Искусственный интеллект - 2024: прорывы и вызовы

Идущий к завершению 2024 год явно показал нам: ИИ уже нельзя считать просто интересным трендом, а стоит принять и осознать его как неизбежное и неотвратимое будущее.

АНО «Цифровая экономика» оценивала объем отечественного рынка ИИ в 2021 году в 550 млрд рублей, в 2022 году - в 635 млрд рублей, а по итогам 2023 года - 650 млрд рублей.

В России разработками в сфере ИИ занимаются более 1 тыс. компаний, исследования в этом направлении проводят более 90 научных центров.

Ожидается, чток 2030 г. выручка 100 ведущих российских ИТ-компаний благодаря внедрению ИИ увеличится в 2,5 раза до 5,3 трлн руб., а ВВП вырастет на 11,2 трлн руб.

Именно в текущем году, считают аналитики, на отечественном рынке стал заметен переход от начальной стадии освоения технологии ИИ к развивающейся, а потенциал для ее развития и применения грандиозен.

Распространение и улучшение генеративного ИИ

Одной из самых мощных тенденций в 2024 году считается генеративный ИИ (GenAI). Он обучается на громадных объемах данных, умеет выявлять закономерности и использовать их для создания новых результатов, а также работать автономно после обучения, не требуя постоянного вмешательства человека. Такие модели способны не только генерировать всевозможный контент (тексты, письма, коды, документы, сценарии, музыкальные композиции), адаптировать их для целевой аудитории, но и значительно ускорять эти процессы, повышая производительность и снижая издержки бизнеса.

Справедливости ради отметим, что сегодня генеративный ИИ пока не способен в полной мере заменить ни писателей, ни копирайтеров, ни композиторов. Тексты, создаваемые им, поверхностны, безэмоцинальны, лишены глубокой аналитики и скрытого подтекста, изобилуют штампами, а также требуют проверки цифр и фактов. С генерацией изображений тоже проблемы. Правильно передать слова в генерируемых изображениях, правильно сгенерировать изображение человека без лишних или искаженных частей тела ИИ пока очень сложно. К тому же GenAI зачастую выдает ложные результаты, которые выглядят очень правдоподобно. Этот феномен получил свое название – «галлюцинации ИИ», а на страховом рынке США даже появились страховые продукты от галлюцинаций, связанных с работой технологии.

Но именно в 2024 году, отмечают эксперты, генеративный ИИ сделал огромный шаг вперед, непрерывно совершенствуясь и улучшаясь. Развивались мультимодальные сети, которые распознают и синтезируют речь, соединяют изображения и тексты. GenAI стал изобретательнее и в создании текстов и изображений, точнее в понимании контекста и построении сложных ответов. Он легко может воспроизводить убедительную человеческую речь, генерировать видео по текстовому запросу, создавать мультимедийный контент для маркетинга, разрабатывать приложения, писать сложные юридические документы и т.д., а затраты на его обучение снизились.

По мере развития генеративных моделей, считают эксперты рынка, специалисты по созданию контента разного формата и маркетологи будут все активнее пользоваться ими для создания различных промо-материалов.

Генерация кода

Использование инструментов ИИ-кодирования в разработке ПО уже стало стандартной практикой. ИИ серьезно улучшил процесс - в его функции входит автоматизация повторяющихся задач (генерация кода, форматирование документации, тестирование приложений), улучшение качества кода, поддержка решения проблем.

На российском рынке доступны отечественные решения-ассистенты, позволяющие генерировать и анализировать код. Эксперты называют Yandex Code Assistant от Яндекса, MTS AI от МТС, GigaCode от Сбера, различные open source решения китайских провайдеров. Как сообщили порталу IT-World в компании «Рексофт», сегодня эффективность использования подобных ассистентов на разных этапах в российских компаниях достигает 15%. Но, учитывая скорость развития технологий, реально предположить, что уже в ближайшее время мы станем свидетелями «гонки»‎ производителей по внедрению подобных решений в полный цикл производства ПО: создание кода, верификацию, развертывание, тестирование. Экономическая эффективность жизненного цикла разработки ПО может увеличиться до 40%.

GenAI в здравоохранении: высокий потенциал

GenAI уже превратился в инструмент, преобразующий здравоохранение, обладает высоким потенциалом и может привести к огромному прогрессу в этой сфере. Здравоохранение сегодня - одна из ключевых сфер, где ИИ приносит реальную пользу.

