В 2024 году искусственный интеллект становится центральной технологией, и в 2025 году не будет ни одного успешного приложения, которое будет написано без использования AI или не будет содержать эту технологию. Об этом старший вице-президент, руководитель блока «Технологическое развитие» Сбербанка Андрей Белевцев рассказал на технологической конференции для разработчиков GigaConf.
На конференции также выступили Министр цифрового развития, связи и массовых коммуникаций РФ Максут Шадаев, лидер сообщества MindSpore Сяоман Сю (Xiaoman Hu), директор по разработке департаментов доверия и безопасности, коммуникаций «Авито» Александр Салтанов и начальник Управления экспериментальных систем машинного обучения SberDevices Сергей Марков.
Как отметил Андрей Белевцев, в 2023 году каждую неделю в мире появлялось три релиза фундаментальных моделей. С 2011 года количество проектов с AI на GitHub выросло в 2 тыс. раз. 80% разработчиков уже используют AI-ассистента в своих личных проектах. 60% компаний тестируют, внедряют или уже внедрили в работу искусственный интеллект. И ожидают от этого повышения продуктивности более чем на 20%.
Одновременно Сбер активно развивает собственные AI-сервисы для разработчиков. Это инструмент автогенерации кода GigaCode, который теперь позволяет проводить аналитику кода и оценить трудозатраты на его создание. Теперь пользователям доступны более 30 языков программирования и целый ряд других возможностей. Кроме того, Сбер продолжает совершенствовать отечественную платформу для работы с исходным кодом GitVerse, которая получила масштабное обновление. Также разработчика теперь доступна российская среда разработки Giga IDE со встроенным AI-ассистентом и многое другое.
Андрей Белевцев подчеркнул, что сегодня данными, на которых модель обучалась, не делится никто. Поэтому необходимо понимать, насколько интерпретируемой будет модель. Нужно быть уверенным, что модель ведёт себя именно так, как мы от неё ожидаем. Соответственно, важны надёжность, интерпретируемость и работа с уязвимостями.
«Я верю, что в 2025 году не будет ни одного успешного приложения, которое будет написано без использования технологии искусственного интеллекта или не будет содержать технологию. Мы всю нашу конференцию хотим посвятить тому, чтобы говорить о том, как AI становится центральной технологией», - сказал он.
Максут Шадаев рассказал, что в следующем году в России стартует большой национальный проект «Экономика данных и цифровая трансформация государства». Одни из задач нового нацпроекта - создание отечественной низкоорбитальной спутниковой группировки для обеспечения высокоскоростного доступа в интернет, развитие цифровых платформ, отказ от «лоскутной цифровизации» и выход в облака, дальнейшее развитие технологий искусственного интеллекта, в том числе для обработки данных.
Сяоман Сю рассказала о работе программного фреймворка MindSpore для машинного обучения, упомянув различные виды параллелизации, в том числе автоматизированной. Более 40% отрасли в Китае уже использует претрейнинговые модели MindSpore для обучения своих моделей. У компании 5,5 тыс. корпоративных клиентов, более 600 моделей и 1000 научных работ.
Александр Салтанов объяснил, как искусственный интеллект используют в «Авито», а Сергей Марков представил историю человечества как смену эпох устной речи, письменности, книгопечатания и, наконец, интернета. Он отметил, что каждый из этих этапов выводил людей на новый уровень обработки информации, снижая расходы на её производство и повышая доступность.
Сейчас же мир находится на пороге новой революции, связанной с технологиями генеративного искусственного интеллекта, считает Сергей Марков. Следующий шаг - рождение интерактивного AI, то есть систем, которые будут взаимодействовать друг с другом для решения сложных интеллектуальных задач. Но этому модели ещё нужно обучить.
Разработчики уже подходят к построению систем, способных, по Канеману, к медленному мышлению. Если продолжить текущие тренды, то к 2027 году нас ждёт интеллектуальный взрыв. Но на самом деле прирост интеллекта, скорее всего, будет нелинейным, поскольку нужно учитывать целый ряд физических барьеров, в том числе энергетические лимиты, что заставит искать новые пути развития технологии машинного обучения. Технология нейтральна, добавил Сергей Марков, поэтому всё зависит от того, как мы её используем, поэтому важно действовать максимально ответственно и взвешенно.
