Сервисы на основе генеративного искусственного интеллекта захватывают мир. Они приносят пользу как бизнесу, так и обычным людям в быту. «Лента.ру» опросила топ-менеджеров российских компаний, которые работают с этой технологией, и узнала, какие возможности и вызовы, по их мнению, ставит перед бизнесом ИИ-революция.

Мир только открыл для себя генеративный искусственный интеллект в 2023 году, а в 2024 году его уже вовсю использует бизнес в своих процессах. Самые нашумевшие проекты — у Open AI, Apple и Microsoft. Их генеративные сети, находящиеся в открытом доступе для пользователей, способны создавать уникальные тексты, изображения, видео, креативные идеи. Согласно последнему глобальному опросу на тему ИИ McKinsey, который проводился в марте 2024 года, 65 процентов респондентов отметили, что в их компании регулярно используют генеративный ИИ — и это почти вдвое больше, чем в предыдущем аналогичном опросе McKinsey, который проводился менее года назад.

Бизнес видит в использовании ИИ материальную выгоду — технология помогает снижать затраты и увеличивать доходы в процессах, где внедряется ИИ. Именно поэтому 72 процента участников опроса McKinsey сообщают о том, что в их компании используют ИИ, хотя еще в прошлом году так отвечали 50 процентов.

Однако эта технология влечет за собой много рисков. Они связаны с управлением данными, их конфиденциальностью, нарушением прав интеллектуальной̆ собственности, техническими ошибками, а также с вытеснением специалистов с их рабочих мест. Так, в июне 2023 года адвокат из США использовал ИИ для сбора сведений о прецедентах, доказывающих правоту его клиента, но сервис сгенерировал ему ложную информацию, в результате чего суду были предъявлены несуществующие дела. А в феврале 2024 года сотрудника финансовой службы китайской транснациональной компании мошенники обманом заставили выплатить 25 миллионов долларов, выдав себя за финансового директора этой организации с помощью дипфейка, пишет Forbes.

Согласно исследованию Kept «Искусственный интеллект — драйвер изменений экономики и финансов» от 2024 года, в России 39 процентов опрошенных применяют ИТ-решения на базе ИИ. При этом согласно результатам опроса, 50 процентов респондентов отметили, что используемые в компаниях ИТ-решения на базе ИИ внедрялись самостоятельно, силами внутренних ИТ-подразделений.

В стране сегодня существует целый ряд перспективных компаний, которые заняты как разработками и внедрениями решений на основе генеративного ИИ, так и работами в области создания собственного генеративного ИИ. Одни компании выросли из стартапов, другие — изначально были частью больших экосистем.

Мы спросили их топ-менеджеров о том, как они оценивают состояние этой отрасли в России, какие есть риски и проблемы внедрения генеративного ИИ, а также о перспективах этой технологии.

«Генеративный ИИ стал прорывом»

CEO Future Crew и вице-президент по стратегии и инновациям МТС Евгений Черешнев считает, что генеративный ИИ уже стал прорывом, сравнимым с изобретением атомной бомбы. Он способен писать код, проектировать здания, создавать видео (как обычные, так и дипфейки), рисовать картины и даже выступать в роли психотерапевта.

«Глубокое внедрение ИИ в бизнес неизбежно. Одно из недавних исследований McKinsey показало, что почти 70 процентов компаний по всему миру планируют увеличить инвестиции в ИИ в ближайшие три года. Бизнес осознает, что тот, кто в числе первых внедрит ИИ, тот и получит преимущество на любом рынке — от IT и финансов до производства и нефтегазовой отрасли.

ИИ — это универсальный инструмент для повышения эффективности, и, чего многие пока не понимают, стратегического планирования. Ведь тот бизнес, что раньше других внедрит ИИ, первым поймет ответ на вопрос «Что дальше?». Эта способность предвидеть то, чего другие не видят, само по себе – УТП. Не надо забывать, что масштабирование генеративного ИИ не является конечной точкой путешествия. Это очередная промежуточная остановка на пути к всепоглощающей интеграции машин в мир людей и наоборот.

