Компании назвали основные тренды искусственного интеллекта

Технологии искусственного интеллекта (ИИ) будут развиваться двузначными темпами в ближайшие годы. Внедрение высокоскоростных мобильных сетей еще больше ускорит этот процесс. Однако эксперты отмечают, что существуют и проблемы: дефицит кадров тормозит развитие ИИ, достоверность генерируемых данных вызывает вопросы, существует этический аспект, а главное – сотрудники компаний могут противиться внедрению новых технологий.

Российский рынок ИИ уже в 2025 г. достигнет 1 трлн руб., прогнозируют в правительстве. Консенсус-прогноз опрошенных «Ведомости. Инновации и технологии» компаний («Яндекс», «Ланит», «Наносемантика», Just AI, Naumen, BSS, «Первый бит») показал ожидания CAGR (совокупный среднегодовой темп роста) рынка ИИ от 20 до 40% на горизонте двух лет.

Так, в «Яндексе» считают, что рынок ИИ будет расти двузначными темпами – 20–30% в год – в «обозримой перспективе». «В 2024 г. динамику рынка ИИ в РФ оцениваем в диапазоне от 20 до 38%», – сказал руководитель макрорегиона Сибирь компании «Первый бит» Евгений Шустов. По его словам, делать долгосрочные прогнозы – неблагодарное занятие, но очевидно, что в ближайшие 3–4 года рост рынка ИИ составит не менее 25% в год. По мере насыщения решениями к 2030 г. динамика уменьшится до 15–20% в год, полагает генеральный директор «Ланит-теркома» Вадим Сабашный. 

Драйверами роста рынка ИИ будут генеративные нейросети – текстовые, диффузионные [используются для генерации изображений], а позже и мультимодальные, способные работать с текстом, изображением, видео и звуком, рассказал представитель «Яндекса». Кроме того, снижается порог входа в индустрию за счет того, что крупные компании открывают доступ к API [интеграционным интерфейсам] и предоставляют решения под ключ, отметил он. Благодаря этому нейросети такого рода более широко интегрируются в самые разные сферы жизни.

Так, летом 2023 г. «Яндекс» дал бизнесу возможность протестировать YandexGPT через API. «За несколько месяцев мы получили больше 6000 заявок от 800 компаний, причем 75% – от малого бизнеса. Активнее всего технологией традиционно интересуются в сегментах IТ, финансов и ритейла», – сказал представитель технологической компании.

Шустов согласен, что основным трендом будет генеративный ИИ, однако со временем облако хайпа уменьшится и появится значительное число прикладных решений как для бизнеса, так и для обычных людей. Важные направления развития нейросетей – решения в сфере обработки естественного языка (NLP; виртуальные боты и помощники) и в области технологий компьютерного зрения и распознавания и понимания текстов (NL), продолжил он. Помимо перечисленных трендов директор по продуктам компании «Наносемантика» Григорий Шершуков назвал создание цифровых аватаров и применение ИИ для антифрода, например выявления дипфейков.

В ближайшие несколько лет получат развитие специализированные отраслевые языковые модели, которые будут выполнять функцию экспертов и консультантов в отдельных отраслях, например юридических консультантов, полагает Сабашный.

Все больше компаний станут разрабатывать собственные кастомные генеративные модели, основанные на open source моделях (с открытым программным кодом), считает директор по развитию бизнеса Just AI Светлана Захарова. Такие модели будут более скромными, чем у «Сбера» или «Яндекса», из-за высокой стоимости подобных разработок, отметила она.

При этом не все опрошенные эксперты оптимистичны в оценках. Так, по мнению президента группы компаний «Максима» Бориса Вольпе, публичные заявления компаний о внедрении ИИ расходятся с реальностью. «Мобильные операторы несколько раз в месяц заявляют о том, что они на пике внедрения ИИ, но если мы звоним в колл-центр, то обычно сталкиваемся с IVR [системой голосового меню], которые массово были внедрены еще в начале 2000-х», – сказал Вольпе.

В ритейле, несмотря на громкие релизы, сейчас только зарождается система оплаты на основе распознавания лиц, продолжил он. Чаще всего, по его словам, магазины вообще не идентифицируют конкретного покупателя, когда он приходит в торговую точку. Без этого невозможно предложить скидки и бонусы на базе анализа покупок, хотя биометрические технологии уже давно позволяют «узнавать» людей с помощью камеры. Основным каналом коммуникации с потребителями в точках продаж продолжает оставаться ценник с лучшей ценой, продолжил он.

«Даже отечественный интернет-банкинг, который обычно принято хвалить, на мой взгляд, не сделал существенных шагов [в практическом использовании ИИ] за последние лет 10. То же и в промышленности: везде и повсеместно звучат колоссальные цифры и прогнозы, разговоры о предиктивной аналитике, о переходе от ремонтов по регламенту к ремонтам по состоянию. Но в большинстве случаев это не вышло за рамки пресс-релизов, и попытки внедрять предиктивную аналитику на предприятиях слишком часто упираются в непонимание управленцами реальных возможностей ИИ», – указал Вольпе.

