Недавно на правительственном уровне было заявлено об усилении поддержки компаний, занимающихся искусственным интеллектом (ИИ). На развитие ИИ из федеральных средств на будущий год предусмотрено 5,2 млрд руб. Кроме того, правительству предстоит подготовить обновленную национальную стратегию в области ИИ, которая включит в себя меры по созданию инфраструктуры, развитию науки, подготовке кадров, поддержке внедрения этих решений. А по словам вице-премьера Дмитрия Чернышенко, Россия уже сейчас является де-факто страной с одним из самых благоприятных регуляторных режимов в мире для развития технологий с использованием ИИ. В преддверии форума «Интеллектуальная автоматизация 2023», организованного издательством «Открытые системы», мы обсудили с участниками рынка принимаемые правительством меры и перспективы развития.
Главное — чтобы поддержка дошла до участников рынка
Насколько значительно способна государственная поддержка оказать влияние на развитие рынка ИИ, и в чем именно это влияние будет выражаться?
«Выделение средств из федерального бюджета, несомненно, окажет позитивное влияние на отрасль ИИ», — уверен Владимир Севрюков, управляющий партнер Polymatica, SL Soft. Планируется, что получателями грантов станут компании из числа лидеров отраслей рынка, которые уже внедряют и разрабатывают новые решение на базе ИИ. Дополнительное финансирование позволит не только усилить исследовательские команды, но и простимулирует перевод решений с научно-исследовательской фазы к широкому коммерческому использованию.
«Конечно, будет позитивное влияние на рынок ИИ и, в первую очередь, это поможет в разработке российских технологий», — согласен Дмитрий Марков, генеральный директор VisionLabs. В России уже запущены такие масштабные проекты с ИИ, как оплата по лицу в московском транспорте, к которой подключились свыше 320 тыс. пользователей, инициативы в части цифрового паспорта на портале «Госуслуги», удаленная верификация в приложении «Мой налог». Поддержка отрасли поможет сделать еще больше цифровых сервисов более доступными и удобными для граждан, а также укрепит технологическую независимость. Кроме того, в России одна из сильнейших математических школ, и разработанные решения востребованы за рубежом. Обновленная стратегия может способствовать развитию экспортного потенциала российских компаний и их выходу на новые рынки.
«По опыту знаем, что среди основных сложностей в части внедрения ИИ-решений предприятия отмечают недостаток финансовых ресурсов, а также дефицит информации о существующих российских разработках», — отмечает Илья Каштанкин, генеральный директор NordClan. Благодаря инициативе со стороны государства ситуация может улучшиться: бизнес получит инвестиции на технологическое развитие, а информационная кампания простимулирует интерес к российским решениям. Насколько значительным будет это влияние — пока сказать сложно, поскольку в сравнении с объемом рынка (в 2022 году, по оценкам АНО «Цифровая экономика», объем российского рынка ИИ оценивался в 635 млрд руб.) доля государственных инвестиций невелика.
Константин Артемьев: «Поддержка государства действительно может помочь развитию рынка ИИ в России, хотя многое зависит от того, через какие каналы и какими способами эта поддержка будет доведена до активных участников рынка» |
«Поддержка государства действительно может помочь развитию рынка ИИ в России, хотя многое зависит от того, через какие каналы и какими способами эта поддержка будет доведена до активных участников рынка», — подчеркивает Константин Артемьев, генеральный директор Sherpa RPA. Есть разные «посредники», которых государство может использовать для доведения финансирования на места. Если это будут, к примеру, гранты Фонда Бортника или мини- и микрогранты Сколково, то эту поддержку могут получить большое число реальных проектов, находящихся на самых разных стадиях — от прототипов до зрелых решений. В целом процент успешных проектов среди них будет достаточно неплохим, и отрасль продвинется вперед. Однако если государство выделит несколько «центров компетенций», то отрасль рискует эту поддержку и не увидеть — она растворится где-то в их недрах. Так уже происходило несколько раз в прошлые годы, когда отдельные госкорпорации неожиданно становились операторами распределения поддержки в областях, к которым они не имеют никакого отношения и по которым у них нет компетенций. «Надеемся, что подход, основанный на меритократии, победит, и финансирование получат действительно достойные команды, которым есть что предложить рынку», — говорит Артемьев.
