Люди і боти: Майбутнє спільної роботи

Згідно з прогнозами Раяна Гевіна, директора з маркетингу Slack, у майбутньому співробітники все більше спілкуватимуться з AI агентами, а не з людськими колегами. Така трансформація робочого середовища вже розпочалась, адже AI агенти поступово входять в робочі процеси компаній, і від цього не втечеш. Прогнозується, що в найближчі кілька років AI агенти можуть стати настільки ж важливими для роботи, як і люди.

Інновації в цьому напрямку значно прискорюються: компанія Salesforce, яка володіє Slack, нещодавно запустила систему Agentforce, що використовує чат-ботів для виконання різноманітних функцій — від ролі продавця до персонального консультанта з продажу. Крім того, стартап Sierra, заснований колишніми співробітниками Salesforce і Google, зібрав $175 млн інвестицій, що свідчить про високий інтерес до розвитку AI агентів у бізнес-середовищі.

AI агенти не обмежуються простим відповідями на запитання — вони здатні діяти від імені користувачів, виконуючи завдання, що раніше вимагали людського втручання. Згідно з думкою Марка Беніоффа, CEO Salesforce, майбутнє робочих колективів полягає в тісній співпраці людей з ботами. Беніофф вважає, що сьогоднішні CEO стануть останніми, хто керуватиме виключно людськими командами.

Перевагою AI агентів є їхня здатність виконувати завдання, які є надто дорогими для людей. Наприклад, що якби кожен співробітник мав власного HR-консультанта в Slack? Це дозволить компаніям значно знизити витрати на обслуговування та підвищити ефективність роботи.

Однак, попри всі переваги, AI агенти ще не ідеальні. Вони часто бувають нестабільними і можуть робити помилки, нагадуючи більше команду стажерів, аніж професіоналів. Татьяна Мамут, CEO Wayfound, яка працює з AI агентами вже рік, зазначає, що ці агенти здатні на креативні та інноваційні рішення, але їхня непередбачуваність і «помилки пам’яті» все ще є серйозним викликом.

Проте найбільша проблема, на думку психологів, полягає в тому, що зростаюча кількість взаємодій з машинами може призвести до соціальної ізоляції. Взаємодія з людьми має важливе значення для підтримання психічного здоров'я, і коли співробітники будуть спілкуватися лише з ботами, це може призвести до соціальних проблем, які важко передбачити.

З іншого боку, в деяких професіях AI агенти вже активно допомагають — наприклад, у програмуванні, де автоматизація стала частиною робочого процесу ще до появи AI агентів. Технології поступово удосконалюються, і цілком ймовірно, що в майбутньому ці агенти виконуватимуть ще складніші завдання.

Попри всі занепокоєння щодо заміни людей машинами, історія показує, що технологічні зміни завжди впливали на ринок праці. І хоч сьогодні багато хто боїться втратити роботу через AI, у довгостроковій перспективі це, ймовірно, призведе до створення нових професій і змін у тому, як працюємо.

Таким чином, майбутнє робочого середовища, де люди працюватимуть поруч із AI агентами, стає реальністю, і хоча цей процес не позбавлений проблем і викликів, він відкриває нові можливості для бізнесу та співробітників.

Авторка: Дар’я Бровченко

5 швидко зростаючих професій у сфері штучного інтелекту, що можуть приносити понад $100,000

Через майже три роки після того, як ChatGPT було представлено світу, захоплення штучним інтелектом майже не зменшилось — особливо на ринку праці.

Згідно з даними Google, пошуки за запитом "робота в ІТ" досягли рекорду в січні 2025 року, ставши найвищими з травня 2023 року.

Компанії намагаються встигати за швидким розвитком ШІ, а працівники поспішають вивчати, що це означає для їхньої повсякденної роботи — чи не втратять вони свої робочі місця через розумніших та швидших чат-ботів.

Однак ШІ може створювати більше робочих можливостей, ніж забирає. За прогнозами Всесвітнього економічного форуму, до кінця 2025 року ШІ може замінити близько 85 мільйонів робочих місць, але водночас створить близько 97 мільйонів нових ролей.

Ось 5 найшвидше зростаючих професій у сфері ШІ, згідно з даними ZipRecruiter та Indeed, ексклюзивно наданими CNBC Make It (зарплатні дані взяті з ZipRecruiter):

1. Інженери з штучного інтелекту

Середня зарплата: $106,386

Середня зарплата для топ-10% найкращих працівників: $156,000

2. Консультанти з штучного інтелекту

Середня зарплата: $113,566

Середня зарплата для топ-10% найкращих працівників: $144,000

3. Дослідники з штучного інтелекту

Середня зарплата: $113,102

Середня зарплата для топ-10% найкращих працівників: $154,000

4. Тренери з штучного інтелекту

Середня зарплата: $64,984

Середня зарплата для топ-10% найкращих працівників: $93,500

5. Менеджери з продуктів ШІ

Середня зарплата: $103,178

Середня зарплата для топ-10% найкращих працівників: $175,000

Для визначення цих ролей ZipRecruiter і Indeed аналізували вакансії та тенденції зростання в сфері ШІ протягом 2024 року, зокрема, обсяг публікацій і збільшення частки вакансій, пов'язаних зі ШІ.

