Сложности на пути массового внедрения технологий искусственного интеллекта в экономику России

По его словам, ИИ-специалистов следует разделять на несколько категорий. Особо он выделил две из них. К первой относятся специалисты экстра-класса: исследователи и креативные разработчики ИИ, применяющие знания глубокой математики и реализующие свои решения в программном коде. Ко второй можно отнести массовых разработчиков ИИ-решений, которые также получают математическую подготовку, но при этом тестируют релизы и занимаются продуктовой частью.

«Нужно понимать, что наукой сегодня занимаются и университеты, и компании, хотя доли этой деятельности распределены по-разному. Нам нужны кадры, которые умеют создавать и развивать технологии искусственного интеллекта, использовать эти разработки в своей области, а также применять продукты на базе ИИ», — объяснил эксперт.

Сложности реализации
На пути к широкомасштабному внедрению ИИ-технологий в России встает сегодня ряд проблем:
1. Пробелы в нормативно-правовом регулировании. Как и в любой новой области индустрии, технологии на базе ИИ развиваются быстрее соответствующего законодательства. До недавнего времени искусственный интеллект оставался экзотикой, применяющейся в очень узких сферах деятельности, и не оказывающей значительного влияния на общество, поэтому его нормативное регулирование не казалось актуальной задачей. Сегодня ИИ управляет медицинскими роботами, системами вооружения, беспилотными транспортными средствами, создает произведения искусства, пишет почти половину программного кода, выполняет другие важные задачи. Поэтому все острее встает необходимость урегулирования при его использовании вопросов ответственности, безопасности, авторских прав и прочих. Не случайно ЕС уже согласовал и в ближайшее время планирует принять закон (AI Act), регулирующий искусственный интеллект [4]. В законе технологии ИИ будут разделены по степени опасности, введены меры регулирования и лицензирования, ограничения на использования определенных технологий в отдельных отраслях. Опасность бесконтрольного развития технологий ИИ в последнее время признается уже большинством экспертов [5]. В России подобное государственное регулирование пока отсутствует, осуществляется на корпоративном уровне посредством внедрения кодексов корпоративной этики.
2. Дефицит квалифицированных ИИ-разработчиков. Доступных специалистов в области искусственного интеллекта в настоящий момент в стране не хватает, так как за них приходится конкурировать с крупнейшими иностранными корпорациями, такими как Google или OpenAI. В этой области государственная политика поддержки весьма заметна. Сегодня в России развитию ИИ оказывается комплексная поддержка в соответствии с общепринятыми мировыми стандартами: в рамках федерального проекта «Искусственный интеллект» национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации» осуществляется грантовая поддержка научных исследований, разработки учебных программ, подготовки специалистов отрасли, грантовая поддержка отечественных ИИ-стартапов, субсидирование крупных отечественных разработчиков.
3. Ограниченные возможности у среднего бизнеса по инвестированию в разработку ИИ-решений. Развитие решений, основанных на технологиях искусственного интеллекта — это дорогое удовольствие. Аренда или приобретение значительных вычислительных мощностей, покупка или самостоятельный сбор и структурирование огромных массивов данных для обучение моделей, оплата работы высококвалифицированных специалистов — все это требует больших и очень больших инвестиций, которые не могут себе позволить большинство мелких и средних предприятий. Поэтому основное внедрение ИИ-технологий происходит в крупных корпорациях или при существенной государственной поддержке.
4. Дефицит структурированных данных, подготовленных для обучения искусственного интеллекта. Самым важным ресурсом для создания ИИ-моделей являются большие объемы данных, необходимые для обучения нейронных сетей, на базе которых они организованы. Но сегодня закон о персональных данных ограничивает возможности их использования. С 2021 года в разработке находится законопроект, который позволяет распоряжаться обезличенными банками данных. На текущий момент уровень цифровизации в России достиг высокой степени, практически все данные собираются, обрабатываются и хранятся в цифровом виде. В случае принятия поправок к закону о персональных данных официальный оборот обезличенных массивов данных в целях обучения ИИ мог бы сильно ускорить внедрение решений, основанных на искусственном интеллекте, в бизнесе и государственном управлении.

Модератором сессии выступил заместитель председателя Правительства Российской Федерации Дмитрий Чернышенко. В начале своего выступления он привел слова Президента Российской Федерации, напомнив, что предотвратить развитие искусственного интеллекта невозможно, а значит нужно сделать все, чтобы стать одними из лидеров в этом направлении.

Все эти достижения невозможны без участия сильных специалистов. На этот аспект обратил внимание ректор Национального исследовательского университета ИТМО Владимир Васильев. Он рассказал, какой должна быть система подготовки кадров в сфере технологий искусственного интеллекта.

