Максим Еременко, «Сбер»: «Большинство профессий с появлением искусственного интеллекта не исчезают, а просто трансформируются»

Максим Еременко: Внедрение AI, конечно, требует специальных навыков и специального обучения. Основная движущая сила, если говорить о тех, кто разрабатывает такие решения, — это исследовательские команды и продуктовые команды, которые понимают, что такое машинное обучение и искусственные нейронные сети. Однако если говорить про эксплуатацию таких систем и решений, то здесь ситуация обратная: каких-то специальных навыков не требуется.

Но есть нюансы. Допустим, в начале этого года очень активно развивался так называемый генеративный искусственный интеллект, который, например, по текстовым запросам создает вам изображение. Также активно развиваются чат-боты — например, все слышали про ChatGPT. И понятно, что в большинстве случаев пользователями этих решений может быть достаточно широкая аудитория людей, которые специальной подготовки не имеют.

Но если мы говорим про генеративный искусственный интеллект, который способен полноценно поддерживать взаимодействие с человеком, насколько это сейчас возможно с учетом текущего уровня развития, то здесь, конечно, речь идет все-таки о достаточно узкоспециализированных исследователях. Ну и надо не забывать, что далеко не у всех компаний для того, чтобы обучать такие большие модели, большие нейронные сетки, есть достаточные вычислительные мощности и наборы данных, потому что это все то, без чего еще пока искусственный интеллект развиваться не может.

Максим Еременко: Подавляющее большинство профессий с появлением технологий искусственного интеллекта и с его активным масштабированием в разных индустриях не исчезают, а просто трансформируются. Условно говоря, генеративные модели, которые способны воспроизводить достаточно высококачественные генерации изображений по текстовым запросам, — это то, чем сейчас пользуются абсолютно все в индустрии дизайна и продакшен-контента. И это не означает, что художники, фотографы или редакторы изображений уходят куда-то. Это означает, что у них появляется инструментарий.

То же самое происходит и с активным развитием чат-ботов и стремительным повышением качества их когнитивных способностей, когда они способны общаться с нами на равных или где-то даже превосходить людей по объему знаний, фактологической точности. Это не означает, что операторы кол-центра уходят как профессия, — это означает, что работа благодаря технологиям искусственного интеллекта принимает совершенно другой вид.

Если говорить про творческие профессии, хоть они сейчас тоже сильно видоизменились, это не означает, что они исчезнут. А есть профессия строителя. И, несмотря на развитие робототехники и технологий искусственного интеллекта, пока не очень получается их заменить, потому что современный уровень развития и робототехники как физических систем пока не позволяет даже частично разгрузить стройку. И даже если появляются в настройке какие-то манипуляторы или системы видеонаблюдения, то они решают очень узкие задачи. Например, задачу наблюдения за безопасностью: в касках ли строители, пристегнуты ли они при выполнении околофасадных работ.

Максим Еременко: Сложный вопрос, об этом многие сейчас думают. Но я так скажу, что все то, что требует обработки (подобно мозгу человека, мозгу многих животных, млекопитающих) — обработки сигналов разного типа и принятия решений с выдачей какого-то результата в виде действий, в разных модальностях, — пока еще экспериментальная область.

Искусственный интеллект хорошо научился обрабатывать какие-то отдельные модальности, например текст или звук. Распознавание речи работает сейчас во всех телефонах, во всех приложениях, которые предполагают интеракцию с человеком, — от навигатора до чат-ботов. Генерация речи тоже показывает достаточно хороший результат. Всем нам часто звонят какие-то телемаркетинговые боты, и далеко не всегда мы понимаем, что с нами вообще говорит не человек. Компьютерное зрение, распознавание объектов на снимках и изображениях, от медицины до космических спутниковых снимков, — тоже хорошо решаемые задачи, где искусственный интеллект показывает себя зачастую лучше, чем человек (например, биометрия и так далее).

Сейчас самый, наверное, мощный прорыв будет как раз в задачах обобщения, потому что, в отличие от живых людей, от живых организмов, обладающих свойствами высшей нервной деятельности, искусственный интеллект все еще сильно зависит от качественных данных и вычислительных мощностей. В этой отрасли будет основное развитие. Это называется «мультимодальность», когда модель может одновременно обрабатывать сигналы или входящую информацию с разных сенсоров: зрение, запахи, речь. К слову, цифровое обоняние вообще пока не изобретено, а это тоже огромный прорыв может быть.

