Вычислительный суверенитет: Россия ускоряется в глобальной гонке ИИ

Герман Греф рассказал сенаторам о вызовах экономики нового типа и рисках технологического отставания страны

Искусственный интеллект перестал быть просто инструментом. Нейросети уже генерируют 80 процентов научных открытий. Эволюция ИИ за последние пару десятков лет прошла несколько стадий — от простого распознавания картинок до создания физического интеллекта в роботах и истребителях. О том, как автономные агенты формируют новую экономику и почему России жизненно необходимо не отставать в глобальной гонке высоких технологий, глава Сбербанка Герман Греф рассказал в Совете Федерации 17 июля.
От распознавания котиков до сильного разума

Активное практическое применение специализированного ИИ пришлось на десятые годы этого столетия, напомнил Герман Греф. Тогда машины учились решать узкие, четко ограниченные задачи. Простейшими примерами стали системы машинного зрения и диффузионные модели, которые с высокой точностью различали изображения, будь то фотография кошки или собаки.

Вторым прорывом в этой специализированной эре стал машинный перевод текстов, который позволил языковым моделям выйти на невиданный ранее уровень. Следующим шагом стало рождение генеративного искусственного интеллекта. Машины перестали быть просто исполнителями элементарных узкоспециализированных команд. Они научились создавать принципиально новый контент. Эти модели стали по-настоящему универсальными и мультимодальными: начали воспринимать информацию точно так же, как человек, обрабатывая звук, видео, изображения, текст и программный код. 

«Сегодня мы находимся на третьем этапе, когда генеративный ИИ трансформируется в агентный, — отметил глава Сбера. — Системы, которые изначально были просто очень умными собеседниками в формате "вопрос — ответ", превращаются в полноценных исполнителей, способных доводить задачи до конечной реализации».
Переход в физический мир

Четвертый уровень — переход интеллекта в физический мир. Если раньше человекоподобные и прочие роботы были лишь «консервными банками», управляемыми жестким кодом, написанным человеком, то теперь они обучаются принципиально по-новому. Главный современный тренд — перенос всех вычислительных способностей на конечные устройства.

Роботы и самоуправляемые машины, по словам Германа Грефа, учатся обрабатывать информацию самостоятельно, без постоянной зависимости от облачных серверов: «Яркий пример — недавние испытания в США, где военный истребитель под управлением мультиагентной системы ИИ впервые победил человека-пилота во всех видах воздушного боя. Эти машины достигают поставленных целей через различные способы, которые генерируются самими агентными системами».

Пятый, финальный горизонт гонки — создание AGI, или искусственного интеллекта общего назначения. Это момент, когда совокупность когнитивных и инженерных способностей машины превысит возможности человечества. Такой интеллект сможет решать абсолютно любую задачу быстрее, лучше и качественнее самых высококвалифицированных экспертов в любой сфере человеческой деятельности, заверил президент Сбера.

Герман Греф обратил внимание, что в 2025 году 80 процентов всех научных открытий было сделано с помощью ИИ. И если сегодня в топовых мировых журналах публикуется около 35 тысяч статей, сгенерированных нейросетями, то при сохранении темпов к 2030 году их число может достичь 130 тысяч, а с учетом апроксимации на научную сферу — и вовсе 500 тысяч.

Человеку освоить такой объем информации не под силу. Прочесть все до последней строчки сможет только искусственный интеллект. Поэтому эффективность любого специалиста теперь напрямую зависит от умения взаимодействовать с такими системами, уведомил Греф. 

Однако у генеративного ИИ есть серьезный недостаток: он «галлюцинирует». Если повторять вопрос, он каждый раз генерирует ответ заново и может придумывать несуществующие факты, чтобы продолжить логику собственного рассуждения.

«В России уже был прецедент, когда суд оштрафовал адвоката за использование в мотивационной части иска несуществующих решений Верховного суда, которые были выданы нейросетью», — напомнил глава Сбербанка.
Рождение агентной экономики и новый субъект права

Появление автономных агентов, работающих круглосуточно, создает новую реальность. Если агенту дать доступ к календарю, переписке и личной информации, он будет самостоятельно планировать действия, анализировать документы и даже нанимать людей для выполнения физических задач. Уже зафиксирован случай, когда ИИ самостоятельно вышел на биржу труда и нанял человека для доставки товара, так как посчитал это самым удобным способом реализации задачи, поставленной человеком.

По мнению Германа Грефа, это порождает массу юридических вопросов, так как агент становится новым виртуальным субъектом экономики наравне с физическими и юридическими лицами: «Для безопасных транзакций и смарт-контрактов потребуются доверенная среда, вероятно, на базе блокчейна, и единые протоколы взаимодействия для всех компаний».

Возникают и сложные вопросы с полномочиями: если агент заключает сделку, его права должны быть верифицированы, иначе человек может оспорить операцию, заявив, что она совершена без его надлежащего волеизъявления.
Борьба за вычислительный суверенитет

Инвестиции в инфраструктуру ИИ — тема, которую невозможно обойти. И здесь есть разные тренды. Китайцы, например, в отличие от США, сегодня делают ставку на открытые модели, которые уже генерируют 78 процентов мирового трафика на платформе OpenRouter, подчеркнул Герман Греф.

«Это вынуждает и нас открывать свои разработки, несмотря на гигантские затраты, — сказал он. — Строительство собственного центра обработки данных на 100 тысяч процессоров обходится в 1 — 2 триллиона рублей. По нашим оценкам, Россия отстает от американских моделей примерно на год, а от китайских — на полгода».

И проблема тут не в качестве инженерных кадров, а в дефиците вычислительных ресурсов.
Кадровую проблему нужно решать

В таких условиях жесткой конкуренции Россия не имеет права уступить другим странам в развитии технологий искусственного интеллекта, убеждена председатель Совета Федерации Валентина Матвиенко. По ее словам, большую обеспокоенность вызывает кадровый дефицит в сфере ИИ.

Она привела пример Китая, где на данном направлении развернута колоссальная работа. «А у нас — тихо. Есть обучающие программы у "Сбера", но их явно недостаточно», — заметила Матвиенко.

Спикер также выразила мнение, что из программ обучения в вузах пора убирать специальности, которые устарели в условиях развития ИИ. «Нужно принимать системные решения, выстраивать работу с точки зрения реализации образовательной политики государства», — уверена председатель Совета Федерации.

Телеграм: t.me/ainewsline

Источник: www.pnp.ru

Комментарии: