Фото: пресс-служба
— Что дает экономике использование искусственного интеллекта (ИИ), из чего складывается эффект?
— Эффект складывается из двух основных факторов: прироста производительности труда и создания ИИ-продуктов. Если раньше ИИ воспринимался преимущественно как инструмент для автоматизации рутинных задач, то сейчас благодаря развитию генеративного искусственного интеллекта (GenAI) ясно, что его главная ценность заключается не в замещении людей, а в расширении их возможностей. ИИ становится партнером человека, усиливая его способности и повышая эффективность работы.
Так, по версии Goldman Sachs, вклад искусственного интеллекта в глобальную экономику к 2030 году составит $7 трлн. Оценка McKinsey — $13 трлн. У IDC — $19,9 трлн. Но в любом случае цифры впечатляющие. В России в обновленной Национальной стратегии развития искусственного интеллекта, утвержденной президентом РФ в прошлом году, зафиксировано, что за счет его использования прирост ВВП должен составить не менее 11,2 трлн руб. к 2030 году.
— Насколько важно внедрение GenAI для бизнеса, государства и общества?
— Большие языковые модели (large language mode, LLM) становятся основным конкурентным преимуществом и фундаментом нового технологического уклада. Внедрение ИИ улучшает пользовательский опыт и дает новые возможности нашим клиентам. Цель — сделать общение с ИИ максимально похожим на человеческое. Мы считаем, что искусственный интеллект должен стать универсальным помощником человека и бизнеса, повышать качество жизни людей и помогать всей стране развиваться. Это очень важная миссия, и мы в нее вкладываемся.
Мы помогаем государственным органам всех уровней и бизнесу любого масштаба внедрять ИИ и «цифру» в управленческие и бизнес-процессы. Так, в прошлом году вместе с Минфином мы разработали на основе нашей языковой модели GigaChat первого ИИ-агента для оптимизации бюджетного процесса. Сейчас его точность — 84%, она продолжает расти.
Хотя многие компании уже внедряют GenAI, некоторые недооценивают его. На наш взгляд, это стратегически неверно и может привести к отставанию от конкурентов, потере лояльности клиентов и снижению прибыли.
— В каких отраслях генеративный ИИ наиболее востребован?
— У искусственного интеллекта много кейсов полезного применения в разных отраслях. В промышленности это управление цепочками поставок, распознавание дефектов на производственных линиях, прогнозирование поломок оборудования. В растениеводстве — «умные» рекомендации по количеству и составу удобрений. Результат — рост урожайности. В здравоохранении — системы поддержки принятия врачебных решений, что повышает доступность качественной медицинской помощи. В каждой отрасли свои примеры, но общая логика очевидна.
Сильные нейросети стратегически важны для любого бизнеса. Нейросетевую модель GigaChat, к примеру, сегодня используют уже 15 тыс. внешних клиентов, которые применяют нашу LLM для автоматизации процессов и разработки новых продуктов. К примеру, клиенты «Еаптеки» благодаря соответствующей технологии стали получать ответы на три секунды быстрее, а продолжительность диалога сократилась на 30 секунд. Чат-бот авиакомпании «Азимут» на основе GigaChat уже обрабатывает 86% вопросов от пассажиров. Медиахолдинг Rambler&Co перезапустил портал «Рамблер»: теперь запросы пользователей обрабатывает нейросеть, новостной ИИ-агрегатор выдает ключевые события в виде дайджеста новостей в режиме реального времени.
Недавно мы представили GigaChat 2.0. Это не просто обновление — каждая из трех моделей линейки нейросети стала мощнее, на ее базе компании смогут разрабатывать более продуктивных ИИ-агентов, способных рассуждать и решать сложные задачи. Модели нового поколения гораздо дольше удерживают контекст беседы, отвечают на сложные длинные вопросы и анализируют больше текста. Они в два раза точнее следуют инструкциям пользователя и на 25% лучше отвечают на вопросы: соблюдают заданные форматы и условия, формируют ответы в определенном стиле, что помогает эффективнее решать рабочие задачи, готовить сопроводительную правовую документацию, анализировать обращения клиентов.
— С развитием ИИ возникают опасения относительно возможных негативных последствий. Какие риски вы видите?
— Мы не считаем искусственный интеллект угрозой. Важно помнить: он всего лишь инструмент, и ответственность за его использование во многом лежит на пользователе. Как и у любого инструмента, который применяют люди, у него есть риски, но пользы, на наш взгляд, намного больше.
В декабре 2024 года Альянс в сфере искусственного интеллекта (объединение ведущих российских технологических компаний для совместного развития их компетенций и ускоренного внедрения ИИ в образовании, науке и в практике бизнеса. — «РБК Отрасли») представил «Белую книгу этики ИИ», которая детально отвечает на соответствующие ключевые вопросы, дает рекомендации на основе исследований и реальных кейсов. В первой главе книги как раз говорится о рисках применения искусственного интеллекта, в том числе его влиянии на рынок труда. Авторы книги считают, что внедрение ИИ не приведет к массовой безработице, хотя структура рынка труда, безусловно, изменится, при этом он станет более гибким и устойчивым к кризисам. При этом людям важно постоянно совершенствовать свои цифровые навыки и использовать ИИ для повышения квалификации.
В части достоверности ответов нужно понимать, что и поисковые машины, и генеративный ИИ не исключают друг друга — это взаимодополняющие способы представления информации. Поиск находит релевантные документы, а генеративный ИИ формулирует ответ из найденного. Любую информацию, в том числе от GenAI, нужно проверять в первоисточниках.
— По вашему мнению, нужно ли регулировать эту область? Если да, то нужен ли федеральный закон или будет достаточно отраслевых нормативных актов?
— В российском праве уже есть точечные нормы по ответственности в сфере ИИ. В прошлом году были приняты поправки в Федеральный закон «Об экспериментальных правовых режимах» (ЭПР). Появилась процедура выявления ответственных за инциденты с решениями на основе ИИ, которые тестируют в ЭПР. Для этого после инцидента с причинением вреда технологическим решением с ИИ должна создаваться отдельная комиссия. Она исследует инцидент и выявляет, по какой причине тестируемое решение принесло вред.
Правовой подход к установлению ответственности должен соответствовать уровню развития технологий и предусматривать альтернативные меры, например этику ИИ как инструмент мягкого права, по недопущению причинения вреда. Ряд этических и юридических рисков, в частности, возникает по мере развития больших генеративных и фундаментальных моделей. При этом необходимо исключить возможность незаконного привлечения к ответственности или причинения вреда деловой репутации разработчиков, пользователей, владельцев ИИ-систем. Законодательство в этой сфере должно гарантировать эффективное функционирование институтов юридической ответственности и ее справедливое распределение.
Подход, который будет способствовать формированию доверия к искусственному интеллекту у общества, компании, входящие в Альянс в сфере ИИ, в том числе «Сбер», отразили в «Концепции развития регулирования ИИ», которая сейчас находится в разработке.