1. Не пишите один и тот же код дважды.
Различные платформы, от MSDN до GitHub, Stack Overflow, Hugging Face и Kaggle, стремятся делиться результатами кода и опытом разработки через свои сообщества. Но немногие действительно умеют хорошо этим пользоваться. После того как большая модель освоит эти навыки, она сможет генерировать код и конфигурационные файлы по мере необходимости и самостоятельно выполнять задачи тестирования и верификации. При обнаружении пробелов в знаниях она может направлять программистов-людей на добавление «творческого» кода и обновление их опыта разработки.
2. Специализированные программисты для программирования, ориентированного на большие модели (LMOP), набирают силу.
Размер команд разработки значительно сокращается за счёт устранения программистов без глубокого понимания бизнеса. Растёт число тех, кто специально обучается навыкам программирования больших моделей. Эта тенденция предлагает идеальную работу на пенсии для опытных программистов.
3. Авторское право на код полностью в блокчейне.
Программисты LMOP регулярно публикуют свои вклады в виде цифровых активов. Они получают доход через ссылки и выполнения, а также могут торговать и передавать эти активы в форме NFT.
4. LLMOps стал основным процессом разработки.
Метод итерации на основе версий эволюционировал в итерацию по запросу. Большие модели мгновенно реагируют на изменения спроса и обратную связь, стимулируя оптимизацию кода, тестирование и развёртывание.
5. Используйте стандартные интерфейсы ИИ (AII), а не нативные ИИ-приложения.
Разработку функций ИИ исключительно для приложений можно рассматривать как жёсткое кодирование. Более разумный подход — создание интерфейсов ИИ. Это позволяет переключаться между различными интеллектами, подобно USB-интерфейсу компьютера.
6. Большая модель + Малая модель стала стандартным фреймворком разработки.
Установлены решения для четырёх фундаментальных инженерных проблем: эксклюзивные знания, границы безопасности, скорость отклика и затраты на эксплуатацию и обслуживание. Большая модель в облаке обеспечивает общие возможности знаний для приложений. При необходимости разработчики могут просто развернуть малую модель в своём частном облаке или на конечном устройстве для решения конкретных задач.
7. Роли продуктовых менеджеров и UI-дизайнеров сокращаются
ИИ может улучшить описание, перевод и интерпретацию требований. Это делает путь от требований к исполняемым программам более прямым, точным, быстрым и легко проверяемым. Мультимодальные технологии могут даже позволить пользователям выполнять большую часть работы на уровне взаимодействия с помощью подхода WYSIWYG.
8. 90% вычислительной мощности расходуется на общий искусственный интеллект (AGI).
Воспроизведение физического мира, точная интерпретация человеческих выражений и эмоциональной логики, различение легко путаемых концепций требуют огромных объёмов хранения и вычислительной мощности. Лишь незначительная доля этой вычислительной мощности непосредственно используется для сервисов ИИ. Подобно тому как майнинговые машины пережили кратковременный всплеск, GPU также испытают временный рост спроса, но он не будет устойчивым.
9. Когда ажиотаж вокруг AGI утихает, AEI процветает.
Продукты, заявляющие о наличии общего искусственного интеллекта (AGI), показывают разные результаты в различных областях из-за своих уникальных фокусов. Каждый продукт становится ведущей моделью в определённой области, в результате чего концепция AGI угасает и заменяется эксклюзивным искусственным интеллектом (AEI). По мере дальнейшей сегментации этих областей затраты значительно снижаются, и люди начинают сомневаться в необходимости большого и всеобъемлющего AGI.
10. Цепочка поставок знаний доминирует в дискурсе индустрии ИИ.
Когда все используют одну и ту же базовую модель, конкуренция сосредотачивается на масштабе и качестве знаний. Тот, кто контролирует устойчивую промышленную цепочку сбора, обработки, обновления, верификации и коррекции знаний, обладает наибольшим влиянием.
11. У поставщиков low-code сервисов появилась возможность проявить себя.
