Как развивается искусственный интеллект в России

Более 60 стран приняли национальные стратегии развития искусственного интеллекта. Такая стратегия действует и в России. Она опирается на международный опыт, но при этом учитывает национальные особенности и задачи технологического суверенитета.

Согласно стратегии, к 2030 году вклад ИИ в ВВП России может составить около 11,2 трлн рублей (в 2022-м этот показатель составлял 0,2 трлн). Доля отраслей экономики, готовых к внедрению ИИ, должна достигнуть 95% (четыре года назад их доля составляла 12%), а инвестиции в технологии искусственного интеллекта — вырасти с 123 млрд рублей до 850 млрд. А ежегодный объем услуг, связанных с разработкой и реализацией решений в области ИИ через четыре года должен вырасти с 12 млрд до не менее чем 60 млрд. 

Ожидается и рост кадрового потенциала: число выпускников вузов с профильным образованием в сфере ИИ увеличится до 15,5 тысяч человек в год (с чуть больше 3 тысяч сегодня), а доля работников, использующих ИИ в своей деятельности, достигнет 80%.

«В Национальную стратегию ИИ, с момента утверждения ее первой версии в 2019 году, заложены ключевые драйверы развития — кадры, регулирование, популяризация, стратегия и т.д», — рассказывает Кирилл Солнцев, исполнительный директор департамента развития AI/ML Сбербанка.

Практическое применение

Как и весь мир, Россия сейчас переживает бум использования технологий ИИ. Российские компании разрабатывают ИИ-решения мирового уровня: от генерации изображений до специализированных инструментов в медицине, биологии и генетике.

В России ИИ уже стали использовать в госуправлении и социальной сфере, говорит Солнцев. «Особенное ускорение внедрению придало распространение фундаментальных моделей ИИ, позволяющих не только работать над специализированными задачами, но созидать и действовать. При этом, Россия одна из немногих стран мира, в которых развиваются свои фундаментальные модели ИИ. Например, модель Сбера — GigaChat», — отмечает эксперт.

Сбербанк внедряет решения на базе собственной модели во все бизнес-процессы и создает на его основе принципиально новые продукты и решения. В разработке у компании несколько сотен агентов, десятки из них уже запущены в работу. «Агенты на базе GigaChat  уже могут и помогают готовить и обрабатывать документы, синтезировать знания, помогать сотрудникам в real-time, отвечать на обращения, давать рекомендации по принятию решений, программировать. И это дает эффекты во всех направлениях работы — начиная с продаж и проектного управления, заканчивая обучением и разработкой», — говорит Солнцев.

Аналитики Лаборатории Касперского, крупной российской компании в сфере кибербезопасности, считают, что ближайший год пройдет под знаком доступных ИИ-агентов, способных выстраивать и выполнять цепочку действий по команде пользователя. Причем наиболее востребована будет способность выполнять те или иные действия: например, добавить в корзину покупателя товары под определенный запрос. 

В сервисах одного из российских техногигантов VK с помощью больших языковых моделей (LLM) строятся рекомендательные системы, поиск и рекламные технологии. «В VK LLM применяются как для инженерных задач, так и для улучшения пользовательского опыта в продуктах группы. Например, в почтовом сервисе Mail генеративные модели используются для краткого пересказа писем и написания текстов, в VK Видео — для генерации субтитров, в VK Рекламе — для создания рекламных объявлений», — поясняет Дмитрий Кондрашкин, директор по AI VK. 

Также с помощью ИИ обрабатывается часть запросов поддержки: решается по заранее заданным сценариям или с помощью технологий RAG (Retrieval-Augmented Generation), когда ИИ ищет и использует базы знаний для формирования ответа. А также с помощью ИИ-агентов — специализированных программ, которые самостоятельно выполняют задачи пользователя. «Это позволяет существенно снизить нагрузку на операторов и сделать помощь более предиктивной», — говорит Кондрашкин.  

Павел Капля, руководитель продуктовой разработки Алисы (ИИ-сервиса от российского техногиганта Яндекс), отмечает, что AI-ассистенты на базе LLM берут на себя повседневную рутину пользователя: покупки, бронирования, планирование и решение бытовых задач. В частности, Алиса AI развивается как персональный ИИ-агент. «Человеку не нужно осваивать новые интерфейсы или менять привычное поведение: пользователь просто формулирует задачу голосом или текстом, а агент сам берет на себя уточнение деталей, разбиение задачи на шаги и взаимодействие с различными сервисами», — говорит Капля.

Модель решает задачу не только в условиях выдачи ответа на основании собственных знаний и результатов поиска по интернету, но и сама определяет промежуточные шаги, которые позволяют лучше собрать контекст задачи, и выполнить действия. 

По словам эксперта, Алиса AI глубоко ориентирована на локальный контекст и создается с учетом русского языка, культурных сценариев и привычек пользователей, а также тесно интегрирована с экосистемой Яндекса. При обработке запроса нейросеть формирует каскад обращений к Поиску, Картам и другим сервисам, которые являются в определенной степени отражением реальной жизни в России.

