The Democratization of AI and How it's Unleashing a World of Possibilities
Статья объясняет, что демократизация ИИ — это движение, которое сделало мощные технологии доступными широкой публике, а не только крупным институтам. Автор прослеживает путь от ранних дней ИИ в 1950-х и open-source проекта GNU Ричарда Столлмана до выхода ChatGPT, который вывел ИИ в мейнстрим. Среди ключевых преимуществ называются инновации во всех отраслях, более качественные продукты благодаря конкуренции и доступные цены — например, Lavender смог использовать LLM вместо найма дорогих ИИ-инженеров. Среди рисков — распространение дезинформации и мошенничество, включая дипфейки и фишинг, для борьбы с которыми нужны образование и регулирование. Демократизация поддерживается open-source проектами (TensorFlow, PyTorch, Hugging Face), открытыми API (ChatGPT, DALL-E 2) и платформами вроде Google Colab и Kaggle. Автор — Кейси, CTO и сооснователь Lavender, платформы для коучинга продажных писем с более чем 20 000 активных пользователей.
The Democratization of AI and How it's Unleashing a World of Possibilities
Демократизация ИИ и как она открывает мир новых возможностей
AI democratization is not a marketing stunt or fad. It's a movement that revolutionized our day-to-day lives. Here's all you need to know.
Демократизация ИИ — это не маркетинговый трюк и не модное поветрие. Это движение, которое перевернуло нашу повседневную жизнь. Вот всё, что нужно знать.
Every day, we’re closer to a thrilling reality: an AI-assisted life tailored to our unique needs.
С каждым днём мы всё ближе к захватывающей реальности: жизни с поддержкой ИИ, подстроенной под наши уникальные потребности.
We've evolved from inventions like a basic alarm clock to an AI alarm app that wakes you up creatively and prepares you for the day, Painstakingly composing personalized cold emails to AI sales tools that help you do that easier and faster, and using human interior designers to an AI interior designer that keeps getting better.
Мы прошли путь от таких изобретений, как простой будильник, до приложения-будильника с ИИ, которое креативно вас будит и готовит к новому дню; от кропотливого составления персонализированных холодных писем до AI-инструментов для продаж, которые помогают делать это проще и быстрее; и от живых дизайнеров интерьера до AI-дизайнера интерьеров, который становится всё лучше.
All these innovations, impressive as they are, are only possible today because of the democratization of AI.
Все эти инновации, какими бы впечатляющими они ни были, возможны сегодня только благодаря демократизации ИИ.
AI Democratization, AI for everybody
Демократизация ИИ — ИИ для всех
A little bit of history first. Only a few institutions and people could develop AI technologies in the 1950s, i.e. early days of AI. These early founders were the only ones who knew machine learning (ML) and had access to significant computing power.
Сначала немного истории. В 1950-х, на заре ИИ, разрабатывать эти технологии могли лишь немногие институты и люди. Эти первопроходцы были единственными, кто разбирался в машинном обучении (ML) и имел доступ к серьёзным вычислительным мощностям.
Then, in the late 1980s, Richard Stallman developed the GNU’s Not Unix (GNU) project to create a free and open-source system. Open-source is when a source code is publicly available for anyone’s use.
Затем в конце 1980-х Ричард Столлман запустил проект GNU's Not Unix (GNU), чтобы создать свободную систему с открытым исходным кодом. Open-source — это когда исходный код общедоступен и любой может им пользоваться.
Richard aimed to create an alternative to the proprietary and closed-source operating systems (private source code) used at that time.
Ричард стремился создать альтернативу проприетарным операционным системам с закрытым кодом (приватным исходным кодом), которые использовались в то время.
His project laid the ground for AI democratization, making AI accessible to everyone, irrespective of background or technical abilities. AI-specific open-source projects were released a decade later, allowing developers to build on existing AI technologies.