Приложения для общения с пациентом на этапе записи к специалисту, выставления счетов, диагностики, раннего обнаружения болезней, персонализированная медицина (разработка индивидуальных планов исследований, лечения и прогнозирования) делают оказание медицинской помощи во много раз более эффективным и результативным.

По мнению издания Implementation Science, GenAI обладает высоким потенциалом для того, чтобы революционизировать диагностику заболеваний и процесс принятия клинических решений, расширить возможности лечения, улучшить уход за пациентами. Уже сегодня GenAI способен разрабатывать индивидуальные планы лечения поможет медицинским работникам принимать обоснованные решения относительно ухода за пациентами. Но при этом четкого пути внедрения и интеграции GenAI в сферу оказания медицинской помощи не существует, его полезность в сфере здравоохранения остается мало изученной, а этические и медико-правовые последствия интеграции GenAI в процесс предоставления медицинских услуг и использования рабочей силы вызывает опасения.

Именно в этой сфере внедрено значительное число новых разработок, которые помогают врачам быстрее и точнее анализировать результаты медицинских обследований. В их числе – решения СберМедИИ, ИИ-сервисы «Цельс», «Третье мнение», Botkin.ai и др.

Проект МосМедИИ – один из ключевых в сфере здравоохранения. К платформе, которая проводит анализ лучевых исследований с помощью ИИ с эффективностью 95% и позволяет проанализировать исследование за 15 минут, подключены Москва и шесть российских регионов. Столичным пациентам, по сообщениям СМИ, ежегодно проводят около 2 млн флюорографий и рентгенографий, и ИИ, настроенный на максимальную чувствительность, гораздо точнее и быстрее выявляет патологии, которые человеческий глаз не всегда замечает. Еще один ИИ-сервис, который, анализируя жалобы пациентов, результаты анализов и данные электронной медкарты пациента за последние два года, помогает терапевтам ставить заключительный диагноз и дает подсказки врачу в случае расхождения с его мнением, внедрен в московских поликлиниках осенью 2023 года.

ИИ в биологии: в ожидании прорыва

Исследование Университета «Иннополис», итоги которого обнародовали зимой 2024 года, показали, что за последние девять лет годовой объем инвестиций в ИИ-технологии по разработке лекарств увеличился в 27 раз, а число ежегодно подаваемых патентных заявок в фармацевтической отрасли с упоминанием ИИ - в семь раз.

Модели GenAI позволяют создавать новые молекулы, которые лучше и эффективнее взаимодействуют с нужными мишенями в организме, а обучение моделей на собранных данных обработки геномных и белковых исследований позволяет ученым находить новые белки-мишени для заболеваний.

Сегодня в сфере разработок лекарств с применением ИИ лидируют США, Китай и Индия. Основные исследования ведутся в сферах онкологии, заболеваний ЦНС и инфекционных заболеваний. ИИ ускоряет разработку лекарств и минимизирует риски перед применением их на реальных пациентах.

ИИ-модели для повышения скорости разработки лекарственных препаратов успешно работают и в РФ. Например, еще в 2020 году с помощью суперкомпьютера «Ломоносов», установленного в МГУ, велся поиск лекарственного препарата от коронавирусной инфекции. В том же году с помощью суперкомпьютера «Жорес» в Сколтехе создали прототип лекарства от клинической депрессии. Суперкомпьютер «МГУ-270», заработавший в 2023 году, используется для ускоренного исследования белковых взаимодействий и создания белковых комплексов, которые станут основой новых лекарств. В мае 2024 года Сбер и «Р-Фарм» сообщили о запуске модели, которая позволяет сократить один из наиболее трудоемких этапов в разработке оригинальных лекарственных препаратов – разработку структуры молекулы с требуемыми характеристиками – с трех лет до двух месяцев. В перспективе срок разработки структуры молекул с помощью этого решения удастся сократить в 3 раза.

ИИ в клиентском обслуживании: от персонализации к гиперперсонализации

Отечественная сфера розничной торговли и кредитно-финансовый сегмент – в числе лидеров по использованию ИИ. Наиболее активно ИИ-решения применяются для персонификации услуг и сервисов, автоматизации взаимодействия с клиентами.

Внедрение ИИ в качестве инструмента для обслуживания клиентов помогает бизнесу экономить средства и время, повысить эффективность и устойчивость, обеспечить клиентам новый уровень обслуживания – а это значительное конкурентное преимущество на рынке.

Доля обращений клиентов, которые обрабатываются ИИ-ассистентами и ботами, доходит до 64%, что позволяет сократить затраты на обслуживание до70%.

