Какие возможности и риски несет эпоха искусственного интеллекта
И является ли индустрия ИИ мыльным пузырем
Искусственный интеллект — не просто модный тренд. Он меняет нашу жизнь так, как когда-то изменили ее интернет и мобильная связь, но делает это гораздо быстрее. «ChatGPT впервые был представлен в ноябре 2022 года, а уже сейчас стал именем нарицательным, как когда-то «ксерокс». Людям неважно, что находится у него «под капотом», — они переходят в текстовые интерфейсы, обращаются не в веб, а к текстовому помощнику, который решит для них задачу», — отмечает руководитель отдела разработки Yandex Михаил Ваганов.
По его словам, ИИ уже изменил процессы в разных сферах: в IT, например, за счет внедрения искусственного интеллекта повысилась производительность разработки и эффективность прототипирования. Если раньше на разработку прототипа уходили недели и месяцы, то сейчас, говорит Ваганов, нескольких часов достаточно, чтобы создать рабочий прототип, который можно представить топ-менеджменту компании. «Меняется само мировоззрение. Раньше людям было сложно отказаться от кода; с появлением ИИ стартапам, в принципе, нет необходимости держать в штате CTO, хотя еще недавно это был один из специалистов, на которых держался проект», — говорит Михаил Ваганов.
Означает ли это, что профессиональным IT-специалистам придется без боя сдать свои позиции? Основатель сервиса для увеличения допродаж 4sell.ai Роман Белопольский, отмечая положительное влияние ИИ на финансовую составляющую разработки, считает такие прогнозы необоснованными: «Если раньше разработка системы обходилась в миллионы долларов, то сейчас речь может идти о десятках тысяч. Задачи разработчиков тоже меняются. Специалисты могут делать такую архитектуру, которая позволит клиентам писать функционал с помощью промптов, так что задача разработчиков будет состоять не в том, чтобы писать код, а в том, чтобы адаптировать запросы клиентов под систему. Но выполнение такой задачи потребует очень высокого профессионализма и понимания того, как работают процессы, так что высококвалифицированные спецы без работы не останутся».
В финансовом секторе и финтехе при внедрении ИИ внутренняя эффективность и внутренние процессы пока в приоритете перед попыткой улучшения взаимодействия с клиентом и созданием новых продуктов на основе ИИ. Согласно результатам исследования, проведенного в прошлом году НКО FinTech AI Center среди 232 финансовых и финтех-компаний из стран Центральной Азии, искусственный интеллект в своей работе в той или иной степени используют 36 % респондентов, но только четыре компании из 232 заявили о полном внедрении ИИ-систем в свой бизнес и лишь каждая пятая смогла оценить эффект от проектов в сфере ИИ.
«Ожидания от ИИ-агентов тоже заполнены внутренними процессами. Организации и компании региона видят больше рисков, чем выгод, от внедрения ИИ в системы, связанные с обслуживанием клиентов и формированием новых продуктов, потому что-либо опасаются, либо не понимают, какие риски будут нести», — говорит директор FinTech AI Center Арман Асакаев. По его словам, четверть респондентов считают основным барьером для ИИ нехватку специалистов в этой области, нехватку данных и качество их сбора.
По мнению Михаила Ваганова, опасения понятны. Большие риски применения искусственного интеллекта связаны с тем, что ИИ-модели все еще галлюцинируют, и пользователь, вводя непредсказуемые запросы, может получить непредсказуемые ответы. Крупные компании тратят на решение этой проблемы огромные деньги — у той же OpenAI есть множество моделей, предотвращающих такие риски, — но у компаний поменьше таких возможностей нет.
Второй больной вопрос — стоимость ИИ-решений. «Когда только появились большие языковые модели, стоимость одного запроса в LLM в 10 раз превосходила стоимость одного запроса в поисковике, потому что вычислительные мощности для обработки этого запроса дороже. Сейчас ИИ в тренде, государства вливают в его внедрение большие деньги, но в какой-то момент юнит-экономика должна будет сходиться. Если при больших затратах результат от ИИ окажется примерно таким же, как при применении других технологий, в нем не будет смысла. Всем нам предстоит пройти через эту фазу оптимизации», — считает Ваганов.
Нехватка вычислительных мощностей и электроэнергии для дата-центров — еще одна проблема, которую потенциально несет развитие ИИ. Вкладываться в разработку собственной архитектуры могут позволить себе лишь очень богатые страны, и для Казахстана Ваганову представляется оптимальным вариантом сотрудничество с Китаем, который в гонке ИИ взял курс на собственные разработки. Курс на самостоятельность даст Китаю преимущество лет через пять, если все компании страны будут пользоваться чипами китайского производства, да и стоить эти чипы будут дешевле, считает эксперт. Другое дело, что это поставит вопрос о цифровой независимости, безопасности данных и наличии электроэнергии в количестве, которое способно обеспечить потребности дата-центров.
По темпам развития сектор технологий превосходит другие направления, и это ставит множество вопросов перед всеми государствами. Как сделать так, чтобы специалисты в разных отраслях извлекли максимальную пользу из ИИ-решений и в то же время не утеряли профессиональных навыков, делегируя ему свои обязанности? Как разрешить противоречия, связанные с тем, что персональные данные граждан РК, например, должны собираться, обрабатываться и храниться в базах данных, физически размещенных на территории республики, но с точки зрения результата было бы целесообразнее обрабатывать их в других странах? Что будет, если инвесторы, в ближайшие год-два не дождавшись результатов от ИИ-проектов, в которые вложены их деньги, охладеют к этой теме?
«Не думаю, что ИИ — это мыльный пузырь. ИИ-зимы, скорее всего, не будет, но снижение скорости инноваций может стать трендом, и это несет риски в сфере, где все меняется очень быстро. На мой взгляд, искусственный интеллект принесет большую пользу, позволит многое оптимизировать, просто мы и сами пока не знаем всех его возможностей», — считает Михаил Ваганов.