$4 трлн в год: как распределятся заработанные нейросетями деньги
Искусственный интеллект, способный генерировать ответ на основе контекстных подсказок, может обеспечить больший приток дополнительных средств в различных отраслях. Например, в банковской индустрии влияние технологии может достичь $200−340 млрд ежегодно. В потребительском секторе — $400–660 млрд. Такие прогнозы дают аналитики McKinsey Global Institute в отчете The Economic Potential of Generative AI.
По последним данным консалтинговой фирмы, генеративный искусственный интеллект может ежегодно обеспечивать от $2,6 трлн до $4,4 трлн добавочной стоимости в пределах 63 различных бизнес-сценариев. То есть за промежуток в пять–десять лет это обеспечит рост на уровне ВВП США ($25,2 трлн в 2022 году). Таким образом, считают в McKinsey, это прибавит 15–40% к текущему потенциальному результату от внедрения негенеративного ИИ и инструментов аналитики на его базе в работу компаний.
Особенность генеративного ИИ
Подобные системы позволяют получать изображения, текстовые произведения и прочие виды медиаконтента через простой текстовый запрос или набор команд. Самый популярный пример — ChatGPT, который генерирует ответы с заданными характеристиками, включая тексты песен, рассказы, стихотворения. Для генерации изображений есть сервисы DALL-E и Midjourney. Во всех случаях алгоритмы предоставляют результат на основе обучающей выборки — как правило, это очень большой массив заранее подготовленных данных.
Негенеративный ИИ — более широкое понятие, которое включает, например, аналитические модели для поиска аномалий в датасете, прогнозирования и т.д.
Существующие решения уже набрали популярность, и на их базе появляется все больше сервисов. Однако полная реализация потенциала генеративного ИИ потребует времени, а также решения ряда проблем. Речь идет об управлении рисками, определении новых навыков, которые потребуются работникам в будущем, перенастройке бизнес-процессов.