Его проект заложил фундамент демократизации ИИ, сделав его доступным каждому, независимо от происхождения или технических навыков. Специфические open-source проекты в области ИИ появились десятилетием позже и позволили разработчикам строить на основе существующих AI-технологий.
From there on, the AI movement gained momentum, going from exclusivity to equality. Recently, the release of ChatGPT, an AI-powered chatbot, propelled the technology further because it made AI more mainstream.
С тех пор движение ИИ набирало обороты, переходя от эксклюзивности к равенству. Недавний выход ChatGPT, чат-бота на базе ИИ, дал технологии новый толчок, выведя её в массы.
Why is the movement gaining more supporters?
Почему у движения становится всё больше сторонников?
Google also had conversational AI technology (similar to what ChatGPT uses) a few years ago but didn’t release it. Meta released their version, BlenderBot 3, but only in the US and it had terrible reviews.
У Google тоже была технология разговорного ИИ (похожая на ту, что использует ChatGPT) ещё несколько лет назад, но компания её не выпустила. Meta выпустила свою версию — BlenderBot 3, но только в США, и она получила ужасные отзывы.
In 2020, the US government filed an antitrust lawsuit against Google. The company was accused of monopolizing search and subverting the competition. They do this by paying billions of dollars annually to be the default search engine on mobile devices.
В 2020 году правительство США подало антимонопольный иск против Google. Компанию обвинили в монополизации поиска и подавлении конкуренции. Делает она это, выплачивая миллиарды долларов ежегодно, чтобы оставаться поисковиком по умолчанию на мобильных устройствах.
These events, coupled with the release and chatter around ChatGPT sparked mass outrage. As people reasoned, if not for OpenAI (they developed ChatGPT), it would take years for the general public to access such powerful technology.
Эти события вместе с шумом вокруг ChatGPT вызвали массовое возмущение. Люди рассуждали: если бы не OpenAI (создавшая ChatGPT), широкой публике пришлось бы ждать доступа к такой мощной технологии ещё годы.
Kenneth Dintzer, the Justice Department lead lawyer in the Google antitrust case, said, “What has been going on for the past 12 years is Google has been maintaining its monopoly.
Кеннет Динцер, ведущий юрист Министерства юстиции по делу против Google, заявил: «На протяжении последних 12 лет Google поддерживает свою монополию.
Would we have seen ChatGPT six years earlier? Would we see five other competitors competing for search? Those are questions none of us can answer.”
Увидели бы мы ChatGPT на шесть лет раньше? Увидели бы пять других конкурентов, борющихся за поиск? Это вопросы, на которые никто из нас не может ответить».
The danger in allowing a tech giant to monopolize AI research and control the technology is why more people are getting on board the AI democratization train.
Опасность, что технологический гигант монополизирует исследования ИИ и контроль над технологией, — вот почему всё больше людей присоединяется к движению за демократизацию ИИ.
It prevents this monopoly and puts the power in the hands of the people. The more competition companies have, the more innovation we get and the more we progress as a society.
Это предотвращает монополию и передаёт власть в руки людей. Чем больше у компаний конкуренции, тем больше инноваций мы получаем и тем дальше продвигаемся как общество.
Democratization for the people: what they stand to gain
Демократизация для людей: что они от неё получают
The pros of democratization outweigh any advantages centralization might have. I’ve detailed some below.
Плюсы демократизации перевешивают любые возможные преимущества централизации. Некоторые из них я разберу ниже.
Innovation across every sector
Инновации во всех отраслях
The most significant benefit of Generative AI (the subset of AI that produces content, i.e., text, image, audio, video, etc.) going mainstream is how it will birth innovations that’ll penetrate every inch of the market.
Самое значимое преимущество выхода Generative AI (подмножества ИИ, который создаёт контент — текст, изображения, аудио, видео и т. д.) в мейнстрим — это то, как он породит инновации, которые проникнут в каждый уголок рынка.
