ИИ идет по пути эволюции
Какие тренды в развитии технологии видят эксперты отраслиМало кто сомневается, что искусственный интеллект в различных своих проявлениях останется главной технологией и в 2025 г., но, как и любая технология, ИИ будет эволюционировать. «Ведомости. Технологии» собрали мнения экспертов о том, за какими трендами в развитии ИИ нужно следить.
Мультимодальный ИИ
В отличие от моделей, которые были ориентированы на один тип данных, мультимодальный ИИ может обрабатывать одновременно разные типы входных данных, таких как текст, изображения, аудио и видео.
Драйвер тренда на мультимодальный искусственный интеллект ‒ запрос на обработку всего массива корпоративной информации, которая содержит не только текст, но и схемы, графику, аудио и видео, пояснил руководитель комитета по искусственному интеллекту АРПП «Отечественный софт», гендиректор группы ЦРТ Дмитрий Дырмовский.
«Современные нейросетевые модели уже сейчас поддерживают возможность обработки информации разного типа, позволяют создавать AI-решения для удовлетворения такого спроса», ‒ сказал он.
Апогеем мультимодальности будет VLM – модели, которые будут обучаться не на текстах, а на видеофайлах, рассуждает председатель комитета по искусственному интеллекту «Руссофт» Сергей Вотяков.
«Это даст толчок к обучению робототехнических комплексов человекоподобным способом. По сути: робот посмотрел видеоинструкцию и стал специалистом по замене тормозных колодок в автомобиле», ‒ уточнил эксперт.
Больше открытого кода
Разработчики ИИ будут активнее использовать модели обучения Open Source и выкладывать новые модели в Open Source. Открытые модели будут способствовать коллаборации в сообществе, улучшая качество и доступность ИИ-технологий для различных отраслей и пользователей.
По оценке компании Valuates Reports, в 2023 г. в сегменте генеративного ИИ 80% рынка уже принадлежало решениям с открытым кодом. Весной 2024 г. Илон Маск заявил, что его стартап xAI запустит чат-бота Grok с открытым исходным кодом. В 2023 г. году Meta
«В России из-за очевидных ограничений в работе с мировыми лидерами OpenAI, Anthropic, Cohere этот тренд ещё более важен. Корпорации будут всё активнее использовать Open Source, в том числе и с дообучением на своих данных», ‒ говорит сооснователь United Investors, бывший директор по стратегии и анализу в Mail.Ru Group Александр Горный.
«Яндекс» наряду с мировыми технологическими компаниями инвестирует большое количество средств и ресурсов в развитие опенсорсных решений. Сейчас уровень развития опенсорса достаточно высок, особенно это заметно в области больших языковых моделей с открытым кодом. Это позволяет IT-компаниям применять собственные накопленные знания совместно с опенсорс-решениями в развитии продуктов, быстро настраивая их под потребности бизнесов и обычных пользователей. Развитие и применение опенсорс-решений станет трендом следующего года и позволит увеличить скорость разработки инновационных продуктов и создания более доступных технологий», ‒ отмечает технический директор «Яндекс поиска» Алексей Гусаков.
Гиперперсонализация ИИ
ИИ будет направлен на создание сервисов высокой персонализации.
«По мере роста использования решений на базе ИИ для практических целей в разных секторах экономики развиваются высокоперсонализированные сервисы, которые адаптированы к каким-то специализированным задачам. Например, системы компьютерного зрения специально обучаются для чтения спутниковых карт местности, видео со специальных камер, установленных на конвейере предприятий», ‒ рассуждает генеральный директор Московского венчурного фонда Олег Теплов.
Тренд на гиперперсонализацию будет развиваться в разных направлениях, включая создание еще более реалистичных текстовых и голосовых роботов для бизнеса и госсектора, добавляет Дырмовский. При этом ИИ-помощники будут все интеллектуальнее и естественнее, чтобы отвечать запросам конкретной целевой аудитории, считает он. AI-помощники в контактных центрах уже сейчас могут решить вопрос или задачу клиента, анализируя всю историю взаимодействий и предпочтений, с учетом выявленных паттернов поведения, при этом понимают и учитывают контекст, адаптируют свои ответы, подстраиваясь под настроение и возраст, что делает сервис максимально персонализированным, резюмирует эксперт.