Усі п’ять професій у цьому списку передбачають можливість віддаленої роботи. Три з цих ролей — інженер ШІ, консультант з ШІ та дослідник ШІ — також згадані у недавньому звіті LinkedIn "Jobs on the Rise", де зазначено найбільше найманих професій у період з 2022 по 2024 рік.

Компанії, такі як Meta, Netflix та Amazon, останніми роками активно наймають спеціалістів для розробки та навчання моделей ШІ, пропонуючи зарплати до $900,000.

Раптовий бум ШІ також спричинив хвилю інвестицій в найм спеціалістів в нетехнічних сферах, таких як рітейл, фінанси, охорона здоров'я та освіта, повідомляє головний економіст ZipRecruiter Джулія Поллак.

Найбільш затребувані вакансії в ШІ не обмежуються лише інженерією, як можна було б очікувати. Генеративний ШІ призвів до створення низки нових ролей, що підтримують його більш творчі та складні аспекти. До таких професій відносяться "перевіряльники" фактів, модератори контенту, тренери та менеджери з відповідності — усі вони необхідні для забезпечення ефективності та етичності цієї технології.

Хоча деякі професії в ШІ, такі як інженери, вимагають вищої освіти, все більше ролей надають перевагу технічним навичкам і зразкам робіт. Серед найбільш поширених вимог до кандидатів на вакансії в ШІ згадуються програмування, розробка програмного забезпечення та написання текстів, згідно з даними ZipRecruiter.

Тренд найму на основі навичок, як зазначає Раян Саттон, виконавчий директор технологічної практики рекрутингової фірми Robert Half, залишиться актуальним на ринку праці ШІ.

Авторка: Дар’я Бровченко

OpenAI представила GPT-4.5 "Orion" – найбільшу модель ШІ в історії компанії

OpenAI оголосила про запуск GPT-4.5, довгоочікуваної моделі ШІ з кодовою назвою Orion. GPT-4.5 стала найбільшою моделлю, яку коли-небудь створювала компанія, використовуючи для її навчання більше обчислювальних ресурсів і даних, ніж для попередніх версій. Попри свій масштаб, OpenAI у технічному документі зазначає, що не вважає GPT-4.5 "передовою" моделлю.

Користувачі підписки ChatGPT Pro ($200 на місяць) отримають доступ до GPT-4.5 у ChatGPT з четверга в рамках дослідницького прев'ю. Розробники, які користуються платною версією API OpenAI, також зможуть працювати з новою моделлю. Інші користувачі, які мають підписку ChatGPT Plus і ChatGPT Team, отримають доступ до GPT-4.5 наступного тижня, повідомив представник OpenAI для TechCrunch.

Що змінює GPT-4.5?

Індустрія штучного інтелекту з нетерпінням чекала на Orion, розглядаючи його як важливий тест для традиційних методів навчання моделей. GPT-4.5 було розроблено за тією ж технологією, що й попередні версії GPT – шляхом значного збільшення обчислювальної потужності та обсягів даних на етапі "попереднього навчання" (unsupervised learning).Раніше масштабування GPT-моделей давало величезний приріст продуктивності в таких сферах, як математика, написання текстів і програмування.

OpenAI стверджує, що збільшений розмір GPT-4.5 забезпечує "глибше розуміння світу" та "вищий рівень емоційного інтелекту". Водночас деякі аналітики вказують на те, що приріст від масштабування поступово зменшується. Зокрема, на деяких тестах GPT-4.5 поступається новітнім моделям з "логічним мисленням" від китайської DeepSeek, Anthropic і самої OpenAI.

Ціна та доступність

OpenAI визнає, що запуск GPT-4.5 є дорогим. Компанія оцінює можливість обмеженого доступу до моделі через API, оскільки її обчислювальна вартість є надзвичайно високою. Для доступу до API GPT-4.5 OpenAI встановила ціну $75 за мільйон вхідних токенів (близько 750 000 слів) та $150 за мільйон вихідних токенів. Для порівняння, GPT-4o коштує лише $2.50 за мільйон вхідних токенів і $10 за мільйон вихідних.

Продуктивність: плюси та мінуси

OpenAI підкреслює, що GPT-4.5 не призначена для заміни GPT-4o – основної моделі компанії, яка використовується в API та ChatGPT. Хоча GPT-4.5 підтримує завантаження файлів і зображень, а також функцію canvas у ChatGPT, вона поки що не має двостороннього голосового режиму, який є у GPT-4o.

