Потенциальные возможности или реальные достижения? Общественное сознание продолжает находиться в состоянии гипноза от искусственного интеллекта (ИИ), очень рассчитывает на его повсеместную помощь и с нетерпением ждет неимоверного прорыва хоть в чем-нибудь. Но стоит ли надеяться на чудо? Настолько ли уже эффективен ИИ на самом деле и в чём именно? «Континент Сибирь» искал ответ на этот вопрос вместе с экспертами отрасли, а также выяснял, чего ждать от ИИ в ближайшем будущем, и надо ли уже начинать выстраивать с ним отношения.
За год-полтора бурного развития ИИ у широкой аудитории серьезно изменился угол восприятия его успехов и достижений. Пиар ИИ перешёл на следующий уровень, и на смену восторгу от сгенерированных изображений и текстов пришло, казалось бы, осознанное восхищение экономическим эффектом от внедрения нейросетей в технологические и бизнес процессы крупных компаний и планами государства по задействованию ИИ в различных сферах деятельности общества.
В течение 2023 года «Континент Сибирь» обращался к представителям науки, образования и культуры в рамках общественной дискуссии об аспектах формирования новой реальности. В статье «Что не так в искусственном интеллекте сегодня? Не о том мечтали братья-фантасты в ХХ веке» размышлениями о том, какие реальные вызовы ставит бурное развитие ИИ перед современным обществом, выступили эксперты различных направлений. В формате заочного круглого стола «Искусственный интеллект: способен ли инструмент стать личностью и чем это грозит?» редакция предоставила слово новосибирским ученым, работающим именно в этой области. В продолжение актуальной темы по прошествии определенного срока «Континент Сибирь» вновь предложил экспертам и разработчикам поделиться оценками, размышлениями и прогнозами меняющейся роли ИИ в жизни общества.
«Я вижу себе две линии развития взаимоотношений с ИИ. Первая, ставшая уже бесспорной, — это то, что в определенных областях он будет помогать. Вторая, возможно неожиданная, — это то, что где-то мы будем от него отказываться и даже запрещать использование ИИ», — обрисовал ближайшие перспективы кандидат физико-математических наук, заведующий лабораторией аналитики потоковых данных и машинного обучения Новосибирского государственного университета (НГУ) Евгений Павловский.
«Где нам будет помогать ИИ? — Здесь, для начала, надо зафиксировать, что уже помогает и мы уже много где его используем, не особо это замечая. Можно сказать, что уже сложились традиционные сферы использования нейросетей, которые далее будут развиваться ещё больше. Например, навигатор, выстраивающий маршрут, персонализированное размещение рекламы и рекомендаций в сети интернет. Самое очевидное направление расширения применения ИИ в повседневной жизни — это поиск и обработка информации из интернета, то есть ИИ выступает как поисковик, но более совершенный, нового уровня. Сейчас ещё обычный поисковик отвечает на запросы ссылками, но уже появились версии, которые отвечают на запрос развернуто», — делает свой прогноз учёный.
«Диспетчерские задачи нейросети решают уже очень хорошо. Яркий пример из повседневной жизни — городские навигационные системы управления дорожным движением. Математически транспортные задачи высокой размерности моделируются гидродинамическими уравнениями, которые описывают поведение жидкости, и эти уравнения сложно решать, но машинное обучение справляется с задачей без решения всяких уравнений, — чисто эмпирически. Однако использование машинного обучения в управлении наталкивается на проблему доверия к нейросетям, — дело в том, что их результаты трудно интерпретируемы, если интерпретируемы вообще», — рассуждает доктор философских наук, сопредседатель секции «Нейрофилософия» Совета по искусственному интеллекту при президиуме РАН Дмитрий Винник.
При подготовке материала нейросети Chat GPT было предложено ответить на запрос: «Как ты выглядишь? Опиши себя». ИИ ответил следующее: «Было бы замечательно видеть себя как уверенного, энергичного и целеустремленного человека, который успешен во всех своих начинаниях. Я бы хотел быть вдохновляющим и мотивирующим для окружающих, быть образцом для подражания и демонстрировать высокий уровень самодисциплины и самоорганизации. Я стремлюсь к развитию себя как личности, к постоянному самосовершенствованию и достижению своих целей и мечтаний».
