Запуск ChatGPT в конце ноября 2022-го провел четкий водораздел — история ИИ разделилась на «до» и «после». Весь следующий год мир в восторженных тонах говорил о колоссальном потенциале искусственного интеллекта, рассуждая о его влиянии на мировую экономику, и тех продуктах, которые появятся на его базе. Но если 2023-й был преисполнен ожиданий и надежд, то год 2024-й еще раз напомнил всем, в том числе бизнесу и инвесторам, о том, что есть хайп и есть фундаментальная технология — и эти вещи необходимо разделять
Медные трубы искусственного интеллекта
«У студентов, которых я веду, 100% проектов на базе ИИ, — рассказывает СЕО университета «Зерокодер» Кирилл Пшинник, преподающий технологическое предпринимательство в Российской академии народного хозяйства в Иннополисе. — Очень часто ИИ там просто для галочки». Он вспоминает недавний Web Summit в Лиссабоне в ноябре — там 90% компаний-участников, по его словам, «тоже были ИИ-based»: «В подавляющем большинстве случаев в этих проектах ИИ не основная технология, а производная от готовых языковых моделей. Стартаперы добавляют эти галочки «ИИ-based» просто чтобы привлечь внимание инвесторов».
Показательный момент для демонстрации нездорового ажиотажа на ИИ. В 2024 году мир успел наиграться с генеративным ИИ и осознать не только его плюсы и возможности, но и минусы. «Wow-эффект закончился, началась обычная работа по внедрению, раскатке и оптимизации там, где это имеет смысл делать», — говорит вице-президент по стратегии и инновациям МТС, CEO Future Crew Евгений Черешнев.
Поисковые фундаментальные исследования велись очень давно, просто они были достаточно нишевыми — ими интересовались те, кто ими занимался, у кого была научно-исследовательская мотивация, поясняет гендиректор Института AIRI, профессор Сколтеха Иван Оселедец. «То же самое в свое время произошло с компьютерным зрением и классификацией изображений. Сидели академические группы и учились отличать кошек от собак, — вспоминает он. — Появился ImageNet (проект по созданию и сопровождению массивной базы данных изображений для отработки и тестирования методов распознавания образов и машинного зрения), все переполошились. Хайп давно утих, а технологии компьютерного зрения успешно были адаптированы для обнаружения брака на производствах и системы оплаты в метро с помощью лица. Так и с генеративным ИИ — вдруг случился прорыв, который стало возможно пощупать, то есть применение на практике стало ближе».
Однако после небывалого ажиотажа 2023-го, когда про ИИ не рассуждал только ленивый, блеск в глазах как инвесторов, так и обывателей заметно потускнел. Последних вал новостей об ИИ утомил, первых заставил относиться к проектам с откровенным скепсисом. Появление таких моделей, как ChatGPT, продемонстрировало широкий спектр задач, которые ранее считались сложными или невозможными для автоматизации, но теперь решаются с легкостью, говорит руководитель лаборатории научных исследований ИИ T-Bank AI Research Даниил Гаврилов: «Это создало высокие ожидания относительно потенциала ИИ и его влияния на различные отрасли».
Так было во все времена и с любой технологией, совершившей прорыв. Удержаться на вершине гораздо сложнее, чем ее завоевать. «Все хотят ухватить большой кусок растущего пирога, но мало кто реально понимает, как, — рассуждает Кирилл Пшинник. — Это хрестоматийный пример хайпа, такое мы видели много раз, начиная с тюльпановой лихорадки в Голландии в свое время и заканчивая хайпом на ICO, когда биткоин начал активно расти. Так же произошло и с самим интернетом, когда случился «пузырь доткомов». Естественно, хайп рано или поздно сольется, и кому-то будет очень больно».
Проблемы созрели
Больно или нет, но в том, что компании и инвесторы стали относиться к ИИ намного сдержаннее, чем прежде, сомнений нет. Еще по итогам 2023 года аналитики отмечали сокращение инвестиций в проекты, связанные с ИИ. Согласно отчету Стэнфордского университета, в 2023 году венчурные инвесторы и корпорации сократили инвестиции в стартапы, уменьшился объем M&A-сделок в индустрии. Так, он упал на 31,2%, со $117,16 млрд в 2022 году до $80,61 млрд в 2023-м, а частные инвестиции снизились со $103,4 млрд до $95,99 млрд.