Проте, за низкою параметрів GPT-4.5 демонструє кращу продуктивність:

• На тесті SimpleQA, що перевіряє здатність ШІ відповідати на прості фактичні запитання, GPT-4.5 перевершує GPT-4o та моделі OpenAI o1 та o3-mini.

• GPT-4.5 рідше генерує недостовірну інформацію, що робить його більш надійним для отримання фактологічних відповідей.

На інших тестах результати змішані:

• У розв’язанні програмних задач GPT-4.5 поступається передовим логічним моделям Anthropic Claude 3.7 Sonnet та OpenAI deep research.

• На академічних тестах, таких як AIME та GPQA, GPT-4.5 не перевершує провідні логічні моделі (наприклад, DeepSeek’s R1 і Claude 3.7 Sonnet), але перевершує більшість моделей без логічного мислення.

OpenAI також стверджує, що GPT-4.5 має кращу якість роботи в завданнях, які важко оцінити стандартними тестами. Наприклад, модель здатна генерувати більш природні та емоційно інтелектуальні відповіді. В одному з експериментів GPT-4.5 єдиний зміг правильно створити SVG-зображення єдинорога, тоді як його конкуренти не впоралися із завданням.

Виклики масштабування ШІ

OpenAI визнає, що GPT-4.5 знаходиться на межі можливостей традиційного навчання. Один із засновників компанії Ілля Суцкевер ще у грудні заявив, що "ми досягли піку обсягів даних" і що "попереднє навчання, яким ми його знаємо, добігає кінця". Це підтверджує побоювання багатьох дослідників, що просте масштабування більше не буде приносити суттєві покращення.

Через ці обмеження OpenAI та інші компанії зараз активно працюють над логічними моделями, які використовують більше часу та обчислювальної потужності для вирішення завдань, але натомість показують вищу стабільність. OpenAI планує об'єднати серію GPT-моделей із серією "o" (логічні моделі) у GPT-5, який має з'явитися пізніше цього року.

Попри високі витрати та неоднозначні результати тестів, GPT-4.5 все ж є важливим кроком до створення ще потужнішої моделі. OpenAI розглядає її як трамплін до GPT-5, який може стати справжнім проривом у розвитку штучного інтелекту.

Авторка: Дар’я Бровченко

Як штучний інтелект впливає на процес навчання дітей читати та писати

Для Лізи Перрі, вчительки 12-го класу з Південної Дакоти, есе її учнів почали виглядати одноманітно.

Її рішення: залучити учнів до використання ChatGPT, який пропонує нові ідеї.

Перед тим як її учні вибрали тему для звіту про книгу «Fast Food Nation: The Dark Side of the All-American Meal», Перрі попросила їх звернутися до чат-бота штучного інтелекту, щоб той придумав тему, пов'язану з індустрією фаст-фуду.

Клас Перрі вже завершив читання цієї книги, і вона не хотіла знову читати есе про вплив фаст-фуду на людське тіло — це була типова тема, яку використовували її попередні учні.

Штучний інтелект запропонував одному з учнів написати про те, як McDonald’s використовує цукор у своїх продуктах, що зацікавило Перрі. Ця ідея здалася їй більш оригінальною, ніж ті, що пропонували інші учні. Вона порадила учню скористатися цією пропозицією та написати саме про це.

Перрі — одна з близько 40% вчителів англійської мови в США, які використовують штучний інтелект у своїх класах, згідно з результатами нового національного опитування серед понад 12 000 вчителів та директорів шкіл. Це опитування було проведене некомерційним глобальним аналітичним центром RAND Corp у 2023-2024 роках.

У той же час, нещодавно опубліковані федеральні дані показують, що навички читання та письма у учнів 4-го та 8-го класів ще не відновилися після пандемії COVID-19 і знову знизилися, згідно з Національною оцінкою освітніх досягнень, проведеною Міністерством освіти США.

Що відбувається? Нові результати тестів виявили погіршення навичок читання та математики у дітей.

Пеггі Карр, комісар Національного центру статистики освіти Міністерства освіти США, нещодавно зазначила, що частина причин зниження рівня грамотності пов'язана зі змінами в тому, як вчителі навчають грамотності в цифрову епоху. (До інших факторів кризи грамотності належать проблеми, викликані пандемією COVID-19, а також втрата радості від читання серед дітей.)

"Це не тільки історія пандемії... Ми знаємо, що вчителі тепер рідше просять учнів писати есе," сказала Карр.

"Діти також читають на пристроях. Вони не читають такі самі тексти, як ми, наприклад, десятки років тому."