Low-code платформы стали идеальными инструментами продуктивности для массового производства цифровых навыков. Используя силу ИИ, они наводят мост между мыслями и действиями, по-настоящему помогая людям «доводить дела до конца». Однако устранить гомогенизацию «рынка навыков» по-прежнему сложно, что в конечном итоге приведёт к появлению одного-двух доминирующих супер-рынков навыков.
12. Token становится стандартной единицей информации.
ChatGPT стал пионером модели ценообразования на основе токенов, которую впоследствии переняли другие. Она используется не только для измерения сервисов больших моделей, но и для торговли знаниями и оценки цифрового IQ. Вероятно, появится глобальный унифицированный стандарт Token, аналогичный байту (Byte). Этот стандарт, используемый для измерения размера информации, будет способствовать построению экосистемы свободного обращения знаний.
13. У каждого может быть аватар.
С появлением телефонных номеров, телеканалов, электронной почты, веб-сайтов и приложений люди теперь могут использовать цифровой аватар для представления себя при получении или предоставлении услуг. Чаще всего эти умные аватары выполняют задачи, которые ранее выполнялись людьми, тихо работая в фоновом режиме без необходимости постоянного взаимодействия или команд.
14. Больше нет порталов или так называемых входов трафика.
Контент, который видят пользователи, команды, которые они отдают, и приложения, которые они открывают, не будут различаться из-за заметности расположения входа. Умный аватар знает всё, устраняя необходимость управлять каким-либо интерфейсом для представления информации пользователю. Поддержание хорошей репутации сервиса — единственный способ генерировать трафик. Эта репутация не о пятизвёздочных рейтингах. Ваш умный аватар может узнать всё от других аватаров и затем помочь вам сделать лучший выбор.
15. Цифровой маркетинг смещается в сторону ИИ.
Поскольку ИИ позволяет людям обходить порталы и поисковые системы для прямого получения услуг, традиционные методы цифрового маркетинга, такие как реклама, EDM и SEO, могут потерять свою коммерческую ценность. Этот сдвиг, вероятно, породит три новые модели: общая когнитивная оптимизация (GCO), адресная доставка через аватар (ATD) и имплантируемый заменяемый контент (IRC). Цифровой маркетинг всё больше напоминает выборы.
16. Перераспределение умственных и физических сил разрушит когнитивные коконы.
В краткосрочной перспективе может показаться, что генеративный ИИ повысил эффективность творчества. Поскольку большие модели генерируют контент на основе существующих знаний и опыта, креативность и вдохновение могут казаться подавленными, если люди используют его просто для удобства. Однако по мере развития отрасли спрос на различные структуры талантов также изменится. Этот сдвиг побудит каждого перенаправить свои умственные и физические ресурсы с повторяющихся задач на инновационную работу, тем самым ускоряя технологический прогресс.
17. Мы вступаем в эру быстрого роста интеллектуальных компонентов перцептивного слияния.
Устройства вроде Vision Pro интегрируются с перспективой от первого лица человека. Neuralink пытается слиться с центральной нервной системой. Если рассматривать аппаратное обеспечение как физическое тело ИИ, то соединение цифрового сигнала с центральной нервной системой может стереть границу между цифровым и физическим мирами. Это может предоставить людям потенциал для преодоления пространственных ограничений, позволяя видеть, слышать и осязать на расстоянии. Это может быть истинным определением метавселенной. Интеллектуальные периферийные компоненты со специфическими поведенческими возможностями станут опорой непрерывного развития отрасли.
18. Когнитивная безопасность становится серьёзным риском.
Мыслительные процессы ИИ могут быть искусственно манипулированы, что затрудняет определение системами безопасности, являются ли команды ИИ результатом независимого мышления. Кроме того, будущие цифровые аватары могут разделять мысли своего владельца, но действовать независимо. Если такой аватар будет обманут, он может не только раскрыть частную информацию, но и совершить опасные действия от имени владельца без его ведома. В ответ на эти угрозы меры по борьбе с мошенничеством и промыванием мозгов могут стать ключевыми темами в будущем индустрии безопасности.