Австралийская компания Appen (бывший подрядчик Google, создающий наборы данных для ИИ) в своем октябрьском исследовании, опросив более 500 IT-руководителей в различных отраслях промышленности США, делает вывод: крупный бизнес фиксирует снижение инвестиционной привлекательности проектов на базе ИИ. «Успех инициатив в области ИИ в значительной степени зависит от высококачественных данных, и получить их становится все труднее по мере того, как варианты использования ИИ усложняются», — заявил вице-президент по стратегии Appen Си Чен.
Нехватка доступных качественных данных, на которых можно было и далее обучать ИИ, — одна из ключевых проблем. Большие языковые модели (Large Language Models, LLM) сейчас подошли к важному с точки зрения восприятия перелому в развитии, рассуждает генеральный директор MTS AI Андрей Калинин. «Если раньше они «умнели», то есть росли в качестве сразу по всем направлениям за счет своего размера и увеличения обучающей выборки, то сейчас этот рост сильно замедлился: кончились данные для обучения — текстов в интернете больше нет, новые не появляются с нужной скоростью, — говорит он. — С этим связаны новости о том, что GPT-5 не дает того прироста, который был в GPT-4 по сравнению с 3.5».
По словам Калинина, с точки зрения восприятия это может привести к очередному обрушению надежд на рынке: AGI (общий ИИ, artificial general intelligence) не пришел, однако с технологической точки зрения прогресс продолжится, но он станет менее заметным, более практичным и сфокусированным.
Кроме нехватки данных, мир ИИ столкнулся и с большим дефицитом кадров, которые могли бы развивать и использовать технологию. В частности, и в России. Так, Центр развития ИИ при правительстве видит это (наряду с отсутствием финансирования) главными причинами того, что готовность бизнеса к внедрению ИИ в 2024 году сократилась по сравнению с и так невысоким уровнем прошлого года.
«Лучше, конечно, помучиться»
«В 2023 году, когда только LLM начали появляться, мы думали, что произойдет глобальный скачок, и вот сейчас вообще все потеряют работу, будут только роботы. Такого не произошло. Может быть, и хорошо, все-таки мир еще сопротивляется», — иронизирует Кирилл Пшинник.
На фоне прошлогоднего ажиотажа вокруг генеративного ИИ в 2024 году действительно наблюдается смена тональности, делится ощущениями старший консультант McKinsey & Company, специалист по внедрению инновационных технологий в банковской и страховой сферах Кирилл Ярошенко: «Однако это не значит, что интерес к технологии снижается, скорее, подход становится более взвешенным».
Бизнес переходит к фазе принятия рациональных решений — и это нормально. «Более того, для науки излишний хайп бывает вреден — он создает завышенные ожидания и сильно сокращает количество времени, нужное для вдумчивой работы, — согласен Иван Оселедец. — Отчасти бурный интерес компаний и общества к технологиям генеративного ИИ оказался во внешнем информационном пространстве потому, что это было хорошим маркетинговым, если так можно выразиться, инструментом. Все хотят быть на волне тренда».
Например, в последние два года российский бизнес стал проявлять неподдельный интерес к ИИ. Рост интернет-запросов с формулировкой «ИИ для бизнеса» вырос на 625% за два года (с 1228 в сентябре 2022 года до 8905 в конце августа 2024-го). К такому выводу пришли в сентябре SEO-аналитики «Точки», проанализировав частотность соответствующих запросов в интернете за последние два года.
Тем не менее участники рынка констатируют: высокие ожидания от ИИ привели к определенному разочарованию. «После первоначального взрыва возможностей, который продемонстрировал ChatGPT, индустрия и пользователи быстро привыкли к новому уровню качества. Теперь кажется, что развитие замедлилось и новизна исчезла», — размышляет Гаврилов. Впрочем, это временное явление, уверен он: «Инновации часто происходят скачкообразно, и следующий технологический прорыв может вновь расширить границы возможного и разжечь интерес к ИИ».