Нейросеть Kandinsky, в свою очередь, сгенерировала изображение по запросу «Было бы замечательно видеть себя как…»
Осознанным и ответственным подходом призывает руководствоваться при использовании возможностей искусственного интеллекта и эксперт Фонда содействия инновациям Александр Николаенко. «В 2023 году ИИ ворвался в различные сферы деятельности человека, предоставляя нам уникальные возможности. В банковской сфере он помогает принимать решения об одобрении кредитов, компании интернет торговли используют его для создания привлекательной информации о продуктах, программисты генерируют код, а пользователи могут легко подготовить документацию на разных языках. Общение с ИИ становится удобнее благодаря возможности задавать уточняющие вопросы на человеческом языке. Чем больше данных мы предоставляем ИИ, тем качественнее результат. Он постоянно обучается и адаптируется, становясь более точным и эффективным. Однако, использование ИИ должно быть ответственным и этичным. Надо уделять внимание тому, на чём учится ИИ. Некорректный «дата сет» может привести в итоге к предвзятости и дискриминации. Поэтому важно, что в России есть свои, отечественные разработки, например, YandexGPT», — резюмирует эксперт.
Большинство специалистов в оценках будущего нейросетей сегодня намного более сдержаны, чем год назад, охотно переключаясь с темы «безграничных возможностей» на «рабочие моменты». «Проблем хватает. В последние годы имеет место проблема преодоления предела вероятности распознавания лиц системами «Умный город», дальнейшее обучение нейрокомпьютеров не даёт результата», — рассказал Дмитрий Винник.
«Я достаточно критически отношусь к возможностям ИИ. Да, эта система внедряется сейчас как вспомогательная в определённых отраслях, но я не уверен, что она как-то кардинально повлияет на нашу с вами повседневную жизнь. Как бы сильно его не пиарили, мы знаем, например, что удачных примеров использования ИИ в проектировании, в инженерной деятельности в мировой практике на сегодня нет. Мы в компании за этой темой пристально следим, потому что занимаемся проектированием и производством высокотехнологичных функциональных медицинских кроватей», — поделился мнением руководитель компании «Папийон» Игорь Мендзебровский.
Компания «Папийон» — производитель российской линейки высокотехнологичных функциональных медицинских кроватей. Основана в 2020 году в новосибирском Академгородке. Разработчики компании интегрировали в медицинскую кровать технологии автоматизации протокола бокового переворота лежачего пациента на 180 градусов, что стало ноу-хау на отечественном и мировом рынке медицинских кроватей. Компания является получателем субсидии министерства науки и инновационной политики Новосибирской области и гранта федерального Фонда содействия инновациям.
«В разработке наших изделий мы ИИ не задействуем. У нас нет пока примеров, когда мы могли бы применить его, подключив к системам автоматизированного проектирования (САПР). Где мы применяем ИИ? — В обработке данных о состоянии больного во время его ночного сна. Здесь ИИ заменяет определенное количество специалистов, которые бы за этим следили, обрабатывая и систематизируя большой входящий поток информации по заданным параметрам», — продолжает Игорь Мендзебровский.
Эксперт в области ИИ, разработчик и руководитель компании Deepsound Вячеслав Вышегородцев рассказал «Континенту Сибирь» о том, чем занимается сегодня и чего ждёт от ИИ завтра: «Наша компания разрабатывает нейросетевые системы, в основном для задач связанных с аудио и анализом речи. В том числе у нас есть своя система распознавания речи. Как отдельный проект «EMBLE» — разрабатываем и внедряем систему мониторинга за здоровьем лошадей. Сегодня значительно вырос, так называемый, порог входа в ИИ, связанный с машинными мощностями. В мире есть только несколько крупных компаний, располагающих сверхмощными дата-центрами, и лишь они в настоящий момент имеют возможность вести обучение огромных нейросетевых систем. Очередная революция в развитии ИИ произошла в 2023 году, когда была выпущена модель Chat GPT (генеративный предобученный трансформер), которая показала во многих задачах результаты сопоставимые с человеком. Решающим фактором стало масштабирование — рост размера систем без архитектурных изменений. Chat GPT — это не одна модель, это целый ансамбль моделей. Но, чтобы обучать такие модели нужны и огромные мощности. Небольшие компании, соответственно, не могут работать с такими огромными трансформерами, с какими работают Сбербанк или Яндекс. Обучать такие трансформеры получается очень дорого. Но выход, как всегда, есть».
