От развлечения к глобальной трансформации:

Как искусственный интеллект меняет рынок

Искусственный интеллект с 2023 года остается одной из самых обсуждаемых тем в обществе.

Отношение к нему у людей полярно разное: от восторга и предвкушения скорого высокотехнологичного будущего до откровенного скепсиса и страха перед тем, что увлечение ИИ-технологиями приведет к необратимым последствиям.

Действительно ли искусственный интеллект обладает тем могуществом, что ему приписывают, и где сегодня его применяют чаще всего?

Каким бывает ИИ

Искусственный интеллект — понятие достаточно общее и включает в себя несколько подвидов. Эта классификация основана на уровне способностей и возможностей используемых технологий:
ArtificialNarrow Intelligence (ANI)

Все это знакомые нам инструменты ИИ: создание текстов, изображений, редактирование фотографий, роботизированная техподдержка, перевод на иностранный язык и др. Они решают ограниченный спектр задач и обучены под одну конкретную область.

ArtificialGeneral Intelligence (AGI)

Более совершенная и активно обсуждаемая в научной среде форма ИИ, которая по уровню интеллекта будет более или менее соответствовать человеку. Пока к AGI мы не пришли, но, по прогнозам ученых, можем с ним познакомиться в перспективе ближайших десяти лет. Впрочем, Илон Маск и Мира Мурати, технический директор OpenAI, заявляют, что ИИ может эволюционировать в эту стадию гораздо раньше — через 1,5-2 года.

ArtificialSuperintelligence (ASI)

Высшая форма ИИ, способная превзойти человеческий интеллект и программировать сама себя, то, что одновременно восхищает и заставляет задуматься о потенциальных рисках и даже угрозе жизни человечества. Ее пока не существует, и, по прогнозам, до такой формы искусственному интеллекту эволюционировать еще 20 лет минимум.

Дарья Касьяненко
Эксперт Центра непрерывного образования факультета компьютерных наук Высшей школы экономики
«Eсли в прошлом году технология ChatGPT произвела фурор и спровоцировала страх перед заменой многих профессий, сейчас научное сообщество признает, что на этом этапе развития искусственный интеллект может быть хорошим помощником по ряду задач. Но едва ли он станет революционной технологией, которая способна полноценно кого-то заменить».
Большинство ученых, несмотря на сомнения и риски (кто-то обвиняет ИИ в хайпе и предсказывает его скорый кризис и крах), все же видят в искусственном интеллекте большой потенциал и высокую прикладную значимость. Это подтверждает и последняя статистика: по данным исследования McKinsey, на 2024 год ИИ внедрен в 72% компаниях-респондентах, что на 17% выше по сравнению с прошлым годом.
Согласно ежегодному отчету Стендфордского университета «Индекс искусственного интеллекта 2024» (Artificial Intelligence Index Report 2024), в 2023 году было выпущено 149 моделей ИИ — это в два раза больше, чем в 2022 году, а в лидерах разработки моделей — США, Китай, страны Европейского союза и Великобритания.

Процент внедрения ИИ в компании

55%2023
72%2024

Кол-во выпущенных моделей ИИ

742022
1492023
Что касается России, стратегия развития ИИ которой прописана до 2030 года и утверждена указом президента, ее сложно назвать новатором в этой области — даже несмотря на очевидные достижения в машинном обучении и сильных исследователей международного уровня.
Да, Россия входит в топ-10 стран по внедрению ИИ, но пока что лидером не является. С практической точки зрения это можно частично объяснить технологической зависимостью от зарубежных чипов для тренировки моделей NVIDIA, которые страна из-за санкций не может ввозить напрямую. NVIDIA — лидер производства чипов, и развитие технологий в целом напрямую зависит от их графических адаптеров, аналоги которым найти практически невозможно.

Что говорят эксперты

Согласно «Индексу искусственного интеллекта 2024», можно выделить следующие глобальные особенности работы с искусственным интеллектом:

Промышленники
опережают ученых

01
За 2023 год в промышленной отрасли была разработана 51 модель машинного обучения, когда научно-исследовательские организации изобрели только 15 таких моделей.
Во многом это объясняется утечкой мозгов из университетской среды в индустриальную, что, в свою очередь, подтверждает рост количества докторов наук в штатах производственных компаний на 5,3%.

