По мере того как общий искусственный интеллект (ОИИ) всё больше захватывает воображение всего мира, крайне важно, чтобы развитие ИИ приносило пользу каждому, а не только привилегированным сообществам, уже относительно богатым ресурсами. Это особенно касается малообеспеченных групп населения, сталкивающихся с постоянными проблемами в образовании и экономике.
Опираясь на наш опыт работы в iCog Labs в Эфиопии, мы стали свидетелями как преобразующего потенциала, так и сложных задач применения технологий ИИ в развивающихся странах.
Потенциал ИИ как образовательного инструмента
ИИ может стать мощным инструментом для выравнивания образовательных возможностей. Однако для многих сообществ, особенно за пределами крупных городов или сталкивающихся с серьёзными социально-экономическими проблемами, доступ даже к базовому качественному образованию остаётся недоступным.
Преодоление языковых барьеров
По оценкам ЮНЕСКО, 40% студентов в мире не имеют доступа к образованию на языке, который они полностью понимают. Это серьёзно препятствует обучению. Инструменты ИИ для перевода и работы с языком предлагают мощные решения.
Мы создали приложения для чтения на местных языках, которые в настоящее время обслуживают более 85 000 активных пользователей. Такие инициативы демонстрируют, как ИИ может помочь преодолеть языковые барьеры даже в языках с ограниченными ресурсами, которые обычно недостаточно обслуживаются стандартными большими языковыми моделями.
Обеспечение релевантности через контекстуальное обучение
Помимо языка, эффективное образование требует актуальности. Импортированный образовательный контент часто не находит отклика у учащихся, чей повседневный опыт сильно отличается от сценариев, изображённых в стандартизированных учебных программах.
ИИ позволяет адаптировать образовательные материалы, контекстуализируя уроки в местных реалиях. Представьте себе научное образование, использующее местные сельскохозяйственные практики, или математические задачи, основанные на рыночных операциях в сообществе. Такой подход не просто обучает — он вдохновляет на практическое применение, способствуя вовлечённости и самостоятельности.
Важность данных для ИИ
Для того чтобы ИИ продолжал развиваться нынешними темпами, он должен постоянно улучшать свою эффективность и точность. Единственный способ добиться этого — предоставлять моделям ИИ непрерывный поток высококачественных данных для обучения.
Наборы данных, используемые для обучения больших языковых моделей (БЯМ), росли с поразительной скоростью, утраиваясь в размерах каждый год с 2010 года. Для сравнения, GPT-2 был обучен на наборе данных, содержащем примерно 3 миллиарда слов, а GPT-4, выпущенный всего четыре года спустя, был обучен примерно на 9,75 триллиона слов.
Это быстрое расширение наборов данных для обучения ИИ представляет собой серьёзную проблему: как эффективно с точки зрения затрат хранить большие объёмы высококачественных данных.
Аналитика данных как конкурентное преимущество
Аналитика данных, основанная на ИИ, стала краеугольным камнем современной бизнес-стратегии, предлагая организациям возможность выявлять закономерности, прогнозировать тенденции и принимать более быстрые и взвешенные решения.
Однако будущее принадлежит организациям, которые рассматривают свои исторические данные как живой ресурс — тот, который продолжает расти в цене с каждым ИИ-ориентированным анализом.
Новые возможности для проверенной технологии
Рост числа приложений, основанных на данных и ИИ, создаёт новые требования к решениям для хранения данных. Организациям требуется система, которая обеспечивает долгосрочное хранение огромных наборов данных при одновременном обеспечении доступности, устойчивости и безопасности.
Многие предприятия могут инстинктивно искать новейшие, недавно разработанные технологии хранения данных для удовлетворения этих требований. Однако из-за необходимости надёжного хранения данных сейчас организации должны рассмотреть существующую технологию, которая уже доказала свою надёжность: ленточное хранение данных.
Ленточное хранилище предлагает мощное сочетание масштабируемости, гибкости, экономической эффективности и безопасности, что делает его идеальным решением для управления огромными рабочими нагрузками ИИ и машинного обучения.
Роль искусственного интеллекта в технологических компаниях
Использование ИИ в технологических компаниях быстро развивается; варианты использования ИИ эволюционировали от пассивной обработки информации до проактивных агентов, способных выполнять задачи. Согласно опросу о глобальном внедрении ИИ, проведённому Georgian и NewtonX в марте 2025 года, 91% технических руководителей в компаниях на стадии роста и на предприятиях используют или планируют использовать агентский ИИ.
API-вызывающие агенты являются ярким примером этого сдвига. Они используют большие языковые модели (БЯМ) для взаимодействия с программными системами через их интерфейсы прикладного программирования (API).
Руководство по пониманию, созданию и оптимизации API-вызывающих агентов
API-вызывающие агенты — это специализированные ИИ-агенты, которые переводят инструкции на естественном языке в точные вызовы API. Они используют БЯМ для взаимодействия с программными системами через их API.
Ключевые определения:
* API или интерфейс прикладного программирования: набор правил и протоколов, позволяющих различным программным приложениям взаимодействовать и обмениваться информацией.
* Агент: ИИ-система, предназначенная для восприятия окружающей среды, принятия решений и выполнения действий для достижения конкретных целей.
* API-вызывающий агент: специализированный ИИ-агент, который переводит инструкции на естественном языке в точные вызовы API.
Основные задачи:
* Распознавание намерений: понимание цели пользователя, даже если она выражена неоднозначно.
* Выбор инструмента: идентификация соответствующего API-эндпоинта (или «инструмента») из набора доступных опций, которые могут выполнить намерение.
* Извлечение параметров: идентификация и извлечение необходимых параметров для выбранного вызова API из запроса пользователя.
* Выполнение и генерация ответа: выполнение вызова API, получение ответа и синтез этой информации в связный ответ или выполнение последующего действия.
Для запроса «Привет, Siri, какая сегодня погода?» агент должен определить необходимость вызова погодного API, определить местоположение пользователя (или разрешить указание местоположения) и сформулировать вызов API для получения информации о погоде.