Заведующий HDI Lab Алексей Наумов принял участие в пленарной сессии «Искусственный интеллект в России: тренды, риски, регулирование»
За пять дней миллион человек вступили в диалог с ChatGPT, за четыре — первый миллион пользователей набрала нейросеть Kandinsky 2.1. Устойчиво растущий интерес науки и бизнеса к разработкам на основе искусственного интеллекта регуляторы подогревают беспрецедентными мерами поддержки, медиа — шквалом новостей о потенциале и рисках ИИ. Перспективы создания и внедрения таких разработок в стране обсудили ключевые участники этих процессов со стороны науки, бизнеса и власти на пленарной сессии «Искусственный интеллект в России: тренды, риски, регулирование», которую ИСИЭЗ совместно со Сбером организовали в рамках распределенной программы XXIV Ясинской (Апрельской) международной научной конференции НИУ ВШЭ.
ИИ — поистине сквозная технология
«Искусственный интеллект — наверное, единственное крупное технологическое направление, которое уже сегодня охватывает весь классификатор видов экономической деятельности — от сельского хозяйства до госуправления», — сказал модератор сессии, первый проректор, директор ИСИЭЗ НИУ ВШЭ Леонид Гохберг. Десятки тысяч компаний по всему миру, опираясь на свои разработки или совместные с исследователями, выводят на рынок прикладные решения на основе ИИ. Стремительно возникают новые бизнесы и бизнес-модели, трансформируются и вытесняются традиционные. Для анализа этого весьма динамичного рынка стандартные подходы и метрики мало применимы, подчеркнул Леонид Гохберг. Помимо оценок экономического роста, важно рассматривать сценарии и тренды развития данной технологии и ее эффекты для общества.
Именно такая конфигурация исследовательских задач формирует рамку нового мониторинга, который ИСИЭЗ запустил в конце 2022 года для изучения трендов развития и практик распространения технологий ИИ. Его первые результаты представил Константин Вишневский, директор Центра исследований цифровой экономики ИСИЭЗ НИУ ВШЭ.
Применив собственный инструментарий, разработанный на основе ИИ, — систему интеллектуального анализа больших данных iFORA — исследователи ИСИЭЗ картировали глобальный научно-технологический ландшафт, сложившийся по теме ИИ с 2016 года (начала роста популярности архитектуры глубоких нейросетей) и на данный момент охватывающий 1882 направления. ИИ оказался «центровой» технологией, которая формирует технологическую базу для остальных прорывных направлений. Наибольший объем и динамику прироста знаний показывает группа перспективных методов ИИ (включает ChatGPT, Midjourney, Kandinsky 2.1 и др.). В мире число публикаций и патентных заявок по этой тематике с 2016 года выросло в 4-5 раз.
В глобальной гонке ИИ-исследований с большим отрывом лидируют США и Китай, РФ занимает 15-е место с долей 2,4%. Темпы генерации научного и технологического знания по тематике ИИ в мире и России примерно совпадают, однако по патентным заявкам, которые фиксируют переток научного знания в рыночные решения, ситуация иная: в мире число патентуемых изобретений превышает число научных публикаций (420 тыс. против 296 тыс.), в России — наоборот, число статей больше, чем патентных заявок. Страна определенно имеет научные заделы для создания и применения в разных отраслях интегральных решений на основе ИИ, но другие государства ведут такие разработки еще быстрее, отметил Константин Вишневский.
ИИ в России пока в тестовом режиме
В рамках другой части пилотного мониторинга исследователи ИСИЭЗ впервые предприняли попытку оценить уровень распространения и практики использования ИИ в России. Эмпирической базой послужили как данные статистики, так и результаты специализированного обследования порядка 2300 организаций (из них более 70% — крупные компании, с числом сотрудников от 10 тысяч), которые ведут деятельность в 36 регионах из 8 федеральных округов и 15 ключевых отраслях экономики.
Результаты пилотного мониторинга показали, что среди крупных организаций с числом сотрудников свыше 10 тысяч уже половина освоили ИИ-решения, хотя среди субъектов малого и среднего бизнеса уровень проникновения ИИ гораздо скромнее. Технологии ИИ могут себе позволить прежде всего крупные компании — в первую очередь из-за стоимости и сложности их внедрения. Открытое ПО распространено менее, чем «коробочные» ИИ-решения, которые применяют почти 60% компаний. Продукты российских разработчиков не уступают мировым аналогам по многим параметрам, в частности техническим, удобству использования, но стоят дороже.
ИИ в РФ пока недооценен как инструмент трансформации бизнес-процессов, в основном используется для улучшения существующей продукции и обслуживания клиентов. Во внутренних процессах — скорее для оптимизации управленческих практик, заметно меньше — на производстве. В отраслевом разрезе ключевыми пользователями технологий ИИ являются организации сектора услуг, в частности финансовая сфера и торговля, хотя в последнее время эти решения стали проникать и в реальный сектор и внедряться на транспорте, в обрабатывающей промышленности, др.
