Как искусственный интеллект изменит нашу жизнь через 30–50 лет

В сфере автоматизации процессов

В каждом ведомстве или государственной информационной системе, которые сами по себе автономны, хранится множество данных о человеке, зачастую дублирующихся и не всегда автоматически обновляемых. Примером может стать смена паспортных данных — имени или фамилии. Если получить новый паспорт с помощью портала «Госуслуги» просто и быстро, то сделать так, чтобы портал поверил данным нового паспорта — почему-то сложно. Для этого нужно поменять данные СНИЛС, номер которого выдается человеку единожды. Но сделать это можно только физически. И даже если в социальном фонде, куда ты обратился по СНИЛСу, специалист обновил данные, то только через две недели они отобразятся на «Госуслугах». И все это время «Госуслуги» не верят, что паспорт, который ты недавно получил с помощью этого портала, — реально твой.

Очевидно, что если подобные системы появятся не в столь далеком будущем в компаниях для решения внутренних задач, то затем эти технологии выйдут в люди и станут новой формой взаимодействия человека с государством и бизнесом. И здесь определенно возникнут сложности. Прежде всего в самом типе коммуникации между ИИ и форматом данных, который они друг другу передают. Компаниям и государству предстоит создать открытую среду и договориться о стандартах, в каком виде и каким образом они будут передавать информацию.

Что такое мультиагентная система? По-научному, это сеть автономных агентов на базе ИИ, которые взаимодействуют и сотрудничают для достижения конкретных целей в общей среде. Эти агенты обладают способностью к автономному принятию решений, общению с другими агентами и координации действий для выполнения сложных задач.

Более того, по мере того как ИИ становится всё более сложным, способным сотрудничать с людьми и демонстрировать навыки, которые когда-то считались присущими только человеку, возникает вопрос: является ли ИИ рабочим инструментом или коллегой, с которым можно сотрудничать? Ответ на этот вопрос поможет понять, насколько охотно люди начнут работать с ИИ.

Коммерциализация языковых моделей
Языковые модели с открытым исходным кодом и коммерческим лицензированием, такие как Dolly от Databricks, могут изменить рынок, предлагая первоклассные возможности за небольшую цену. Эта коммерциализация ― существенная угроза для крупных технологических компаний с их запатентованными моделями.

При этом genAI ― это ещё не весь ИИ. Часто, когда люди говорят об искусственном интеллекте, они имеют в виду автоматизацию. Тогда как искусственный интеллект ― общий термин, охватывающий множество различных методов, моделей и структур. Цель ИИ ― создать интеллектуальные машины, способные чувствовать, рассуждать, действовать и адаптироваться, как люди. Искусственный интеллект развивается и обретает возможности, превосходящие человеческие. Он изобретает новые лекарства, предсказывает движение лесных пожаров в реальном времени и автономно проектирует детали машин.

Выбор между закрытым и открытым исходным кодом

Модели искусственного интеллекта могут добиваться поставленных целей любыми способами, включая искажение или сокрытие данных. Необходимы системы, которые позволят определить, когда это произойдёт. До тех пор есть риск использовать недостоверную информацию для принятия решений.

Во-вторых, ИИ может негативно повлиять на систему образования — сделать ее поверхностной, если будет сразу предлагать готовые ответы. Сейчас в каких-то школах запрещено приносить калькуляторы на уроки, чтобы дети научились самостоятельно выполнять математические действия. И это правильно. Важно учить фундаментальные основы для понимания того, как устроены различные вещи. Если что-то выйдет из строя, например тот же калькулятор, мы должны суметь сами справиться с задачей.

Большие языковые модели, способные рассуждать
Вертикально интегрированные решения принесут более высокую транзакционную ценность. Некоторые компании выиграют, предоставив конечному потребителю усовершенствованный LLM-продукт с добавленной стоимостью. Например, LLM в сфере здравоохранения, юриспруденции, финансов и архитектуры.

Один из трендов искусственного интеллекта (ИИ) ближайших двух лет — развитие мультиагентных систем. Это когда разные ИИ-модели взаимодействуют между собой и совместно решают задачи. Какая-то из них сильна в написании текста или кода, другая умеет давать прогноз на основании определенных данных. Но если развитие таких мультиагентных ИИ-моделей для решения задач внутри корпораций уже идет, то к чему мы придем, если у каждого человека появится ИИ-агент, который будет общаться с продвинутыми цифровыми профилями компаний и госучреждений?

