Трансформационные изменения в креативном секторе под влиянием технологий генеративного ИИ

Для каждого временного периода развития экономики характерна та или иная ключевая, центральная технология, связывающая технологический уклад воедино. В XIX веке такой технологией стало использование паровых двигателей, с начала XX века – электричества и двигателей внутреннего сгорания, в 90-е годы – компьютеризация и возникновение сетевых технологий, далее ­– сотовая связь и мобильный широкополосный интернет, затем ­– возникновение социальных сетей и социальных медиа. Сейчас, согласно консенсусному мнению отраслевых экспертов, функцию такой технологии выполняет генеративный искусственный интеллект, возникший буквально несколько лет назад, но уже существенно изменивший многие отрасли экономики.
В статье рассмотрены основные аспекты, связанные с возникновением прорывных технологий генеративного искусственного интеллекта. Исследованы ключевые факторы, повлиявшие на появление технологических возможностей, такие как 1) рост вычислительных возможностей процессоров, последовательное 2) увеличение финансирования инновационных проектов, а также 3) рост публикационной активности в данном направлении.
Особое внимание уделено характеристике цепочки создания стоимости технологий генеративного искусственного интеллекта. Показано, что становятся более высокими требования к аппаратной части, появляется ранее не существовавший этап создания основополагающих моделей, а также прослойка компаний, адаптирующих базовые модели под задачи бизнес практики путем обучения на отраслевых данных.
Также нами показано, что наибольшее влияние технологии генеративного искусственного интеллекта окажут на креативный сектор экономики, поскольку позволяют на всех этапах создания стоимости продукта значительно ускорить и оптимизировать процессы, сокращая необходимость задействования ручного труда, но не заменяя его полностью.

1. Gaida J., Leung J. W., Robin S., Cave D. ASPI’s Critical Technology Tracker. URL: https://ad-aspi.s3.ap-southeast-2.amazonaws.com/2023-03/ASPIs%20Critical%20Technology%20Tracker_0.pdf?VersionId=ndm5v4DRMfpLvu.x69Bi_VUdMVLp07jw (дата обращения: 25.10.2023).

2. Kaplan J., Henighan T., Brown T. B., Chess B., Child R., Radford A., Wu J., Amodei D. Scaling Laws for Neural Language Models. 2020. URL: https://www.semanticscholar.org/paper/Scaling-Laws-for-Neural-Language-Models-Kaplan-McCandlish/e6c561d02500b2596a230b341a8eb8b921ca5bf2 (дата обращения: 05.09.2023).

3. Jones A. Scaling Laws with Board Games. 2021. URL: https://www.semanticscholar.org/reader/afbb0a31cc96c779fc363b65998a50f7b159e383 (дата обращения: 05.11.2023).

4. Li Z., Wallace E., Shen S., Lin K., Keutzer K., Klein D., Gonzalez J. E. Train Large, Then Compress: Rethinking Model Size for Efficient Training and Inference of Transformers. 2020. URL: https://nlp.cs.berkeley.edu/pubs/Li-Wallace-Shen-Lin-Keutzer-Klein-Gonzalez_2020_Transformers_paper.pdf (дата обращения: 10.10.2023).

5. Molina J. S., Heim L., Ho A., Besiroglu T. Compute Trends Across Three Eras of Machine Learning. 2022 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). 2022. P. 1–8. DOI:10.48550/arXiv.2202.05924

6. Kubassova O., Shaikh F., Melus C., Mahler M. Precision Medicine and Artificial Intelligence / chapter 1 – History, current status, and future directions of artificial intelligence // Academic Press. 2021. P. 1–38. DOI:10.1016/B978-0-12-820239-5.00002-4

7. Roser M. The brief history of artificial intelligence: The world has changed fast – what might be next? // OurWorldInData.org. 2022. URL: https://ourworldindata.org/brief-history-of-ai. (дата обращения: 10.09.2023).

8. State of AI 2022 Report. URL: https://www.cbinsights.com/research/report/artificial-intelligence-trends-2022/#:~:text=In%202022%2C%20the%20total%20AI,a%20%24101M%20seed%20round (дата обращения: 09.10.2023).

9. Pitchbook. Artificial intelligence & machine learning report, Q4 2022; Q2 2023. URL: https://pitchbook.com/news/reports/q4-2022-artificial-intelligence-machine-learning-report (дата обращения: 09.10.2023).

10. Hang H., Chen Z. How to realize the full potentials of artificial intelligence (AI) in digital economy? A literature review // Journal of Digital Economy. 2022. Vol. I. P. 180–191. DOI: 10.1016/j.jdec.2022.11.003

11. Wolf M. J. [et al.] Activate technology & media outlook 2024 // Activate consulting. 2023. 204 p. URL: https://drive.google.com/file/d/1Woacco9IRycY347aX5jqaFHck_8qnW17/view (дата обращения: 15.11.2023).

12. Koch F., Hoellen M., Konrad E. D., Kock A. Innovation in the creative industries: Linking the founder’s creative and business orientation to innovation outcomes // Wiley Online. 2023. Library. URL: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/caim.12554 (access date: 11/20/2023). DOI: 10.1111/caim.12554

13. Härlin T., Rova G. B., Sokolov O., Singla A., Sukharevsky A. Exploring opportunities in the generative AI value chain // McKinsey & Company. 2023. URL: https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/exploring-opportunities-in-the-generative-ai-value-chain (accessed: 05.11.2023).