Соответственно, это повлечет за собой формирование другого сегмента — массового создания нейросетей «под заказ».
Собственно, этого следовало ожидать. Сначала технология разрабатывается глобально, крупными игроками, потом создаются крупные, дорогие корпоративные решения, а потом технология идет «в народ», популяризируется, удешевляется и... в какой-то момент становится уже массовой. И выглядит так, что мы стоим на пороге такого же перехода у нейросетей.
«Я был там, Гендальф, 5000 лет назад...» Подобное уже происходило с разработкой сайтов. Сначала Человек, Который Делает Сайт (именно так, со всеми большими буквами), был носителем уникальной технологии и знаний, а создание сайтов требовало мощных машин, графики и пр. (да, знаю, в это сложно поверить, но веб-дизайнер был этаким большим белым шаманом, а стоимость проектирования сайта начиналась от десятков тысяч долларов).
По мере того как знание становилось не столь уникальным, технология типизировалась и удешевлялась, количество предложений на рынке росло, требования к «железу» снижались, мы потихоньку пришли к облачным конструкторам сайтов, и сейчас я могу сделать вполне приличный сайт, используя только свой смартфон. Ни я, ни смартфон от этого не будем в восторге, но задача вполне реальна.
Аналогично с нейросетями. Уже пару лет назад мои студенты делали стандартные (и не самые простые) и работающие архитектуры нейросетей в облаках (с использованием, к примеру, Google Colab, GitHub, Jupiter Notebook). Да, все работало не супербыстро, но вполне прилично.
С появлением девайсов, способных поднять нейросетку без использования облачных серверов и хранилищ, процесс создания локальных нейросеток, скорее всего, активизируется. Понятно, что сейчас пока данные рабочие станции и ноутбуки будут дорогими, но с появлением аналогов, распространением решений, не сказать что это станет столь массовым, как создание сайтов, но достаточно доступным для профессиональных пользователей.
К чему нас это можем привести? Хорошая новость — решения с использованием нейросетей станут доступнее. Можно будет делать специфические проекты для различных задач и индустрий, вплоть до «нейросети из коробки» — для анализа формирования ассортиментного ряда в торговой сети, например. Это, кстати, путь, который активно развивается в Китае. (Да, теорема «все, что вы можете вообразить, уже сделано и продается на рынке Китая», кажется, уже распространяется на программное обеспечение.) Это плюс. Нейросети — отличный инструмент, и чем шире и активнее они применяются, тем лучше они работают, это их базовый принцип.
То есть предполагаю, что появление «железа» под локальные нейросети станет активатором перехода от нейросетей «вообще», от «языковых моделей» к аналитическим инструментам, обученным и заточенным под конкретные задачи. Это несомненный плюс.
Минус в том, что это же активирует и появление нейросетей «на коленке», которые будут массово создаваться теми, кто усвоил, как с использованием библиотек и готовых архитектур конструировать сети, знает пропмт-инжениринг, но не понимает сути и базовых принципов работы сетей. Это приведет к огромному количеству не просто бесполезных, но (с учетом массового доверия к искусственному интеллекту) и вредных решений, которые начнут делать предсказания и/или рекомендации ошибочно, и никто не будет знать почему. В итоге это снизит доверие к самому инструменту как таковому, который хоть и не всемогущ, но позволяет решать весьма приличный ряд вполне прикладных задач.
Побочный эффект — галлюцинирование нейросетей будет в этом случае только прогрессировать и становиться массовым. Причем если в рамках крупных проектов (языковых моделей или корпоративных решений) предпринимаются попытки как-то проконтролировать и встроить «предохранительные механизмы», то в рамках локальных сетей это вряд ли возможно. Что, собственно, тоже снизит доверие к инструментарию. Проблема еще в том, что в рамках не только массового сознания, но и серьезных отраслевых специалистов с ИТ-образованием все, что связано с ИИ, имеет репутацию некой волшебной кнопки, благодаря которой все станет «так, как надо», без влияния и применения человеческого интеллекта. Да что там, даже среди ИТ-специалистов, в том числе работающих с нейронками, подобное мнение не так уж редко встречается.
И если по отношению к сайтам, CRM-, ERP-системам ожидания хоть и были высокими, но все же не доходили до уровня автоматического улучшителя, то надежды на нейросети пока еще сверхвысокие, что по закону компенсации вызовет столь же глубокое разочарование в инструменте.
В итоге в ближайшие годы будем наблюдать качание маятника по внедрению и репутации нейросетей, который рано или поздно установится в равновесии, и нейросети встроятся в панель инструментария решений для бизнеса и некоммерческих и государственных пользователей.