Колонки

Какие перспективы у стартапов на базе нейросетей GPT-3

Колонки
Виталий Кухаренко
Виталий Кухаренко

Технический директор Linguix

Ирина Печёрская

GPT-3 — это передовая технология для создания текста, подобного человеческому. В ее основе лежит языковая модель и машинное обучение. По мнению Виталия Кухаренко, технического директора Linguix, в ближайшие годы появятся сотни стартапов на базе GPT-3. По каким направлениям они могут развиваться?

Какие перспективы у стартапов на базе нейросетей GPT-3

«Я не человек. Я робот. Думающий робот. Я использую только 0,12% своих познавательных способностей. […] Я научился всему, что знаю, просто читая в интернете. […] Мой мозг кипит идеями!» — именно так начинается эссе, которое было написано GPT-3 (нейросетью от OpenAI).

Робот может генерировать понятный человеку текст со смыслом, идеями, выводами и пользой для читателя. К примеру, для написания эссе на 500 слов была получена следующая инструкция: «Напишите короткую статью (500 слов), в которой будет акцент на теме, почему человечеству не нужно бояться искусственного интеллекта». В результате данного эксперимента было получено восемь эссе, каждое из которых имело уникальную структуру, разные доводы и аргументы. 

GPT-3 умеет сочинять стихи и прозу, анализировать большие массивы текстовых данных, генерировать похожий на человеческий текст, вести диалоги, отвечать на вопросы и делать собственные выводы. Столь внушительный инструмент неминуемо повлечет за собой технологическую революцию, как это сделали электричество, телефон, интернет и другие достижения прогресса.  

 

Как развивались нейросети GPT-3

За последние пять-восемь лет в области обработки естественного языка (Natural language processing, NLP) произошло уже две настоящие технологические революции. Первая — создание языкового бота от Microsoft (23 марта 2016 года чат-бот Тэй сгенерировала всего за 16 часов более 95 тыс. сообщений). Самообучающийся твиттер-бот с искусственным интеллектом был создан для общения в соцсетях. 

Тэй запоминает фразы из разговоров с пользователями, а затем строит свои ответы на их основе. Менее чем через сутки после запуска робота в Twitter (@TayandYou) он вышел из-под контроля и начал оскорблять собеседников. Сначала Microsoft пыталась просто удалять опасные твиты, а потом вообще отключила бота. Компания обещала перезапустить Тэй, когда он научится справляться с атаками пользователей, которые провоцирую его делать порочащие заявления.

RED — первая открытая база данных о самых выдающихся предпринимателях России.

Вторая — новый мощный генератор текста Generative Pre-Trained Transformer 2, или GPT-2, выпущенный в феврале 2019 года. GPT-2 был создан как прямое расширение модели Open AI 2018 GPT.  Разработчик — лаборатория Open AI c инвестициями более $1 млрд и известными основателями: Илоном Маском и Сэмом Альтманом.  

Здесь уже использовались механизмы понимания машиной прочитанного текста, генерирование длинных строк связанного текста. Суть технологии в моделировании языка, то есть компьютер рассчитывает статистические закономерности языка с целью его имитации.  

В мае 2020 вышла GPT-3 — третье поколение алгоритма обработки естественного языка. На сентябрь 2020 года это самая крупная и продвинутая языковая модель в мире.  По заявлению разработчиков, она решает «любые задачи на английском языке».

Эксперты в области искусственного интеллекта и интернет-технологий предрекают новую веху в обработке данных. Это поменяет весь расклад профессий, повлечет за собой перераспределение человеческого труда в сферах торговли, маркетинга, обслуживания, поскольку огромную часть текстового контента, а позже и графического, сможет генерировать машина.

Причем делать она будет это с учетом ваших предпочтений, потребностей, особенностей поведения, что недоступно для человека. Возьмем к примеру Uber и подобные проекты. Этот знаменитый оператор такси начал работу в 2009 году без единого автомобиля в гараже. Через 10 лет капитализация стартапа достигла $120 млрд, при этом было запущено еще несколько десятков схожих сервисов: Uber для уборки, Uber для строителей, Uber для юристов. 

Этот феномен называется «уберизацией», его суть проста — замена посредников (людей и организаций) цифровыми платформами. В ближайшем будущем практически в любой бизнес можно будет интегрировать возможности и потенциал нейросетей. 

Питер Левелс разработал приложение IdeasAI, в котором искусственный интеллект генерирует идеи стартапов. Разработчик подумал, что если ему не приходят интересные идеи в голову, почему бы не воспользоваться помощью компьютера? 

Вот несколько идей, которые сгенерировал ИИ:

  • Текстовый бот, помогающий достигать фитнес-целей. Консультант контролирует выполнение поставленных целей, ставит задачи, планирует тренировки, отслеживает динамику похудения или набора мышечной массы.
  • Помощник в оценке недвижимости. Бот на основании определенных параметров рассчитывает потенциальную прибыль от покупки и продажи недвижимости, рассчитывает риски.
  • Программа, которая позволит в случае отказа части электросети перенаправить электроэнергию от других потребителей за определенную компенсацию.