Years ago, creating an AI product required a Ph.D. in machine learning (ML), a lot of money, or both. However, democratization lowered the barrier of entry so even new developers can innovate and find unique solutions to people's problems.
Несколько лет назад создание AI-продукта требовало PhD по машинному обучению (ML), большой суммы денег или того и другого. Однако демократизация снизила порог входа, так что даже начинающие разработчики могут создавать инновации и находить уникальные решения проблем людей.
Case in point: I don’t have a Ph.D. and don’t know how to build an ML model. Yet, with democratization, I adopted Large Language Models (AI models that specifically generate text) to co-found Lavender to help salespeople.
Показательный пример: у меня нет PhD, и я не умею строить ML-модели. Тем не менее, благодаря демократизации, я смог взять на вооружение LLM (AI-модели, которые специально генерируют текст) и стать сооснователем Lavender, чтобы помогать продавцам.
According to McKinsey, 2023 is Generative AI’s breakout year owing to more democratization efforts by companies like OpenAI and the success of ChatGPT and DALL-E 2. Here are some of these products across different industries.
По данным McKinsey, 2023 год — это прорывной год для Generative AI благодаря усилиям по демократизации со стороны таких компаний, как OpenAI, и успеху ChatGPT и DALL-E 2. Вот некоторые из этих продуктов в разных отраслях.
Essentially, democratization opens the door to more innovation in every industry, which will impact everyone’s lives (hopefully positively).
По сути, демократизация открывает двери для большего числа инноваций в каждой отрасли, что повлияет на жизнь каждого (надеемся, положительно).
More sophisticated products for users
Более совершенные продукты для пользователей
As we saw in the case of Google and Meta, monopoly and lack of competition are bad for society. The dominating companies lack the incentive to innovate as much and improve people’s lives.
Как мы видели на примере Google и Meta, монополия и отсутствие конкуренции вредят обществу. У доминирующих компаний нет стимулов так же активно создавать новое и улучшать жизнь людей.
But with democratization comes competition as there are more entries into the marketplace. This means users have more options. They are not limited to a crappy tool because they now have alternatives.
А вместе с демократизацией приходит конкуренция, потому что на рынок выходит больше игроков. Это значит, что у пользователей появляется больше вариантов. Они больше не ограничены плохим инструментом, потому что теперь у них есть альтернативы.
It’s a good thing as it keeps the first-movers on their toes and ensures they innovate on their products, give good UX experience, and optimize for quality. They know customers can move to the competition anytime if unsatisfied.
Это хорошо: это держит первопроходцев в тонусе и заставляет их улучшать свои продукты, обеспечивать качественный UX и стремиться к высокому качеству. Они знают, что клиенты в любой момент могут уйти к конкурентам, если будут недовольны.
Ultimately, users get the most sophisticated products because companies try to outdo the competition.
В итоге пользователи получают самые совершенные продукты, потому что компании пытаются превзойти конкурентов.
Affordable access to AI tools
Доступная цена на AI-инструменты
Incredibly, we can access AI solutions without paying through our noses. AI tools today are either free to use or low-priced, a reality impossible without democratization.
Удивительно, но мы можем получить доступ к AI-решениям, не платя втридорога. AI-инструменты сегодня либо бесплатны, либо стоят недорого — реальность, невозможная без демократизации.
Why? Building underlying models costs a small fortune as you must hire an AI engineering team, train AI models, and run these models before developing on top of them.
Почему? Построение базовых моделей стоит целое состояние: нужно нанять команду AI-инженеров, обучить AI-модели и запустить их, прежде чем разрабатывать что-то на их основе.
If everyone who wanted to create an AI tool had to go through this, the costs of tools would be astronomical. Not to mention that smaller companies and independent developers will be left out because they can’t afford the innovation costs.
Если бы каждому, кто хочет создать AI-инструмент, приходилось проходить через это, стоимость инструментов была бы заоблачной. Не говоря уже о том, что малые компании и независимые разработчики оказались бы за бортом, потому что не могут себе позволить такие затраты на инновации.