Уже сегодня возможности ИИ, в особенности модели GenAI, позволяют брендам настраивать параметры, связанные с «tone of voice» - корпоративным принципам общения бренда с аудиторией, которых он придерживается во всех каналах коммуникации. Некоторые инструменты ИИ могут поддерживать поиск ключевых слов, проводить анализ конкурентов и оптимизировать контент для поисковых систем.

К 2026 году использовать ИИ для создания персонализированных и адаптивных пользовательских интерфейсов будет около 33% всех новых приложений. Для сравнения – сегодня ИИ использует таким образом около 5% приложений.

В ближайшем будущем ИИ, машинное обучение и предиктивная аналитика значительно поднимут уровень взаимодействия бизнеса с пользователями в сегментах банкинга, ретейла и онлайн-образования. От создания персонализированных предложений участники сегмента массово перейдут к гиперперсонализации, что окажет огромное влияние на вовлеченность пользователей и коэффициенты конверсии. Для каждого клиента будут разрабатываться индивидуальные предложения и контент под его интересы, учитывая пользовательское поведение, предпочтения, историю взаимодействий и даже контекст в реальном времени.

ИИ в банкинге и финансах: лидирующие позиции

Кредитно-финансовая сфера оставалась в текущем году на позиции лидера по внедрению ИИ. И в этом году искусственный интеллект получил статус базовой технологии для финансового сектора – это отметили авторы исследования «3Х10 трендов 2024 года» Ассоциации Финтех». Кредитный скоринг, андеррайтинг, инвестиционное консультирование, управление рисками, маркетинг, взаимодействие с клиентами, мониторинг транзакций – в числе ключевых направлений, где ИИ используется наиболее активно.

Еще один заметный тренд 2024 года – переход банков от традиционных ИИ-решений к моделям GenAI. Этому способствовало увеличение вычислительных мощностей и возможностей обработки.

Финансовый сектор также остается и одним из ключевых инвесторов в технологии ИИ. Крупнейшие банки ежегодно вкладывают в ИИ-решения порядка $1 млрд, а прибыль от внедрения этих решений достигает $3 млрд в год.

Финансовый эффект для экономики России от внедрения ИИ в банковскую отрасль составит 0,6–0,9 трлн рублей в год, оценивают эксперты «Яков и партнеры» и «Яндекса».

Цифровые двойники: прогнозирования сценариев в промышленности

Цифровые двойники производств - один из заметных трендов в отечественной промышленности и один из самых востребованных инструментов в 2024 году.

В 2024 году технология создания цифровых двойников используется в качестве универсального инструмента для анализа и оптимизации технологических и бизнес-процессов на предприятиях, для сокращения времени вывода продукции на рынок. А ряд экспертов считает, что без цифрового двойника невозможна цифровая трансформация.

К концу 2024 года, согласно дорожной карте НТИ, виртуальное моделирование должны были освоить не менее 250 предприятий, потратив на их внедрение 145 млрд рублей.

Рынок труда: ликвидация рабочих мест и новые профессии

GenAI, несмотря на все его достижения и перспективы, назван экспертами самой разрушительной тенденцией последнего десятилетия. Потенциал этих моделей внушает многим если не страх, то явное опасение за будущее человечества.

Только в текущем 2024 году в мире число компаний, применяющих генеративный ИИ, выросло с 55% в 2023 году до 72%, подсчитали аналитики McKinsey. Половина из них используют GenAI сразу в нескольких бизнес-функциях, а 48% использующих ChatGPT компаний уже заменили им своих работников. И хотя опрос проводился на рынке США, такая тенденция пугает социум во всем мире.

Правда, та же Forrester отметила, что более 11 млн рабочих мест GenAI преобразует. Связано ли это с созданием новых сфер занятости, непонятно.

А вот по данным экспертов популярного в РФ портала vc.ru, с развитием ИИ на рынке труда появляются и в ближайшие месяцы станут особенно востребованными новые профессии. В их числе:

Менеджер по продуктам ИИ: отвечает за контроль разработки и запуска продуктов на базе искусственного интеллекта, обеспечивая их соответствие потребностям рынка и бизнес-целям.

Инженер по ИИ: ученый-исследователь искусственного интеллекта, разработчик бизнес-аналитики, инженер компьютерного зрения, инженер машинного обучения, инженер НЛП и т.д.

Специалист по этике ИИ: гарантирует этичные и ответственные разработку и внедрение систем ИИ, решает проблемы предвзятости, справедливости, конфиденциальности и прозрачности.

