Гонка интеллектуальных вооружений

Искусственный интеллект, которым годами интересовались только «гики» и узкие специалисты в IT, стал мейнстримовым понятием. И почти первыми обратили на него пристальное внимание военные и политики, увидевшие в технологии новое «поле боя» между сверхдержавами. Теперь даже близкие союзники вроде США и Великобритании стараются разработать «суверенный ИИ», который обеспечит их лидерство пока в экономической гонке, а потом — кто знает? 

Дискуссия вокруг ИИ началась весной прошлого года с доклада комиссии пo ИИ Topгoвoй палаты CШA с максимально банальным названием «Борьба с онлайн-угрозами при помощи инноваций» и посвященного в основном тому, как ИИ можно будет использовать для поиска фейков и разного рода правонарушений. Но на одной из последних страниц содержался тезис о том, что применение технологии искусственного интеллекта становится все более важной составляющей конкуренции между CШA, EC и Китаем. После выхода доклада именно об этой его части написали десятки изданий — от National Defense Magazine, который впрямую анонсировал «новую гонку вооружений», до научного журнала Стэнфорда, который сдержанно намекал, что с китайцами стоит быть поосторожнее. Впрочем, сама идея о «суверенном ИИ» уже давно витала в воздухе.

Каждому — по интеллекту

Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг заявил, что каждая страна должна иметь свои собственные системы искусственного интеллекта. На Всемирном правительственном саммите в Дубае в феврале 2024 года основатель Nvidia заявил, что странам необходимо работать над созданием «суверенного ИИ». Не то чтобы Дженсен Хуанг продвигал эту идею совершенно бескорыстно. Nvidia придумала совершенно уникальную модель бизнеса, предлагая странам, помимо оборудования, проект создания собственного суверенного ИИ «под ключ».

В 2023 году правительство Индии утвердило программу развития национальной инфраструктуры ИИ. На эти цели будет выделено в общей сложности около $1,24 млрд. Одним из ключевых проектов в рамках данной инициативы является создание мощного суперкомпьютера для ИИ-задач и обработки больших языковых моделей (LLM). В том же году Дженсен Хуанг встретился в индийском Бангалоре с представителями крупнейших промышленных конгломератов страны Reliance Industries и Tata Group и обсудил перспективы сотрудничества на рынке ИИ. В январе 2024 года индийский оператор центров обработки данных Yotta объявил о планах по укреплению своих облачных сервисов искусственного интеллекта за счет инвестиций в размере $50 млн в дополнительные чипы искусственного интеллекта от Nvidia. Yotta, принадлежащая группе недвижимости индийского миллиардера Ниранджана Хиранандани, управляет тремя крупными кампусами центров обработки данных, расположенными в Мумбаи, Гуджарате и недалеко от Нью-Дели. С учетом ранее закупленной продукции Nvidia, общая сумма инвестиций только одной этой компании составит более $1 млрд.

Nvidia вместе с Oracle продвигают то, что они называют решением для создания суверенного ИИ. За высокопроизводительные процессоры, специально созданные для обработки вычислений нейросетей, отвечает Nvidia, за облачную инфраструктуру и программное обеспечение — Oracle. На сервис «суверенного ИИ под ключ» уже подписались ОАЭ и Новая Зеландия. По крайней мере, Oracle и Nvidia приводят их в своем прессрелизе в качестве пионеров, выбравших подобный подход. То, что созданием «суверенного» ИИ будут заниматься две американские компании, видимо, никого не смущает.

От «энигмы» до ChatGPT

Осенью 2023 года в британском местечке Блетчли — а точнее, в особняке Блетчли-парк — проводился саммит, посвященный безопасности решений в области искусственного интеллекта. Локация была выбрана неслучайно. В период Второй мировой войны в Блетчли-парке располагалось главное шифровальное подразделение Великобритании — Правительственная школа кодов и шифров, где работал, в частности, один из «дедушек» искусственного интеллекта Алан Тьюринг. Считается, что созданный им «суперкомпьютер» тех времен помог британцам расшифровать секретные коды немцев, что позволило Британии перехватить инициативу в военных действиях. Так ли это было в действительности, судить сложно, но эта история очень ясно показывает, какие преимущества дают новые технологии в противостоянии стран и что бывает с теми, у кого этих технологий по каким-то причинам нет.