Зростання використання штучного інтелекту та технологічних новинок у класах США змушує вчителів англійської мови адаптувати свої уроки з читання та завдання з письма. Деякі з продуктів освітнього штучного інтелекту на ринку можуть допомогти дітям навчитися читати і писати, а в деяких випадках навіть покращити ці навички, але чат-бот не може замінити людського вчителя — принаймні на даний момент, вважає Інг Сюй, доцент кафедри штучного інтелекту в навчанні та освіті Гарвардського університету.

"Існує особлива мова, яку використовують при спілкуванні з ШІ: це дуже прямолінійно, майже як вікторина, на відміну від того, як дитина взаємодіє з учителем," зазначив Сюй.

Використання штучного інтелекту для навчання читання та письма

Вчителі англійської мови розповіли USA TODAY, що використовують інструменти штучного інтелекту для створення домашніх завдань та тестів. Інші зазначають, що ця технологія може стати заміною приватного репетитора для учнів, що зменшує їх робоче навантаження.

Вчителька англійської Джен Робертс дозволяє учням використовувати інструменти штучного інтелекту для читання та письма в своєму класі в Сан-Дієго для підтримки навчального процесу.

Учні 9-го класу, які відвідують її уроки в школі Point Loma High School, використовують MagicSchool та BriskBoost — одна платформа дає миттєвий зворотний зв'язок щодо написаного, а інша запитує учнів про те, що вони щойно прочитали.

"Чи було б краще, якби я могла прочитати їхні роботи та дати зворотний зв'язок? Так," сказала вона.

"Але нас тільки один, а студентів 160 — по 36 одночасно. Це краща заміна для приватного репетитора."

Обоє вчителів зазначили, що після використання ШІ учні покращили свої навички читання та письма.

Штучний інтелект у класі: що кажуть вчителі та учні? Чи готовий ШІ навчати дітей читати та писати?

Штучний інтелект стає основою для нових технологічних продуктів, що допомагають у навчанні читання та письма в школах, таких як Amira Learning, CourseMojo та Khan Academy's KhanMigo, заявила Робін Лейк, директор Центру з перевинайдення публічної освіти в університеті штату Аризона. Ці програми обіцяють допомогти дітям покращити свої навички грамотності.

Більшість з цих продуктів можуть навчити дітей читати букви та звуки, але ще не настільки ефективні в навчанні усного сприймання мови, відзначила Сюй.

"У грамотності є два процеси: перший — це читання букв і відображення звуків. Другий — усне сприймання мови, наче ти розповідаєш мені історію," зазначила вона. "Ми сподіваємось, що ШІ розвинеться і зможе краще розуміти усну мову."

Занепокоєння щодо ШІ в класах зберігається

Опір до ШІ існує серед деяких вчителів англійської мови. Деякі помітили, що учні використовують чат-боти ШІ для написання своїх есе, інші переживають, що ШІ зменшить розвиток критичного мислення в їхніх класах, а також бояться, що ці інструменти можуть замінити їхню роботу.

Три тижні тому вчителька англійської мови з Нью-Джерсі, Кеті Томас, заборонила учням писати есе на комп'ютерах або виконувати письмові завдання вдома.

Переломний момент для Томас стався, коли вона виявила, що більшість її учнів використовували ChatGPT або іншу платформу ШІ для написання своїх робіт. Цей випадок змусив її перевіряти есе на плагіат і мати індивідуальні розмови з учнями щодо того, чому вони не виконали роботу самостійно.

Більше шкіл готуються використовувати ШІ для навчання читання та письма в 2025 році

Декілька шкільних округів вже використовують ШІ, і більше вчителів готуються до використання цієї технології у 2025 році, згідно з інтерв'ю з посадовими особами шкіл та базою даних шкіл, які раніше почали використовувати ШІ в класах.

Перрі, яка також є директором школи в Південній Дакоті, сказала, що вона з нетерпінням чекає на розвиток ChatGPT, щоб експериментувати зі своїми учнями щодо того, як використовувати технології для покращення письма.

Авторка: Дар’я Бровченко

Наступний крок АІ: від людського контролю до автономного прийняття рішень

Що таке автономний агент ШІ?

Автономний агент ШІ здатний взаємодіяти з навколишнім середовищем, приймати рішення, діяти та навчатися на основі цього процесу. Це величезний крок вперед у галузі ШІ та, відповідно, нові можливості й ризики.

До цього часу генеративні ШІ, як GPT, працюють на основі великих обсягів даних, на яких їх навчили, і здебільшого вони потребують людського контролю. Вони генерують відповіді, але це все ще не справжня творчість або автономне мислення. Однак технології розвиваються, і ми наближаємось до етапу, коли ШІ зможуть працювати самостійно.

Нова технологія дозволяє ШІ взаємодіяти з даними в реальному часі, подібно до того, як люди реагують на змінювані умови. Це означає, що ШІ можуть не тільки працювати з наданими даними, але й самостійно знаходити нову інформацію і приймати рішення. Це створює величезний потенціал, але й підвищує ризики.