Аналитик настроений: анализирует отзывы клиентов, комментарии в социальных сетях и другие формы текстовых данных, чтобы понять настроения и мнения общественности.

Специалист по регулированию ИИ: должен быть в курсе актуальной нормативной базы в области ИИ, следит за соблюдением норм и правил в компании.

Разработчик по человеко-компьютерному взаимодействию: разрабатывает пользовательские интерфейсы для продуктов и приложений на базе ИИ для улучшения взаимодействия с пользователем и обеспечения интуитивно-понятного взаимодействия.

Кибербезопасность и кибератаки: слуга двух господ

Нейросети в текущем году стали одним из наиболее эффективных и перспективных решений для защиты от киберугроз. ИИ-модели способны намного более точно, чем человек, обнаруживать кибератаки и фишинговые кампании, определять уровни риска и реагировать соответствующим образом, имитировать кибератаки, находить и устранять слабые места в системах защиты и обеспечивать дополнительный уровень безопасности.

В 2024 году отечественные эксперты кибербезопасности обратили внимание на разработанную Gartner новую концепцию под названием Continuous Threat Exposure Management, или CTEM («Непрерывное управление киберугрозами»). Концепция подразумевает непрерывное выявление, оценку и устранение уязвимостей и угроз в ИТ-инфраструктуре организации.

Но именно искусственный интеллект, в частности, модели GenAI, стал в текущем году и одной из главных угроз кибербезопасности. Кибер-злоумышленники все более активно используют модели ChatGPT и Gemini AI для улучшения своих преступных методов, разработки новых методов взлома ИТ-инфраструктур, организации и проведения все более изощренных и эффективных кибератак.

Большие языковые модели LLM, на основе которых работает GenAI, названы экспертами началом нового прорыва в сфере хакерства.

Законодательное регулирование ИИ

Тренд на регулирование разработки и применения ИИ носит глобальный характер.

Первым в мировой практике законом, направленным на регулирование технологии, стал закон, одобренный Европарламентом в марте 2024 года. Ряд экспертов называет его прорывом в сфере регулирования ИИ.

Все основанные на ИИ системы разделены авторами документа по уровню риска.

Системы онлайн распознавания лиц и эмоций использовать в общественных местах запрещено. Полиция не сможет применять системы предиктивной аналитики для профилактики нарушений. Использование GenAI и его моделей в беспилотных автомобилях и медоборудовании ограничат. От создателей систем ИИ требуют раскрывать больше информации о происхождении данных. К слову, технологическое сообщество ЕС резко раскритиковало документ, считая, что он серьезно ограничивает развитие новых технологий.

Законы, так или иначе регулирующие технологию, разработаны в США и Китае.

В США указ, который налагает на разработчиков ИИ до вывода решений на рынок предоставлять правительству данные об итогах тестирования безопасности и другой критически важной информации, подписал Джо Байден осенью 2023 года.

Правительство КНР летом 2023 года ввело временные меры, предусматривающие ответственность разработчиков ИИ за весь создаваемый ими генерируемый. Любой вид генерируемой информации, которая призывает к свержению государственного строя или подрывает социалистические ценности, под запретом. Китайские разработчики отвечают за персональные данные пользователей и соблюдение прав на интеллектуальную собственность. Детей и подростков ограничивают в использовании GenAI.

В феврале 2024 г. Президент РФ подписал новый указ № 124, который внес изменения как в указ 2019 года, так и в саму «Стратегию».

Как известно, с 2023 года думская фракция ЕР разрабатывает проект закона о регулировании использования ИИ, который определит ответственность разработчиков и исключит использование технологии в мошеннических целях. Не исключено, что технологию ожидает запрет на использование в критически значимых областях.

Напомним также, что в 2021 году российские компании Сбербанк, «Газпром нефть», «Яндекс», VK, МТС, РФПИ, «Сколково», «Ростелеком», «Росатом» поставили свои подписи под Национальным кодексом этики ИИ. Документ этот устанавливает общие этические принципы и стандарты поведения участников сферы ИИ, и придерживаться их они намереваются в рамках федерального проекта «Искусственный интеллект» и Стратегии развития информационного общества на 2017–2030 годы.

Эксперты считают, что в обозримом будущем правительства усилят регуляцию ИИ для предотвращения злоупотреблений, борьбы с дип-фейками, решения вопросов авторства контента и автоматизация рабочих мест.

Материал опубликован при поддержке сайта it-world.ru