Генеративный искусственный интеллект: вести с переднего края

14 декабря компания МТС провела конференцию «Генеративный ИИ: презентация топ-10 компаний и кейсов». Участники обсудили мировой опыт и попытались заглянуть в будущее.

Среди экспертов – представители MTS AI, Минпромторга России, Академии Ростеха, АНРО «Цифровая экономика», команды разработчиков AI-решений для российской экосистемы «Госуслуги». Гости онлайн-мероприятия смогли узнать о результатах применения технологий AI на практике и поучаствовать в дискуссиях с экспертами рынка. В этой статье мы сфокусируемся на общей картине развития Генеративного искусственного интеллекта (GenAI) в России и в мире.

Что такое генеративный искусственный интеллект? К генеративному искусственному интеллекту (GenAI) относят класс технологий машинного обучения, умеющих создавать то, чего прежде не было: изображения несуществующих животных, новую музыку и новые видеоролики, новые детские сказки и научные статьи, новые фрагменты компьютерных программ. Но что такое GenAI для общества, государства, бизнеса?

Сегодня GenAI с беспрецедентной скоростью наращивает число пользователей среди физических лиц и в различных сферах бизнеса. Становится темой огромного количества форумов и журнальных статей. Лидирует в поисковиках. GenAI захватил умы и воображение сотен миллионов людей. Всего лишь за два месяца после выхода в релиз ChatGPT, первой ласточки в семье тысяч современных GenAI-решений, платформа насчитывала более 100 млн подписчиков. В центре дискуссий - «основной вопрос» GenAI, вопрос о его будущем. Что это? Мода и удачно раскрученная маркетингом волна, которая со временем сойдет на нет? Или судьбоносный прыжок научно-технического прогресса, последствия которого мы увидим уже в ближайшие 2 года?

Триумфальное шествие GenAI по мировым рынкам. Бизнесмены – наиболее практичные люди, и они и никогда не упустят возможности обойти конкурентов, сделав свой товар или услугу более дешевой. А тем более без потери качества. Уже на большом количестве кейсов опробовано и доказано: существуют десятки и сотни бизнес-операций, которые GenAI выполняет в разы быстрее человека. Причем с тем же, а частенько и с более высоким качеством. Так, например, чтобы подготовить письмо в ответ на претензию клиента у сотрудника компании уходит в среднем не менее 40 минут. При помощи GenAI он может сделать это за 10 минут. Выигрыш времени в разы происходит и на таких задачах как написание делового письма клиенту, формирование протокола совещания, написание краткой аннотации по входящему документу. Подобная статистика накоплена уже по десяткам и сотням трудовых операций. Понятен поэтому интерес к GenAI со стороны бизнеса. Он выражается, в частности, в следующих цифрах. В 2023 году активность венчурных инвесторов составила 42,6 млрд $, что вдвое меньше показателя 2022 года. При этом объем инвестиций в GenAI увеличился более, чем вдвое, а доля таких инвестиций в общем объеме венчурных инвестиций выросла с 1% до 6%.

По оценкам экспертов Маккинзи в ближайшее время от внедрения GenAI более других выиграют прежде всего высокотехнологичные индустрии: банки, фармакология и телеком. Что же касается департаментов внутри компаний, то наибольший прирост в производительности получат маркетинг, продажи, службы работы с клиентами, НИОКР и разработка программного обеспечения.

Чем объясняется взрывной характер проникновения GenAI в жизнь бизнеса и общества? Вот далеко не полный перечень причин, названных экспертами:

1. Фурор, который был вызван в бизнес-среде и среди широкой общественности релизом Chat GPT ноябре 2022 года. Кардинальная новизна сервиса заключалась в том, что был создан интерфейс, при помощи которого любой пользователь, даже без знаний и подготовки в IT, мог задействовать для своих задач всю мощь искусственного интеллекта. Произошла так называемая демократизация AI, которую российские специалисты предсказывали еще 4-5 лет назад.
2. С появлением более продвинутых решений в области машинного обучения снижаются затраты на обучение моделей GenAI. В 2020 году обучение ChatGPT 3. обошлось разработчикам в 10 млн долларов. Сегодня обучение новейших моделей примерно той же сложности обходится в 20 раз дешевле.
3. Появляются базовые модели GenAI, доступные через программные интерфейсы для работы стартапов. Появляется возможность, используя готовый и безумно дорогой «фундамент», специализировать свои продукты под более узкие задачи и дообучать нейронки на специализированных данных, которых нет в открытом доступе.
4. Смещение интереса к GenAI из академической среды в бизнес, обладающий большими возможностями – финансовыми и кадровыми ресурсами, вычислительными мощностями.

