "нейросети - не круто", то в других. Как следствие любую информацию стоит проверять и изучать т.к. на создание нужного образа тратятся десятки миллиардов долларов купленных блогеров и комментаторов.
Для начала - в маркетинговом "искусственном интеллекте" ни о каком интеллекте речь не идёт. Вообще. И не может идти. Технически это "наука о данных" (Data Science, даталогия), но ведь какую-то "датологию" не продашь, особенно за дорого...
Вопрос "искусственного интеллекта" охватывает ряд технологий, то есть это не только и не столько LLM с RAG. Там есть куча разных направлений.
Каждое направление является инструментом решения конкретной задачи. Хорошие инструменты качественно решают поставленные задачи.
Проекция этого факта на рынок даёт следующую объективную картину:
- 90% проектов "искусственного интеллекта" являются исключительно финансовыми насосами по освоению грантов и бюджетов. Они принципиально не могут выдать результат. Даже лучший молоток не заменит самый худший микроскоп;
- 9 % из оставшихся как-то работают, но лучше бы они не работали. Почему? Реальную задачу можно решить разными путями и другие пути решения гораздо эффективнее. То есть самолёт из картона построить можно, но зачем?
- 1 % - тут всё ОК, технологии работают и отлично зарабатывают.
Почему такая процентовка? Потому что 99 из 100 проектов делается чтобы освоить бюджеты, либо им нужно привлечение финансирования. Если сейчас взять мониторинг разных площадок поддержки инноваций, то окажется, что без ИИ-компонента шансы на получение финансирования стремятся к 0. Нужны деньги - обещай любой бред, но упоминай ИИ.
Информация о провалах в сфере ИИ есть, но её забивают сотнями восторженно-тупых постов восхваляющих ИИ. На текущий момент на "сэкономленный" на ИИ доллар считается нормальным, что компания в итоге тратит 1,2 доллара. То есть тратим 120 тысяч, чтобы не платить 100.
Напомню картинку из поста:
Текущее состояние на графике - сразу за максимальной точкой "Пика завышенных ожиданий". То есть ряд крупных игроков уже обжегся и начал отменять и сворачивать проекты в этой сфере. Скоро это заметят в массах и финансовая подкачка ИИ-стартапов закончится, что повлечёт их массовую смерть. Не вопрос будет или нет. Вопрос в том когда это будет.
Почему? Чтобы понять неизбежность процесса нужно прочитать очень много литературы и самому руками немало что сделать. Но мы на Пикабу, поэтому краткие (относительно первоисточников) статьи по темам:
Результат от ИИ всегда требует перепроверки человеком: https://habr.com/ru/articles/989438/
Нейросеть не может решить задачу, которой её не обучили: https://habr.com/ru/companies/bar/articles/990406/
Осторожный оптимизм вызывает то, что в России бизнес в целом верно оценил место технологиям ИИ (https://habr.com/ru/companies/yoomoney/news/989432/) это мелкие задачи в помощь основным сотрудникам. Ничего ключевого ИИ доверять нельзя.
Если коротко, то ИИ станет обычным продуктом, как сейчас любой другой программный продукт. Не больше и не меньше.
P.S. Отдельно прокомментирую комментарий уровня интеллекта "копипаста маркетингового высера":
с "ИИшечкой" мы находимся на "нижней точке разочарования", но с этой технологией данный график не кореллирует, ИИ развивается все быстрее с каждой новой обученной моделью и каждой новой технологией, применяемой в ИИ. как только появятся полноценные агенты, способные обучать/помогать обучению ИИ, рост станет экспоненциальным (он уже и сейчас такой, просто кривая не настолько "кривая", насколько она будет лет через 5).
У любой технологии есть принципиальный предел, выйти за который невозможно. Для технологий нейросетей и других технологий называемых "искусственный интеллект" эти границы известны ещё с 60-х годов прошлого века. Ничего этого не будет. Никогда. Просто потому, что ни одна технология не может выйти за рамки своих ограничений.
В реальности, когда пройдёт нижняя точка разочарования, склон просвещения и технология выйдет на плато производительности, вычисления с помощью нейросетей займут положение очень тяжелой библиотеки для решения определённого круга задач. Потому что все, кто будет использовать нейросети по другому, будут следующими представителями прекрасного скрина от @imctobitch
То есть либо закроются, либо выживут, но получат нехилый посттравматический синдром.