По словам замглавы Минцифры Андрея Заренина, искусственный интеллект начнет заменять представителей государства не раньше, чем они сами нормативно закрепят такую возможность. Заместитель президента «Ростелекома» Валерий Ермаков уверен, что ИИ «никогда не сможет думать», поэтому те позиции и специальности, которые связаны с умственной деятельностью «невозможно заменить». Дискуссия на эту тему прошла в рамках форума РБК Tech 2025.
В Москве состоялась конференция РБК Tech 2025, посвященная взаимодействию бизнеса и власти, а также перспективам развития и применения искусственного интеллекта (ИИ). Во время ключевой сессии её участникам предложили ответить, как скоро каждого из них заменят сервисы на основе ИИ?
По мнению заместителя руководителя Минцифры Андрея Заренина, искусственный интеллект начнет заменять представителей государства не раньше, чем они сами нормативно закрепят такую возможность, то есть пока власть сама законодательно не предоставит ИИ такой шанс. Он привел пример с электрическими самокатами, скорость передвижения которых изначально никак не регламентировалась. До тех пор, пока не стали возникать «неприятные инциденты», связанные с наездами на пешеходов, нарушением правил дорожного движения и более серьезными последствиями для тех же водителей самокатов. Только после этого удалось ввести регулирование, ограничить скорость передвижения электросамокатов и закрепить термин «средства индивидуальной мобильности».
По словам замглавы Минцифры, «как только появится возможность правильно урегулировать этот вопрос», кого и как быстро заменит ИИ, «соответствующее решение будет принято». «Сложно это будет сделать. Ровно потому, что за всеми этими решениями есть ответственность. Как только мы пропишем, что ИИ может нести ответственность в части Уголовного кодекса, тогда, наверное, это и случится [нейрость начнет заменять чиновников]», - пояснил Андрей Заренин.
Участники дискуссии отметили, что в настоящее время уже примерно 20% рутинной менеджерской работы доступно к замещению сервисами на основе ИИ. Соответственно, в ближайшие 5 лет ИИ может заменить 60-80% профессиональных задач.
Заместитель президента «Ростелекома» Валерий Ермаков уверен, что ИИ «никогда не сможет думать», поэтому те позиции и специальности, которые связаны с умственной деятельностью «невозможно заменить». «Мне кажется, все позиции в мире, условно говоря, разделяются на два уровня: где нужно что-то делать и где нужно думать. Позиция, где нужно делать, очевидно, постепенно будет замещаться искусственным интеллектом. Позицию, где нужно думать, я надеюсь, заменить будет невозможно. Потому что искусственный интеллект никогда не сможет думать, это умеют делать только люди», - добавил он.
По словам главы MWS Cloud Игоря Зарубинского, недавнее исследование компании показало, что 80% из 700 российских предприятий разных отраслей экономики заявили о намерении внедрить технологии ИИ. Среди клиентов MWS Cloud доля тех, кто уже включил подобные инициативы в свою стратегию, «приближается практически к 100%», добавил он. Главный сдерживающий фактор - боязнь «получить неудачный эксперимент, потому что деньги сейчас дорогие».
«Цена, видимо, высокая. Поэтому запрос по облачному рынку такой: дайте нам что-то, с чем мы можем очень быстро поэкспериментировать - получить первые результаты, первые инвестиции на заседании правления или на совете директоров. И только потом это может прорастать у них в компании. Вот такой большой тренд: цена неудачных экспериментов должна снижаться», - сказал Игорь Зарубинский.
Иными словами, предприятия стремятся минимизировать риски и быстрее получить ощутимый эффект от инноваций. Именно поэтому, по словам главы MWS Cloud, возникает огромный спрос на облачные сервисы и готовые инструменты, позволяющие оперативно запускать пилотные проекты, демонстрировать руководителям компаний первые успехи, в расчете на дополнительные ресурсы.
Вице-президент по развитию технологического бизнеса Сбербанка Сергей Крылов напомнил, что в сфере ИИ всё началось 30 ноября 2022 года, когда OpenAI представила чат-бот GPT. В этой связи, задача заключается в создании «новых правил игры», поскольку в сфере ИИ бессмысленно импортозамещать то, чего практически еще нет. Он считает, что для рынка неважно, откуда поступают инструменты на основе ИИ, с Востока или Запада: главное, что они по определению не являются решениями с открытым исходным кодом. Всё равно это - закрытая система, наподобие скомпилированного приложения, которое можно запускать, но при этом пользователь не знает ни архитектуры, ни деталей тренировки моделей.
Что произойдёт, если завтра пользователя лишат доступа к обновлениям? Какую локальную разработку он сможет провести самостоятельно? Ведь классический открытый исходный код позволяет продолжить развитие проекта даже в отсутствие поддержки разработчика или сообщества. По словам Сергея Крылова, многие уже сталкивались с подобной проблемой. В частности, с китайской Qwen: сначала разработчик выложил базовые и инструктивные модели, доступные для скачивания.
«Но чем дальше в лес, тем меньше выкладывают, с большими ограничениями, только инструктивная, не базовая версия. То есть вы всё меньше и меньше можете сделать на основе этой технологии», - пояснил он. В этой связи Сергей Крылов предложил представителю Минцифры определиться с правилами игры: жестко регулировать сферу ИИ, «наверное, не нужно, пока она только развивается, однако правила игры необходимы».
«Каким должно быть правильное российское регулирование больших языковых моделей? У нас пока нет конкретного ответа на этот вопрос. Поскольку мы сами еще окончательно не понимаем, как лучше всего действовать. Да и наши регуляторы тоже. Мы находимся в диалоге, и нам предстоит выработать решения совместными усилиями», - сказал он.
По мнению Сергея Крылова, большие языковые модели (LLM), которые сейчас фактически превратились в крупные мультимодальные модели, обладают ограниченной ценностью, пока такая модель не будет нагружена эффективными прикладными решениями и дополнительными инструментами. Несмотря на огромный потенциал этой технологии, её применение в бизнесе сейчас сильно ограничено. Многие компании внесли использование больших языковых моделей в свою стратегию развития и даже предприняли первые шаги (около 60-80% предприятий).
Однако остается открытым вопрос: существуют ли реальные внедренные рабочие решения на уровне производства, а не пилотных проектов? Чаще всего, речь идет о единичных случаях: не более 10-15% организаций могут уверенно заявить, что у них такая система успешно применяется в бизнесе и промышленности.
«Да, наша большая модель, GigaChat отстает от мировых топовых моделей, но это отставание - не более 6-8 месяцев. Тем не менее, бизнес-комьюнити использует её технические возможности на уровне считанных процентов. Необходимо расшрять зоны применения и этой технологии, и облачных решений, и многого другого… А для этого нужны [единые] правила игры», - подчеркнул Сергей Крылов.
Фото: TelecomDaily.