Ключевые факты
- Компании всех размеров активно ищут сотрудников, которые понимают, как использовать и внедрять искусственный интеллект в свои операции.
- Модели ИИ обучаются на данных, созданных людьми, что означает, что они могут усваивать те же уязвимые человеческие предубеждения, присутствующие в этих данных, что приводит к искаженным результатам.
- Один гигаватт энергии — измерение, которое все чаще используют технологические CEO, — может обеспечить примерно 750 000 домов, что подчеркивает огромные энергетические потребности центров обработки данных ИИ.
- Frontier Model Forum, отраслевая некоммерческая организация, определяет самую передовую технологию ИИ как модели, превосходящие возможности самых передовых существующих систем.
- В декабре 2025 года президент Дональд Трамп подписал указ, не рекомендующий штатам принимать свои собственные законы, связанные с ИИ, продвигая федеральный приоритет.
Новая лексика ИИ
Становится все труднее игнорировать искусственный интеллект в нашей повседневной жизни. От вашего банка и врача до стриминговых сервисов, которые вы используете, и даже вашего автомобиля, ИИ вплетен в ткань современной жизни. Эта быстрая интеграция создала новую лексику, которую технологические CEO, аналитики Уолл-стрит и политики используют ежедневно.
Вы знаете, что такое LLM? А GPU? От агентного ИИ до УБД (универсального базового дохода), новые термины и концепции, кажется, создаются каждый день. Этот всеобъемлющий глоссарий поможет вам понять самые распространенные термины, связанные с ИИ, чтобы говорить об этой технологии с авторитетом.
Основные концепции ИИ
Понимание фундаментальных строительных блоков ИИ — первый шаг. Эти термины описывают, как функционируют системы ИИ и их основные возможности.
Машинное обучение, также известное как глубокое обучение, относится к системам ИИ, которые могут адаптироваться и учиться самостоятельно, без следования человеческим инструкциям или явному программированию. В основе многих современных систем лежат нейронные сети — программы, спроектированные для мышления и обучения, подобно человеческому мозгу.
При обсуждении потенциала ИИ часто возникают две ключевые концепции:
- AGI (Artificial General Intelligence, Общий искусственный интеллект): Способность ИИ выполнять сложные когнитивные задачи, такие как проявление самосознания и критического мышления, как это делают люди.
- Сингулярность: Гипотетический момент, когда искусственный интеллект становится настолько продвинутым, что превосходит человеческий интеллект.
Однако ИИ не идеален. Феномен, называемый галлюцинациями, возникает, когда большая языковая модель генерирует неточную информацию, которую она представляет как факт. Например, во время ранней демонстрации чат-бот Google AI Bard сгенерировал фактическую ошибку о космическом телескопе Джеймса Уэбба.
Модели и технологии
Ландшафт моделей ИИ конкурентен и быстро эволюционирует. Большие языковые модели (LLMs) — это сложные программы, спроектированные для понимания и генерации человеческого текста путем обучения на огромных наборах данных.
Самые заметные модели включают:
- ChatGPT: Фирменный чат-бот OpenAI, запущенный в 2022 году, которому часто приписывают начало гонки ИИ.
- Gemini: Флагманская модель Google, впервые запущенная в 2023 году под своим прежним названием «Bard».
- Claude: Флагманская модель Anthropic, известная своей способностью писать код.
Эти модели полагаются на специализированное оборудование. GPU (Graphics Processing Unit, графический процессор) — это компьютерный чип, используемый для обучения и развертывания моделей ИИ. Компании, такие как Microsoft и Meta, используют GPU от Nvidia для запуска своих систем ИИ. Вычислительные ресурсы, необходимые для этой работы, включая GPU, серверы и облачные сервисы, коллективно известны как вычисления.
За кулисами центры обработки данных — большие склады, заполненные десятками тысяч передовых чипов — обрабатывают огромные объемы данных и обработки, необходимые для этого. Эти объекты требуют значительного пространства и энергии, ведущие технологические CEO используют измерение гигаватт, чтобы оценить масштаб своих планов.
Применения и этика
По мере роста возможностей ИИ растут и области его применения и этические соображения. Агентный ИИ представляет собой значительную эволюцию, определяемый как тип ИИ, который может принимать проактивные, автономные решения с ограниченным человеческим вмешательством. В отличие от генеративных моделей, агентному ИИ не нужен человеческий запрос для выполнения действия.
Другие ключевые приложения включают:
- Дипфейки: Изображения, видео или голоса, созданные ИИ, предназначенные для выглядеть реальными, часто используемые для обмана.
- Оптическое распознавание символов (OCR): Технология, которая распознает текст внутри изображений и извлекает его в машиночитаемый формат.
- Инжиниринг промптов: Процесс задавания правильных вопросов чат-ботам ИИ для получения желаемых ответов.
Этические проблемы имеют первостепенное значение. Предвзятость является серьезной проблемой, поскольку модели ИИ, обученные на человеческих данных, могут усваивать те же уязвимые человеческие предубеждения. Для противодействия этому выравнивание — это область исследований безопасности ИИ, направленная на обеспечение того, чтобы цели систем ИИ были согласованы с человеческими ценностями. Кроме того, политики ответственного масштабирования — это руководящие принципы, разработанные для смягчения рисков безопасности и обеспечения этического развития систем ИИ.
Ключевые игроки и лидеры
Революция ИИ движется горсткой влиятельных компаний и дальновидных лидеров, формирующих будущее технологий.
Конкурентный ландшафт включает таких крупных игроков, как OpenAI, Google, Microsoft и Anthropic. Frontier Model Forum, отраслевая некоммерческая организация, запущенная этими компаниями в 2023 году, определяет самую передовую технологию ИИ.
Ключевые фигуры в отрасли включают:
- Сэм Альтман: CEO и сооснователь OpenAI.
- Илон Маск: CEO Tesla и SpaceX, основатель стартапа ИИ xAI и сооснователь OpenAI.
- Демис Хассабис: CEO Google DeepMind.
- Дженсен Хуанг: CEO и сооснователь Nvidia.
- Марк Цукерберг: CEO Meta, активно инвестирующий в возможности ИИ.
Многие из этих лидеров идентифицируют себя с движениями, такими как эффективные альтруисты — социальное движение, сосредоточенное на использовании ИИ для безопасного сокращения страданий от таких проблем, как изменение климата и бедность.
Навигация в будущем
Быстрая эволюция искусственного интеллекта представляет собой как беспрецедентные возможности, так и сложные вызовы. Понимание этой новой лексики — первый шаг к осмысленному взаимодействию с технологией, которая перестраивает наш мир.
По мере того как системы ИИ становятся более способными, обсуждения вокруг разрыва возможностей — разрыва между тем, что могут делать модели ИИ, и тем, что используют приложения — и федерального приоритета в регулировании становятся все более критически важными. Дебаты о том, приведет ли ИИ к массовой безработице, вызывая обсуждения Универсального базового дохода, или создаст изобилие богатства, остаются незавершенными.
Быть в курсе событий больше не опционально. Будь вы профессионалом, политиком или просто гражданином, понимание этих фундаментальных концепций необходимо для навигации в будущем.
