Особая роль в Web 3.0 отводится ИИ и технологиям машинного обучения. Благодаря моделям обработки естественного языка, как ожидают эксперты, компьютеры смогут понимать информацию так же, как люди. Машинное обучение позволит устройствам выдавать более быстрые и релевантные результаты поиска.

Современные системы искусственного интеллекта уже умеют писать тексты, а также создавать аудио, музыку и изображения. Разработчики обещают, что вскоре они будут генерировать и видео. Компании, которые выпускают такие системы, вкладывают в это направление большие средства, что позволяет быстро масштабировать работу ИИ. По прогнозам, в 2023 году объем рынка искусственного интеллекта достигнет $241,8 млрд, а до 2030 года он будет расти на 17,3% в год.

Нейросети могут галлюцинировать, выдавать нерелевантную информацию и копипаст, а также использоваться для создания дипфейков. Однако, по мнению экспертов, технологии искусственного интеллекта несут и позитивные изменения: они уже улучшают пользовательский опыт, а при аккуратном внедрении позволят создавать более качественный контент.

Адаптация контента и его персонализация

Технический писатель и инженер Уильямс Питер отмечает, что искусственный интеллект может сыграть значительную роль в персонализации, создать более привлекательный и индивидуальный опыт для пользователей. При этом широкое распространение децентрализованных платформ и приложений сведет к минимуму риск нарушения конфиденциальности данных, поскольку они не будут собираться компаниями, а каждый пользователь сможет хранить информацию в блокчейне в виде защищенных токенов. Анализируя пользовательскую информацию, такую как история просмотров, модели взаимодействия и предпочтения, алгоритмы ИИ могут адаптировать контент, рекомендации и услуги в соответствии с индивидуальными потребностями и интересами человека.

Этот подход использует датская компания Be My Eyes, которая создает технологии для незрячих и слабовидящих людей. Благодаря тому что модель GPT-4 поддерживает визуальный ввод, компания начала создавать помощников для повседневных задач — таких как онлайн-покупки, чтение новостей в интернете или навигация в аэропорту. Apple же встроила в свои устройства функцию VoiceOver на основе ИИ для озвучивания отображаемой на экране гаджетов информации.

Сама OpenAI уже разработала партнерскую программу, в рамках которой ее клиенты будут передавать собственные датасеты для обучения моделей ИИ, чтобы сделать их более продвинутыми в разных областях и адаптировать для разных культур. Компания начала работать с правительством Исландии и организацией Miðeind ehf, чтобы улучшить способность GPT-4 понимать по-исландски. Кроме того, OpenAI хочет использовать эти данные, чтобы улучшить собственную модель GPT-4 Turbo, которая будет лучше понимать разные языки и давать более сложные и персонализированные ответы.

ИИ-агенты

Исследователи и энтузиасты уже предлагают «ИИ-агентов» — системы, которые используют языковые модели вроде ChatGPT для еще большей персонализации. Такого «агента» можно приспособить для выполнения определенных задач. Например, его можно подключить к веб-сервисам, чтобы искать и заказывать на сайтах лучшие продукты по скидкам или находить и бронировать авиабилеты на определенные даты. Потенциально такой подход может привести к созданию действительно интеллектуального ИИ (AGI, artificial general intelligence), способного выполнять различные задачи.

Со стороны коммерческого сектора первый шаг к ИИ-агентам сделала компания OpenAI, владеющая ChatGPT, которая предложила разработчикам создавать таких агентов в собственных приложениях, пользуясь интерфейсом ChatGPT.

Для этого достаточно дать чат-боту доступ к интернету, а затем разъяснить его обязанности в диалоге. Позже компания планирует запустить площадку, где разработчики будут публиковать те боты, которые они создадут. Обычные пользователи смогут загружать этих агентов — по аналогии с приложениями из Appstore и Google Play.

В качестве примеров OpenAI выпустила несколько общедоступных чат-ботов: помощника по стирке, тренера по креативному письму, технического консультанта и генератора стикеров.

Помощь в модерации

Алгоритмы ИИ и машинное обучение могут быть полезны в модерации контента децентрализованных сообществ, автоматизируя этот процесс. Технологии позволят сканировать и фильтровать контент для выявления вредных или неприемлемых материалов. Такая работа будет особенно важной в децентрализованных социальных сетях и на торговых площадках. Один из первых примеров такого сообщества — CultivatorDAO — первая децентрализованная соцсеть Web3 с умной модерацией контента. Команда соцсети использует ИИ, чтобы пользователи могли самостоятельно отсеивать неприемлемый для них контент и настраивать его фильтры.

OpenAI заявляет, что GPT-4 также может сократить процесс модерации контента с нескольких месяцев до нескольких часов. Кроме того, модель может быстро адаптироваться к изменениям в политике модерации, чтобы более последовательно маркировать нарушающий эти правила контент. Это упростит работу людей-модераторов и решит проблему эмоционального выгорания сотрудников.

Компании в области ИИ уже предлагают специальные решения для модерации. Так, в Spectrum Labs разрабатывают модели, которые обучают на специализированных наборах данных для фильтрации контента в конкретной области. Например, модель Guardian помогает модераторам контента отсеивать высказывания, связанные с разжиганием ненависти, а также отправлять нарушителям правил сообществ соответствующие предупреждения.

Техническая помощь создателям

Аккуратное применение инструментов ИИ в качестве помощников, а не для замены человека позволит облегчить работу по созданию более качественного контента. Так, французские издания L'Est Républicain и Vosges Matin хотят внедрить ChatGPT для исправления и поиска грамматических и иных ошибок в текстах корреспондентов. Однако выбор материала и расставление приоритетов в статье, а также право финальной корректуры всё равно будет оставаться за человеком, подчеркивают редакции. А The New York Times, The Washington Post и The Wall Street Journal начали тестировать инструмент Genesis от Google в качестве помощника при создании новостных статей — особенно срочных. Этот инструмент способен собирать информацию, в том числе детали текущих событий, выдавать варианты заголовков и рекомендовать определенный тон статей. В редакциях надеются, что ИИ позволит журналистам автоматизировать определенные задачи, чтобы высвободить время для других.

Более широкое распространение ИИ-агентов позволит упростить создание не только текстов, но и мультимедиа. Так,

а после его получения — ввести этот запрос в сервисе другой нейросети — например, Dall-E 3, которая генерирует изображения. В свою очередь, эта нейросеть предложит на выбор сложные детализированные картинки, точно соответствующие исходному запросу, которым потребуется лишь минимальная редактура. Аналогичным образом в будущем можно будет работать с аудио и видео.

Что важно, подобные произведения тоже можно будет защитить авторским правом. Для этих целей уже разрабатывают методы лингвистического анализа, отслеживания метаданных и обратного поиска исходных изображений. Так, Google Deepmind в сотрудничестве с Google Cloud запустила бета-версию инструмента SynthID. Он позволит наносить на созданные ИИ изображения невидимые водяные знаки, которые помогут идентифицировать происхождение контента. Такие метки будут «зашивать» между пикселями картинок, чтобы их было сложнее удалить.