Компанія Meta планує змінити свою структуру в галузі штучного інтелекту, що стане вже четвертим перетворенням за останні шість місяців.
За інформацією, нова одиниця штучного інтелекту під назвою Meta Superintelligence Labs буде поділена на чотири групи. Про це повідомило джерело, знайоме з ситуацією.
Згідно з даними, одна з нових груп отримала назву “TBD Lab”, що означає “буде визначено”, і зосередиться на продуктах, таких як Meta AI Assistant. Інші команди працюватимуть над інфраструктурою та науковими дослідженнями у рамках лабораторії Meta Fundamental AI Research, що займається довгостроковими проектами.
Meta наразі не надіслала коментар з приводу цих змін.
Водночас, звіт підкреслює, що ці перетворення відбуваються в умовах непевної ситуації щодо зусиль компанії в галузі штучного інтелекту. Так, Meta нещодавно витратила мільярди доларів на найм колишнього CEO Scale AI Олександра Ванга та екс-CEO GitHub Ната Фрідмана для спільного керівництва Meta Superintelligence Labs.
Крім того, компанія активно наймає нових спеціалістів з конкурентних компаній, таких як OpenAI, Anthropic і Google.
За даними джерел, досвідчені фахівці з цих технологічних гігантів братимуть участь у новому чотирьохгранному проекті в сфері штучного інтелекту. Наприклад, Джек Рей, який приєднався до Meta з Google, відповідатиме за попереднє навчання, в якому моделі ШІ навчаються прогнозувати текст на основі трильйонів слів з Інтернету та інших джерел.
Окрім того, нещодавно Meta отримала критику за свої практики в сфері конфіденційності, пов’язані з її AI-асистентом. Згідно з попереднім звітом, інструмент може публічно ділитися запитами користувачів, а його додатки могли експлуатувати технічну вразливість, що дає змогу відстежувати користувачів Android без їх відома.
Споживачі вже висловлюють занепокоєння про конфіденційність у контексті генеративного штучного інтелекту. Дослідження свідчать, що 36% користувачів генеративного ШІ побоюються, що ці платформи можуть зловживати їх особистою інформацією, тоді як 33% тих, хто не користується цією технологією, уникали її через ці ж побоювання.
Водночас, згідно з даними, багато компаній виявляють коливання щодо впровадження ШІ, що часто викликане занепокоєнням про витрати. Дослідження показують, що 46,7% фірм вважають витрати на впровадження однією з основних проблем.
Хоча витрати на моделі знизилися з 2022 року, загальна вартість володіння ними «залишається стійкою до зниження». Засновник SearchQ.AI зазначає, що основні витрати криються у прихованій інфраструктурі, яка включає команди з обробки даних, дотримання вимог безпеки, постійний моніторинг моделей і архітекторів інтеграції, що необхідні для підключення ШІ до існуючих систем.