Компактные ИИ-модели, работающие на мобильном телефоне при слабом сигнале, способны ускорить рост развивающихся экономик за десятилетия, а не за столетия. Такую позицию изложил директор по знаниям Группы Всемирного банка Паскал Донохью, его слова приводит Guardian. Предложение важно тем, что переносит акцент внедрения ИИ для бедных стран на местные языки, слабую связь и инструменты под одну задачу.
Малые модели для слабой связи
Донохью описал "малый ИИ" как специализированные модели, обученные на более узких данных под одну задачу. Такие инструменты рассчитаны на работу на телефонах, при слабом соединении и на местных языках. В качестве примера он привел программу банка AgriConnect в Индии, где фермерам нужен анализ почвы на родном языке. По его оценке, ученых и агрономов не хватит, чтобы обслужить каждую мелкую ферму в отдельности.
Модель внедрения строится на сотрудничестве Всемирного банка, правительств и частных компаний. Продукты должны создаваться под местные потребности, а не переноситься без изменений с более богатых рынков. Акцент сделан на помощниках под конкретную задачу, которым не нужны стабильный широкополосный доступ и дорогие устройства. Такое проектное решение снижает требования к инфраструктуре и сохраняет сценарий использования узким и измеримым.
ИИ стал центральной темой встреч Всемирного банка и МВФ, прошедших в этом месяце в Бангкоке. Глава МВФ Кристалина Георгиева заявила, что правительства сначала должны обеспечить электроэнергию, цифровую инфраструктуру и защиту от злоумышленников. По ее словам, при наличии этой базы внедрение может стать таким же демократичным, как мобильный телефон. Разрыв подтверждает августовский доклад Всемирного банка о развитии: почти треть сельских школ в Африке к югу от Сахары не имела электричества.
Что малый ИИ значит для бизнеса
Для компаний, работающих на развивающихся рынках, это сигнал о сдвиге к легким приложениям в сельском хозяйстве, консультировании и полевых операциях, устойчивым к плохой связи. Поставщики, которые упакуют одну понятную функцию, поддержку местного языка и низкий расход данных, лучше подойдут для закупок агентств развития и правительств. Крупные организации могут тестировать такие инструменты внутри действующих сетей распространения, а небольшие фирмы — строить нишевые продукты вокруг одной культуры, региона или процесса.
Ограничения остаются серьезными, и их следует учитывать при покупке. Работа модели на практике определяется электроснабжением, связью и возможностями устройства, а не оценкой на тестах. Георгиева предупредила, что со временем ИИ, вероятно, изменит или уничтожит 40% рабочих мест в мире, причем сильнее всего пострадают начальные позиции. Поэтому покупателям стоит проверять качество языка, работу без сети, обращение с данными и то, кто поддерживает модель после внедрения.
Индикатором станет финансирование и продолжение работы после встречи в Бангкоке. Донохью сообщил, что за прошлый год Всемирный банк привлек 120 млрд долларов частного капитала на фоне сокращения бюджетов помощи США и Великобритании. Если этот капитал превратится в профинансированные внедрения вроде AgriConnect, малый ИИ перейдет из повестки в закупки.