Среди организаций, освоивших решения на основе ИИ, широко используют их лишь 35%, а 65% — пока тестируют. Компаниям очень сложно оценивать эффекты данной технологии и финансировать проекты. Более 60% инвестируют в ИИ-решения менее 1% затрат на внедрение и использование цифровых технологий. Наряду с мерами госполитики, поддерживающими разработку, нужны также стимулы для повышения спроса, отметил Константин Вишневский.
Драйверы для установки ИИ в бизнес-среду
Индустриальным партнером Вышки по развитию ИИ является Сбер — национальный флагман по разработке технологий в данной области и двигатель их продвижения в разные сектора экономики. Спикером пленарной сессии выступил вице-президент — директор департамента развития технологий искусственного интеллекта и машинного обучения Сбербанка Максим Еременко.
Он отметил успехи Исследовательского центра в сфере искусственного интеллекта НИУ ВШЭ, созданного при поддержке Сбера и других компаний всего полтора года назад. «Тот объем совместных проектов и исследовательских направлений в области ИИ, которые Вышка и Сбер ведут, очень впечатляет. В мире за этот период столько всего индустриального и прикладного в этой области вышло, что это сопоставимо по объемам с тем, что создано за последние десятилетия. Однако сегодня далеко не последние исследовательские команды и группы в области ИИ пишут петиции с просьбой остановить гонку развития генеративных моделей. Но запретить — значит похоронить технологию. И гонку эту вряд ли возможно остановить, значит, ее надо постараться возглавить», — уверен Максим Еременко.
Как считает его коллега — управляющий директор Сбербанка Михаил Сквирский, российские решения на базе ИИ могут конкурировать на глобальном рынке. Он привел в пример нейросеть Kandinsky 2.1, которая генерирует картинки по текстовому описанию на русском или английском языках. [См. в галерее примеры иллюстраций, созданных за 10 минут с ее помощью по ключевым словам из заголовка.] Свой первый миллион уникальных пользователей Kandinsky 2.1 набрал за четыре дня, сервису ChatGPT от OpenAi на это понадобилось пять дней.
Благодаря федеральному проекту по ИИ в России, по разным оценкам, появилось от 200 до 400 стартапов, которые занимаются решениями на основе ИИ. Для развития этого сегмента разработок принципиальное значение имеет экспорт, полагает Михаил Сквирский.
Галерея Kandinsky 2.1
Эти изображения сгенерированы нейросетью Сбера Kandinsky 2.1 по ключевым словам (заголовку обзора) «Искусственный интеллект дает людям шанс стать умнее и счастливее» в десяти разных стилях
Для флагманов, внедряющих ИИ-решения, вопросом является не столько доступность, сколько открытость вычислительной инфраструктуры. Создание ИИ, «использующего большие данные публичных облаков в применении к частным областям», отметила как возможную развилку в развитии цифровых платформ директор по цифровизации «Росатома» Екатерина Солнцева. Среди успешных примеров применения ИИ в деятельности госкорпорации она назвала анализ многотомной тендерной документации («пока финальные решения в зоне ответственности человека») и использование инструментов предиктивной аналитики для оценки качества продукции, прогнозирования выгорания сотрудников (в поведении ловятся признаки, когда человеку нужно дополнительное внимание и поддержка со стороны руководства и коллег).
«Счастье — определенно часть программы»
«Если ИИ превзойдет интеллект человека, это может стать окончанием игры для человечества, если не будем вести себя осторожнее», — напомнил установки ИИ-скептиков известный футуролог Хосе Кордейро, представляющий Millennium Project. С недавних пор к лагерю скептиков примкнул и Илон Маск, основавший Институт «Будущее жизни», с которым профессор Кордейро также сотрудничает, как и с Университетом сингулярности (США).
Сам он, в отличие от Маска, на перспективы внедрения ИИ смотрит более чем оптимистично: «Человеческая эволюция будет продолжаться вместе с технологическими инновациями в том направлении, что мы станем едины с машинами. Взаимодействуя с ИИ, мы преодолеем человеческую глупость. В будущем мы станем не только умнее, но также моложе — благодаря слиянию технологий ИИ и биологического омоложения и усиления интеллекта. Мозг — небольшой орган, надо научиться наращивать его “внешний неокортекс”, добавить дополнительные синапсы и возможности подключаться к вычислительным мощностям». В своей книге «Смерть должна умереть» профессор Кордейро пишет о возможности бессмертия человека в двух смыслах — биологическом и компьютерном. Реализацию такого сценария он относит к горизонту 2045 года, когда, собственно, должна наступить технологическая сингулярность.