В 2023 году премьер-министр Великобритании Риши Сунак и министр по технологиям Мишель Донелан выделили £100 млн на создание рабочей группы Foundation Model Task Force. Целевая группа будет похожа на подразделение по вакцинам против COVID-19, которая начала работу в разгар пандемии. Группа по ИИ будет подчиняться как премьер-министру, так и министру технологий. На эти средства будут запущены девять новых исследовательских центров ИИ по всей Великобритании, поддержаны исследовательские проекты, посвященные ответственному использованию ИИ в образовании, полиции и креативных индустриях, а также обучены регулирующие органы по управлению рисками и преимуществами этой технологии.

Его звали Альбер

В 2023 году премьер-министр Франции Габриэль Атталь заявил, что французские государственные службы будут использовать для работы и общения с гражданами искусственный интеллект под названием «Альбер». «Несколько месяцев назад в нашей стране началась тихая революция — это революция ИИ. Сегодня я могу объявить, что мы разработали суверенный, французский ИИ, который осуществит революцию в наших госслужбах», — сказал он. Глава правительства уточнил, что он был создан меньше чем за год группой из девяти специалистов. Атталь отметил, что глава этой группы получил образование во Франции и таким образом правительство следует курсу на отказ от иностранных технологий, взятому еще в 2017 году.

Уже из указанного числа программистов можно предположить, что французский чиновник несколько преувеличил масштабы проекта, по крайней мере, если сравнивать его с индийскими или британскими инициативами. Из дальнейших объяснений Атталя газете Le Monde следует, что его подчиненные создали довольно простой чат-бот с использованием нейросети, который «фильтрует» совсем уж неадекватные запросы при обращении в налоговую службу и другие ведомства.

Нейросетевой дракон

Китай изначально был главным соперником США в «гонке вооружений» в сфере ИИ, а по мере охлаждения отношений между Вашингтоном и Пекином эта гонка только усиливалась. ИИ был определен как ключевая отрасль в промышленном плане Китая «Сделано в Китае 2025», в котором указывалось, что цель КНР — стать мировым лидером в этой области к 2030 году. Власти Пекина планируют инвестировать более 100 млрд юаней в поддержку технологий искусственного интеллекта в течение следующих пяти лет, пишет China Securities Journal.

По данным IDC за прошлый год, инвестиции Китая в ИИ достигнут $26,69 млрд в 2026 году, что составит около 8,9 % мировых инвестиций. В 2024 году Reuters сообщало, что Китай запускает госпрограмму для продвижения собственного производства чипов для искусственного интеллекта, предоставляя субсидии потенциальным покупателям. Среди игроков, производящих чипы для ИИ, — Huawei, Alibaba и Tencent.

Особый путь

У России, в отличие от большинства других стран, нет возможности обратиться за решениями в области ИИ к международным техногигантам, да и особой нужды в этом тоже нет. Разработкой решений в области ИИ занимаются сразу несколько компаний.

Первой эту нишу начал осваивать «Яндекс», затем к нему присоединился Сбербанк и еще позднее — Тинкофф Банк. Также существовали несколько широко известных на мировом уровне игроков в более узких нишах, например NtechLab — один из мировых лидеров в сфере распознавания лиц.

Действует масштабная программа господдержки. На базе ведущих вузов и научных организаций действуют шесть исследовательских центров, которые создают новые методы и архитектуры формирования нейросетей. Государство осуществляет грантовую поддержку компаний-разработчиков. За 2022–2023 годы на это было направлено 7 млрд рублей.