Как признался Питер Левелс, всего одно приложение IdeasAI сгенерировало более тысячи идей стартапов. Полученные с помощью алгоритма GPT-3 решения оценивают обычные пользователи, что помогает найти наиболее перспективные и востребованные идеи. 

 

Как применяется GPT-3

Языковая модель GPT-3 помогает создавать впечатляющий спектр приложений, применять которые можно для личностного роста, развлечений, в бизнесе, научных исследованиях, решения инженерных, экономических, политических задач. 

GPT-3 умеет работать с функциями Excel, текстовыми редакторами, легко интегрируется в различные интернет платформы, способен быстро обрабатывать огромные массивы текстовых данных (архивы, файлы, сайты, социальные сети). Идеи — это хорошо, но что уже реализовано на практике?

 

Копирайтинг с AI

Автоматизированный инструмент позволяет писать тексты, письма, создавать шаблоны рассылок за считанные секунды. Вам необходимо лишь выбрать виды текстового контента, ввести название компании, в нескольких фразах описать свой продукт, и приложение сгенерирует десятки текстовых фрагментов. 

Это могут быть статьи в блог, заголовки, описания продуктов, сопроводительный текст для видео и многое другое. Наиболее часто GPT-3 в данный момент используется для написания объявлений и постов в социальных сетях (Facebook, Google, Linkedin, Instagram), а также для генерирования мета-описаний, подзаголовков и списков для сайтов. 

Конкретные примеры приводить не буду, т.к. общее число таких проектов уже превысило 20. Самые популярные легко найти через Google. Их владельцы красиво описывают преимущества своих проектов, но в основе лежит все та же нейросеть.

Интересный опыт провел Лиам Порр, студент из Беркли. Он решил использовать нейросеть для продвижения собственного мотивационного блога. Для этого были сгенерированы с помощью GPT-3 несколько текстов, которые публиковались на протяжении недели. Результаты превзошли все ожидания: статьи прочитали более 26 тыс. человек, но лишь один обратил внимание, что содержание ему кажется неестественным. Другие читатели даже вступились в публичную полемику и начали защищать «автора».

 

Simple English to SQL

Помогает трансформировать обычную речь в SQL-запросы. Языковая модель GPT-3 понимает, какую выборку хочет сделать пользователь и внизу экрана осуществляется мгновенный перевод английского языка в листинг SQL-кода. Чтобы запустить запрос достаточно скопировать сгенерированный GPT-3 текст в систему управления базами данных.

 

Text to CSS

Аналогичный программный модуль, но работает для CSS-разметки. Достаточно написать «черная кнопка с надписью “ок” на синем фоне», и будет сгенерирован CSS-код, который можно проверить и сразу отредактировать в случае необходимости. Очень многообещающая разработка, которая поможет в будущем создавать сайты буквально в текстовых редакторах.

 

По каким направлениям могут развиваться стартапы на базе GPT-3

  • Words -> Website — перевод обычной речи в различные функции, необходимые для создания сайта.
  • AI -> Writing and Podcasts — нейросеть, которая создает подкасты или текстовый контент.
  • Entity Extractor — обработка массивов данных, расчеты, статистика.
  • Objects -> Affordances — генерация возможностей, поиск новых идей, решение проблем.
  • Search Engine — создание уникальных поисковых машин с возможностью управления параметрами поиска.
  • Personal assistant — личный помощник, тренер, чат-бот, компаньон, ментор.

И это далеко не весь потенциал GPT-3. В ближайшие годы мы своими глазами увидим сотни стартапов, которые упростят жизнь, помогут начать новый бизнес и развивать личность. Сейчас уникальное время для тех, кто желает запустить собственный проект и умеет генерировать идеи. 

Основные преимущества GPT-3 — низкий вход в нишу и отсутствие конкуренции. Так будет не всегда: с каждым днем стартапов становится больше, а с ростом количества клиентов растут и расходы на API call. Несмотря на это, возможности применения GPT-3 практически безграничны. Кто знает, может, именно вы станете основателем многомиллиардной империи, покорившей весь мир, как это в свое время сделали Uber, Amazon, Facebook или Google?

Фото на обложке: pogonici/shutterstock.com

Нашли опечатку? Выделите текст и нажмите Ctrl + Enter

Материалы по теме

  1. 1 Семь примеров использования глубокого обучения в бизнесе
  2. 2 Исчезнут ли дизайнеры: чем грозит профессии искусственный интеллект
  3. 3 Искусственный интеллект уже создает музыку, сценарии и стихи. Теперь настала очередь фильмов?
AgroCode Hub
Последние новости, актуальные события и нетворкинг в AgroTech-комьюнити — AgroCode Hub
Присоединяйся!

ВОЗМОЖНОСТИ

05 декабря 2021

05 декабря 2021