Эксперт: Российскому ИИ необходимо преодолеть ряд препятствий для достижения конкурентного уровня

Ростовская область, 7 февраля 2025. DON24.RU. Россия демонстрирует положительные тенденции в разработке и внедрении искусственного интеллекта (ИИ), но для достижения более конкурентоспособного уровня необходимо преодолеть некоторые препятствия, считает старший преподаватель кафедры «Кибербезопасность информационных систем», научный сотрудник управления научных исследований ДГТУ Марина Жданова. О том, что такое ИИ, способен ли он заместить некоторые профессии и насколько сильно внедрен в жизнь россиян сейчас, она рассказала корреспонденту ИА «ДОН 24». Фото: Никита Юдин / don24.ru / АО «Дон-медиа» Разница между ИИ и нейросетями, а также принцип их работы В повседневной речи мы все чаще используем термины «ИИ» и «нейросети» как синонимичные. Однако эти понятия имеют разный смысл и употребляются в совершенно различном контексте. «Если объяснить простым языком, ИИ – это программы и технологии, которые могут имитировать человеческие умственные функции при выполнении разных задач. То есть ИИ может воспринимать информацию, обрабатывать ее, учиться и принимать решения», – рассказывает Марина Жданова. Процесс работы ИИ следующий: сначала подготавливается обучающий набор данных. Для обучения моделей искусственного интеллекта требуется большой объем информации, например фотографии, текст или другие типы данных. Существуют специальные наборы данных для разных задач, данные также можно собирать из интернета или получать с различных датчиков. Затем модели ИИ обучаются для выполнения конкретных задач, например для классификации или прогнозирования. После обучения модель проверяется на новых данных, чтобы оценить ее эффективность. Если тестирование проходит успешно, модель ИИ может быть использована для решения поставленных задач. «Нейросеть – это один из видов искусственного интеллекта. ИИ охватывает широкий спектр технологий и методов, среди которых машинное обучение, компьютерное зрение, робототехника, нейронные сети. Нейронная сеть имитирует работу человеческого мозга и состоит из множества взаимосвязанных искусственных нейронов, которые способны отрабатывать большие объемы данных и выявлять в них закономерности», – делится собеседница. Простые и сложные задачи для ИИ Развитие искусственного интеллекта сегодня идет семимильными шагами. Люди все чаще общаются с ChatGPT в попытках получить ответы на свои вопросы, советы в тех или иных жизненных ситуациях. Умные колонки читают детям стихи, а с помощью технологии «умный дом» можно сидя на диване приготовить себе кофе. «В целом ИИ становится более мощным инструментом, способным решать сложные задачи и давать более точные решения благодаря достижениям в различных областях. ИИ широко внедряется в бизнес-процессы, здравоохранение, в бытовую и другие сферы», – говорит эксперт. Усовершенствование языковых моделей, таких как GPT-4, показало заметные достижения в понимании и генерации текста. Эти модели стали лучше генерировать сложные и логически последовательные тексты и взаимосвязанные конструкции, более эффективно обрабатывать контекстную информацию. «Новые и более сложные архитектуры нейронных сетей увеличили точность распознавания и классификации данных. Это позволяет более эффективно работать с большими объемами информации и улучшать качество предсказаний», – рассказывает Марина Жданова. Внедрение технологий компьютерного зрения в робототехнику и автоматизацию привело к значительному улучшению результатов и появлению новых возможностей для решения сложных проблем. ИИ все активнее внедряется в различные отрасли, позволяя оптимизировать процессы, улучшать обслуживание клиентов, а также повышать качество диагностики и лечения в медицине. При этом есть задачи, с которыми ИИ пока еще сложно справиться. «ИИ может не всегда корректно интерпретировать контекст, особенно в сложных ситуациях или при наличии неявных смыслов. Шутки, идиомы и культурные отсылки часто приводят к недопониманию. Также ИИ не обладает моральными или этическими критериями. При решении сложных вопросов, которые требуют понимания человеческой морали или ценностей, ИИ часто не может предложить адекватные решения», – делится собеседница. Она добавила, что в ситуациях, когда во время обучения была предоставлена неполная информация или не предоставлена вовсе, ИИ может делать ненадежные предсказания или выводы. «ИИ все еще ограничен в своем умении генерировать по-настоящему оригинальные идеи или решения, которые требуют креативного мышления или интуитивного понимания ситуации. Хотя генеративные модели достигли значительного успеха, по сравнению