Мы находимся на том этапе мировой эволюции, когда термин «искусственный интеллект» превратился в универсальный маркер прогрессивности того или иного проекта или компании — кажется, если бизнес использует технологии ИИ, то точно предлагает своим клиентам нечто выдающееся. Впрочем, получить реальный эффект от ИИ бизнесу и его клиентам пока еще удается не всегда, констатируют эксперты совместного круглого стола ВЦИОМ и «Деловой России». Как будет расти применение ИИ в компаниях и какой будет роль человека в этой роботизированной пасторали — в аналитике ВЦИОМ.
С 2021 года ВЦИОМ изучает различные аспекты влияния искусственного интеллекта на наше общество, деловую сферу и бизнес. В 2024 году совместно с Национальным центром развития искусственного интеллекта при Правительстве РФ ВЦИОМ принял участие в реализации одного из самых масштабных исследований в области искусственного интеллекта — Индекса готовности приоритетных отраслей экономики Российской Федерации к внедрению искусственного интеллекта. Исследование содержит систематизированную оценку уровня готовности России к внедрению ИИ в отдельных отраслях и сферах деятельности. Так, проанализированы текущие и возможные направления использования машинного разума в 18 приоритетных отраслях экономики и секторах социальной сферы.
По данным ВЦИОМ, более 40% российских организаций так или иначе пользуются искусственным интеллектом в своей работе, что на 11% больше, чем в 2023 году: динамика роста очевидна. Разумеется, внедряются технологии ИИ в разных сферах по-разному. Например, общая совокупная доля организаций, использующих ИИ в высшем образовании, — 72%, в информационно-коммуникационных технологиях — 70%. В промышленную эксплуатацию ИИ наиболее активно вводят в финансовых услугах — 48%. Здравствуй, электронный помощник, который заставляет по часу пробиваться к живому менеджеру банка!
В то же время, как показывают исследования ВЦИОМ, с каждым годом степень информированности граждан об этих технологиях растет. При этом во внедрении нейросетей в разные аспекты нашей жизни сограждане видят как преимущества, так и риски. «40% говорят нам, что ИИ оставит людей без работы. Это один из показателей, свидетельствующих об определенном напряжении среди россиян по этому поводу», — рассказал в ходе дискуссии руководитель Департамента социальных исследований и консалтинга ВЦИОМ Андрей Даудрих.
Если говорить о критериях эффективности внедрения ИИ, то наибольшие преимущества пока проявляются в возросшей скорости бизнес- и клиентских процессов: многократный эффект (то есть рост показателя выше 100%) отметили 9% компаний.
Внедрением ИИ-технологий в бизнес-процессы уже активно занимаются научные институции. «МФТИ открыл Институт искусственного интеллекта для решения исследовательских и прикладных задач в области машинного обучения и ИИ, актуальных для страны. Основная цель нового института — создание высокотехнологичных платформенных ИИ-решений для повышения технологического суверенитета и реализации прорыва в ключевых отраслях отечественной экономики. Особенность Института ИИ МФТИ заключается в синтезе сильнейшей в России математической школы с мощным опытом исследований и прикладных разработок в области искусственного интеллекта», — отметил в ходе круглого стола Роман Вайнберг, директор по развитию и продвижению Института искусственного интеллекта МФТИ.
Что могут роботы
Впрочем, есть сферы, где использование ИИ уже сегодня способно приносить прорывные результаты. «Впереди планеты всей — нефть и газ, нефтехимия, добыча полезных ископаемых, потому что предиктивная аналитика, которую погружают в свои отраслевые решения, может не просто ускорить работу: она позволяет понять, где, на какой глубине, какого объема месторождение, а значит, отпадает необходимость в дорогостоящих и долгосрочных экспедициях», — пояснил Вячеслав Жиров, заместитель директора Центра компетенций индустриального и общесистемного ПО Российского фонда развития информационных технологий.
Здравоохранение и фармацевтика — также авангардные направления, хотя пока еще не в нашей стране. «В мире уже широко используются алгоритмы по генерации новых лекарственных молекул. На базе миллионов снимков обучаются системы помощи в принятии решений в области онкологии», — рассказал Жиров.