Агенти ШІ: що це таке?

Агенти ШІ — це програми, які виконують завдання без участі людини. Вони можуть діяти автономно, знаходити нові дані, аналізувати їх і використовувати для виконання конкретних завдань. Це змінює спосіб роботи ШІ, оскільки вони тепер можуть приймати рішення на основі нової інформації, а не лише на тому, на чому були навчені.

Ризики автономних агентів ШІ

Ці технології мають великі переваги, але й небезпеки. Агенти ШІ можуть зробити помилки, які будуть масштабуватися і поширюватися. Наприклад, вони можуть здійснити неконтрольовані фінансові операції або призвести до військових конфліктів. Така автономія створює потребу в людському нагляді, щоб знизити потенційні катастрофічні наслідки.

Правові та етичні питання

Агенти ШІ також створюють нові ризики для бізнесу. Наприклад, вони можуть брати участь у процесах, таких як відбір кандидатів або оцінка продуктивності працівників, що може призвести до упереджених результатів. Це може бути юридично небезпечним і призвести до позовів, якщо ШІ прийме рішення, яке порушує права людей.

Як бути обережними?

Агенти ШІ можуть значно покращити продуктивність, автоматизуючи рутинні завдання, але важливо пам'ятати про потенційні ризики. Технологія дуже потужна, і якщо не буде належного контролю, наслідки можуть бути серйозними.

Авторка: Дар’я Бровченко

Немає чітких доказів того, що ШІ забере робочі місця

Зайнятість у секторі професійних, наукових та технічних послуг, що включає розробників програмного забезпечення та дата-сайєнтістів, очікується зростання на рівні 10% між 2023 і 2033 роками, що більше ніж удвічі перевищує національний середній рівень.

Зростання популярності штучного інтелекту (ШІ) стане основним чинником зростання попиту на технічних працівників протягом наступного десятиліття.
Професії, як-от дата-сайєнтист, аналітик з інформаційної безпеки та науковець з інформаційних досліджень — всі вони необхідні для розвитку та управління ШІ — передбачається, що вони стануть одними з найбільш швидко зростаючих у країні. Популяризація штучного інтелекту викликала тривогу серед працівників, які хвилюються, що вони можуть втратити роботу через ШІ.

Працівники сектору професійних, наукових та технічних послуг, які раніше були захищені від автоматизації робочих процесів, можуть відчувати особливий стрес. Цей сектор, включає роботу в розробці програмного забезпечення та дата-сайєнс, має деякі з найвищих рівнів використання генеративного ШІ, згідно з дослідженнями компанії Anthropic.

Але працівники технологічного сектору, ймовірно, не мають так багато причин для занепокоєння, як це може здатися на перший погляд, згідно з новими дослідженнями Бюро статистики праці США (BLS). Прогнозується, що зайнятість у секторі професійних, наукових та технічних послуг зросте на 10,5% з 2023 по 2033 рік, що більше ніж удвічі перевищує середній національний рівень.

Згідно з BLS, вплив ШІ на зайнятість у технологічному секторі є надзвичайно непередбачуваним. ШІ справді чудово справляється з кодуванням та іншими супутніми завданнями. Однак, оскільки цифрові системи стають дедалі більш розвиненими та важливими для повсякденного життя, необхідність у розробниках програмного забезпечення, менеджерах даних та інших фахівцях, які б керували цими системами, тільки зростатиме.

"Немає чітких доказів того, що ШІ забере робочі місця"

Очікується, що зайнятість у галузі проектування комп'ютерних систем зросте найшвидше — на майже 20% протягом десятиліття. "Продовження впровадження передових технологій, таких як штучний інтелект", стане одним із основних чинників попиту на працівників у цій галузі, повідомляє автор доповіді BLS Елка Торпі.

Що стосується конкретних професій, очікується, що дата-сайєнтисти стануть найбільш швидкозростаючими працівниками — їх кількість зросте на майже 42%. Це перевищує попередній прогноз BLS від серпня, коли дослідники оцінювали зростання зайнятості в цій галузі на рівні 36%, що зробило її четвертою найбільш швидко зростаючою професією в країні. Інші швидко зростаючі технологічні професії включають аналітика з інформаційної безпеки (+41%) і науковця з інформаційних досліджень (+32%).

Авторка: Дар’я Бровченко

10 основних причин, чому ШІ швидко став популярним — і що буде далі

Зовсім нещодавно штучний інтелект здавався чимось футуристичним. Але тепер він є в усьому. Як це сталося?

Революція штучного інтелекту справді вражає, чи не так? Можна подумати, що ми знайшли уламки інопланетного космічного корабля і отримали технології з майбутнього.

У цій статті розглянуто десять ключових факторів, які сприяли неймовірно швидкому розвитку генеративного ШІ та його впровадженню в технологічні системи й робочі процеси.