Риски и ограничения GenAI

1. GenAI потребляет значительно больше электроэнергии, чем традиционные модели AI, а современные методы выработки электроэнергии в большинстве своем связаны с негативным воздействием на окружающую среду.
2. Данные на которых обучается AI – это, как правило, общедоступные данные из сети Интернет. Они могут быть предвзятыми, необъективными, а зачастую и просто ложными.
3. При генерировании GenAI текстов и изображений возможны нарушения авторских прав.

Существует также риск, который стал особенно значимым для российских компаний в связи с обострившейся международной обстановкой. Это возможность утечки данных, загружаемых в виде запросов, в сервисы зарубежных компаний, таких как Open AI, Microsoft и др. Речь идет не просто о теоретической возможности: в 2021 году из серверов Open AI утекло содержание запросов более миллиона российских пользователей. Чтобы избежать этого, необходимо работать с GenAI не на американских серверах, а на отечественных. А значит, вести разработки собственных базовых моделей GenAI. В какой мере генеративные сервисы Сбера и Яндекса опираются на собственный фундамент – вопрос неоднозначный, мнения экспертов здесь расходятся. Но в любом случае зарубежные модели пока превосходят отечественные, соблазняя потребителей богатством функциональных возможностей

Какие GenAI-сервисы будут развиваться в ближайшие годы? В настоящее время сервисы, преобразующие текстовые запросы в текстовые же результаты, лидируют по продажам, количеству предложенных решений и по разнообразию функциональных возможностей. Они образуют более зрелый сегмент GenAI по сравнению с сервисами, преобразующими текст в визуальный контент. По количеству решений text-to-text будет преобладать и ближайшие год-два. Но сегмент text-to-image, как молодой, менее развитый и стартующий с более низкой базы, будет развиваться быстрее. Более высокими темпами будет прирастать количество решений, и развитие функциональных возможностей.

Много внимания привлекает к себе прогноз Стэнфордского Университета на 2024 год относительно развития GenAI. Прогноз интересен прежде всего тем, что в прошлогоднем прогнозе Университета на 2023 год сбылись 7 из 9 предсказаний. Из восьми предсказаний на 2024 год приведем три, которые показались участникам конференции наиболее принципиальными:

• Распространение нового вида финансирования стартапов, когда вместо денег в обмен на долю в капитале разработчики будут предоставлять в качестве залога свои графические процессоры.
• Резкое повышение стоимости обучения GenAI до 1 млрд $. Это связано с тем, что эффекты экономии на более совершенных технических решениях будут многократно перекрываться задействованием более объемных обучающих массивов информации и большего количества параметров.
  Крупные ИТ-компании, специализирующиеся на GenAI, начнут приобретать или создавать собственные бизнесы по производству чипов, как это диктует им экономическая целесообразность.

Экзотические кейсы

• Стартап Typeface (США, год основания 2022) представил платформу для генерации визуального контента по тексту со встроенным механизмом проверки на плагиат и недостоверную информацию.
• Продукт стартапа Magic (США, год основания 2022) позволяет повысить в 100 раз по сравнению со всеми предыдущими решениями производительность проверки написанного программистами кода. Кроме того, в решение встроен фильтр, подсвечивающий те фрагменты кода, которые защищены авторским правом или уже публиковались в открытых источниках.
• Основанная в 2023 году французская Mistral AI привлекла рекордные инвестиции 572 млн $, не имея реального продукта. Инвесторов привлекли два обстоятельства. Во-первых, в проект привлечены два лидера из ведущих американских AI-компаний. Во-вторых, в отличие от таких GenAI-гигантов как Open AI или Google, разработчики объявили, что будут практиковать открытый исходный код. Это позволит крупным бизнес-заказчикам контролировать происходящее «под капотом» и обеспечит высокую безопасность пользования.
• Visily (США, 2021) позволяет пользователю не имея специальных знаний, в автоматическом режиме, создавать дружелюбные высокоэргономичные интерфейсы для компьютеров на основе скриншотов, карандашных набросков или текстовых описаний.

Экспресс-оценка ситуации в РФ. Динамика отношения российского бизнеса к GenAI впечатляюще обозначилась в рассказе модератора конференции Дмитрия Маркова, гендиректора MTS AI. Еще только в ноябре 2023 года на конференции FINOPOLIS-2023 большинство представителей банковской сферы, самой технологичной российской отрасли, в перспективе 2-х лет не предполагали внедрений новшеств в свои бизнес-процессы. «Мы занимаемся этим с прицелом на неопределенно далекую и туманную перспективу. Но в основном для поддержания имиджа и увеличения стоимости бизнеса», - признавались банкиры. Прошло чуть больше месяца, и ситуация, похоже, развернулась на 180 градусов: все 6 участвующих в конференции экспертов оценили вероятность массового внедрения GenAI в текущие бизнес-процессы компаний от умеренной до очень высокой.

Юрий Пахомов

Вернуться к списку новостей