По мнению Вячеслава Жирова, необходимо выработать бизнес-критерии эффективности внедрения в работу машинного разума. «С учетом Указа Президента, нацеленного на развитие сквозных технологий, и постановлений целевых министерств, мы очень заинтересованы в том, чтобы сквозные технологии, в том числе искусственный интеллект, постепенно внедрялись в индустриальное и общесистемное ПО. Однако нам необходимо понять, все ли технологии, предложенные рынком, одинаково полезны и эффективны. Не будет ли массового внедрения элементов ИИ лишь ради тренда. Также нужно определить, что такое эффективность, какие риски несут предприятия КИИ, к примеру».
Благодаря ИИ в мире могут появиться безлюдные заводы — такие могут приносить пользу человечеству и в Арктике, причем без всяких затрат на отопление, считает Сергей Вотяков, GR-директор PIX Robotics, председатель комитета ИИ «РУССОФОРТ», председатель Кластера РАЭК/PRA. «Технология программных роботов в нашей стране присутствует уже лет десять, то есть она довольно широко распространилась, но используется только крупным бизнесом. Все банки, добывающие компании, промышленники — все внедряют. Чаще всего это используется в автоматизации офисных процессов. По сути дела, роботы сами по себе — это довольно простой алгоритм, скрипт, который создает программист. В случае, если мы еще дополнительно используем другие технологии ИИ, такие как компьютерное зрение, генеративные модели, голосовые технологии, „предиктивка“, роботы становятся почти всемогущими. Они могут выполнить любую задачу», — рассказал Вотяков.
Слабый или сильный интеллект?
Кажется, все складывается более чем успешно: компании оптимизируют процессы, экспансия ИИ продолжается — все колосится! Однако на самом деле ситуация несколько сложнее, уверяют эксперты. Для полноценного внедрения технологии ИИ должны перейти на новый уровень: только так мы сможем им доверить важные процессы и не тратить ресурсы на контроль каждого шага машинного разума.
«Итак, „слабому“ искусственному интеллекту мы не можем доверять. Мы должны перепроверять его решения. А „сильного“ ИИ пока нет, и когда он появится, мы не будем понимать, как он принимает свои решения. Об этом парадоксе нельзя забывать», — сказал Александр Дмитриев, эксперт по цифровой трансформации компании «Аквариус», представитель Комитета по информационным технологиям и вычислительной технике «Деловой России».
Кроме того, самим предприятиям для поддержки и для успешного внедрения ИИ нужна базовая техническая инфраструктура, масштабная работа со структурированными данными и огромные человеческие ресурсы. «Нельзя просто взять готовое решение по искусственному интеллекту и внедрить его: необходимы специалисты, хорошо знающие именно эту технологию. Также важный момент — как показывает наша собственная практика, большинство востребованных решений по автоматизации крупных предприятий с использованием ИИ отлично работают на российском оборудовании (серверах, СХД, коммутаторах). Это очень важный момент. Поэтому при оценке эффективности, при оценке работы с искусственным интеллектом надо учитывать, насколько предприятие готово к ноу-хау — с точки зрения инфраструктуры и наличия специалистов», — считает Дмитриев.
Один из точечных, но чрезвычайно чувствительных рисков применения ИИ в производственных и бизнес-процессах — так называемые галлюцинации: ошибки, которые непредсказуемо могут выскакивать даже в самых совершенных нейросистемах. «…Вопрос достоверности данных выходит на первый план, вопрос отсутствия галлюцинаций при генерации того или иного текста, той или иной гипотезы становится крайне важным. Например, в отчете по редкоземельным металлам, который я недавно анализировал, были такие галлюцинации: в отчете должно было быть написано „Тиманское бокситовое месторождение“, а было написано — Тимирское. Название этого месторождения не очень важно, но то, что система перепутала его расположение, уже могло привести к большим проблемам на уровне выводов. Аналогично редкоземельное сырье и ниобий часто добываются вместе, но ниобий не является редкоземельным металлом. ИИ же отнес его к редкоземельным металлам. Такая ошибка могла бы отразиться на выводах», — привел пример Анатолий Антипов, директор по работе с научно-технической информацией и аналитике «Инвенторус».
