Каждый день выходит большое число новостей про ИИ. Триллионы инвестиций, больше ЦОдов и параметров в ИИ-моделях. Еще вчера одна модель была лидером, а сегодня вышло что-то новое у конкурента и лидер позади.

Но что это значит для всех нас?

Мне это напоминает былые соревнования за мегапикселями в камерах телефона или число ядер у Пентиума в домашнем компьютере. А теперь задайте себе вопрос – смотрите ли вы сейчас на эти параметры?

Скорее при покупке нового девайса вы руководствуетесь мыслью, для чего вы его покупаете. Если ваши задачи скорее связаны с работой с текстом, то вам не нужно мощное железо, а если вы не заядлый фотограф, то большинство современных телефонов без проблем сделают неплохое фото.

С ИИ та же история. Мы гонимся за абстрактными метриками, а нужно смотреть на то, какую мою конкретную задачу ИИ поможет мне выполнить.

Конечно, хочется иметь универсальный швейцарский нож. Но рынок нейросетей движется в обратную сторону. В то время как вы следите за взлетами и падениями ChatGPT, рынок ИИ отходит от идеи универсальной модели в сторону специализации. Одни дешёвые и быстрые, чтобы обрабатывать тысячи запросов в бизнес-задачах. Другие дорогие, но их преимущество скорее заметно в навыке написания кода на каком-то недосягаемом уровне.

Вывод прост: не покупайте нейросеть за сотню долларов, не зная, зачем она вам. Но и игнорировать ИИ — тоже не выход. Правило то же, что с любой техникой: сначала задача, потом инструмент. И желание вникнуть в новое.

#aiblog