«Внедрение генеративного ИИ в рекомендательные системы открывает новые возможности для персонализации, позволяющие более точно учитывать знания о пользователе, также используя историю взаимодействия с сервисом за больший период времени. Компании смогут лучше понимать реальные потребности клиентов и предоставлять им даже то, что пользователи хотели, но забыли найти. А пользователи увидят реальное улучшение в рекомендациях привычных продуктов. Без рекомендательных систем уже не обходятся стриминговые платформы, реклама, маркетплейсы», ‒ рассказал Гусаков.
Развитие ИИ-агентов
В 2025 г. продолжат развиваться автономные интеллектуальные системы, выполняющие задачи без вмешательства человека.
«В определенных сферах бизнеса решения на базе ИИ уже достигли значительной автономии и участие в управлении человека часто обусловлено, скорее, юридическими, этическими и имиджевыми соображениями. Функции оператора чаще всего сводятся к верификации решений, принятых алгоритмом», ‒ говорит Теплов. Например, решение для анализа цифровых медицинских изображений в рентгенологии, созданное одной из портфельных компаний фонда, дублирует работу врача рентгенолога: анализирует рентгенограмму, замечает и фиксирует патологии, проводит измерения. По результатам этой работы решение формирует текстовое описание и предварительное заключение, которое затем верифицируется врачом.
«В 2025 г. мы увидим много новых приложений, эксплуатирующих идею ИИ-агентов по предоставлению ИИ возможности не только давать рекомендации, но и принимать решения за пользователя», ‒ рассуждает партнер технологической практики компании «ТеДо» Артем Семенихин.
В 2024 г. было представлено несколько экспериментальных предложений, как, например, цифровой туристический консультант от компании Antrophic, когда небольшие операции по выбору вариантов и оплате принимались ИИ без участия человека. Эти технологические возможности поднимут новую волну обсуждения распределения ответственности за деятельность ИИ между разработчиком и оператором.
Автономные системы
ИИ будет активно развиваться в направлении автономных транспортных средств (автомобили, роботы-доставщики, автономный грузовой коммерческий транспорт), а также в промышленных и сельскохозяйственных роботах, что приведет к значительным изменениям в логистике и производственных процессах.
«Безусловно, в 2025 г. мы увидим очередные рекорды в этом направлении и еще приблизимся к будущему», ‒ рассуждает Горный.
«Если обобщить этот тренд, то мы можем ожидать бурного развития промышленной и сервисной робототехники. В сочетании с ИИ-агентами это может сильно изменить наш мир. Безлюдные заводы, порты, логистические комплексы ‒ все это сократит время получения услуг и время и, соответственно, стоимость производства товаров. Мы быстро к этому привыкнем, как привыкли к сервисам такси и смартфонам», ‒ считает Вотяков.
Создание малых языковых моделей под конкретные задачи
Такой задачей может быть создание или работа мобильного приложения, локальный анализ информации, кастомизация инструмента под задачи, предиктивный поиск и т. п. Параметры SLM (small language models, малые языковые модели) варьируются от нескольких миллионов до нескольких миллиардов, в отличие от больших языковых моделей LLM с сотнями миллиардов или даже триллионами параметров. Малые языковые модели более компактны и эффективны, чем их крупные аналоги.
«SLM требуют меньше памяти и вычислительной мощности, что делает их идеальными для сред с ограниченными ресурсами, таких как периферийные устройства и мобильные приложения, или даже для сценариев, в которых логический вывод с помощью искусственного интеллекта ‒ когда модель генерирует ответ на запрос пользователя ‒ должен выполняться в автономном режиме без подключения к интернету», ‒ говорится в исследовании IBM.