Максим Еременко: Конечно, есть. Это персонализация продуктов, гиперперсонализация, которая становится возможной благодаря тому, что решения принимаются очень точно — под человека, под конкретный запрос. Это рекомендательные сервисы как следствие вот этой возможности гиперперсонализации в хорошем смысле. Это возможность клиента определять продуктовые свойства, самому проактивно взаимодействовать с компаниями через виртуальных ассистентов. Это и обработка больших массивов информации, и совмещение фактологических навыков по извлечению информации (по аналогии с тем, как работают поисковики), и удобство взаимодействия.

Я здесь кратко поясню: когда вы в поисковике что-то ищете, вам чаще всего не нужно получить на выходе 30 или 40 страничек, отранжированных по какому-то критерию. Вам нужна конкретная услуга или конкретная информация. И вот навык по суммаризации и точному извлечению тех объектов, которые требуются человеку, — это как раз то, почему сейчас бизнес побежал инвестировать в те же чат-боты, в разговорный искусственный интеллект, в большие языковые модели. И в принципе я считаю, что для бизнеса здесь лучшая оценка эффективности внедрения — это то, как люди покупают или голосуют, что называется, рублем за эту технологию. Есть система A/B-тестов, когда ты один продукт запускаешь без сложных технологических фичей или каких-то свойств, а другой продукт идет как лучшая версия того, что может быть на рынке, или лучшая версия того, что может быть выпущено как раз с помощью технологий искусственного интеллекта. И просто вы замеряете, как A- и B-корзинки раскупаются.

Максим Еременко: Если делить технологии искусственного интеллекта на классы генеративного и интерактивного, сейчас мы все-таки больше сфокусировались как раз на генеративном. Это большие языковые модели, генерация изображений с помощью нейросети Kandinsky, а с недавних пор и анимационных видео. Второе пока искусственному интеллекту дается тяжеловато, но это первые эксперименты. И мы видели по опыту с изображениями, что два года назад мы примерно там же находились, где сейчас по видео.

Поэтому это вопрос времени — может быть, года, может быть, двух. Это, конечно, встройка этих технологий в процессы «Сбера». Ну и чуть дальше если заглянуть, наш интерес — тот самый интерактивный искусственный интеллект на подступах к сильному искусственному интеллекту, когда мы уже в рамках какой-то одной технологии сможем обрабатывать разные типы задач. Мультимодальность, о которой я говорил раньше. И мультизадачность — это тоже важное качество модели, потому что пока все-таки технология достаточно узкоспециализированная. И озадачены тем, как ее расшарить, как по аналогии с человеком делать достаточно разнородный набор действий с высоким качеством.

Максим Еременко: Мы проводим конференцию в интересах нескольких целевых групп. У нас есть научный трек, в рамках которого команды из разных исследовательских направлений делятся результатами того, что они сделали за год. Это хорошая площадка для кооперации исследовательских команд. Второй день — это день про бизнес. На конференции обсуждается, какие преимущества несут те или иные технологии искусственного интеллекта для бизнеса. И третий день — это GR-повестка, где мы обсуждаем, что хотелось бы от государства, в том числе с точки зрения регулирования и этики. Сегодня система искусственного интеллекта становится умнее и сложнее — и вопрос, как не перерегулировать, при этом создать правильные стимулы и обезопасить человека от потенциальных рисков.

Также состоится традиционное подведение результатов нашего соревнования по искусственному интеллекту AIJ Contest. В этом году у нас пять задач, начиная от базовых, связанных с рекомендациями сервисов, и заканчивая сложными задачами, связанными с обработкой мультимодальных задач и построением мультизадачных нейросетевых моделей, когда одна и та же сетка, обрабатывая разные типы данных, принимает решение по достаточно сложному с точки зрения когнитивных способностей спектру навыков.

Главный посыл AI Journey в том, что технологии искусственного интеллекта — это не будущее. Это уже настоящее и в каком-то смысле даже уже пережитое прошлое, потому что та скорость, та динамика, с которой они развиваются, показали, что еще три года назад мы не ожидали, что это будет так быстро и стремительно. И здесь очень важно инвестировать в развитие человеческого капитала, готовить специалистов, соответствующих квалификациям, делиться навыками и наработками.

Ключевой темой конференции будет обсуждение недавно случившейся революции в области генеративного искусственного интеллекта и больших языковых моделей. Это случилось меньше чем год назад. И за этот год произошло очень много событий в мире технологий, которые важно обсудить.