Если говорить о глобальных трендах, то до конца этого года мы увидим, как мультимодальный генеративный ИИ будет встраиваться в бизнес-процессы всех крупных компаний в мире, автоматизируя до 80 процентов работ. В ближайшие несколько лет это приведет к сокращениям десятков миллионов людей по всему миру, исчезновению одних профессий и появлению других. В конце концов из-за этого обострится борьба компаний за таланты, способные поддерживать высокие темпы инноваций, буквально создавая то, чего нет.

Мы во Future Crew видим и хорошо понимаем этот процесс. Здесь наша задача — как можно быстрее дать компаниям на разных рынках удобные решения с ИИ под капотом. Мы уже вывели на рынок CICADA8 — сервис централизованного управления уязвимостями внешнего периметра. В нем мы реализовали возможность непрерывного комплексного контроля защищенности благодаря ИИ. Уже активно экспериментируем с авто-патчингом. То есть учим машину не просто обнаруживать угрозы, но и устранять их без участия человека 24/7.

В разработке у нас еще порядка десяти B2B и B2C продуктов, в ДНК которых вшит генеративный ИИ. Это в том числе платформа для создания аудиовизуальной копии человека Altego, сервис приватной и безопасной связи Membrana, платформа распределённых вычислений РОЙ/9 Future Crew.

Чтобы выжить в эпоху машин нам не обойтись без поддержки других машин. Мы обязаны делать себя более конкурентоспособными, усиливать свои компетенции и нивелировать слабости», — отметил он.

«ИИ стал трендом последних лет»

Старший вице-президент, руководитель блока «Технологическое развитие» Сбербанка Андрей Белевцев назвал генеративный искусственный интеллект трендом последних лет. «Эксперты прогнозируют, что к 2026 году в мире более 100 миллионов человек будут использовать в своей работе инструменты на его основе, а сам GenAI добавит три процента к мировому ВВП. Россия является одним из лидеров гонки в сфере развития технологий искусственного интеллекта. Этому во многом способствует утвержденная Национальная стратегия развития ИИ до 2030 года. Сбер принимает активное участие в ее реализации. Наша модель GigaChat входит в «высшую лигу» генеративного искусственного интеллекта, наряду с моделями, созданными западными и китайскими технологическими гигантами.

Разработка и совершенствование больших языковых моделей — ресурсоемкая задача. Поэтому для дальнейшего развития моделей генеративного искусственного интеллекта в стране необходимы прежде всего хорошо подготовленные специалисты и вычислительные мощности. Поэтому нам нужно поддерживать ту инженерную элиту, которую выпускают ведущие российские вузы. Отдельного внимания заслуживает работа в области регуляторики искусственного интеллекта. Наша страна делает верные шаги в этом направлении. Крупнейшие российские компании уже присоединились к Кодексу этики в сфере искусственного интеллекта, подписана декларация об ответственной разработке и использовании сервисов на основе генеративного ИИ.

Сегодня мы стоим на пороге создания сильного искусственного интеллекта, способного не только выполнять задачи, но и самостоятельно формулировать цели. Это откроет новые горизонты в индустрии, где любая профессия может быть автоматизирована. В ближайшие три-четыре года мир, вероятно, станет свидетелем появления систем, которые можно будет классифицировать как сильный искусственный интеллект. Мы с огромным энтузиазмом следим за развитием и применением этих технологий и сами активно участвуем в AGI-исследованияx, готовясь к тому, что они станут неотъемлемой частью нашей повседневной жизни», — отметил топ-менеджер.

«Произошел бум развития нейросетей»

По словам руководителя управления качества «Яндекс Поиска» Екатерины Серажим, за последние пару лет произошел настоящий бум развития генеративных нейросетей, в первую очередь больших языковых моделей. «Техногиганты, в том числе и в России, фокусируются на разработке собственных моделей, которые призваны решать конкретные прикладные задачи. Так, Яндекс развивает нейросети для генерации текста и изображений YandexGPT и YandexART, на их основе работают Алиса, Шедеврум, Нейро и множество других наших сервисов.