с человеческими возможностями они все еще довольно примитивны», – рассказывает Жданова. Сложным для искусственного интеллекта является распознавание человеческих эмоций и социальных сигналов, что затрудняет его использование в сферах, требующих эмпатии, например в психологии или обучении. Также ИИ тяжело адаптироваться к быстро изменяющейся обстановке, требующей мгновенного реагирования и изменений в стратегии, как это делают люди. Фото: Никита Юдин / don24.ru / АО «Дон-медиа» Искусственный интеллект вытесняет людей Все чаще можно услышать, что искусственный интеллект вытесняет людей. Новые технологии доходят и до российских городов. Так, например, летом один известный бренд открыл в Москве и Московской области около 30 круглосуточных магазинов без продавцов. Попасть в них можно, отсканировав QR-код на двери. Такой формат работы популярен в ряде других стран, например в Южной Корее. Профессии, требующие однообразной монотонной работы, находятся под угрозой вытеснения искусственным интеллектом. «Нейросети могут анализировать большие объемы данных о потребителях, выявлять тренды, а также оптимизировать рекламные кампании. В производственных процессах роботы и ИИ могут взять на себя рутинные задачи, требующие повторяющихся действий, таких как сборка, упаковка и контроль качества продукции. Нейросети могут помогать в анализе медицинских изображений (например, рентгеновских, МРТ) и в диагностике заболеваний», – считает Марина Жданова. Она добавила, что ИИ не способен полностью заменить человеческий труд, особенно в сферах, требующих креативности, межличностного взаимодействия, эмпатии и принятия сложных решений. «Вместо полного замещения, скорее, происходит изменение характера работы, где ИИ выступает в роли инструмента, помогающего повышать эффективность и производительность», – пояснила собеседница. Угроза быть вытесненными роботами с рынка труда точно не коснется художников, писателей и дизайнеров. К такому выводу пришли ученые Университета Южной Австралии. Их исследование было опубликовано в Creativity Research Journal (CRJ). По мнению ученых, использование искусственного интеллекта способно оптимизировать процесс творчества, но по-настоящему вдохновляющие и уникальные идеи по-прежнему рождаются в голове человека. Россия отстает от лидеров в области ИИ В России имеется ряд копаний, реализующих успешные проекты в области искусственного интеллекта. На постоянной основе осуществляются исследования и разработки в ведущих российских университетах. Количество отечественных разработок в сфере ИИ растет, и государство предпринимает шаги для поддержки этой индустрии, но, несмотря на это, Россия отстает от лидеров в области ИИ, таких как США и Китай, считает Марина Жданова. Эксперт отметила, что многие российские компании активно используют ИИ для оптимизации процессов, повышения эффективности и анализа данных. «Наиболее распространены решения для автоматизации клиентской поддержки (чат-боты), предсказания спроса и обработки больших объемов информации», – рассказывает собеседница. По ее словам, Россия демонстрирует положительные тенденции в разработке и внедрении ИИ, но для достижения более конкурентоспособного уровня необходимо преодолеть некоторые препятствия, в их числе: Недостаточная инфраструктура. В регионах вне крупных городов доступ к современным технологиям ограничен, что замедляет распространение ИИ. Кадровый дефицит. Нехватка квалифицированных специалистов в области ИИ тормозит развитие отрасли. Законодательные барьеры. Недостаточно развитая законодательная база для регулирования использования ИИ может вызывать сложности. Цифровое неравенство. Не все слои населения имеют равный доступ к интернету и цифровым сервисам, что снижает эффективность внедрения ИИ. Мотивации изучать новые технологии у россиян достаточно. Работодатели все чаще размещают вакансии для специалистов со знанием нейросетей / принципов машинного обучения. По данным SuperJob, за два года количество таких вакансий выросло в 3,4 раза по отношению к периоду с сентября 2020-го по сентябрь 2022-го. В ДГТУ для студентов направления 09.03.01 «Информатика и вычислительная техника» разработан двухсеместровый курс, посвященный интеллектуальным информационным системам. «В рамках этого курса студенты получают теоретические знания и практические навыки в области искусственного интеллекта и его применения. Также в разных дисциплинах они реализуют проекты, где используют ИИ-технологии», – делится Жданова. Для студентов направления 10.04.01 «Информационная безопасность» предусмотрены задачи, связанные с обнаружением атак и защитой данных с использованием искусственного