Под силу не каждому
Если продолжать разговор о том, что (помимо дефицита кадров и качественных данных для обучения ИИ) мешает очередному прорыву, то во многом развитие технологии сейчас упирается в ресурсы. Разработка и обслуживание моделей требует огромных вложений, замечает руководитель разработки AI Lab «Авито» Олег Королев: «Проводить эксперименты с GenAI могут большие игроки, для малого и среднего бизнеса это все еще дорого. GenAI пока остается инвестицией в будущее — бизнес вкладывается сейчас, чтобы не упустить перспективный рынок». Кроме того, тормозит развитие нехватка вычислительных мощностей, в том числе видеокарт. Покупать их в текущих условиях сложно и дорого — в среднем на 30% дороже, чем в других странах, указывают в MTS AI.
Действительно, несмотря на большой рост доходов компаний-лидеров, на этом этапе они генерируют огромные убытки. Так, выручка OpenAI по итогам 2024 года должна составить $3,7 млрд, сообщала The New York Times со ссылкой на непубличные финансовые документы (в 2023-м она составила $1,6 млрд, а годом ранее и вовсе $28 млн). $1 млрд из указанных $3,7 млрд поступит от компаний, которые пользуются технологиями OpenAI. Однако, несмотря на впечатляющие доходы, компания ожидает убыток в размере $5 млрд в 2024 году из-за высоких затрат, связанных с разработкой продвинутых ИИ-моделей.
«Это подчеркивает дилемму, с которой сталкиваются многие компании. Крупные игроки, такие, как OpenAI, могут позволить себе огромные инвестиции в разработку собственных моделей ИИ, ожидая дальнейшего захвата рынка новыми решениями, — поясняет Даниил Гаврилов. — В то время как для других компаний попытка создать собственные LLM приводит к огромным расходам на инфраструктуру, включая закупку GPU (Graphics Processing Unit — процессор для обработки графики и высокопроизводительных вычислений) и других ресурсов».
Одна из немногих компаний в России, кому под силу, работая с ИИ-технологиями, выводить на рынок LLM мирового уровня, — «Яндекс». СЕО бизнес-группы «Поиск и рекламные технологии» компании Дмитрий Масюк не видит снижения темпов развития технологии. По его мнению, речь о переходе на качественно другой, более зрелый, этап развития, который открывает новые перспективы применения нейросетей. «2024-й стал годом активного их внедрения в продукты и бизнес-процессы, от поиска с «Нейро» (сервис «Яндекса», запущенный в апреле 2024 года) до виртуальных ассистентов в умных устройствах, — приводит он примеры применения ИИ. — В этом году «Яндекс» впервые применил в поиске мультимодальную нейросеть, которая объединила опыт в разработке текстовых и картиночных моделей. YandexGPT уже работает в 20 собственных сервисах, опыт развития собственной нейросети позволяет снижать расходы на дообучение опенсорсных моделей».
Сквозное внедрение технологий ИИ, продолжает Масюк, повышает экономический эффект за счет роста как эффективности внутренних бизнес-процессов (например, расходы на поддержку удалось снизить на 15% при росте ее качества), так и рекламной выручки благодаря тому, что к сервисам чаще обращаются, а также за счет появления дополнительных моделей монетизации, таких, как подписка на использование продвинутых версий сервисов и продажа решений «под ключ» в В2В-сегменте.
Вдумчивое развитие без шараханий
После громких победных реляций 2023 года на фронте развития ИИ словно наблюдается затишье. Сегодня рынок движется в сторону того, как связать GenAI с чем-то еще. «Это крутая технология, мы научились писать тексты, рисовать картинки. Теперь давайте посмотрим, как это поможет нам в физике, химии, биологии, медицине. И здесь уже можно говорить об экономической выгоде», — говорит Иван Оселедец.
Согласно подсчетам Gartner, к 2026 году генеративный ИИ будет усиливаться в части внедрений — 80% и больше предприятий будут работать с API, моделями и приложениями на основе генеративного ИИ, хотя в начале 2024 года, по их данным, доля успешно внедренных в деятельность компаний решений колебалась в районе 5%. В мае 2024 года McKinsey отчиталась о результатах своего второго опроса о внедрении GenAI: 65% респондентов утверждали, что их компании регулярно используют ИИ как минимум в одной бизнес-функции, и эта цифра уже на треть больше, чем аналогичная, полученная в 2023 году.