Фаза I: Основні інновації
Штучний інтелект досліджувався протягом багатьох років. Однак, хоча все це було ШІ, воно було надзвичайно обмеженим порівняно з тим, що може робити ChatGPT. І навіть досвідчені фахівці були приголомшені тим, як ChatGPT і його аналоги працюють.

1. Розвиток трансформерних моделей
   Дослідження ШІ тривають уже десятки років, але до 2017 року ШІ мали значні обмеження. Більшість систем ШІ потребували попереднього навчання на конкретних даних для досягнення експертного рівня. Наприклад, у 1990-х роках був випущений продукт під назвою House Plant Clinic, який був спеціально навчений розпізнавати хвороби рослин. Проте поза межами цих даних він не міг нічого зрозуміти. Втім, у 2017 році Google опублікував статтю "Attention Is All You Need", де був представлений новий підхід до обробки тексту, який дозволяв ШІ одночасно опрацьовувати цілі речення й розуміти контекст.
   
   

2. Широко навчені основні моделі
   Трансформерний підхід дозволив створити моделі, які могли опрацьовувати величезні обсяги даних і самостійно визначати контекст. Це призвело до створення таких моделей, як GPT-3.5 та GPT-4, які містять знання майже всього Інтернету та значні колекції друкованих матеріалів.
   
   

3. Прориви в апаратному забезпеченні (GPU та TPU)
   Велике значення у розвитку ШІ мали новітні чіпи від NVIDIA та Google. Апаратне забезпечення, розроблене для обробки великих обсягів даних, стало доступним для навчання моделей на світовому рівні. Це дозволило значно пришвидшити опрацювання даних і зробити ШІ доступним для більшості компаній.
   
   

Фаза II: Ринкові сили стимулюють прийняття
Отже, технологія є. Що з цього? Багато інженерних розробок залишалися без визнання через відсутність практичного застосування або ринкового попиту.

4. ChatGPT для всіх і доступ до API
   І ось він — ChatGPT. У 2023 році цей інструмент став найбільш швидкозростаючим додатком. OpenAI зробив ChatGPT безкоштовним для всіх, і він був настільки простим у використанні, що багато хто відразу побачив у ньому майбутнє. Що дійсно допомогло широкому використанню ШІ, так це відкриті API, через які програмісти могли без проблем додавати ШІ в будь-які додатки.
   
   

5. Прискорення завдяки відкритому коду
   Спільнота з відкритим кодом активно підтримала розвиток ШІ, створюючи моделі, які не залежать від великих корпорацій. Це дало змогу невеликим компаніям та індивідуальним розробникам легко інтегрувати ШІ в свої проекти, що сприяло швидкому впровадженню технології.
   
   

6. Попит з боку споживачів і підприємств
   Генеративний ШІ виявився не просто модою, а реальним інструментом, який приносить користь. Як виявилося, і малі, і великі компанії, студенти і індивідуальні користувачі побачили практичну цінність у використанні ШІ для вирішення різноманітних завдань.
   
   

7. Вірусність і ефект мережі
   Раптово ШІ став відомим усім, навіть бабусі почали розповідати про ChatGPT на сімейних зборах. З кожним місяцем ChatGPT набирало популярність, ставши найбільш швидкозростаючим додатком в історії.
   
   

8. Конкурентний тиск
   ШІ став головною новинкою в світі технологій, і компанії, як-от Google, Microsoft, Meta, Amazon і Apple, почали активно інтегрувати ШІ у свої продукти. Це сприяло росту ринку та інвестицій у сферу ШІ.
   
   

9. Затримка з регулюванням
   Цей новий бум ШІ нагадує дикий захід, коли уряди намагалися зрозуміти, чи є це величезною економічною можливістю чи екзистенційною загрозою. Відсутність швидкого регулювання дозволила компаніям працювати без обмежень, що стимулювало швидке зростання технології.
   
   

10. Безперервні інновації та інвестиції
    І, звісно, зростання ШІ не зупиняється. Інвестиції продовжують надходити, і нові прориви в розвитку ШІ, як-от мультимодальні моделі та автономні агенти, лише посилюють процес інтеграції технології в різні сфери.
    
    

Що чекає на ШІ в майбутньому? Попереду багато нового, і ми точно на початку цієї захопливої подорожі.

Зовсім нещодавно штучний інтелект здавався чимось футуристичним. Але тепер він є в усьому. Як це сталося?

Революція штучного інтелекту справді вражає, чи не так? Можна подумати, що ми знайшли уламки інопланетного космічного корабля і отримали технології з майбутнього.

У цій статті розглянуто десять ключових факторів, які сприяли неймовірно швидкому розвитку генеративного ШІ та його впровадженню в технологічні системи й робочі процеси.