На рынке уже есть около десятка SLM в основном от тех же игроков, которые занимаются LLM. К примеру, DistilBERT ‒ это облегченная версия модели Google BERT. В ней используется технология, которая позволяет сделать ее на 40% меньше и на 60% быстрее, чем модель BERT, при сохранении 97% возможностей BERT по пониманию естественного языка. GPT-4o mini является частью семейства моделей искусственного интеллекта OpenAI GPT-4. Это уменьшенный и экономичный вариант GPT-4o. Он обладает мультимодальными возможностями, принимая как текстовые, так и графические данные и создавая текстовые выходные данные.
По оценке компании Grand View Research, мировой рынок SLM в 2023 г. оценивался в $7,76 млрд, и, по прогнозам, с 2024 по 2030 г. он будет расти в среднем на 15,6% в год. «В обозримом будущем SLM, вероятно, появятся в каждой компании по всему миру, как корпоративный сайт», ‒ резюмирует Вотяков.
Гибридные ИИ-системы
Все чаще будут развиваться гибридные подходы, комбинирующие традиционные методы искусственного интеллекта с новыми, такими как квантовый ИИ, нейроморфные вычисления и другие, что откроет новые возможности для решения сложных задач.
Согласно отчету Grand View Research, мировой рынок квантового искусственного интеллекта в 2023 г. оценивался в $256 млн, а с 2024 по 2030 г., по прогнозам, будет расти в среднем на 34,4%. «Достижения в области языков квантового программирования и инструментов разработки упрощают создание и внедрение квантовых алгоритмов. По мере того, как квантовое оборудование становится все более доступным, растет спрос на программные решения, которые могут эффективно использовать эту технологию», ‒ отмечают авторы исследования. По их словам, повышенный интерес к приложениям квантового ИИ стимулирует значительные инвестиции в разработку программного обеспечения, расширяя его потенциальные области применения и возможности.
«Гибридные подходы ИИ в части интеграции с квантовыми технологиями, нейроморфными чипами или фотоникой – это скорее долгосрочный тренд, на котором будут сосредоточены НИОКР-усилия крупнейших технологических гигантов», ‒ отметил Семенихин.
Мораль, этика и регулирование ИИ
С усилением использования ИИ в принятии решений возрастет внимание к вопросам этики и прав человека. Законы и регуляции, направленные на обеспечение безопасности и справедливости, будут развиваться на уровне глобальных стандартов. В 2025 г. будет расти понимание важности разработки и внедрения ИИ таким образом, чтобы это было этично, безопасно, прозрачно, надёжно и с соблюдением прав интеллектуальной собственности.
В 2023 г. в Великобритании была подписана «декларация Блетчли» ‒ первое в мире международное соглашение, в котором подписавшие страны обязывались соблюдать принципы прозрачности и безопасности в разработках в области ИИ. В частном секторе саморегулирование идет медленно. World Economic Forum приводит пример исследования 2023 г., в ходе которого были опрошены руководители высшего звена в США. 73% респондентов согласились, что этические принципы в области искусственного интеллекта важны, только 6% разработали их.
В России участники Альянса в сфере ИИ (в числе членов ‒ «Яндекс», «Сбер», MTS AI и др.) летом 2024 г. подписали декларацию об ответственной разработке и использовании сервисов на основе генеративного ИИ. Документ определяет этические принципы и рекомендации, способствующие ответственному отношению к ИИ. «Российский кодекс этики в сфере ИИ уже начал распространение на страны БРИКС. Это лучший вариант саморегулирования отрасли ИИ», ‒ уверен Вотяков.
Искусственный интеллект в здравоохранении
ИИ продолжит трансформировать медицину: от диагностики и анализа данных до разработки новых лекарств и терапии. ИИ добивается значительных успехов в ускорении научных открытий и решении глобальных проблем. В 2025 г. мы увидим инструменты ИИ, разработанные специально для ускорения исследований в различных областях науки: биологии, химии, физики и астрономии.