«С появлением семейства моделей Alice AI мы также анонсировали наших первых собственных ИИ-агентов. К некоторым из них: "Найти дешевле" и режиму "Исследовать" уже получили доступ первые несколько сотен тысяч пользователей, записавшихся в лист ожидания новых способностей нейросети. Совсем скоро доступ получат все пользователи», — говорит Капля.

Помимо пользовательских продуктов, делегирование рутинных операций ИИ-агентам применяется и внутри компании — более половины инженеров Яндекса используют ИИ-агентов для решения широкого круга задач: от написания и ревью кода до глубокого поиска по корпоративным данным и оптимизации процессов тестирования. В результате ежедневно экономятся десятки тысяч часов, что позволяет командам фокусироваться на более сложных и стратегических задачах.

В целом ИИ используется в России для самых разных задач: от прогнозирования урожайности полей до создания экономических моделей и управления различными производственными процессами. Успешные кейсы внедрения ИИ из России и других стран БРИКС+ можно увидеть здесь - на одном из порталов Альянса в сфере ИИ, ориентированных на международную аудиторию.

Этика и регулирование

Во многих странах формируются собственные модели регулирования искусственного интеллекта с учетом национальных правовых систем и культурных особенностей. В России этот процесс также активно развивается.

В 2021 году ЮНЕСКО приняла первую в мире Рекомендацию по этике искусственного интеллекта, которую поддержали более 190 стран, включая Россию. В том же году в России был разработан национальный Кодекс этики в сфере ИИ.

Документ подготовили участники российского Альянса в сфере искусственного интеллекта — объединения ведущих технологических компаний и исследовательских организаций, созданного в 2019 году. Его главные задачи — исследование, развитие и распространение отечественных технологий в России и за рубежом, формирование законодательной базы для этой отрасли, привлечение инвестиций, а также подготовка кадров для нее.

Сегодня в Альянс входит более 20 полноценных членов и более 140 участников отраслевых направлений, которые совместно работают над вопросами развития, оценки и ответственного применения ИИ. 

К Кодексу уже присоединилось более 1200 подписантов из разных стран. Он закрепляет ключевые принципы:

• приоритет развития ИИ — благополучие человека,
• ответственность при разработке и использовании ИИ,
• человеческую ответственность за последствия применения технологий,
• прозрачность информации о возможностях и рисках ИИ,
• интересы развития ИИ-технологий более значимы, чем конкуренция
• использование ИИ там, где он приносит реальную пользу обществу.

Кодекс служит ориентиром при обсуждении сложных вопросов — от использования ИИ в образовании до этики автономных систем и влияния технологий на рынок труда.

Наряду с Кодексом подобные документы приняли и крупнейшие мировые технологические компании, в их числе — российские Сбер и Яндекс.

Образование и наука

В российских вузах действует более 100 образовательных программ по направлению «искусственный интеллект». Для школьников и студентов регулярно проводятся хакатоны, олимпиады и практические курсы. В 2022–2023 годах в подобных образовательных инициативах приняли участие около 40 тысяч школьников.

Исследования в сфере ИИ ведутся в ряде научных и технологических центров — от Сколково и Иннополиса до ИТМО.

Дальнейшее развитие

Данные российского исследовательского проекта Альянса о том, каким станет ИИ через 10 лет, подготовленного под эгидой Международного Альянса ИИ, свидетельствуют, что будущее — за гибридными моделями ИИ, которые будут использовать как машинное обучение, так и символьные рассуждения и научные знания. Такие модели смогут, в частности, обрабатывать и создавать данные в разных медиумах — одновременно будут понимать тексты, изображения, видео и аудио. Большие надежды связаны и с созданием моделей, которые смогут понимать физику и геометрию мира — их появление отразится на всем спектре функций и задач, которые делегируют ИИ.

По мнению Кирилла Солнцева, в ближайшем будущем искусственный интеллект будет развивать новые когнитивные навыки, например, многоуровневые рассуждения, умение работать в условиях мультимодальности, автономное планирование и действия.

Дмитрий Кондрашкин из VK считает, что ИИ в рекомендациях будет развиваться по трем основным трекам: мультимодальных моделей, анализирующих содержание, графовых нейронных сетей (GNN), которые предугадывают роли пользователя в конкретный момент времени, и агентных ИИ-систем, которые совершают сразу несколько действий. 

В ближайшей перспективе ИИ-агенты будут лучше учитывать контекст и  становиться более автономными, считает Павел Капля из Яндекс. Они научатся эффективнее запоминать предпочтения пользователя, учитывать его ритм жизни и доводить многоступенчатые задачи до конца без постоянного участия человека. Параллельно будут развиваться сценарии с носимыми устройствами и голосовым управлением. В долгосрочной перспективе такие интеллектуальные модели станут частью цифрового комфорта, освобождая от рутинных операций и позволяя сконцентрироваться на действительно значимых делах.