Фаза I: Основні інновації
Штучний інтелект досліджувався протягом багатьох років. Однак, хоча все це було ШІ, воно було надзвичайно обмеженим порівняно з тим, що може робити ChatGPT. І навіть досвідчені фахівці були приголомшені тим, як ChatGPT і його аналоги працюють.

1. Розвиток трансформерних моделей
   Дослідження ШІ тривають уже десятки років, але до 2017 року ШІ мали значні обмеження. Більшість систем ШІ потребували попереднього навчання на конкретних даних для досягнення експертного рівня. Наприклад, у 1990-х роках був випущений продукт під назвою House Plant Clinic, який був спеціально навчений розпізнавати хвороби рослин. Проте поза межами цих даних він не міг нічого зрозуміти. Втім, у 2017 році Google опублікував статтю "Attention Is All You Need", де був представлений новий підхід до обробки тексту, який дозволяв ШІ одночасно опрацьовувати цілі речення й розуміти контекст.
   
   

2. Широко навчені основні моделі
   Трансформерний підхід дозволив створити моделі, які могли опрацьовувати величезні обсяги даних і самостійно визначати контекст. Це призвело до створення таких моделей, як GPT-3.5 та GPT-4, які містять знання майже всього Інтернету та значні колекції друкованих матеріалів.
   
   

3. Прориви в апаратному забезпеченні (GPU та TPU)
   Велике значення у розвитку ШІ мали новітні чіпи від NVIDIA та Google. Апаратне забезпечення, розроблене для обробки великих обсягів даних, стало доступним для навчання моделей на світовому рівні. Це дозволило значно пришвидшити опрацювання даних і зробити ШІ доступним для більшості компаній.
   
   

Фаза II: Ринкові сили стимулюють прийняття
Отже, технологія є. Що з цього? Багато інженерних розробок залишалися без визнання через відсутність практичного застосування або ринкового попиту.

4. ChatGPT для всіх і доступ до API
   І ось він — ChatGPT. У 2023 році цей інструмент став найбільш швидкозростаючим додатком. OpenAI зробив ChatGPT безкоштовним для всіх, і він був настільки простим у використанні, що багато хто відразу побачив у ньому майбутнє. Що дійсно допомогло широкому використанню ШІ, так це відкриті API, через які програмісти могли без проблем додавати ШІ в будь-які додатки.
   
   

5. Прискорення завдяки відкритому коду
   Спільнота з відкритим кодом активно підтримала розвиток ШІ, створюючи моделі, які не залежать від великих корпорацій. Це дало змогу невеликим компаніям та індивідуальним розробникам легко інтегрувати ШІ в свої проекти, що сприяло швидкому впровадженню технології.
   
   

6. Попит з боку споживачів і підприємств
   Генеративний ШІ виявився не просто модою, а реальним інструментом, який приносить користь. Як виявилося, і малі, і великі компанії, студенти і індивідуальні користувачі побачили практичну цінність у використанні ШІ для вирішення різноманітних завдань.
   
   

7. Вірусність і ефект мережі
   Раптово ШІ став відомим усім, навіть бабусі Маржі почали розповідати про ChatGPT на сімейних зборах. З кожним місяцем ChatGPT набирало популярність, ставши найбільш швидкозростаючим додатком в історії.
   
   

8. Конкурентний тиск
   ШІ став головною новинкою в світі технологій, і компанії, як-от Google, Microsoft, Meta, Amazon і Apple, почали активно інтегрувати ШІ у свої продукти. Це сприяло росту ринку та інвестицій у сферу ШІ.
   
   

9. Затримка з регулюванням
   Цей новий бум ШІ нагадує дикий захід, коли уряди намагалися зрозуміти, чи є це величезною економічною можливістю чи екзистенційною загрозою. Відсутність швидкого регулювання дозволила компаніям працювати без обмежень, що стимулювало швидке зростання технології.
   
   

10. Безперервні інновації та інвестиції
    І, звісно, зростання ШІ не зупиняється. Інвестиції продовжують надходити, і нові прориви в розвитку ШІ, як-от мультимодальні моделі та автономні агенти, лише посилюють процес інтеграції технології в різні сфери.
    
    

Фаза III: Майбутнє
Коли навчання в університеті було лише кілька десятиліть тому, мріялося про комп’ютери, які б прибирали підлогу. Тепер ми маємо роботів, які це роблять. І ось мрія: "Алекса, принеси мені каву" — можливо, не за горами.

Що чекає на ШІ в майбутньому? Попереду багато нового, і ми точно на початку цієї захопливої подорожі.

Зовсім нещодавно штучний інтелект здавався чимось футуристичним. Але тепер він є в усьому. Як це сталося?

Революція штучного інтелекту справді вражає, чи не так? Можна подумати, що ми знайшли уламки інопланетного космічного корабля і отримали технології з майбутнього.