«Что делают сегодня многие компании? Да, мы не можем создать свой Chat GPT, но мы можем использовать Chat GPT в качестве поставщика данных для «трансформера поменьше» и, таким образом, добиться сопоставимого качества работы, как у самой Chat GPT. Так что пока нет поводов переживать, что у нашей компании нет настолько огромных дата-центров как у Google. Кроме масштабирования есть возможность добиться увеличения эффективности системы путем усовершенствования её архитектуры, чтобы система научилась делать что-то новое. Например, в нашей компании в 2021 году была придумана архитектура сверточной нейронной сети ERANN по распознаванию звука. Это решение показало себя лучше всех других алгоритмов, в том числе алгоритма от Google», — развивает свою мысль Вячеслав Вышегородцев.
Как считает руководитель компании «Папийон», дальнейшее внедрение и применение ИИ — это вопрос, связанный прежде всего с государственной политикой в этом отношении. «Где мы планируем внедрять ИИ? В той же оцифровке состояния больных. Мы знаем, что в больницах люди умирают в ранние часы, примерно с 3 до 5 часов утра. Та система, которую мы сейчас разрабатываем и в которую будут интегрированы наши кровати, позволит работать над выявлением ранней смертности и инсультов. Вот здесь ИИ, а точнее машинный анализ большого потока данных, несомненно найдёт применение», — раскрыл ближайшие планы Игорь Мендзебровский.
Руководитель компании Deepsound отметил ещё один фактор, который в ближайшие годы будет поддерживать бурное развитие нейросетей: «Есть тенденция насыщения данных. Сейчас по любой задаче в интернете уже очень много размеченных данных. Конечно, разного качества разметки, но, тем не менее, вы можете, решая любую задачу по обучению нейросетей, найти уже размеченные под неё данные. Есть профессиональное исследование согласно которому в ближайшие пять лет прогнозируется полное насыщение данными».
Разметка данных (data labeling) — процесс добавления тэгов в сырые данные, чтобы показать модели машинного обучения целевые атрибуты (ответы), которые она должна предсказывать. Метка (label) или тэг (tag) — это описательный элемент, сообщающий модели, чем является отдельный элемент данных, чтобы она могла учиться на примере. Насыщение данными — это тот момент в качественном исследовании, когда сбор новых данных перестает приводить к появлению новых идей и тем. Это этап, на котором исследователи достигают достаточной глубины и широты охвата информации, позволяющей им уверенно делать выводы и разрабатывать теории на основе полученных данных
«Актуально то, что сегодня происходит на поле боя», — смещает акцент обсуждения Дмитрий Винник. Одним из решающих факторов развития ИИ сегодня становится его практическое применение и обучение в условиях ведения боевых действий. Здесь сейчас задействованы значительные финансовые и кадровые ресурсы. С этой сферой связаны и ожидания определенной части научного и отраслевого сообщества. «Мы уже несколько лет ожидаем появления роя боевых дронов, управляемых ИИ, но пока этого не произошло, хотя технология существует и была реализована в наших крылатых ракетах. Беспилотники, в которые встроена система распознавания изображения, достаточно активно и успешно уже используются, те же самые продвинутые «Ланцеты». Но идея была в том, чтобы выпускать сразу сотни или даже тысячи дронов, которые обмениваются информацией друг с другом. Причины не готов комментировать», — продолжает учёный.
Безоговорочное влияние ИИ на трансформирующийся рынок труда отмечают практически все специалисты. «Некоторые профессии будут постепенно заменяться ИИ: нейросети сегодня широко внедряются в колл-центрах, и при дальнейшем развитии просто займут место операторов. ИИ будут перепоручены несложные услуги дизайнеров по созданию афиш, макетов и так далее», — иллюстрирует тенденцию Евгений Павловский.
