Является ли генеративный ИИ новым технологическим пузырем?

Прошло чуть больше года с тех пор, как Kering представила Madeline, помощника по покупкам на базе ChatGPT, с помощью которого потребители могли бы искать товары и получать рекомендации по продуктам на KNXT, сайте электронной коммерции, который элитный конгломерат незаметно использовал в качестве испытательного полигона для цифровых инноваций.

В то время KNXT рекламировала его в Twitter (с тех пор переименованном в X) как завершение бесконечного поиска идеальных предметов роскоши. Реальность оказалась менее драматичной: на ранних этапах тестирования ответы Мэдлин оказались ограниченными и роботизированными, она предлагала продукты, которые не всегда наилучшим образом подходили для данного случая, и говорила то, что звучало как рекламный текст.

В уведомлении на сайте говорится, что он находится на техническом обслуживании, но дата повторного открытия не указана. Компания Kering не ответила на запросы о комментариях. Похоже, что Madeline постигла та же участь, что и некоторые другие эксперименты с генеративным ИИ, которые появились на рынке по мере роста интереса к возможностям, предоставляемым большими языковыми моделями, после выхода ChatGPT в конце 2022 года. Компании сразу же начали тестировать технологию, разрабатывая концепции дизайна, создавая образы для маркетинговых кампаний, составляя описания продуктов и общаясь с клиентами.

По оценкам McKinsey, в 2023 году генеративный искусственный интеллект может увеличить операционную прибыль секторов моды и роскоши на 275 миллиардов долларов в ближайшие три-пять лет. По-прежнему существует большой оптимизм в отношении потенциала генеративного ИИ и миллиардных инвестиций, которые вкладываются в стартапы, пытающиеся его реализовать.

Однако быстрое внедрение выглядит менее вероятным. “Несмотря на необходимость дальнейшего анализа, стремительное развитие генеративного ИИ пока не привело к резкому росту использования ИИ предприятиями в период с сентября 2023 по февраль 2024 года”, — отмечается в мартовском отчете Бюро переписи населения США. Проблемы возникают не только у чат-ботов. Компания Levi’s сообщила изданию Business of Fashion в своем заявлении, что не планирует масштабировать пилотную программу, объявленную в марте прошлого года, в рамках которой будут использоваться модели, созданные с помощью искусственного интеллекта, для увеличения разнообразия моделей на своем сайте электронной коммерции.

Это было одно из самых ранних и, на тот момент, самых амбициозных применений технологии, но оно столкнулось с критикой, указывавшей на то, что представители меньшинств уже испытывают трудности с получением работы моделей. “Мы не рассматриваем этот пилотный проект как средство продвижения разнообразия или замену реальных действий, которые необходимо предпринять для достижения наших целей в области разнообразия, равенства и инклюзивности, и его не следовало представлять как таковой”, — говорится в заявлении компании.

Это решение, возможно, было продиктовано как критикой в адрес компании, так и какими-либо технологическими недостатками. Но возможности генеративного ИИ становятся все более очевидными. Спустя более года после того, как генеративные модели впервые привлекли внимание общественности, даже самые продвинутые из них по-прежнему фальсифицируют факты, допускают элементарные математические ошибки и создают изображения с физическими или историческими неточностями.

Они могут быть полезны при выполнении определенных работ, но часто “так же, как иногда бывает полезно делегировать некоторые задачи неопытному, а иногда и неаккуратному стажеру”, как недавно написала технический эксперт Молли Уайт. Еще слишком рано объявлять, что генеративный ИИ потерпел неудачу.

Но все чаще возникают вопросы о том, сможет ли он оправдать возложенные на него экстраординарные ожидания. “Искусственный интеллект в конечном итоге изменит ситуацию, но у GenAI много технических проблем, особенно с надежностью, и он вряд ли оправдает нынешний ажиотаж”, — написал в электронном письме Гэри Маркус, известный скептик в области искусственного интеллекта, который недавно написал о вероятности того, что пузырь лопнет в течение следующих 12 месяцев. — Могут пройти годы или даже десятилетия, прежде чем большинство этих обещаний будут выполнены”.

Новые технологии часто развиваются по схожей траектории — настолько схожей, что компания Gartner, занимающаяся технологическими исследованиями и консалтингом, в 1995 году систематизировала ее и назвала “циклом ажиотажа”.