«Просто внедрить ИИ — уже не конкурентное преимущество. Чтобы стать конкурентоспособным, важно инвестировать в научные исследования по ИИ и быстро внедрять результаты. Сейчас наука — это основной драйвер прогресса в искусственном интеллекте», — отметил эксперт.

Выводы
Недавние геополитические вызовы, поставленные перед отечественной экономикой, не оставляют выбора: без активного широкомасштабного внедрения технологий искусственного интеллекта во все сферы народного хозяйства и государственного управления Россия может потерять те экономические позиции, которые сегодня достигнуты. Для этого нужно продолжать и наращивать государственную поддержку технологии, оперативно решать возникающие «болезни роста». При этом государственное регулирование не должно становиться излишне жестким, чтобы не закрыть доступ на рынок небольшим частным стартапам и не подавить конкуренцию.

Как рассказал первый заместитель Председателя Правления ПАО «Сбербанк» Александр Ведяхин, особое внимание в компании уделяют развитию внутренних компетенций в научно-исследовательских и опытно-конструкторских работах. Один из таких проектов под названием «Научное облако» представляет собой платформу научных моделей и ИИ-инструментов. С их помощью ученые могут, например, автоматизировать поиск материалов и управлять научными экспериментами.

«Сегодня мы проходим так называемую точку сингулярности, когда все технологии прогрессируют с невероятной скоростью. Все чаще ведущие мировые эксперты говорят о создании сильного искусственного интеллекта. Лидеры многих бигтехов сходятся во мнении, что будущее за так называемыми ИИ-агентами. Это компактные, узкопрофильные модели, которые решают задачи пользователей как в виртуальном мире, так и физическом», — заявил вице-премьер.

Список источников.
1. Альманах искусственный интеллект. Индекс 2021 года. Аналитический сборник № 10 // https://aireport.ru/ai_index_russia-2021, 09.07.2023 г.
2. Отечественный ИИ внедряется медленно // https://www.comnews.ru/content/223246/2022-11-28/2022-w48/otechestvennyy-ii-vnedryaetsya-medlenno, 09.07.2023 г.
3. Перечень поручений по итогам конференции «Путешествие в мир искусственного интеллекта» // http://kremlin.ru/acts/assignments/orders/70418, 09.07.2023 г.
4. Proposal for a regulation of the European Parliament and of the Council on harmonised rules on Artificial Intelligence (Artificial Intelligence Act) and amending certain Union Legislative Acts 09/05/2023 // https://www.europarl.europa.eu/meetdocs/2014_2019/plmrep/COMMITTEES/CJ40/DV/2023/05-11/ConsolidatedC. , 09.07.2023 г.
5. Pause Giant AI Experiments: An Open Letter // https://futureoflife.org/open-letter/pause-giant-ai-experiments/, 09.07.2023 г.
6. Льгота на интеллект: что стимулирует внедрение ИИ в бизнесе // https://blogs.forbes.ru/2022/09/05/lgota-na-intellekt-chto-stimuliruet-vnedrenie-ii-v-biznese/ , 09.07.2023 г.

Кроме того, в России запущено более 90 исследовательских центров в сфере ИИ. Из них 12 профильных организаций, поддержанных правительством, совместно с 40 индустриальными партнерами уже разрабатывают прорывные решения, которые активно внедряются в жизнь человека. Например, прогностические модели, созданные в Сколтехе, увеличили время достоверных климатических прогнозов с 1–2 дней до 5–6 дней.

«Стремительное развитие искусственного интеллекта требует от правительства гибких стратегических подходов. Этот год действительно очень значимый — была утверждена обновленная Национальная стратегия развития ИИ до 2030 года, Президент подписал новый майский указ о национальных целях развития до 2030 года. Кроме того, продолжается подготовка нового нацпроекта „Экономика данных и цифровая трансформация государства“, куда будет включен отдельный федеральный проект по искусственному интеллекту», — сообщил Дмитрий Чернышенко.

«Система подготовки кадров требует совершенного иного подхода, по сравнению с тем, который действует сейчас. Чтобы построить отвечающую реальности систему подготовки, нужно перейти к так называемой категорийно-ролевой компетентностной модели», — поделился ректор.

«Сделать разработки доступнее невозможно без новых архитектур. Необходимо разбираться, как технологии работают, и тогда мы сможем быстрее и с меньшими затратами обучать алгоритмы. Сейчас в науке уже удалось выработать простые способы доступных проверок гипотез», — сказал эксперт.