«На программиста надо будет учиться более серьёзно. Нижний уровень джунов (от Junior — разработчик начального уровня, как правило, неопытный обладатель базовых навыков и знаний — «КС») будет заменен ИИ. В принципе что-то подобное произойдет во многих профессиях», — полагает и руководитель компании Deepsound Вячеслав Вышегородцев.
Как подчеркивают собеседники «Континента Сибирь», не надо рассматривать замену отдельных категорий сотрудников на ИИ как трагедию. Скорее, это может быть подспорьем в противодействии широко разворачивающемуся кадровому кризису. В конце концов, такое применение возможностей ИИ в обозримом будущем поможет не только решить кадровые проблемы в определенных отраслях, но и стать экономическим основанием сокращения продолжительности рабочего дня и недели. Кроме того, процесс широкого внедрения технологий ИИ становится катализатором спроса на специалистов, умеющих квалифицированно ставить ему задачу, порождает новые профессии, такие как промт-инженер.
Промт-инженер — это специалист, который умеет конкретную задачу клиента перевести в промт (текстовый запрос) для нейронной сети и получить конкретный требуемый результат
«К настоящему моменту уже имеет место качественный скачок в области риск-менеджмента и, так называемого, комплаенса. Нейрокомпьютеры быстрее справляются с задачами выявления сложных схем ухода от налогов по сравнению с аналитиками. В скором времени должна появиться технология автоматического составления протоколов поведения человека или животных. Например, по видеозаписи конфликта с последующей дракой будет составлено подробное описание в текстовом виде. ИИ внес большой вклад в дебюрократизацию выполнением рутинных операций по документообороту: заполнением форм, расчетом кредитных ставок, генерацией заявок и договоров. Очевидно, что автоматизация рутинных судебных процедур (ведение протокола, генерация определения и тому подобное) может вызвать оптимизм по поводу внедрения автоматического судопроизводства сначала по административным делам, а потом и по уголовным», — добавляет доктор философских наук Дмитрий Винник.
«Развивать и сдерживать»: эксперты также отмечают, что нерегулируемое применение ИИ в определенных сферах приводит скорее к проблемам, нежели к новым завоеваниям. Дмитрий Винник обращает внимание на то, что на фоне взросления ИИ ярче проявляется эффект деградации системы современного образования: «К сожалению, интеллектуальные системы становятся умнее, а пользователи, напротив, — глупее. Людей, которые способны интерпретировать результаты работы автоматических экспертных систем, ИИ по поиску нового знания, становится всё меньше».
«Где будем отказываться от ИИ? Прежде всего, в образовании. Поясню: в последние три года всемирный тест PISA по математике от Организации экономического сотрудничества и развития (ОЭСР) показывает резкое падение результатов у старшеклассников. Падение это связывается с тотальным применением гаджетов. Повсеместное использование умных помощников сказывается на когнитивных способностях подрастающего поколения. Это проблема! В течение ближайшего года-двух, думаю, стоит ожидать принятия решения на уровне государства в отношении этих практик. Будем отучать, как бы парадоксально это ни звучало. Ведь, чем интеллектуальнее помощник, тем хуже способности детей самостоятельно мыслить и принимать решения», — констатирует кандидат физико-математических наук Евгений Павловский.
Международная программа по оценке образовательных достижений учащихся (PISA — Programme for International Student Assessment) — это тест, который оценивает функциональную грамотность школьников в разных странах мира и их умение применять знания на практике. Цель тестирования — провести оценку грамотности 15-летних школьников в разных видах учебной деятельности: естественнонаучной, математической, компьютерной и читательской
«Кроме того хочу отметить, что не все ожидания в отношении ИИ оправдываются и не в любом случае человек готов ему доверять. Например, уже много лет разрабатывается и тестируется самоуправляемый автомобиль, но до широкого внедрения этой технологии дело так и не доходит. Есть ряд сдерживающих факторов, в том числе и психологический. ИИ сегодня уже строит оптимальный маршрут при поездке в такси, формирует стоимость проезда, списывает оплату со счета, начисляет баллы, а баранку крутит по-прежнему человек, при этом далеко не всегда имеющий хотя бы среднее образование. Лично у меня, как у преподавателя, также вызывает скептическое отношение продвигаемая сейчас разработка ИИ индивидуального трека в образовании — у нас нет столько педагогов», — делится сомнениями Евгений Павловский.