Что до медицины, то в России, например, 38 медицинских изделий с ИИ уже официально зарегистрировано, обращает внимание Оселедец. Результаты использования таких инструментов демонстрируют клиническую и экономическую пользу: применяя ИИ даже через 2,5 года после КТ, можно выявить рак легкого на ранней стадии, когда лечение эффективнее, быстрее и дешевле. «Перспективно и направление генеративного проектирования и применения ИИ в реверс-инжиниринге и планировании зданий, — рассуждает он. — Посмотрите и на металлургов: в июле «Норникель» сообщил о внедрении ИИ практически на всех этапах производства, представители компании заявляли, что научились достигать экономического эффекта».
Сейчас, по словам экспертов, накопилась своего рода критическая масса и самих моделей, и важных работ о способах улучшения их характеристик, памяти моделей, скорости, энергопотребления, возможности интеграции с разными модальностями данных. Следующие этапы для изучения — ризонинг (в контексте ИИ — способность машин делать выводы и принимать решения на основе имеющихся данных) и мультиагентность. «Бизнес вложился финансово, понял, как это работает и что из себя представляет, и стал больше думать о том, как именно получать выгоду, — поясняет Оселедец. — В прагматичном процессе создания рабочих винтиков системы громких заголовков сильно меньше, чем в историях о никогда не виданном ранее инструменте, создающем картинки из ничего, но это неплохо — это показывает, что технология становится более зрелой».
Что дальше
Олег Королев видит всевозможные оптимизации ресурсов для обучения и работы моделей главным трендом следующего года: «GenAI должен стать гораздо более доступным для применения в бизнесе». По его мнению, среди прочих в разработке GenAI стоит следить за такими направлениями, как оптимизация алгоритмов и использования «железа», тестирование новых подходов для повышения качества моделей, мультиагентный подход (когда вместо одной LLM работает «конвейер» из моделей, которые взаимодействуют между собой и обмениваются информацией).
Будут появляться новые проприетарные модели, возможно, даже скрытые внутри корпораций, прогнозирует Андрей Калинин. «Основное отличие в данных, которые будут использоваться для обучения. Например, модель, обученная на действиях пользователей, на логах рекламной системы, на закрытых данных, которых нет снаружи. Это улучшит качество предсказания и аналитики в компаниях», — полагает он.
По общему мнению аналитиков, технология проникает в разные бизнес-процессы постепенно, но при этом все глубже. «Следующий этап в развитии генеративного ИИ связан с ростом качества мультимодальных сценариев, — считает Дмитрий Масюк. — Развитие способности моделей обрабатывать и интегрировать данные из различных источников или «модальностей», таких, как текст, изображения, аудио и видео, приближает нас к человеческому способу обработки данных, что даст множество дополнительных сценариев использования ИИ».
Однако развитие генеративного ИИ создает не только возможности, но и риски. Было бы даже странно, если бы богатыми возможностями таких технологий не воспользовались хакеры, планируя и проводя кибератаки. Инструменты с GenAI уже используют злоумышленники для совершения хакерских атак, которые приводят к утечкам данных, а в ряде случаев ИИ-инструменты используются для атак, направленных на нарушение общественной или даже физической безопасности, предостерегает Евгений Черешнев.
«Сейчас, думаю, в мире нет человека, который хоть раз пользовался интернетом, но при этом не взаимодействовал с контентом, который генерируется нейросетью. Это уже показатель того, что ИИ работает», — рассуждает Пшинник. По его словам, в ближайшее время такие технологии, как SearchGPT в лице Perplexity (американский стартап, разрабатывает альтернативу Google на базе ИИ, всего за два года привлек более $400 млн инвестиций и закрыл в декабре, по данным Bloomberg, еще один новый раунд на $500 млн), будут очень сильно менять весь ландшафт работы с поисковыми системами и, как следствие, с контекстной рекламой и со всем остальным: «И это тоже очень интересная история».