Цукерберг признал замедление разработки ИИ-агентов после реорганизации компании
Марк Цукерберг на внутренней встрече сотрудников Meta (деятельность Meta признана экстремистской и запрещена в РФ) признал, что недавняя реорганизация компании проходит с проблемами, а разработка ИИ-агентов идет медленнее, чем ожидало руководство. Как сообщает Golem.de со ссылкой на Reuters, глава Meta также раскритиковал сам процесс перестройки, который сопровождался массовыми сокращениями, и указал на ошибки менеджмента при планировании сроков изменений.
В мае Meta сократила около 10% глобального штата и перевела примерно 7 тыс. сотрудников в команды, связанные с ИИ. По данным источника, внутри компании эти меры встретили сопротивление. Реорганизация задумывалась как способ профинансировать инвестиции в ИИ-инфраструктуру и повысить эффективность работы с помощью ИИ-инструментов.
Цукерберг рассказал, что за последние четыре месяца компания так и не увидела ожидаемого ускорения в разработке ИИ-агентов, систем, которые автоматически выполняют задачи для пользователей. По его словам, ставка на новую структуру пока себя не оправдала. В этом году Meta планирует вложить в ИИ-инфраструктуру до 145 млрд $. Компания рассчитывает получить заметные результаты этих инвестиций в ближайшие три-шесть месяцев.
CTO Meta Эндрю Босворт на той же встрече прокомментировал программу, отслеживавшую движения мыши и цифровую активность сотрудников для обучения ИИ-моделей. В прошлом месяце Meta приостановила проект после раскрытия чувствительных данных. Босворт заявил, что проверка не обнаружила использования данных сотрудников при обучении моделей. Он добавил, что возможный перезапуск программы после завершения расследования будет добровольным для сотрудников.
Ключевые факты
В мае Meta сократила около 10% глобального штата
Около 7 тыс. сотрудников перевели в команды, связанные с ИИ
Meta планирует вложить в ИИ-инфраструктуру до 145 млрд $ в текущем году
Программа мониторинга активности сотрудников для обучения ИИ была приостановлена после раскрытия чувствительных данных