For example, we planned to hire many AI engineers to build Lavender. This initiative would require millions of dollars. But because of democratization, we hired backend engineers to leverage these LLMs instead. It’s a win-win.
Например, мы планировали нанять много AI-инженеров, чтобы создать Lavender. Эта инициатива потребовала бы миллионов долларов. Но благодаря демократизации мы вместо этого наняли бэкенд-инженеров, чтобы использовать готовые LLM. Это win-win.
We didn’t spend as much money building as we could have, thus, we didn’t need to pass off those huge costs to our customers, making our product affordable.
Мы не потратили на разработку столько, сколько могли бы, а значит, нам не нужно было перекладывать эти огромные расходы на наших клиентов, и наш продукт остался доступным.
With all these amazing benefits, you would be hard-pressed to find any fault with democratization. But it does have its challenges.
При всех этих замечательных преимуществах трудно найти у демократизации недостатки. Но свои сложности у неё всё же есть.
Achilles’ heels and how to resolve them
Ахиллесовы пяты и как с ними бороться
The decentralization of AI could be a double-edged sword because it could lead to problems like…
Децентрализация ИИ может оказаться палкой о двух концах, потому что может привести к таким проблемам, как…
The spread of misinformation
Распространение дезинформации
LLMs are powerful, no doubt. But they can also lie and distort facts partly because of the limit of their training and because they are trained to churn out texts. So they’ll make up answers if necessary to keep going.
LLM мощны, без сомнений. Но они также могут врать и искажать факты — отчасти из-за ограничений их обучения, отчасти потому, что они натренированы выдавать текст. Так что они будут придумывать ответы, лишь бы не остановиться.
AI being easily accessible means it’s available to people who might believe and publish its lies, spreading misinformation from harmless to severe.
Лёгкая доступность ИИ означает, что он доступен и тем, кто может поверить в его ложь и опубликовать её, распространяя дезинформацию — от безобидной до серьёзной.
One way to reduce the potential of misinformation going viral is educating people on the limitations of AI. When using these tools, they should always know to fact-check the results and include a human in the loop.
Один из способов снизить риск вирусного распространения дезинформации — это просвещать людей об ограничениях ИИ. Используя эти инструменты, они всегда должны помнить о необходимости проверять результаты и включать человека в цикл принятия решений.
These tools should issue disclaimers and advise people not to copy their results verbatim. ChatGPT does something like this on the footer of their website:
Сами инструменты должны давать предупреждения и советовать не копировать результаты дословно. ChatGPT делает нечто подобное в подвале своего сайта:
Increased fraudulent activities
Рост мошеннической активности
Another ripple effect of AI being mainstream is it’s a magnet for illegal activities. For instance, AI can help create more sophisticated hacking and phishing systems and evade fraud detection systems.
Ещё один побочный эффект массового распространения ИИ — он притягивает противоправную деятельность. Например, ИИ может помочь создавать более изощрённые системы взлома и фишинга и обходить системы обнаружения мошенничества.
It can also develop convincing deepfakes (although you might need Photoshop for polishing) to manipulate, blackmail, and impersonate people.
Он также может создавать убедительные дипфейки (хотя для финального лоска может понадобиться Photoshop), чтобы манипулировать людьми, шантажировать их и выдавать себя за них.
However, promoting cybersecurity awareness for people, implementing regulations, and creating even more sophisticated fraud detection systems can curb these resultant crimes.
Однако повышение осведомлённости в области кибербезопасности, внедрение регулирования и создание ещё более совершенных систем обнаружения мошенничества могут сдерживать эти возникающие преступления.
Democratization Initiatives
Инициативы по демократизации
Open-source AI projects and platforms
Open-source проекты и платформы в области ИИ
Open-source code projects like TensorFlow, PyTorch, Keras, Hugging Face Transformers, and Fast help democratize developers with free libraries for learning and communities to collaborate.
