Конкуренція у сфері штучного інтелекту залежить не лише від технологічних можливостей. Визначальним фактором є схильність компаній брати на себе юридичні та соціальні ризики, що суттєво впливає на динаміку ринку, часто переважуючи значення технічного прогресу.

‍

Компроміс між безпекою та корисністю

Досвід роботи OpenAI з ChatGPT демонструє вплив управління ризиками на функціональність ШІ. Зростаюча популярність моделі спонукала OpenAI запровадити суворіші обмеження. Ці обмеження, захищаючи від потенційних зловживань, зменшують операційні можливості моделі. Обмеження ChatGPT зумовлені переважно міркуваннями юридичного та репутаційного ризику, а не технічними обмеженнями. Такого ж підходу дотримуються і такі моделі, як Gemini та Claude. Неважко передбачити, що модель, яка випускається цими днями, буде дотримуватися подібного підходу. Складніше передбачити, в якому напрямку розвиватиметься Grok, зі зрозумілих причин.

‍

Історія двох генераторів

Порівняння між DALL-E та Stable Diffusion показує, як різні стратегії управління ризиками впливають на ринкове позиціонування. DALL-E підтримує більш суворий контроль, в той час як Stable Diffusion дозволяє більшу свободу використання. Ця відкритість прискорила прийняття Stable Diffusion серед розробників і творчих працівників. Те саме відбувається і в соціальних мережах, де більш провокаційний контент викликає більше залучення.

‍

Компроміс між ризиками та можливостями

Компанії, що розробляють ШІ, стикаються з дилемою: найдосконаліші моделі вимагають більш суворого захисту, що, однак, обмежує їхній потенціал. Збільшення можливостей моделей розширює розрив між теоретичними можливостями і дозволеним використанням, створюючи простір для компаній, готових йти на більші ризики.

‍

Нові рішення для управління ризиками

Виникає два підходи:

- Стратегія відкритого коду: публікація моделей у відкритому доступі перекладає відповідальність на клієнтів або кінцевих користувачів. Meta з LLaMA є прикладом цієї стратегії, яка уможливлює інновації, зменшуючи відповідальність творця моделі.

- Спеціалізовані екосистеми: створення контрольованих середовищ дає змогу розробникам керувати специфічними ризиками у своїх галузях. Наприклад, спеціалізовані версії моделей штучного інтелекту можуть використовувати юристи або медики, які знають про ризики у своїй галузі.

‍

Наслідки для ринку та майбутні тенденції

Взаємозв'язок між толерантністю до ризиків та розширенням бізнесу свідчить про можливий поділ галузі: великі компанії-споживачі зберігатимуть суворіший контроль, тоді як більш спеціалізовані компанії можуть завоювати частку ринку за рахунок прийняття вищих ризиків у певних сферах.

Управління ризиками стає настільки ж важливим, як і технічна досконалість, у визначенні успіху AI-компаній. Організації, які ефективно балансують між ризиками та перевагами за допомогою інноваційних правових структур або спеціалізованих додатків, отримують значні конкурентні переваги.

Лідерство в галузі ШІ залежатиме від здатності управляти правовими та соціальними ризиками, зберігаючи при цьому практичну корисність систем. Майбутній успіх визначатиметься не лише потужністю моделей, але й здатністю управляти ризиками, забезпечуючи при цьому практичну цінність для користувачів.