Внедрение искусственного интеллекта является одним из основных направлений деятельности многих современных предприятий, однако, по мнению Gartner, к 2026 г. эта тенденция может измениться, сообщает портал ZDNet.

Развитие генеративного ИИ помогло профессионалам делегировать ему рутинные задачи и переключить свое внимание на более важные дела. Однако, сообщает Gartner, генеративный ИИ также усилил опасения по поводу нарушения авторских прав, что замедлит распространение этой технологии.

Модели генеративного ИИ необходимо обучать на больших объемах данных, которые часто — как в случае с ChatGPT — включают в себя контент из Интернета. Этот процесс означает, что многие модели ИИ генерируют ответы на основе чужих работ, даже если их авторы не давали явного разрешения на использование своих работ для обучения моделей ИИ.

В результате многие организации, такие как The New York Times, подали судебные иски, утверждая, что ИИ-чатботы нарушают авторские права. По мере того как генеративный ИИ будет становиться нормой, организации начнут применять превентивный подход, что будет стоить ИИ-компаниям времени и денег.

По прогнозам Gartner, к 2026 г. расходы предприятий на защиту от рисков потери интеллектуальной собственности и нарушения авторских прав замедлят внедрение новой технологии и уменьшат ее отдачу.

«Генеративный ИИ развивается, и регуляторы стараются идти в ногу со временем, — говорит Рита Саллам, заслуженный вице-президент-аналитик Gartner. — Риск нарушения прав интеллектуальной собственности — не новая проблема. Однако риск нарушения авторских прав, который раньше носил ограниченный характер, теперь затрагивает потенциально каждого сотрудника организации».

Gartner также прогнозирует, что к 2028 г. более 50% предприятий, решивших создавать свои большие языковые модели (LLM) с нуля, откажутся от этих усилий из-за высоких расходов, необходимых для поддержания этих моделей, их сложности и возникающего технического долга.

По мнению аналитиков, чтобы добиться максимальных результатов, директора по данным и аналитике должны соизмерять свои амбиции в области ИИ с допустимыми рисками. «Ключевым моментом будет разработка открытых систем, позволяющих менять модели по мере появления инноваций», — считает Саллам.