В отчете MarketsandMarkets говорится, что объем рынка решений на базе ИИ в сфере здравоохранения вырастет с $20,9 млрд в 2024 г. и достигнет $148,4 млрд к 2029 г. Совокупный годовой темп роста составит 48,1% в период с 2024 по 2029 гг.
«Искусственный интеллект играет ключевую роль в различных областях применения в здравоохранении: от анализа данных о пациентах до разработки лекарств. Его приложения охватывают уход за пациентами, анализ рисков, управление образом жизни, точную медицину, медицинскую визуализацию и многое другое. Машинное обучение позволяет извлекать важные инсайты из того, что позволяет повысить точность диагнозов, облегчить поиск новых молекул для лекарств и решать другие важные задачи», ‒ пишут авторы исследования.
Уже в уходящем году два из трех получателей Нобелевской премии по химии (Демис Хассабис и Джон Джампер) являются сотрудниками Google Deep Mind и, скорее, специалистами в области искусственного интеллекта. Можно ожидать, что в 2025 г. продолжится линия исследований, направленных на создание мощных ИИ-инструментов для этих областей, используя новейшие достижения генеративного моделирования, обучения с подкреплением, рассуждает научный сотрудник международной лаборатории стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ Сергей Самсонов. «В этом смысле я не разделял бы между собой естественные науки ‒ химию, биологию, физику, медицину», ‒ сказал он. Например, алгоритм ИИ способен обнаружить рак простаты по снимку МРТ наравне с опытным специалистом-радиологом. ИИ помогает при биопсии головного мозга: технология SRH проводит быстрый анализ, а новые исследования показывают, что точная диагностика опухоли головного мозга во время операции занимает менее трех минут и позволяет отличить опухолевую ткань от здоровой.
Интеграция ИИ в повседневную жизнь
ИИ будет всё более интегрирован в бытовые устройства, умные дома, персонализированные ассистенты с большим акцентом на взаимодействие с пользователем через естественные языки.
По данным OpenAI, до 77% электронных устройств в мире так или иначе используют ИИ. В том числе большие языковые модели так или иначе присутствуют во всех выпущенных в последний год смартфонах верхнего ценового сегмента, либо они уже вcтроены в операционную систему и архитектуру процессора, как у последних моделей iPhone, Google Pixel, Xiaomi, либо могут быть загружены в виде сторонних приложений и чат-ботов.
Вместе с тем не все люди так уж сильно этим довольны. Опрос Ipsos показывает, что за 2024 г. среди жителей США доля тех, кто считает, что искусственный интеллект кардинально повлияет на их жизнь в ближайшие три–пять лет, выросла с 60% до 66%. При этом 52% опрошенных выражают беспокойство по поводу продуктов и услуг с использованием ИИ, что на 13 п. п. больше, чем в 2022 г. В Америке, по данным Pew Center, 52% респондентов сообщают, что искусственный интеллект вызывает, скорее, беспокойство, чем восторг, по сравнению с 37% в 2022 г.
Сбор и структурирование данных
ИИ все больше будет применяться для сбора, генерации, обогащения и синтеза структурированных данных. По данным Grand View Research, объем мирового рынка решений для обогащения данных в 2023 г. оценивается в $2,37 млрд, а ожидается, что с 2024 по 2030 г. он будет расти в среднем на 10,1%.
По словам директора по управлению данными X5 Retail Group Тиграна Саркисова, компания использует все известные виды данных: структурированные, неструктурированные, синтетические, внешние и пр. для повышения качества принимаемых решений. Список новых источников данных прибавляется каждый день. «Мы активно и давно используем большое количество внешних данных, которые легально закупаем на основании договоров. Основные поставщики данных: банкинг, исследовательские агентства, телеком, специализированные поставщики данных и др.», ‒ говорит эксперт.
Обработка этих данных при помощи алгоритмов ИИ в том числе позволяет оптимизировать выбор места открытия магазина, определение оптимального ассортимента, предсказать изменение спроса на товар с учетом прогноза погоды, выбрать оптимальные часы работы магазина.