интеллекта. «Это позволяет им изучать методы, которые могут повысить уровень безопасности систем и защитить информацию от потенциальных угроз. Таким образом, наши программы обеспечивают комплексный подход к обучению в области ИТ и искусственного интеллекта, готовя студентов к требованиям современного рынка труда», – рассказывает старший преподаватель кафедры «Кибербезопасность информационных систем». На базе вуза в этом году была проведена акселерационная программа «Интеллектуальные технологии в агропромышленном комплексе» при поддержке федерального проекта «Платформа университетского технологического предпринимательства». В ее рамках студенты объединили свои знания и опыт для разработки проектов, использующих искусственный интеллект для решения актуальных задач агропромышленного комплекса. «Такая интеграция способствовала созданию инновационных решений, которые могут повысить эффективность работы в данной сфере и внедрить современные интеллектуальные технологии в традиционные процессы», – рассказывает Жданова. Этика использования: нужно ли ограничивать доступ к нейросетям Часть ИT-экспертов считают необходимым ограничить доступ к нейросетям. Так, ИT-специалист по информационной безопасности Андрей Масалович заявлял, что нейросети можно использовать как информационное оружие. Запретить нейросети – задача сложная, специалист предложил сделать доступ к таким платформам «слишком платным или слишком ограниченным». Основной риск заключается в замене человеческого труда роботами. С появлением новой бесплатной китайской нейросети DeepSeek, вопрос этического использования платформы вновь стал актуален. «Я – DeepSeek-V3, искусственный интеллект, созданный для того, чтобы помогать людям с различными задачами. Я могу отвечать на вопросы, давать рекомендации, помогать с поиском информации, решать математические задачи, переводить тексты и многое другое. Моя цель – сделать вашу жизнь проще и удобнее, предоставляя точные и полезные ответы», – так себя позиционирует нейросеть. На вопрос, нужно ли ограничивать доступ людей к нейросетям, нейросеть ответила следующее: «Ограничивать доступ к нейросетям полностью, скорее всего, нецелесообразно. Вместо этого важно разработать разумные правила и механизмы регулирования, которые позволят минимизировать риски, не ограничивая при этом доступ к технологиям для тех, кто использует их во благо». О том, что не стоит ограничивать доступ к нейросетям, высказалась и Марина Жданова. Эксперт считает необходимым учитывать некоторые аспекты для обеспечения ответственного использования. Среди них: Этика и ответственность. Необходимо придерживаться четких этических принципов при использовании нейросетей. Это включает в себя уважение к правам человека, предотвращение потенциальных злоупотреблений, таких как распространение дезинформации или манипуляции общественным мнением. Обучение и осведомленность. Важно обучать пользователей и разработчиков принципам работы нейросетей, их возможностям и ограничениям. Это поможет предотвратить неправильное использование технологий и поспособствует грамотному подходу к их внедрению. Регулирование и стандарты. Создание четких правил и стандартов, касающихся разработки и применения нейросетей, позволит контролировать их использование и минимизировать риски. Это может включать в себя процедуры проверки качества, требования к охране данных и контроль за соблюдением установленных норм. Безопасность данных. Обеспечение безопасности данных, используемых для обучения нейросетей, является критически важной задачей. Это подразумевает защиту личной информации, предотвращение утечек данных и соблюдение законодательства о конфиденциальности. К тому же качество используемых баз данных значительно влияет на эффективность работы нейросетей. Поэтому крайне важно использовать высококачественные и репрезентативные наборы данных, чтобы обеспечить точность и надежность результатов модели. Неправильные или предвзятые данные могут привести к ошибочным выводам и нежелательным последствиям, что подчеркивает необходимость внимательного подхода к выбору и обработке обучающих данных. Ответственность за результаты. Компании и организации, использующие нейросети, должны нести ответственность за результаты их работы. Это включает в себя готовность к корректировке моделей, если они показывают предвзятость или ошибаются в своих прогнозах. «Обеспечивая соблюдение этих принципов, можно добиться эффективного и безопасного применения нейросетей, не ограничивая при этом доступ к ним. Такой подход позволит извлечь максимальную пользу из технологий и минимизировать риски, связанные с их использованием», – считает Марина Жданова.