У цій статті розглянуто десять ключових факторів, які сприяли неймовірно швидкому розвитку генеративного ШІ та його впровадженню в технологічні системи й робочі процеси.

Фаза I: Основні інновації
Штучний інтелект досліджувався протягом багатьох років. Однак, хоча все це було ШІ, воно було надзвичайно обмеженим порівняно з тим, що може робити ChatGPT. І навіть досвідчені фахівці були приголомшені тим, як ChatGPT і його аналоги працюють.

1. Розвиток трансформерних моделей
   Дослідження ШІ тривають уже десятки років, але до 2017 року ШІ мали значні обмеження. Більшість систем ШІ потребували попереднього навчання на конкретних даних для досягнення експертного рівня. Наприклад, у 1990-х роках був випущений продукт під назвою House Plant Clinic, який був спеціально навчений розпізнавати хвороби рослин. Проте поза межами цих даних він не міг нічого зрозуміти. Втім, у 2017 році Google опублікував статтю "Attention Is All You Need", де був представлений новий підхід до обробки тексту, який дозволяв ШІ одночасно опрацьовувати цілі речення й розуміти контекст.
   
   

2. Широко навчені основні моделі
   Трансформерний підхід дозволив створити моделі, які могли опрацьовувати величезні обсяги даних і самостійно визначати контекст. Це призвело до створення таких моделей, як GPT-3.5 та GPT-4, які містять знання майже всього Інтернету та значні колекції друкованих матеріалів.
   
   

3. Прориви в апаратному забезпеченні (GPU та TPU)
   Велике значення у розвитку ШІ мали новітні чіпи від NVIDIA та Google. Апаратне забезпечення, розроблене для обробки великих обсягів даних, стало доступним для навчання моделей на світовому рівні. Це дозволило значно пришвидшити опрацювання даних і зробити ШІ доступним для більшості компаній.
   
   

Фаза II: Ринкові сили стимулюють прийняття
Отже, технологія є. Що з цього? Багато інженерних розробок залишалися без визнання через відсутність практичного застосування або ринкового попиту.

4. ChatGPT для всіх і доступ до API
   І ось він — ChatGPT. У 2023 році цей інструмент став найбільш швидкозростаючим додатком. OpenAI зробив ChatGPT безкоштовним для всіх, і він був настільки простим у використанні, що багато хто відразу побачив у ньому майбутнє. Що дійсно допомогло широкому використанню ШІ, так це відкриті API, через які програмісти могли без проблем додавати ШІ в будь-які додатки.
   
   

5. Прискорення завдяки відкритому коду
   Спільнота з відкритим кодом активно підтримала розвиток ШІ, створюючи моделі, які не залежать від великих корпорацій. Це дало змогу невеликим компаніям та індивідуальним розробникам легко інтегрувати ШІ в свої проекти, що сприяло швидкому впровадженню технології.
   
   

6. Попит з боку споживачів і підприємств
   Генеративний ШІ виявився не просто модою, а реальним інструментом, який приносить користь. Як виявилося, і малі, і великі компанії, студенти і індивідуальні користувачі побачили практичну цінність у використанні ШІ для вирішення різноманітних завдань.
   
   

7. Вірусність і ефект мережі
   Раптово ШІ став відомим усім, навіть бабусі Маржі почали розповідати про ChatGPT на сімейних зборах. З кожним місяцем ChatGPT набирало популярність, ставши найбільш швидкозростаючим додатком в історії.
   
   

8. Конкурентний тиск
   ШІ став головною новинкою в світі технологій, і компанії, як-от Google, Microsoft, Meta, Amazon і Apple, почали активно інтегрувати ШІ у свої продукти. Це сприяло росту ринку та інвестицій у сферу ШІ.
   
   

9. Затримка з регулюванням
   Цей новий бум ШІ нагадує дикий захід, коли уряди намагалися зрозуміти, чи є це величезною економічною можливістю чи екзистенційною загрозою. Відсутність швидкого регулювання дозволила компаніям працювати без обмежень, що стимулювало швидке зростання технології.
   
   

10. Безперервні інновації та інвестиції
    І, звісно, зростання ШІ не зупиняється. Інвестиції продовжують надходити, і нові прориви в розвитку ШІ, як-от мультимодальні моделі та автономні агенти, лише посилюють процес інтеграції технології в різні сфери.
    
    

Фаза III: Майбутнє
Коли навчання в університеті було лише кілька десятиліть тому, мріялося про комп’ютери, які б прибирали підлогу. Тепер ми маємо роботів, які це роблять. І ось мрія: "Алекса, принеси мені каву" — можливо, не за горами.

Що чекає на ШІ в майбутньому? Попереду багато нового, і ми точно на початку цієї захопливої подорожі.

Авторка: Дар’я Бровченко