Мы анализируем сценарии, в которых нейросети могут улучшить или упростить пользовательский опыт. При этом нейросети могут открывать и новые сценарии выполнения привычных задач и взаимодействия с контентом. Например, наш сервис Нейро уже меняет привычные способы поиска информации в интернете. Он способен давать один ответ на вопросы, для которых обычно нужно изучить несколько источников. Кроме того, пользователь может задать Нейро дополнительные вопросы или уточнить информацию в режиме диалога.

Конечно, большие языковые модели, которые мы внедряем, дороже в разработке и эксплуатации, чем классические поисковые технологии. Все зависит от модели и решаемой задачи, но в среднем стоимость ответа, который подготовила YandexGPT, примерно в семь раз выше в пересчёте на один запрос. Поэтому мы развиваем решения, которые помогают нам оптимизировать затраты. Например, разработали библиотеку YaFSDP — она помогает на 25 процентов быстрее обучать нейросети, а значит, тратить существенно меньше ресурсов. Также стоит отметить и растущую потребность в новых кадрах. Чтобы обучать модели и оценивать качество их работы, нужны особые специалисты — они называются ML-инженеры.

Согласно данным сервиса Нейростат за июнь 2024 года, о нейросетях с текстовыми функциями знают 63 процента россиян, а доля пользователей таких инструментов с апреля выросла до 33 процента. Про нейросети, которые генерируют картинки, знают 77 процентов опрошенных, а пользуются ими 28 процентов. Так, сегодня нейросети становятся своего рода экзоскелетом — усиливают человека в рутинной деятельности, будь то написание статьи или подготовка презентации по работе. Уже сейчас генеративный ИИ встраивается в привычные программы — текстовые и визуальные редакторы, социальные сети, мессенджеры — и добавляет им продвинутые возможности. Там, где есть текст — рано или поздно может найтись полезное применение больших языковых моделей», — говорит Екатерина Серажим.

«Темпы развития ИИ в России могут ускориться» Российские компании пока осторожно внедряют генеративный ИИ в свои бизнес-процессы — согласно опросу, 76 процентов компаний тратят на генеративный ИИ не более оного процента годового бюджета на IT или цифровизацию, а более 10 процентов этого бюджета тратят всего около трех процентов компаний, рассказал генеральный директор NtechLab Алексей Паламарчук. При этом темпы развития ИИ в России в ближайшие 5-7 лет могут значительно ускориться.

«Возможностей, которые нам дают ИИ-сервисы, уже и так огромное количество, и их можно долго перечислять. Но совсем скоро их станет еще больше, потому что ИИ-ассистенты и инструменты выйдут за рамки диалоговых окон и станут автономными агентами. Автономные агенты — это ИИ-системы, способные выполнять задачи без постоянного вмешательства человека. Они анализируют данные, принимают решения и действуют на основе моделей, обученных на больших объемах данных. Эти агенты могут работать в различных средах и выполнять множество функций, от обработки данных до взаимодействия с клиентами. Это как ассистент на удаленке, у которого нет усталости, выгорания и всех сопутствующих человеческому фактору характеристик. Вы просите его написать диссертацию, и он ее пишет так, как будто это делали вы или ваш ассистент, только в несравнимое количество раз быстрее.

В бизнесе агент сможет осуществлять автоматический сбор и анализ данных работающего продукта, формировать выводы и предложения. Отслеживать тенденции рынка, формировать продуктовый бэклог, анализировать маркетинговые стратегий конкурентов и подбирать контр-рекламу. Для личных целей агента можно будет использовать как консьержа — например, просить вести календарь, обзванивать салоны и договориться о стрижке на нужное время, составлять список квартир для покупки с определенного сайта по заданным характеристикам.

В ближайшие три-пять лет генеративный ИИ будет играть ключевую роль во многих сферах, где происходит взаимодействие человека с компьютером. Уже сейчас мы видим, как технологии генеративного ИИ внедряются в повседневные процессы и решения, а их влияние будет только усиливаться», — говорит Алексей Паламарчук