Общий искусственный интеллект может появиться до 2030 года

Что ИИ дает бизнесу: киберзащита, повышение эффективности и новый уровень понимания потребностей клиентов

Значительный объем инвестиций в сфере искусственного интеллекта приходится на технологии оптимизации ИТ-инфраструктуры, аналитики киберрисков и противодействия мошенничеству. Чаще всего запрос на эти продукты поступает от банковского сектора и ритейла. В сфере кибербезопасности технологии ИИ играют ключевую роль в обнаружении и предотвращении угроз. Искусственный интеллект способен анализировать огромные объемы данных, отслеживая аномалии и подозрительные активности, что позволяет оперативно реагировать на угрозы и минимизировать риски. Однако киберпреступники, в свою очередь, также используют цифровой разум, в том числе и машинное обучение, в своих целях: это дает им возможность быстро адаптироваться к патчам уязвимостей и эффективно управлять ходом атаки. Получается некое противостояние: злоумышленники против команды кибер-защиты – кто наиболее удачно распорядится возможностями ИИ.

Опыт «Сбера» можно представить как положительный пример – когда искусственный интеллект защищает данные клиентов от мошенников. Анализируя информацию о пользователе, ИИ выявляет аномалии и блокирует подозрительные действия. Так же он выполняет различные рутинные задачи, такие как настройка устройств пользователей и корректировка системы информационной безопасности после замены, обновления, изменения конфигурации инфраструктуры и так далее. Компьютерный разум обнаруживает основные угрозы и предлагает способы реагирования на них. При том, постоянно обучаясь, с каждым разом он делает это точнее. ИИ способен корректировать свои действия на основе полученного опыта – в этом суть машинного обучения. По словам главы «Сбера» Германа Грефа, у банка достаточно собственных данных, чтобы обучить свои модели. Во все исследования, разработки и тестирования к 2030 году здесь планируют вложить 99,7 миллиардов рублей собственных средств.

С 2022 года российский бизнес также внедряет чат-боты, голосовых виртуальных ассистентов, технологии распознавания и синтеза речи. Лидирует спрос на речевые технологии ИИ – по итогам прошлого года его рост составил 30–50%. Это широко используемые подходы, которые позволяют машинам понимать и интерпретировать человеческий язык, анализировать изображения и данные для прогнозирования и обучения. Компании, такие как Яндекс и Mail.ru Group, внедряют эти технологии в свои продукты, чтобы улучшить их функциональность. Например, Яндекс использует ИИ в своих сервисах – Яндекс.Переводчик может переводить тексты на различные языки, Яндекс.Навигатор использует машинное обучение для оптимизации маршрутов. Отдельно стоит сказать про голосового помощника Алису, которая способна понимать человека и отвечать на вопросы пользователей.

Эксперты из института Epoch AI проанализировали все прогнозы профессиональных исследователей относительно того, когда человечество создаст AGI. Вероятность создания общего искусственного интеллекта к 2030 году оценивается ими в среднем в 25%, к 2050 году в 57%, к 2100 году в 88%.

15 апреля по инициативе правительства в России будет представлена новая стратегия развития искусственного интеллекта. Документ станет основой нацпроекта «Экономика данных». Его появление логично и ожидаемо. Российская ИТ-сфера достигла высоких результатов в этом направлении, и дальнейшая работа по внедрению ИИ в нашу жизнь нуждается в определенном регулировании, в том числе и законодательном.

По оценкам Правительства РФ, к 2025 году эффект от внедрения искусственного интеллекта в денежном выражении составит один триллион рублей. Ежегодный объем оказанных услуг по разработке и реализации решений в области ИИ к 2030 году должен вырасти до 60 млрд рублей. Для сравнения: аналогичный показатель в 2022 году составлял 12 млрд рублей.