По словам министра экономического развития Максима Решетникова, все разработчики, получавшие господдержку, включены в специально созданный реестр инновационных компаний. Сейчас в реестре более 1000 таких стартапов. Расширять сферы применения ИИ помогают экспериментально-правовые режимы. На сегодняшний день в России установлено шесть таких режимов в сфере беспилотного транспорта. Три из них, в частности, обеспечили запуск легковых и грузовых наземных беспилотников для грузоперевозок из Москвы в Санкт-Петербург. В Москве и «Иннополисе» на дороги вышли такси с беспилотным управлением. Тестируется использование авиабеспилотников для сельхозработ и мониторинга лесных пожаров. Есть планы по применению ИИ в сфере телемедицины. По оценке аналитического центра при правительстве, рынок продуктов, в которых используется ИИ, вырос в 2022 году на 18 % — до 650 млрд рублей.

Нейросеть в аренду

Компания «Яндекс» не только использует решения на базе нейросетей в собственных продуктах и сервисах, но и предоставляет внешним компаниям доступ к мощностям своих нейросетей. «Вместе с запуском нового поколения YandexGPT 3 мы повысили доступность наших генеративных моделей для бизнеса и снизили стоимость работы через API почти в два раза. Так, в синхронном режиме (когда модели обрабатывают запросы в реальном времени) использование YandexGPT Pro стоит 1 рубль 20 копеек за 1000 токенов (один запрос, например на генерацию изображения или фрагмента текста. — Прим. ред.), а в асинхронном — 60 копеек за 1000 токенов», — сказал представитель «Яндекса».

В 2023 году YandexGPT API начали пилотировать для задач бизнеса более 2,4 тысячи компаний. Они используют нейросеть для работы с текстами, создания чат-ботов, обобщения данных, анализа запросов пользователей и не только. В последнее время заметен большой спрос на автоматизацию продаж и ответы на маркетплейсах.

Например, YandexGPT помогает в системе для автоматизации найма «Поток Рекрутмент». С помощью технологии рекрутеры могут автоматически формировать описания вакансий и должностные инструкции для кандидатов с учетом специфики профессии и корпоративного стиля. Другой пример — сервис для управления проектами Weeek. Компания внедрила в приложение виртуальную помощницу, которая может помочь составить структуру текста, предоставить информацию по запросу, написать текст или даже сочинить стихи благодаря YandexGPT.

По данным исследования «Искусственный интеллект в России: тренды и перспективы», которое «Яндекс» провел совместно с консалтинговой компанией «Яков и Партнеры», более 40 % фирм находятся на этапе внедрения ИИ-решений в различные функции. На генеративный ИИ приходится около 20 % от потенциального экономического эффекта от внедрения генеративных технологий. В позитивном сценарии к 2028 году эта цифра может составить до 0,8–1,3 трлн рублей.

API компании SberDevices уже пользуются более двух тысяч компаний из разных индустрий, в том числе IT-компании и телеком, промышленность, госструктуры, ретейл и другие. «Развивается направление по внедрению GigaChat в корпоративную среду. „МойОфис“ создал редакторы документов и средств коммуникаций, интегрировал GigaChat в свою экосистему и представил разработки в области технологий ИИ, ускоряющие выполнение задач совместной работы с документами. Немаловажным является использование GigaChat для финансового сектора. Например, Альфа-Банк одним из первых начал применять нейросети нового поколения для улучшения пользовательского опыта в своих ботах», — сказал в интервью «Ведомостям» CEO SberDevices Денис Филиппов.

«Мы не планируем выводить наши LLM-решения на B2B-рынок на текущий момент. „Тинькофф“ сконцентрирован на создании лучших продуктов для пользователей и именно через них будет масштабировать технологию. Специализация на конкретных продуктах ускоряет время выхода на рынок для новых решений», — заявил Артем Бондарь, руководитель направления NLP в Центре технологий искусственного интеллекта «Тинькофф».

Чей ИИ лучше?