Рынок ИИ привлекает все больше средств

02
Затраты на обучение современных моделей ИИ возросли. Для обучения OpenAI GPT-4 потребовались вычислительные ресурсы стоимостью около 78 млн долларов США, а для Gemini Ultra от Google — 191 млн долларов США.
Инвестиции в генеративный ИИ растут. Несмотря на снижение частных инвестиций в ИИ в прошлом году, финансирование сферы генеративного ИИ увеличилось почти в восемь раз по сравнению с 2022 годом и достигло 25,2 млрд долл. США.

ИИ успешнее человека
в ряде областей

03
Искусственный интеллект оказался успешнее человека в классификации изображений, визуальном мышлении и понимании английского языка.
Вместе с тем, в углубленной математике, абстрактных рассуждениях (ответы на вопросы с изображения) и планировании с учетом причинно-следственных связей пока сильнее люди.

Государства хотят регулировать ИИ

04
Все больше государств задумываются о регулировании применения искусственного интеллекта. Суверенный ИИ — один из ключевых трендов нашего времени.
Растет количество нормативных актов в этой области, идут обсуждения, как обезопасить общество от возможной ложной информации и некорректных данных. Опасения особенно связаны с политикой: ИИ уже может стать отличным инструментом пропаганды и формировать фейковые данные, трудноотличимые от реальных.
В начале 2023 года искусственный интеллект окончательно зарекомендовал себя не как мимолетный тренд, а как технология с широкой возможностью применения, которая останется с нами на долгие годы.
Да, разговоры об опасности ИИ еще продолжаются, но от эсхатологических мыслей (развитие ИИ = восстание машин) специалисты перешли к прогнозированию и попыткам регулирования более приземленных рисков, главным образом связанных с точностью предоставляемой информации.

Во что инвестируют
предприниматели

Очевидно, объем инвестиций в рынок ИИ начал расти. В отрасли ИИ наиболее распространены вложения в крупных разработчиков или заказчиков технологий, покупку акций более мелких компаний с разработками в сфере ИИ или использующих его в своей деятельности. Также инвестируют в компании, выпускающие компоненты для создания аппаратных платформ ИИ и в покупку ценных бумаг фондов, вкладывающих в искусственный интеллект.

Так, интернет вещей и искусственный интеллект стали важными компонентами развития общества и новыми ориентирами для инвесторов.
Исследователи международной консалтинговой компании International Data Corporation (IDC) предположили, что в 2024 г. европейские компании потратят на управляемые через интернет устройства не менее 260 млрд долларов, а к 2027 году глобальный объем продаж таких девайсов для бизнеса может достичь 1,2 трлн долларов.

Траты компаний на управляемые через интернет-устройства, $

260
млрд
2024
1,2
трлн
2027
Что интересно, в России одним из ключевых инвесторов стало государство: введение систем искусственного интеллекта будет обязательным для всех госорганизаций, компаний с государственным участием, а также компаний, получающих субсидии из федерального бюджета. Уже до 1 ноября 2024 года они должны включить в свои стратегии развития меры, направленные на обеспечение развития систем ИИ.
Стремительный прогресс, в свою очередь, привел к  необходимости развития инфраструктуры для обучения ИИ-моделей, обработки и хранения данных, роста вычислительных мощностей.
На текущий момент по всему миру работает более 8 000 центров обработки данных, и спрос на них только растет. Крупные предприятия и провайдеры облачных сервисов заинтересованы в создании подходящей инфраструктуры для своих мощностей, что обещает прибыль полупроводниковым компаниям, хостинг-провайдерам, а также провайдерам систем хранения данных и сетевого оборудования.
Так что одним из перспективных направлений инвестиций является именно «железная» часть: производство чипов, процессоров, вложения в облачные сервисы, а также проектирование и создание суперкомпьютерных кластеров, которые могут применяться для создания и обучения моделей ИИ.
Олег Вишняк
Олег Вишняк
Директор по продвижению решений К2 НейроТех
«На сегодняшний день одно из самых перспективных направлений в ИТ — это создание инфраструктуры для искусственного интеллекта, отчасти схожей с суперкомпьютерами (HPC). Более того, иногда требуется объединение ИИ и параллельных вычислений в одной инфраструктуре. Сегодня практически в каждом секторе экономики есть запрос, под который нужна инфраструктура для суперкомпьютерных вычислений.
Например, в промышленности они необходимы для проектирования узлов и агрегатов. В нефтедобыче — для расчета гидроразрыва пласта. В научных исследованиях — для создания новых материалов и прогнозирования их характеристик. В банковской сфере — для создания голосовых помощников и развития нейросетей.
В последние годы наблюдается значительный рост спроса на суперкомпьютеры.
И особенно важное требование этих запросов — простота интеграции в существующие процессы разработки. Связано это с тем, что раньше западные производители (HPE, Lenovo и др.) предлагали готовые моновендорные решения в отлаженных конфигурациях, которые включали в себя все необходимые аппаратные и программные компоненты.
Сейчас возможности поставок ограничены и экспертизы по суперкомпьютерам стало гораздо меньше. Мало у кого есть опыт по созданию систем на основе того отечественного оборудования и ПО, что сейчас на рынке доступно».
Поэтому стоит отметить, что, несмотря на стабильно растущий интерес, внедрение технологии искусственного интеллекта не лишено подводных камней, в первую очередь связанных с неопределенностью в части технологий, регуляторными рисками и ограничениями рынке.