Опрошенные эксперты выделили ключевые отрасли, в которых у ИИ хорошие перспективы, – это медицина, банки, ритейл, промышленность, телеком, госсектор, ВПК и ЖКХ.

Быстрее света

Дополнительное ускорение развитию ИИ придаст глобальное распространение сетей 5G и в дальнейшем 6G. Рост скорости передачи данных увеличит количество умных устройств и, возможно, изменит цифровой ландшафт городов и промышленных предприятий, сказал Шустов. Однако быстрых результатов ждать не приходится. По словам эксперта, в силу объективных трудностей с выделением частот, закупкой и производством оборудования качественный прорыв произойдет в России не ранее 2027 г.

С этим согласен руководитель практики комплексной цифровизации процессов в Naumen Никита Кардашин, который уточнил, что улучшение покрытия и качества связи расширяет возможности для применения интернета вещей (IoT) и промышленного интернета вещей (IIoT). В том числе это ускорит переход к концепции «интернета всего» (IoE), когда каждый объект реального мира, от датчиков на установках промышленных предприятий до кресел и диванов, является поставщиком и потребителем данных, добавил он. Развитие одной технологии двигает смежные. Например, распространение говорящих колонок значительно ускорило прогресс в голосовых моделях.

Увеличение скорости передачи данных позволит выполнять вычисления не на мобильных устройствах, а на мощных серверах, результаты будут моментально подгружаться в приложение, поэтому пользователи, особенно обладатели слабых смартфонов, заметят увеличение быстродействия, добавил Сабашный. Кроме того, высокая скорость передачи увеличит максимальный объем доставляемой информации, а также упростит сбор данных о пользовательских активностях, позволит фиксировать и передавать больше метрик.

Распространение 5G- и 6G-сетей станет ключевым фактором в развитии автономных транспортных средств, промышленных роботов и умных городов, полагает Шершуков. В 2023 г. в России намечается некоторый прогресс в развертывании сетей 5G, хотя полноценное внедрение этих технологий ожидается лишь в более отдаленном будущем. В августе 2023 г. в ходе общественного обсуждения стратегии телекомотрасли до 2035 г. стало известно, что пока российским операторам связи не предоставлен доступ к «золотому диапазону» частот 5G, который используется в других странах. Это означает, что полноценное внедрение 5G в России может задержаться. Что касается 6G, то планируется развертывание таких сетей на отечественном оборудовании во всех городах с населением от 100 000 человек к 2035 г.

Проблемы и риски

Одна из самых острых проблем не только в России, но и в мире – недостаток кадров, сошлись во мнении все опрошенные эксперты. «Специалистов высокого уровня, которые могли бы решать сложные задачи, связанные, например, с разработкой генеративных нейросетей нового поколения, постоянно не хватает, и мы вкладываемся в их образование», – сказал представитель «Яндекса».

Также развитие ИИ-технологий тормозят нехватка вычислительных мощностей и рост стоимости инфраструктуры, продолжил Шустов. Остальные эксперты заявляют о дефиците графических чипов, на основе которых производятся вычисления.

Еще одной проблемой является отсутствие доступных обезличенных размеченных массивов данных, а также мотивации создавать такие массивы, указал Вольпе. На доступность больших данных влияют не только регуляторные ограничения, но и нежелание компаний делиться с конкурентами подобной информацией. Это сдерживающий фактор для развития ИИ в любой отрасли, будь то медицина, машиностроение или индустрия моды. Пока проблема не будет решена, нельзя на 100% полагаться на достоверность генерируемых ИИ данных, согласна Захарова.

Представитель «Яндекса» назвал одним из главных рисков появление неравенства между странами – лидерами по внедрению технологий ИИ и теми, кто окажется в хвосте прогресса. Не успеть за развитием конкурентов рискуют и компании в России, добавил директор департамента голосовых цифровых технологий компании BSS Александр Крушинский.

Кроме того, по его словам, люди могут стать жертвой ошибок нейросетей во время переходного периода, когда технология начинает массово внедряться. Результаты работы генеративного ИИ необходимо проверять, потому что нередки случаи «галлюцинаций», т. е. искажения данных, продолжил Шустов.

Большой блок рисков связан с вопросами этики. «Насколько можно доверять средствам ИИ в принятии решений? Правомочен ли ИИ решить проблему вагонетки (когда предоставляется выбор переключить стрелку так, что вагон переедет одного человека или несколько. – Ред.)? Кто будет виноват в случае ошибки ИИ – владелец системы, разработчик решения или поставщик кейсов для обучения?» – указал Сабашный. В России несколько профильных объединений – Альянс в сфере ИИ и Ассоциация лабораторий ИИ – занимаются этическими вопросами применения ИИ-технологий, социальных и экономических рисков, сказал Кардашин. «Индустрия способна к самосозерцанию и самоорганизации, и я не думаю, что ИИ-технологии представляют собой угрозу», – резюмировал он.

Помимо этого многие компании могут столкнуться с тем, что сотрудники будут сопротивляться проникновению новых технологий, полагает эксперт. «Возможности ИИ очевидны далеко не всем, поэтому люди могут саботировать инновации из-за недостаточной осведомленности, – сказала Захарова. – Это значительно усложнит процесс внедрения ИИ для оптимизации бизнес-процессов».