«Мы отходим от ситуации прошлого, когда все развивалось локально и линейно, в мире будущего все станет экспоненциальным и глобальным. В следующие два года будем наблюдать такое число изменений, каких не было десятилетия, а то и столетия. ИИ — это самая большая возможность из тех, что открываются перед человеком», — полагает профессор Кордейро. Но принесут ли нейросети с бессмертием и счастье, поинтересовался Иван Оселедец, который в Сколтехе возглавляет направление ИИ. Хосе Кордейро уверен: «Счастье — это определенно часть программы. У нас будет суперпродолжительная суперинтеллектуальная суперсчастливая жизнь». Он обещал раскрыть детали в аналитическом отчете о сильном ИИ, который готовит с коллегами к Первому саммиту будущего ООН, который пройдет в сентябре 2024 года.
Напомним, что в декабре 2020 года ИСИЭЗ НИУ ВШЭ участвовал в Глобальном саммите по исследованиям будущего, организованном ЮНЕСКО (UNESCO Futures Literacy Summit). Также совместно с этой организацией на базе Вышки создана Кафедра по исследованиям будущего.
Вызовы и возможности ИИ для сферы образования
«Если раньше все этапы промышленных революций и смена экономических укладов вели к тому, что уменьшалась доля ручного труда и повышалась роль интеллектуального, то за последние полгода стадо понятно, что выход генеративных моделей приведет к тому, что из экономической сферы будут выживаться некие базовые креативные профессии, которые раньше считались мейнстримом», — отметил заместитель директора департамента экономического развития и финансов Правительства РФ Тимур Броницкий. Возникают вопросы: как генеративные модели будут влиять на рынок труда? Как перефокусировать трудовые ресурсы? Как выстраивать систему образования?
Прорывные технологии неизбежно меняют требования к компетенциям, но бояться этого не стоит, считает замминистра науки и высшего образования Дарья Кирьянова. Для людей ИИ лишь помощник в мыслительной деятельности, и, подобно тому как пользователи интернета передали ему «на аутсорс» часть своей памяти, ИИ также можно доверить некий набор интеллектуальных практик.
В перспективе ИИ радикально изменит саму систему высшего образования, уверена Дарья Кирьянова.
Текущий образовательный процесс направлен на проверку остаточных теоретических знаний и разбор практических примеров. Искусственный интеллект позволит такой подход к обучению заменить на более релевантную запросам времени и конкретных отраслей альтернативу — формирование будущих логических моделей. Разработка таких моделей станет конкурентным преимуществом вузов. «Университеты влияют на судьбы людей, на судьбы городов, на судьбы науки и технологий, — напомнила Дарья Кирьянова. — Искусственный интеллект, оперируя не остаточными знаниями, а логическими моделями, даст возможность университетам продвинуться в выполнении своих функций — образовательной, исследовательской, предпринимательской и социально-экономической».
«Государство меняет фокус университетов на прикладные разработки. От вузов ожидают не абстрактных научных достижений, на первый план выходят разработанные программы и технологии», — сказал руководитель Центра ИИ ВШЭ Алексей Масютин. Среди последних трендов развития ИИ в мире он отметил движение разработок от модели open source к закрытию от широкой публики. «Прежде игроки разрабатывали новые алгоритмы, архитектуру и буквально сразу после создания выкладывали в публичный доступ, чтобы весь мир мог это использовать. Сейчас обратная картина. В случае СhatGPT эти модели уже не доступны публично. Они могут передаваться по API, по подписке. На такой тренд надо тоже ответить. С одной стороны, мы хотим масштабировать наши разработки, внедрять их в разные отрасли экономики. С другой — видим тренд, что эти разработки оберегаются и становятся самостоятельным продуктом».
Вышка собрала самых сильных исследователей в области фундаментальных и прикладных разработок по ИИ, но нужно скромно оценивать возможности университета в плане создания новых генеративных моделей типа ChatGPT, считает Алексей Масютин. «Скорее индустрия их произведет. Академический мир гораздо хуже оснащен вычислительными ресурсами по сравнению с компаниями», — сказал Алексей Масютин. Он процитировал данные из мартовского обзора о развитии ИИ (AI Index Report), выпущенного Университетом Стэнфорда, которые показывают, что в 2022 году индустрия стала опережать академию по разработкам в сфере машинного обучения: компании создали 32 большие модели против трех, произведенных университетами. До этого момента, начиная с 2014 года, было иначе. Единственный способ для вузов не только достойно участвовать в гонке ИИ-разработок, но сделать разрабатываемые алгоритмы не оторванными от потребностей реального сектора, предполагает тесное взаимодействие с индустрией. В партнерстве со Сбером Центр ИИ НИУ ВШЭ в 2022 году выполнил 11 прикладных проектов, из которых пять посвящены языковым моделям. «Коллаборировать и далее продолжим», — сказал Алексей Масютин.