Российские разработчики периодически сравнивают свои алгоритмы с решениями американских конкурентов. «При обучении модели мы проводили сравнение качества ответов нового поколения с предыдущим — обе версии отвечали на одинаковый набор запросов, а асессоры сравнили результаты. Так, YandexGPT 3 отвечала в среднем на 67 % лучше, чем прошлое поколение. При работе с пользовательскими запросами и обработке бизнес-запросов новая нейросеть отвечала лучше в 69 % и 60 % случаев соответственно. Также наша модель прошла бенчмарк YaMMLU RU — это специальная локализованная версия международного бенчмарка, который состоит из набора тестов на разные сферы знаний. В нем YandexGPT 3 показал 63 % верных ответов в сравнении с 55 % у YandexGPT 2, 59 % у LLaMa 2 и 58 % у ChatGPT-3,5 Turbo», — сказали в «Яндексе».

Существует методика сравнения side-by-side, когда вы выбираете определенный набор вопросов, задаете их двум моделям, а затем разметчики определяют хорошие и плохие ответы, сравнивая их между собой. «В 2023 году мы догнали Chat GPT 3.5 Turbo (предыдущая версия LLM модели, последняя — Chat GPT 4) по side-by-side-сравнению, а в этом году в тестировании, которое велось на русском языке, мы Chat GPT 3.5 Turbo обогнали», — говорит Денис Филиппов.

Есть также методика тестирования MMLU (Massive Multitask Language Understanding, «массовое многозадачное понимание языка»). Она включает большое количество знаний из разных областей: математики, истории, медицины, физики, информацию о мире и способности решать проблемы. То есть, по сути, это экзамен для ИИ. LLM тестируется на процент правильных ответов по каждой из тематик. «Здесь GigaChat достаточно конкурентен, по крайней мере, по сравнению с открытыми LLM. Но существующий на данный момент тест MMLU — на английском языке, и, хотя все модели являются мультиязыковыми, все же ChatGPT сильнее в английском варианте теста, а GigaChat показывает лучший результат, отвечая на те же вопросы, но на русском языке», — сказал глава SberDevices.

«У нас большая команда AI-тренеров, глубоко погруженных в продуктовые проблемы, и они могут в мельчайших нюансах измерить разницу в качестве между решениями. Более того, мы заметили, что стандартизированные „экзамены для LLM“ очень часто сильно расходятся с результатами проверок side-by-side на конкретной задаче. Наши LLM отстают от решений OpenAI в решении отстраненных задач (например, школьных экзаменов), но зато показывают лучшие результаты на продуктовых кейсах в сравнении с GPT-3.5 и GPT-4», — заявил Артем Бондарь.

Что дальше?

Применение LLM в бизнесе — это скорее эволюционный, чем революционный процесс. Выигрывают от внедрения те компании, которые не ждут моментального успеха после первой итерации, а ищут наиболее выигрышные опции под конкретные потребности своего бизнеса. «Наша последняя, самая мощная на данный момент модель YandexGPT 3 Pro особенно хорошо проявляет себя в таких сферах, как клиентская поддержка, онлайн-продажи, цифровые коммуникации, маркетинг, реклама и управление персоналом. Также языковая модель лучше работает с документами: например, составляет договоры, счета, нормативную документацию, должностные инструкции и не только», —говорят в «Яндексе».

Одна из пока не закрытых потребностей бизнеса — это поиск и структурирование знаний, накопленных компанией, считает Денис Филиппов. «Чем крупнее организация, тем большие объемы информации она накапливает, но сейчас нет необходимых инструментов, позволяющих быстро получать доступ к этим знаниям. И генеративный ИИ может стать тем помощником сотрудника, который способен на естественном языке быстро получить и выполнить запрос на поиск необходимой информации», — говорит он.

ИИ-модели становятся удобным инструментом стабильного и предсказуемого масштабирования бизнес-задач. «Представьте, что у вас в компании десятки тысяч человек и вам надо оперативно развернуть фокус бизнеса в другую сторону, — говорит Артем Бондарь. — Любой операционный управляющий знает, насколько это болезненный процесс. В случае автоматизированных систем это можно сделать централизованно в несколько кликов. На практике все чуть сложнее, однако важно, что, подобрав правильный рецепт решения проблемы с помощью ML-системы, вы достаточно динамично можете подстраиваться под изменения среды».