Кому помогают ИИ-технологии

Универсальность инструментов ИИ приводит к тому, что проще попытаться вспомнить, где искусственный интеллект еще не внедрили, чем перечислить все сферы, где он применяется. В топе окажутся производство, клиентский сервис и образование.
Видеонаблюдение и системы распознавания лиц позволяют контролировать производительность и дисциплину сотрудников (и производительность труда предсказуемо растет).
Также ИИ-технологии активно применяются в логистических цепочках и складском хранении, существенно снижая риски порчи продукции.
По данным одного из последних исследований McKinsey, 42% опрошенных организаций сообщают о снижении затрат благодаря внедрению ИИ-разработок, а 59% говорят о росте доходов.
В России, по словам Дарьи Касьяненко, особенно характерно применение моделей ИИ в пользовательской поддержке, высок уровень инвестиций во все, что связано с чат-ботами, колл-центрами и другими сервисами для онлайн-коммуникации: автоматически обрабатываются не только первичные запросы, но и генерируются сценарии разговоров для «живых» операторов.

Результат внедрения ИИ-разработок в компании

42%Снижение затрат
59%Рост доходов
Еще интересно применение искусственного интеллекта в медицине: ИИ может предложить варианты диагноза и лечения по анамнезу заболевания, прочитать рентгеновский снимок, а также обработать данные пациента.
Конечно, не обходится без сложностей. С одной стороны, роботизация здорово экономит средства на организацию работы с клиентами и обеспечивает сохранение большего количества данных о клиентах, чем зафиксировал бы человек, с другой — необходимость общаться с роботом, который заточен под конкретные алгоритмы и может зависнуть при нестандартном запросе, нередко вызывает фрустрацию у потребителей.
Еще один момент, на который важно обратить внимание, — перепроверка информации, которую робот генерирует или сообщает человеку. В связи с этим необходимо активно развивать работу с данными — корректная работа ИИ-моделей невозможна без сбора и обработки большого массива релевантных данных.
Баланс в разделении труда между машиной и человеком еще предстоит найти, но уже сейчас заметно, насколько ИИ-модели меняют наш мир, и особенно бизнес.
Еще будучи несовершенными, технологии искусственного интеллекта уже значительно упрощают производство, обработку данных, поиск информации, генерацию различного контента и многое другое.
Это положительно влияет на доходы компаний и возможность людей уделять силы не рутинным, а более сложным и эксклюзивным задачам.
Получится ли обучить машину думать на одном уровне с человеком, либо же она останется старательным, но не вполне самостоятельным ассистентом? Покажет время, но есть ощущение, что картинки из научной фантастики стали значительно ближе к реальности, чем нам кажется.
erid: LjN8KC4W9
Рекламодатель: АО "К2 ИНТЕГРАЦИЯ"
ИНН/ОГРН: 7701829110/01097746072797
Сайт: https://k2int.ru/

статьи

Как приручить ИИ: 3 возможных сценария внедрения

Читать

Олег Вишняк, К2 НейроТех: Объем рынка высокопроизводительных систем вырос на 35% из-за бума ИИ

Читать

ПАК-ML для обучения ИИ-моделей: что необходимо для нейросетей и обработки Big Data?

Читать

Как наука и промышленность использует суперкомпьютерные кластеры

Читать
На главную