Что умеет искусственный интеллект и насколько разработчики его контролируют? Рассказывает Алексей Шпильман

Основные вызовы технологии ИИ

«Говоря о внедрениях, необходимо приложить усилия в пропорциях 10–20–70. То есть, примерно 10% усилий должно уйти на создание алгоритма, 20% на построение технологии и 70% на организацию бизнес-процессов. Компания должна быть на определенном уровне технологической зрелости для того, чтобы внедрение ИИ приносило пользу», — говорит Леонид Жуков, генеральный директор Института Искусственного Интеллекта AIRI, старший управляющий директор Лаборатории по искусственному интеллекту Сбербанка.

Проблема потребления энергии искусственным интеллектом напрямую связана с количеством ресурсов, задействованных в обработке данных. Обучение же одной NLP-модели (подобной GPT) требует столько же энергии, сколько автомобиль за весь его срок службы, и производит в пять раз больше CO₂.

Объясню на примере. Вот есть у вас друзья, вы их любите и с удовольствием проводите с ними время. Но наверняка нужно подстраиваться под каждого из них: одного не вытащишь из дома, а другой постоянно хочет тусоваться. А теперь представьте десять идеальных друзей-ботов, с которыми у вас полное взаимопонимание. Они не зеркалят ваше поведение, наоборот — делятся своими идеями, предлагают места, куда можно сходить. Заскучаете вы с этими идеальными ботами или начнете общаться только с ними — загадка.

— Они достаточно продвинутые. Если обучать такие нейросети на большом объеме данных и использовать мощные серверы, то у ИИ будет хорошая и гладкая речь. Но для их работы тоже нужны серьезные мощности, и сейчас тратится много усилий на то, чтобы эти сети облегчить.

Пока у нас не появятся законы, регулирующие работу роботов, никто не станет повсеместно использовать искусственный интеллект. Но даже если такие законы появятся, нужна будет какая-то компания, которая согласится страховать этих роботов. А той уже нужно понимать, из чего складывается цена на страховку, какова будет процедура взыскания. Чтобы найти ответы на все эти вопросы, нужно много времени.

Чтобы компания извлекала прибыль, недостаточно вложить средства в алгоритм и получить первые успешные результаты после запуска пилотного проекта. Внедрение ИИ — это многоуровневый процесс, включающий культурные изменения в компании, найм и обучение специалистов по data science, автоматизацию и построение бизнес-процессов с учетом алгоритмов, и на этом весь список не заканчивается.

— Истории о том, как боты выходили из под контроля создателей, уже бывали. В 2016 году Microsoft в одной из соцсетей запустил бота, который обучался на общении с другими пользователями. В конце из него получился прожженный расист и тролль. Была еще история о том, как в соцсети запустили ботов, которые должны были как можно больше общаться с людьми. Говорить им что-то, чтобы непременно получать ответ. В какой-то момент два бота нашли друг друга и начали настолько активно друг с другом общаться, что их стало сложно понимать.

Алгоритмы помогают врачам ставить диагнозы. Например, «СберМедИИ» (входит в экосистему «Сбера») и Лаборатория по искусственному интеллекту Сбербанка совместно разработали приложение AI Resp: нейросеть анализирует голос пациента, дыхание и кашель, чтобы определить вероятность коронавирусной инфекции. Ранее Лаборатория по ИИ и «СберМедИИ» представили онлайн-сервис «КТ Легких», определяющий локализацию и степень поражения легких для диагностики вирусной пневмонии, в том числе COVID-19, по снимкам компьютерной томографии. Также при использовании этого сервиса ИИ позволяет выявлять онкологические заболевания на ранней стадии при анализе КТ грудной клетки и может помогать врачам при диагностике.

На что способен искусственный интеллект уже сейчас

PwC прогнозирует увеличение мирового ВВП на $15,7 трлн к 2030 году благодаря развитию искусственного интеллекта. К этому времени Китай станет ведущей мировой державой в сфере ИИ с увеличением ВВП на 26%, Северная Америка будет следующей с ростом ВВП на 14,5%, за ней последует рост на 11–12% в крупнейших экономиках Европы. Развивающиеся страны получат наименьшую выгоду, поэтому есть риск усиления цифрового неравенства.

— Есть боты, которые оказывают психологическую помощь, если не с кем поговорить. Так что кто-то дружит с ботами уже прямо сейчас. Думаю, таких случаев станет больше: эта индустрия развивается. Но последствия дружбы с искусственным интеллектом мне пока непонятны. Если таких умных ботов станет много, можно завести кучу виртуальных друзей и забыть про настоящих, прекратить человеческое общение.

Количество данных. Помимо качества, компьютеру все еще требуется большой объем данных и ресурсов для выполнения простейших задач. Отличать собак от кошек ИИ научится за три дня, задействуя 10 млн изображений и 16 000 компьютеров, в то время как ребенку хватило бы пары фотографий и нескольких минут. Если бы модель GPT-3 обучали читать и писать статьи не на суперкомпьютере, а на обычном ПК, весь процесс занял бы примерно 500 лет.

Почти три четверти бизнес-лидеров положительно оценивают роль ИИ после пандемии и сопутствующего кризиса. Большинство руководителей (74%) не только ожидают рост эффективности бизнес-процессов, но и создание новых бизнес-моделей (55%), новых продуктов и услуг (54%) — благодаря внедрению ИИ.

Применение в другом контексте. Хотя искусственный интеллект сегодня способен выполнять различные функции — от распознавания кошек и собак до предсказания поломок на нефтяных платформах, — это все еще узконаправленные задачи. ИИ пока что не умеет применять полученные навыки в непривычных условиях.

Такие гиганты как Alibaba, Amazon, Facebook, Google массово используют глубокие искусственные нейронные сети, например, Long-Short-Term Memory, чтобы предсказать спрос пользователей и дольше удерживать их на своих платформах, заставляя переходить по большему количеству рекламных объявлений.

Искусственный интеллект и нейросети стали неотъемлемой частью жизни людей. Они общаются, сочиняют стихи, и это далеко не все их возможности. Крупные компании все чаще задаются вопросом, какие профессии могут исчезнуть из-за технологического прогресса, а в поп-культуре все чаще встречаются сюжеты о продвинутых роботах и восстании машин. На какой стадии развития сейчас находится искусственный интеллект — рассказал Алексей Александрович Шпильман, академический руководитель магистерской программы «Машинное обучение и анализ данных» НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург.

— Искусственный интеллект научился классно рисовать картинки на основе запросов от пользователей. По такому принципу работают DALL-E 2, Stable Diffusion и MidJourney. С последней нейросетью недавно приключился такой анекдот: в Колорадо проходил конкурс живописи и в нем победила картина Джейсона Аллена, нарисованная с помощью этой нейросети. Потом этот случай еще долго обсуждали в соцсетях: художника критиковали за то, что он подал свою работу наравне с другими.