Интеллектуальная гонка
Спикер: Сергей Голицын, руководитель направления Т1 Искусственный интеллект, ИТ-холдинг Т1
В апреле этого года в Абу-Даби впервые прошла гонка беспилотных болидов. Участие в ней приняли восемь команд из США, Европы, Китая и ОАЭ, а призовой фонд составил $2,25 млн. В отличие от традиционных Формул, претенденты на победу соревновались не в инженерном мастерстве. Все автомобили были одинаковыми, различие – только в искусственном интеллекте: именно он разгонял машины до 300 км/ч и рассчитывал угол, под которым необходимо входить в поворот.
Команды из России среди участников соревнования не было, несмотря на то, что беспилотные авто успешно курсируют по Москве, а страна входит в десятку лидеров по внедрению ИИ. Российские компании и пользователи понимают потенциал использования технологии. Эксперты CNews Analytics отмечают, что в 2023 году выручка ведущих российских разработчиков ИИ-решений выросла почти в два раза. ИИ-помощникам доверяют две трети россиян, а 32% вообще доверили бы искусственному интеллекту жизнь. Но какие уроки необходимо усвоить и какие меры предпринять, чтобы отечественный ИИ стал лидером в глобальной гонке?
Чтобы оценить перспективы российского ИИ, необходимо посмотреть на успешный зарубежный опыт. Исторически лидирующие позиции в области развития технологии занимают США. Первые три строчки в топе компаний, которые активнее всего публикуют связанные с ИИ исследования, принадлежат американским организациям. На Microsoft, Google и IBM приходится более 35 тысяч научных материалов. Для сравнения, у китайской Huawei, которая расположилась на четвертой строчке, этот показатель немногим превышает пять тысяч. Одна из причин такого успеха – объем вложений. Так, в 2024-2025гг на США придется около 55% от всех мировых инвестиций в ИИ.
Однако Китай, несмотря на меньшее число публикаций и более скромные вложения, ничуть не уступает США по темпам внедрения технологии. Например, страна с середины 2010-х лидирует в области распознавания лиц. В 2017 году компартия Китая объявила о старте амбициозной национальной программы по развитию ИИ, цель которой – стать мировым лидером этой области к 2030 году. Стратегия включает создание индустрии с объемом рынка в $150 млрд. Одна из сильных сторон китайского подхода – масштабные государственные инвестиции в исследовательские программы и инфраструктуру. Не меньшую роль играет и то, что местные компании обладают доступом к огромным массивам данных, которые генерируются благодаря высокой численности населения и относительно слабым регуляторным ограничениям.
К примеру, европейский подход, напротив, заметно отличается от этой стратегии – и сфокусирован на этике и защите данных. Страны ЕС стремятся создать правовую базу, которая учитывала бы при развитии ИИ права человека и приватность. Одним из ключевых факторов является принятый в 2018 году Общий регламент по защите данных (GDPR). Он накладывает строгие ограничения на обработку и хранение личной информации. При этом стандарты, установленные GDPR, должны соблюдать не только европейские компании, но и любые другие, которые работают на территории ЕС.
Закономерным продолжением такой политики можно считать «Закон об искусственном интеллекте» (Artificial Intelligence Act), который вводит классификацию рисков и регулирует использование ИИ в зависимости от уровня угрозы правам человека. Эти усилия направлены на то, чтобы сделать Европу лидером в области этического ИИ. Однако они также создают и существенные барьеры для развития технологии. Строгие законы, которые регулируют использование данных, ограничивают возможности европейских компаний в обучении ИИ, что является своеобразными «палками в колесах» совершенствования алгоритмов. Именно это ставит Европу в менее выгодное положение по сравнению с США и Китаем и не дает европейским компаниям вырваться на первые места в ИИ-гонке.
Россия активно развивает направление ИИ, сосредотачивая усилия на стратегически важных областях. Исследования и внедрение решений в рабочие процессы сконцентрированы в основном в шести отраслях: логистике, банкинге, ритейле, добывающей промышленности, производстве потребительских товаров и ИТ-отрасли. При этом абсолютным лидером по использованию ИИ является розничная торговля – 25,9% компаний применяют технологии ИИ для оптимизации ресурсов и автоматизации взаимодействия с клиентами. На втором месте располагается сфера финансовых услуг – 8,5% организаций внедряют ИИ-решения для оптимизации процессов: обработки документов и обслуживания клиентов с помощью чат-ботов (по данным аналитического агентства ИТ-холдинга Т1).
Одним из факторов, который может существенно продвинуть Россию в сторону ИИ-лидерства – участие государства в развитии технологии. Страна уже занимает седьмое место в мире по этому параметру. В 2019 году власти утвердили Национальную стратегию по развитию искусственного интеллекта. Она акцентирует внимание на использовании технологии ИИ для укрепления национальной безопасности и повышения эффективности государственного управления. Новый национальный проект «Экономика данных», который заработает со следующего года, предполагает, что ИИ к концу десятилетия добавит к ВВП страны более 10 трлн рублей. Это значение не кажется амбициозным – 68% компаний говорят о том, что внедрение решений на основе искусственного интеллекта увеличило показатель EBITDA на 5%.
Однако барьер, который тормозит развитие отечественного ИИ, в том числе прикладного, – недостаток квалифицированных специалистов. В России всегда была сильная математическая школа, но бизнес не всегда вкладывает в развитие уже опытных сотрудников столько, сколько необходимо. Зачастую ИТ-компании в России обучают персонал только на начальном этапе, забывая про то, что прорывные технологии создаются именно на высоком профессиональном уровне, для достижения и сохранения которого нужно постоянно повышать квалификацию. По подсчетам экспертов, к 2030 году в стране будет не хватать 70 тысяч специалистов по ИИ, а число незакрытых вакансий уже увеличилось на 80%. Поэтому важно, чтобы бизнес, вузы и государство сотрудничали в области развития талантов.
После изменения геополитической обстановки обострилась и другая проблема – инфраструктурная. Эффективная работа предприятий полупроводниковой промышленности – это основной драйвер развития ИИ. В отечественной отрасли виден прогресс, но еще не настолько, чтобы полностью заместить иностранные микросхемы. На это потребуется время. Поэтому важно укреплять партнерство с другими странами, которые уже создают конкурентоспособные на мировом рынке модели.
При этом в России есть много центров, где всерьез работают с искусственным интеллектом, началось активное развитие генеративных нейросетей. Один из трендов развития отечественного ИИ – демократизация. В будущем технология станет дешевле и доступнее большему количеству компаний и людей, а увеличение количества Low-code и No-code продуктов позволит использовать ИИ-решения без дополнительного найма профильных специалистов. По прогнозам представителей отраслевых органов власти, к 2030 году Россия войдет в пятерку государств-лидеров по ключевым критериям развития технологии. Поэтому вполне вероятно, что отечественные ИИ-разработки появятся в числе прорывных продуктов, меняющих наш мир.
В России в 2024 году 6,2% организаций предпринимательского сектора применяли технологии искусственного интеллекта в работе (данные Т1) и это число будет только увеличиваться. Если сфокусироваться на тех сферах, которые уже активно развиваются, и обратиться к зарубежному опыту – усилить роль государства, повысить объемы инвестиций, принимать «мягкое» законодательство – Россия сможет добиться локального лидерства в сфере ИИ. Однако для этого важно проводить и больше научных исследований, инвестировать в обучение талантливых сотрудников, запускать совместные проекты с зарубежными партнерами для обмена опытом и налаживать связи с производителями оборудования для обучения ИИ.
