Искусственный интеллект: путь к космическим высотам или угроза

Примерно 15 лет назад доступ к интернету через мобильное устройство было прерогативой ограниченного числа людей. Но технологии развиваются так стремительно, и сегодня мы уже не представляем себя без смартфонов. С их помощью мы читаем новости, совершаем финансовые сделки, заказываем товары и продукты, а вызвать такси по телефону стало скорее исключением, потому что есть удобные приложения.

С начала 2023 года весь мир увлечен генерацией изображений в Midjorney и текстов в ChatGPT. Это ознаменовало новый виток развития технологий. По словам директора по защите данных Яндекса Ивана Черевко, сегодня технологические возможности позволяют обучать нейросети с помощью огромных массивов информации, которые ускоряют их развитие.

«Когда мы говорим сейчас об искусственном интеллекте, много хайпа вокруг заметных осязаемых технологий, все играются с GPT и Midjorney, но за этим лежит гораздо больше возможностей в консервативных сферах. Я считаю, что применение искусственного интеллекта позволит сделать рывок в медицине, финансовой сфере и других направлениях», – отметил Иван Черевко.

Технологии искусственного интеллекта помогут расширить человеческие возможности. Впереди нас ждет еще множество инновационных решений в робототехнике, в организации умных городов, в сфере продвинутой виртуальной реальности,  реализуемых только благодаря искусственному интеллекту.

То, что мы имеем сегодня,  – это результат исследований и разработок нескольких десятилетий. Долгое время пользовательский опыт основывался на взаимодействии с сервисами и системами, в которых уже применялись методы машинного обучения. А работа над совершенствованием этих моделей продолжается постоянно.

«Яндекс достаточно рано вошел в мир языковых моделей. У нас те или иные модели применялись, начиная с середины 2000-х годов. В 2009 году MatrixNet стал первым собственным алгоритмом, полностью заложенным в Яндекс, в 2017 году была представлена программная библиотека CatBoost, которую могли использовать все – от ЦЕРН, управляющего адронным коллайдером в Швейцарии, до американских и индийских чемпионов по машинному обучению в соревнованиях Kaggle», – рассказал эксперт.

В прошлом году Яндекс выложил в открытый доступ YaLM 100B – нейросеть для генерации и обработки текстов со 100 млрд параметров, а сегодня занимается подготовкой генеративной нейросети YaLM 2.0. Её разрабатывают специалисты IT-гиганта на мощном дорогом оборудовании, к разработке привлечены представители новой профессии – AI-тренера, которые «воспитывают» и обучают новую сеть.

Практическое применение искусственного интеллекта, помимо генерации текстов и картинок, сегодня внедрено повсеместно. Например, в Яндекс Такси экономика во многом выстроена с помощью моделей машинного обучения, она практически полностью занимается оптимизацией поездок. Схожий подход используется и в других продуктах компании. Наиболее осязаемым для пользователя взаимодействием с ИИ можно считать поисковик и голосовой помощник Алису. Кстати, последняя – это почти чистый продукт искусственного интеллекта.

Все три вещи, которые она делает: распознает голос, поддерживает диалог и выполняет пользовательские задачи, реализуются моделями машинного обучения.

«Еще одним способом поиграть с нейросетями для Яндекса является «Шедеврум» –  это бета-версия приложения, в котором пользователи могут генерировать картинки по текстовому описанию с помощью нейросетей. В приложении можно создавать свои изображения, просматривать ленту с публикациями других пользователей, ставить лайки, делиться во внешних соцсетях или пересылать в мессенджерах. Если говорить о текстовых моделях, то у нас они уже давно используются в поисковике и Алисе», – поделился Иван Черевко.

Стремительное развитие технологий в этом направлении вызывает и много вопросов. В том числе и этических, например приватность, предвзятость, справедливость, прозрачность. Но самое главное безопасность, как защитить пользователя и саму систему от злонамеренного использования?

По мнению эксперта Ивана Черевко, есть только одна работающая эффективная модель в виде саморегулирования технологическими компаниями.

«Гибкая саморегуляция быстро откликается на новые разработки, она снижает бюрократию. Но самое главное – такой подход разработан и принят самой отраслью. Та же Open AI активно использует самоограничения с  целью сделать работу над инструментом прозрачной», – считает он.

Пока модели искусственного интеллекта все еще не могут развиваться без участия человека. Как отметил в своем выступлении на КИТ-форуме-2023 в Бишкеке директор по защите данных Яндекса Иван Черевко, сегодня мы находимся в так называемой экспоненциальной весне, когда развитие нейросетей стремительно ускоряется. И только от нас и наших ожиданий зависит дальнейшее направление этого развития: достигнем ли мы космических высот, или оно оборвется и начнется новая зима искусственного интеллекта.