Open-source проекты вроде TensorFlow, PyTorch, Keras, Hugging Face Transformers и Fast помогают демократизировать ИИ для разработчиков, давая бесплатные библиотеки для обучения и сообщества для совместной работы.
Platforms like Google Colab and Kaggle allow developers to write, execute, share code, and collaborate with others, all of which help more and more people create cool products.
Платформы вроде Google Colab и Kaggle позволяют разработчикам писать, запускать и обмениваться кодом, а также сотрудничать с другими — всё это помогает всё большему числу людей создавать классные продукты.
Open APIs
Открытые API
The API of products like ChatGPT, Bing AI, and DALL-E 2 are available, meaning developers only need to pay (a relatively affordable amount) to integrate them into their applications.
API таких продуктов, как ChatGPT, Bing AI и DALL-E 2, доступны: разработчикам достаточно заплатить (относительно недорого), чтобы интегрировать их в свои приложения.
All-in-one solutions
All-in-one решения
Then, there are solutions like Metal and Baseplate that make it easy and fast for developers to build AI products.
Есть и решения вроде Metal и Baseplate, которые позволяют разработчикам быстро и легко создавать AI-продукты.
AI education and training
Обучение и просвещение в области ИИ
Beyond making it easy for developers to build products, we must also consider the general public. More education and training on AI are needed to make democratization genuinely complete.
Помимо того, чтобы упрощать разработчикам создание продуктов, нам также нужно подумать о широкой публике. Для по-настоящему завершённой демократизации необходимо больше образования и обучения в области ИИ.
That’s why there are articles and affordable courses on best prompts and best AI practices to show people how to use AI tools to get optimal results.
Именно поэтому появляются статьи и доступные курсы по лучшим промптам и лучшим практикам ИИ, которые показывают людям, как использовать AI-инструменты для получения оптимальных результатов.
The future is AI-Assisted
Будущее — за поддержкой ИИ
The ideal end case of AI democratization is how these tools will alter and assist us in every aspect of our lives.
Идеальный итог демократизации ИИ — это то, как эти инструменты изменят и поддержат нас во всех сферах жизни.
If the technology were centralized, the company in charge would choose where to apply it and where not. They could even plunge us into a version of the matrix — a dystopian future.
Если бы технология была централизована, отвечающая за неё компания решала бы, где её применять, а где нет. Они могли бы даже погрузить нас в версию «Матрицы» — антиутопическое будущее.
But decentralization spreads the power, and innovators get to innovate across every niche. I won’t be surprised if there is a tool that can remind me of my dreams when I wake up tomorrow.
А децентрализация распределяет власть, и новаторы получают возможность создавать новое в каждой нише. Я не удивлюсь, если завтра появится инструмент, который сможет напоминать мне мои сны, когда я просыпаюсь.
Author bio: Casey is the CTO and co-founder of Lavender, where he is responsible for product and engineering. Lavender is an AI-powered sales email coaching platform with over 20,000 active users, including customers like Twilio, Sendoso, Clari, and Sharebite.
Об авторе: Кейси — CTO и сооснователь Lavender, где он отвечает за продукт и инженерию. Lavender — это AI-платформа для коучинга писем в продажах с более чем 20 000 активных пользователей, включая такие компании, как Twilio, Sendoso, Clari и Sharebite.
An early adopter of large language models (like OpenAI’s ChatGPT), Casey takes a practical approach to applying AI to solving costly communication problems.
Будучи ранним пользователем больших языковых моделей (вроде ChatGPT от OpenAI), Кейси подходит к применению ИИ для решения дорогостоящих коммуникационных проблем сугубо практически.
Before joining his cofounders, Casey was the CTO of an early-stage fashion PR automation startup after graduating from New York University in three years.
До того как присоединиться к своим сооснователям, Кейси был CTO стартапа на ранней стадии в сфере автоматизации fashion-PR, окончив Нью-Йоркский университет за три года.