С тем, что вузам не стоит «бросаться делать свой ChatGPT», согласен и его коллега — заведующий Международной лабораторией стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных ФКН ВШЭ Алексей Наумов. Он подчеркнул необходимость соблюдения баланса между прикладными и фундаментальными исследованиями. В условиях бурного развития больших ИИ-моделей университеты, тем не менее, должны сохранять свою нишу: готовить ученых высокого уровня, способных создавать новые прорывы в различных прикладных областях.
Важность «нетворкинга на всех уровнях» в деле широкого внедрения ИИ подчеркнул Иван Оселедец из Сколтеха. В стране накоплена огромная промышленная база. Чтобы нащупать в таком ландшафте производственных процессов точки приложения ИИ, коллаборации с исследователями должны инициировать в том числе сами компании («внедрение снизу»). Только таким образом можно обеспечить масштабное внедрение ИИ в отраслях и трансформировать экономику.
«Не позволим наступить зиме ИИ»
Под технологиями ИИ в данный момент времени целесообразно понимать прежде всего технологии машинного обучения, уточнил директор по научным проектам ВШЭ Сергей Гарбук, возглавляющий национальный комитет по стандартизации в сфере ИИ. Такие технологии обладают рядом особенностей, которые формируют объективные барьеры, препятствующие решению ответственных задач. Среди особенностей он выделил плохую интерпретируемость операций над данными, которые предусматриваются алгоритмами, что приводит к непредсказуемости этих алгоритмов. «Мало кому захочется стать объектом лечения некоего ИИ, который непонятно, как лечит, или сесть в автомобиль, который с непонятным качеством управляется беспилотным алгоритмом. Там, где некорректная работа ИИ может привести к тяжелым негативным последствиям, нужно иметь гарантии качественного поведения в реальных условиях», — подчеркнул Сергей Гарбук. Решить эту задачу призван разрабатываемый комплекс национальных стандартов в области ИИ.
Что если завтра нас ждет «зима искусственного интеллекта», а его «последним великим достижением, «апогеем апофеоза» станут ChatGPT вместе с Kandinsky 2.1, обратился к участникам сессии Сергей Наквасин, директор Национального центра развития ИИ при Правительстве РФ, созданного на базе ВШЭ как проектный офис Федерального проекта «Искусственный интеллект». Он привел аналогию с прогнозированием перемен на фондовых рынках, когда инвесторы, реагируя на массовый интерес к неким акциям, начинают их быстро сбрасывать. Авторы ранее упомянутого обзора Университета Стэнфорда о развитии ИИ, кроме всего прочего, фиксируют в конце 2022 года замедление роста частных инвестиций в сферу ИИ на фоне продолжающегося роста количества прорывных моделей и прикладных решений. Возможно, мы находимся в точке бифуркации, а «инвесторы взяли паузу, и в ближайшие год-два-три хотят посмотреть реальный подтвержденный вклад в ВВП от искусственного интеллекта», — считает Сергей Наквасин. Свое выступление он закончил оптимистичным призывом: «Давайте все постараемся, чтобы экономический эффект от ИИ все-таки был. Не позволим наступить зиме ИИ».
Ориентиры госполитики
Правительство считает искусственный интеллект одним из важнейших элементов повышения производительности труда. Заместитель министра экономического развития Максим Колесников перечислил главные вызовы, на которые направлены меры господдержки развития этой технологии. «Нам надо об искусственном интеллекте и о его эффектах говорить везде, привлекать бизнес, для того чтобы заряжать экономику внедрением решений на его основе», — подчеркнул замминистра. Реальный сектор пока сильно отстает от лидеров в этой области — финтеха и ритейла, большинство компаний не знают либо о самих технологиях ИИ и их эффектах для повышения производительности, либо как подступиться к такому инструменту. Опыт крупнейших компаний, типа Сбера или «Росатома», чьи разработчики ИИ создают решения под их конкретные потребности и компетенции, для большинства организаций трудно масштабировать. В связи с этим большой блок мер связан с информированием о возможностях ИИ для игроков разного масштаба.
Для формирования комплексных и при этом таргетированных мер поддержки и в целом оценки масштабов национального рынка ИИ правительству важно опираться на единую метрику измерения ИИ, включая оценку его эффектов для экономики, практик внедрения и пр. С запросом на разработку такой метрики Максим Колесников обратился к первому проректору ВШЭ Леониду Гохбергу. Ответом на такой запрос могут стать результаты мониторинга распространения ИИ, пилот которого исследователи ИСИЭЗ уже запустили.
Подводя итоги сессии, Тимур Броницкий заострил перед ее участниками ключевую задачу — массового внедрения технологий искусственного интеллекта в различных сферах и областях экономики и создания полноценного «отечественного стека» таких решений.
Видеозапись пленарной сессии