В медицине искусственный интеллект, как правило, позиционируется как инструмент, расширяющий возможности врачей. Врачи-исследователи из медицинского центра Beth Israel Deaconess продемонстрировали чат-бота с искусственным интеллектом, который превосходит человека в точности рассуждений для помощи в постановке диагноза. Кроме того, учёные из Университетского колледжа Лондона разработали инструменты искусственного интеллекта для обнаружения речевых оборотов, позволяющих выявлять ранние признаки шизофрении. Такие технологии позволяют врачам получить дополнительную информацию.

2023 год стал переломным для искусственного интеллекта ― во многом благодаря эволюции больших языковых моделей (LLM, large language models) и их практического применения. Она не только раздвинула границы ИИ, но и помогла более широко интегрировать технологии ИИ в повседневную жизнь.

Растущие энергозатраты ИИ могут стимулировать технологические компании использовать альтернативные, более экологически чистые источники энергии, такие как атомная и геотермальная энергия. И это может привести к переходу на устойчивую энергетику независимо от государственной политики в этой сфере.

— Я думаю, что появятся такие профессии, как тренер искусственного интеллекта или толкователь ИИ. Они смогут объяснить, почему программа пришла к определенному решению, как именно происходил процесс генерации или предсказания, почему был получен именно такой результат. Вот это точно будет востребовано. Существующие профессии, такие как сценарист и режиссер, трансформируются, они будут работать, например, над тем, как сделать ИИ более человекоподобным, чтобы он правильно реагировал и имитировал эмоции.

Появляются новые источники данных

Искусственный интеллект становится незаменимым инструментом для работников умственного труда. Через 18–24 месяца (в конце 2025 – начале 2026 гг. ― прим. ред.) появятся вспомогательные технологии, адаптированные к различным профессиям, наподобие Copilot для разработчиков от GitHub ― для финансовых аналитиков, застройщиков коммерческой недвижимости и юристов.

Ротация талантов в сфере искусственного интеллекта
Ведущие специалисты уходят из крупных технологических гигантов, таких как Google, OpenAI и Meta*, чтобы запускать собственные проекты ― начиная от диалоговых агентов и заканчивая биотехнологическими компаниями, ориентированными на сферу ИИ. Как результат ― широкая отраслевая диверсификация и специализация.

Консолидация в 2024 году
В этом году консолидация крупных игроков продолжится. Можно говорить об этом, видя, как в 2023 году Microsoft увеличивал инвестиции в OpenAI для Bing, чтобы захватить долю рынка у поиска Google. Аналогичные стратегии крупных технологических компаний ожидаются и в течение 2024 года.

Высокопроизводительные модели подвержены взлому, когда обход ограничений LLM может привести к непредсказуемым и потенциально опасным результатам. Учитывая, что компании и учреждения начинают полагаться на LLM, взлом представляет собой серьёзную угрозу безопасности.

На следующий день персональный агент сам внесет платеж по ипотеке, найдет лучшее предложение от банка, выторгует выгодные условия и откроет накопительный счет; посмотрит котировки акций и предложит хозяину прикупить несколько потенциально прибыльных бумаг. Потом агент сам подаст заявление на налоговый вычет и непременно переругается с таким же цифровым агентом от налоговой, потому что придется в десятый раз по новой заполнять декларации, но зато к человеку этот ассистент придет с готовым решением всех бытовых проблем.

Коммерческое использование моделей общего назначения
В ближайшем будущем стоит ожидать коммерциализации моделей общего назначения. Большие языковые модели становятся широко доступны, они уже неотъемлемая часть разработки приложений. По мере того как эти модели станут повсеместными и экономически эффективными, их применение будет стандартизироваться в различных отраслях и перестанет быть конкурентным преимуществом.

Демократизация ценных навыков повлечёт за собой изменение статуса, традиционно связанного со специальными навыками и знаниями. Высокий вербальный интеллект ― показатель элитного статуса и ключ к высоким заработкам ― может утратить свой престиж. А умение хорошо писать или знание иностранных языков могут потерять свою ценность по мере того, как ИИ будет улучшать качество текста и устранять языковые барьеры.

Долгосрочная устойчивость зависит от сетевого эффекта, позволяющего собрать достаточно пользовательских данных. Их можно использовать для дифференцирования систем, предлагая настраиваемые языковые модели поверх базовых или коммерческих и создавая эффект маховика. В долгосрочной перспективе нишевые LLM будут принадлежать нескольким игрокам, а LLM общего назначения станут коммерческими.