По мнению некоторых участников дискуссии, применяемые сегодня системы пока не могут считаться полноценным искусственным интеллектом, их возможности ограниченны. «Ни одной системы ИИ согласно определению, которое было дано еще в 50-х годах, я пока не видел. У нас есть мощные системы, построенные на машинном обучении, но это просто системы, обученные на данных, причем неизвестно где взятых. Есть замечательная игрушка ChatGPT. А это именно игрушка, которая обучилась на всех данных, до которых она дотянулась в интернете. Следовательно, она взяла все ошибки, которые были в этих данных. Если вы работаете с ИИ по-настоящему, попробуйте одну из нейросетей загрузить тяжелыми исследованиями — она моментально «валится», — резюмировал Виталий Терентьев, предприниматель, общественный деятель, советник генерального директора HeadHunter. С мнением эксперта соглашается Евгений Елфимов, генеральный директор «Инвенторус». «Все стремятся к созданию сильного искусственного интеллекта, но хотелось бы, чтобы мы разделяли понятия машинного обучения, алгоритмов и генеративного ИИ. Это совершенно разные подходы. В этом смысле, вероятно, будет правильнее согласиться с теми, кто считает, что полноценного, сильного искусственного интеллекта у нас пока нет», — высказал мнение эксперт.
Новый навыкоцентричный мир
Раз нет подросшего и самостоятельного ИИ, значит, пока невелики и риски, связанные с ним, — может подумать обыватель. Как бы не так, спешат успокоить эксперты. По мнению Сергея Наквасина, эксперта аналитического центра при Правительстве РФ, изменения на рынке труда под влиянием ИИ затронут даже самих специалистов IT, не говоря уже о работниках разных сфер, связанных с рутинными процессами. «Думаю, айтишники скоро будут не нужны. Уже сейчас имеют место сокращения, и нет никакого кадрового дефицита у наших IT-компаний на поиск разработчиков. Или другой пример: представитель страховой компании рассказывает, как они сократили 70% call-центра, а это 300 человек. Неужели им нашлись места в других подразделениях? Разумеется, в будущем — в том числе и под влиянием ИИ — появятся новые профессии, новые рабочие места взамен старых, однако встает вопрос о скорости адаптации социальных и экономических систем. Одно дело, когда все поменялось на 60% за 85 лет, а другое дело, когда в ближайшие пять лет по всему миру исчезнет около 100 млн рабочих мест. Поэтому одним из актуальных вопросов сейчас, в том числе в бизнесе, должна стать разработка подходов, методологий, стратегий сверхбыстрого переобучения людей. К счастью, здесь ИИ помогает. Это правда. Можно очень быстро делать персонализированные обучающие программы», — уверен Наквасин.
Под влиянием ИИ людям нужно будет переучиваться и получать новые навыки — этот тренд подтверждает Виталий Терентьев. «Мы вступили в эпоху, когда не важен ваш опыт, а важны ваши навыки. Мир становится навыкоцентричным. Бизнесу, государству, всем остальным нужны навыки. Они хотят покупать навыки. Навык — это конкретное приложение к конкретной задаче, которую можно использовать здесь и сейчас. Бизнес, особенно IT, уже давно создал свои учебные заведения, давно живет в параллели с государством и со всеми остальными, создает свои университеты и большую часть сотрудников учит для себя», — резюмировал эксперт.
Впрочем, самому искусственному интеллекту тоже никак не внедриться без помощи человека, констатировали участники дискуссии. Поэтому часть профессий будущего может быть в той или иной степени связана с адаптацией машинного разума. «Насколько состоятелен и правдив контент, который генерируется моделями, может понять только эксперт. А это задается набором контекстов и правил. Здесь я позволю себе акцентировать, что кадры решают всё, но время вносит в этот тезис свои коррективы: знания этих кадров решают всё. Когда уходит наш человек из организации, из команды, мы теряем перечень знаний, который остался у него в голове. На мой взгляд, теперь уже мало быть просто продавцом, мало быть просто аналитиком или даже врачом, нужно быть врачом-оператором, ИИ-аналитиком, оператором ИИ и так далее», — уверен Роберт Васильев, вице-президент Ассоциации лабораторий по развитию искусственного интеллекта (АЛРИИ), замруководителя Центра ИИ МИФИ, эксперт рабочей группы «Цифровая экономика» в области «Большие данные», «Блокчейн».
Человеку, которому на разных этапах развития цивилизации приходилось то осваивать летающие машины, то учиться не бояться медицинских манипуляций, вскоре вновь придется подстраиваться под меняющиеся технологические реалии: становиться то аналитиком, то тьютором, то и вовсе няней для машинного разума. Контролировать как устойчивость результата работы робота, так и отсутствие всяческих «галлюцинаций». В общем, все как у людей!