В сфере ритейла технологии искусственного интеллекта позволяют повысить уровень продаж. По оценкам исследователей Research&Markets, через 15 лет их применение приведет к росту прибыльности на 60%. Сегодня основополагающими направлениями развития ИИ-технологий в мировой розничной торговле являются анализ аудитории и персонализация, рациональное планирование рабочего времени персонала и оптимизация трудозатрат. С помощью компьютерного зрения осуществляется сбор информации о посетителях, их поведении, маршрутах передвижения по торговому залу, отслеживается время ожидания в очереди на кассу и так далее. Искусственный интеллект позволяет провести анализ полученных данных, учитывая одновременно ряд важных факторов: особенности покупателей, находящихся в данный момент в зале, сезонность, наличие товаров на складе и прочее. Использование ИИ-технологий также дает возможность рационально спланировать рабочее время персонала и сократить трудозатраты. Например, анализ текущей ситуации и прогноз на будущее может помочь рассчитать необходимое количество консультантов в зале и сотрудников на кассах, эффективно выстроить графики их работы.

Главное преимущество ИИ перед человеком – способность быстро анализировать информацию, особенно когда её много. Для финансовой сферы и торговли – это важно в связи с постоянной потребностью в анализе рынков. Согласно данным исследования Ассоциации Финтех, за последние 10 лет крупные российские организации инвестировали в сферу развития искусственного интеллекта около 600 миллиардов рублей. На сегодняшний день около 80% финансовых компаний имеют как минимум одно подразделение по анализу данных, а 95% компаний уже внедрили ИИ-технологии в основные процессы.

Искусственный интеллект: время пробовать

Точное определение AGI еще не сложилось, но большинство экспертов определяет его, как ИИ, который соответствует или превосходит человеческие возможности в широком спектре когнитивных задач. Именно это, по мнению директора управления экспериментальных систем машинного обучения SberDevices Сергея Маркова, отличает AGI от существующих сегодня нейросетевых моделей. «Пчела найдет оптимальный маршрут в улей быстрее и лучше, чем это сделал бы человек, хотя в ее нервной системе несколько сотен тысяч нейронов, а у человека восемьдесят шесть миллиардов. Шахматная программа или даже калькулятор в решении конкретной задачи тоже превосходит человека. Уже сегодня можем сейчас взять почти любую простою задачу и сделать систему, которая будет лучше человека в ее решении. А вот AGI или общий искусственный интеллект — это универсальная система, которая сможет решать неизвестные ей ранее задачи. Сила человеческого интеллекта именно в том, что мы умеем решать задачи, с которыми ранее не сталкивались. И к созданию таких систем мы сейчас только приближаемся» , — отметил Марков в своем выступлении на конференции Turbo ML Conf.

Искусственный интеллект, базирующийся на больших языковых моделях (Large Language Model) и машинном обучении, в публичном поле появился всего два с половиной года назад, но за короткое время успел стать сквозной технологией, оказывающей огромное влияние на развитие экономики и формирование новых рынков.

Сегодня рынок искусственного интеллекта является самым быстрорастущим в мире. Согласно прогнозам исследовательской компании Statista, c 2024 по 2030 год мировой рынок ИИ будет расти со скоростью 28,46% в год. А по мнению заместителя председателя правительства Российской Федерации Дмитрия Чернышенко, экономический эффект от внедрения искусственного интеллекта увеличит ВВП России к 2030 году на 11 трлн руб.

