MONDIARA COIN
КАНАЛЫ TG RESEARCH
ИДЕИ ДЛЯ СТАРТАПОВ
НДФЛка
PROFIT CONF 2025: 29 ноября
INVEST FORUM 2025: 30 ноября
БАЗАР CONF 2025: 13 декабря
SMART-LAB CONF 2025: 25 октября
TradeID CONF 2025: 12 ноября
ПРОДУКТЫ БАНКА
![Аватар сообщества БИРЖА США [новости]](/uploads/community/1/cc5e8660-da80-4e9c-b449-544d37cc5c12.jpg)
БИРЖА США [новости]
ФОНДОВЫЕ РЫНКИ МИРА
Искусственный интеллект не соответствует требованиям рынка. Вот и праздник закончился.
8
Мнение: Professor Amar Bhidé. ИИ не может оправдать ожидания рынка. Почему вечеринка окончена. Хотя возникший вокруг искусственного интеллекта (ИИ) ажиотаж несколько снизился, его необходимость остаётся актуальной для руководителей компаний и инвесторов на Уолл-стрит. Генеральный директор Alphabet Сундар Пичаи недавно подчеркнул: «Риск недостаточного инвестирования значительно выше, чем риск чрезмерного». Тем не менее, хедж-фонд Elliott Management указывает на то, что многие предполагаемые применения ИИ могут оказаться экономически невыгодными, ненадежными или слишком энергозатратными. В то время как изначальные ожидания от ИИ способствовали росту фондового рынка, многие акции из числа «великолепной семёрки», кроме Tesla, уже начали падать, и Nvidia несёт на себе наибольшие убытки. История и нестабильность статистических методов ИИ подтверждают точку зрения Elliott: хотя ИИ достиг определённой зрелости, он не готов к гиперросту, необходимому для оправдания высоких рыночных ожиданий. Разработчики ИИ на протяжении более чем 70 лет пытались объединить безупречную обработку данных компьютеров с несовершенствами человеческого мышления. Ранние приложения ИИ были узкоспециализированными, ограниченными областями, где существовали чётко определённые знания, например, медицинская диагностика. Статистические модели часто оказывались более экономически эффективными, чем кодифицированные человеческие знания. Однако опора на статистические методы ограничивала точность. Неоднозначные данные могли делать приложения ненадежными, как это видно на примере распознавания рукописного текста по сравнению с печатным. Также проблемы с пониманием намерений говорящего негативно сказываются на эффективности программ диктовки. Точность применения ИИ тесно связана со стабильностью обрабатываемых данных. Прогнозы движения физических процессов обычно более надежны, чем оценки человеческого поведения, подверженного социальным влияниям. В то же время компании, такие как Google и Meta Platforms (организация признана экстремистской и запрещена на территории РФ), эффективно используют статистический ИИ для таргетинга рекламы, где низкие ставки на неправильные показы делают данный подход разумным. В творческих сферах точность может не иметь решающего значения. Видеоигры и анимация не предполагают строгих стандартов, и автоматизация часто оказывается более быстрой и доступной альтернативой ручной работе. Со временем новаторы осваивали различные применения ИИ, что сделало его повсеместным. Появление iPhone в 2007 году открыло возможность интеграции ИИ в множество приложений, от мессенджеров до транспортных сервисов, таких как Uber. Тем не менее, многие эксперты всё ещё считают, что ИИ остаётся на начальной стадии развития. Современные языковые модели (LLM) открывают новые горизонты для использования ИИ, однако они унаследовали ряд статистических проблем от своих предшественников. Хотя LLM предлагают более простые интерфейсы, их внутренние механизмы аналогичны более ранним системам, что может отражаться на их точности. Шумы в данных и неопределённость их исходов могут подрывать надёжность. Вопрос в том, могут ли выгоды от использования LLM перекрыть их затраты. В отличие от электронных таблиц, обеспечивающих доступ к вычислительной мощи, LLM требуют значительно больших ресурсов и более высоких затрат на эксплуатацию. На сегодняшний день инвесторы продолжают активно поддерживать использование ИИ, даже если его рентабельность остаётся под сомнением. Однако рано или поздно наступит момент, когда станет ясно, что высокие ожидания могут не соответствовать реальности. [Не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией]