При этом руководитель научных исследований обработки естественного языка в лаборатории T-Bank AI Research Даниил Гаврилов считает, что общий ИИ появится раньше. Он отметил, что и аналитики, и разработчики, делая прогноз в 2021 году относительно качества нейросетевых моделей к 2022 году, ошиблись более чем в два раза, причем, в меньшую сторону. «Нам очень тяжело думать об экспоненциальном росте, а именно так сейчас развиваются большие языковые модели. Такая скорость тяжело укладывается в голове, поэтому те предсказания, которые мы слышали оказались более пессимистичны, чем реальность. Если экстраполировать текущую скорость развития ИИ, то уже к 2027 году мы получим, если не полноценный AGI, то что-то качественно иное относительно того, что мы имеем сейчас», — считает Гаврилов. Согласно данным Epoch AI, сегодня существуют несколько разнонаправленных трендов, которые будут влиять на скорость развития ИИ в ближайшие годы. Так производительность «железа», которое требуется обучения и работы нейросетей, удваивается каждые 2,3 года. А переход на новые (FP16) тензорные ядра в графических процессорах NVIDIA привел к одномоментному 10-кратному росту производительности. Объем вычислений, используемых для обучения нейросетевых моделей, с 2010 по 2024 ежегодно увеличивался в 4-5 раз. Такой рост наблюдается в новых больших языковых моделях (LLM) всех ведущих компаний. Алгоритмический прогресс в производительности LLM происходит со скоростью эквивалентной удвоению вычислительной мощности каждые 5-14 месяцев. То есть ИИ-алгоритмы становятся более совершенными и производительными. Среди негативных факторов, тормозящих развитие ИИ, эксперты Epoch AI отметили рост стоимость LLM. За последние восемь лет стоимость обучения новейших ИИ-моделей росла в 2-3 раза в год, а к 2027 году стоимость крупных LLM превысит миллиард долларов. Также сдерживающим фактором является дефицит данных для обучения искусственного интеллекта. Запас публичных текстов, созданных человечеством, оценивается примерно в 300 триллионов токенов. Если актуальные тенденции сохранятся, то языковые модели полностью используют этот запас между 2025 и 2032 годами (под токенами подразумевается последовательность текстовых символов — слов или отдельных знаков — ред.). В дальнейшем для дальнейшего обучения нейросетевых моделей потребуется использовать синтетические данные, то есть сгенерированные ИИ. Таким образом искусственный интеллект начнет обучать себя сам, но как это отразится на качестве и характере обучения пока неизвестно. В любом случае аналитики считают, что 2027-2030 года станут рубежом, когда станет ясно, насколько человечество приблизилось к созданию общего искусственного интеллекта. Среди экспертного сообщества нет сомнений, что создание AGI вызовет мощные технологические, экономические и социальные изменения в обществе.

Во многом увеличение денежных вливаний за последнее время связывают с появлением ChatGPT. В конце 2022 года за первую неделю своего существования эта языковая нейросеть набрала более миллиона зарегистрированных пользователей. Алгоритм машинного обучения для генерации текстов строился разработчиками на данных миллионов книг, новостных статьей, страниц Википедии и веб-сайтов. Так чат научиться составлять сложное абстрактное представление о теме, поэтому он выдает ожидаемый пользователем и адекватный ситуации текст, а не просто склеивает слова, согласно правилам языка, но без всякой логики. Чаще всего ChatGPT используется как «собеседник» в чат-ботах, для языкового перевода и создания контента. Однако за плюсами скрывается и ряд недостатков. Технология не распознает, в чьих интересах она работает, и, увы, ее способностями пользуются в том числе и мошенники. Так, например, с помощью искусственного интеллекта злоумышленники могут составлять фишинговые письма, писать «вредоносный» код и распространять дезинформацию.

Искусственный интеллект – это уже даже не прорывная технология, это индустрия. Прошло то время, когда уместно было удивляться возможностям его применения. Сегодня наступило время работать, пробовать и решать новые и новые задачи с помощью ИИ. По предварительным оценкам International Data Corporation, за прошедший 2023 год мировой объем инвестиций в эту отрасль составил более 150 миллионов долларов, а спустя два года прогнозируется рост вложений как минимум в два раза больше. В 2023 году объем отечественного рынка ИИ достиг 600 миллиардов рублей, а по данным CNews, суммарная выручка топ-10 участников российского рынка искусственного интеллекта за год увеличилась на две трети.