Спрос рождает предложение
Можно ли, с учетом государственных мер поддержки, ждать бума развития ИИ в следующем году?
«Безусловно, бум будет, и он произойдет вне зависимости от какой-бы то ни было поддержки государства. Рынок созрел, технологии созрели, количество переходит в качество», — считает Артемьев. Прогресс в разных областях ИИ, и особенно в больших языковых моделях (LLM), произошедший в последние два года, открыл для автоматизации и роботизации огромный пласт бизнес-процессов, которые ранее считались интеллектуальной деятельностью и исключительно прерогативой человека. Причем, если роботизация и традиционная автоматизация ранее затрагивали сферы деятельности преимущественно низкооплачиваемого персонала: рядовых операционистов, помощников менеджеров и т. д., то большие языковые модели вызывают тектонический сдвиг в сфере деятельности интеллектуального, высокооплачиваемого труда. Это уже работа экономистов, юристов, HR-менеджеров, специалистов по закупкам, техническая поддержка второго и третьего уровней, и даже иногда работа инженеров и разработчиков. Чем более высокооплачиваемые рабочие места автоматизируются в компании, тем больший экономический эффект это приносит.
«Мы видим рост практического применения и реализации инструментов на базе ИИ во всех сферах жизни, в частности, в сфере беспилотных технологий, медицины и больших языковых моделей», — полагает Севрюков. Стоит ожидать продолжение тренда на появление новых коммерческих прикладных решений. В частности, наблюдается рост интереса к платформам, позволяющим операционализировать процесс разработки и управления моделями машинного обучения (MLOps). Причем речь идет как о крупных корпоративных игроках, так и о небольших исследовательских командах.
Илья Каштанкин: «Мы надеемся, что в ближайшие годы увидим кратный рост развития ИИ в России, в том числе на промышленных предприятиях. Мы уже наблюдаем повышенный интерес с этой стороны» |
«Мы надеемся, что в ближайшие годы увидим кратный рост развития ИИ в России, в том числе на промышленных предприятиях. Мы уже наблюдаем повышенный интерес с этой стороны», — делится Каштанкин. Число компаний, которые работают с нейросетями и обучают ИИ, растет с каждым годом. С одной стороны, это связано с возросшими потребностями бизнеса по оптимизации, автоматизации, анализу данных, прогнозированию. С другой стороны, этому способствует развитие новых технологий, положительный опыт внедрения ИИ-решений на предприятиях. Если раньше внедрение ИИ казалось высоко рискованной темой, то сегодня все больше предприятий понимают, что это необходимость. Спрос на ИИ-решения растет, а спрос рождает предложение.
«В условиях экономики нового времени мы не ждем кратного увеличения рынка в следующем году. На основном для нас направлении — компьютерном зрении — мы ожидаем рост в районе 7-15 % с учетом инфляции и курсовой разницы», — прогнозирует Марков. Если раньше приоритетом инновационной деятельности были экспериментальные кейсы, то сейчас задачи трансформировались. На первый план выходят целевые внедрения, когда есть четкое понимание, для чего реализованные технологии нужны и какую выгоду они дадут.
Сейчас лидерами по развитию ИИ являются отрасли, конкурентоспособность которых в значительной степени зависит от скорости и уровня автоматизации процессов, — финансы, электронная коммерция, государственные сервисы. Кроме того, можно заметить перераспределение в плане присутствия компаний на рынке. Если раньше появлялось множество стартапов, занимающихся ИИ, то сейчас, скорее, наоборот — идет централизация, и большинство проектов сосредоточено вокруг крупных организаций.
Деньги, кадры, данные
Какие меры по поддержке развития ИИ компании хотят видеть и чего больше всего ожидают от регулятора?
«Мы активно пользуемся текущей грантовой поддержкой инновационных проектов на государственном уровне, поэтому хотелось бы сохранить, а по возможности — и увеличить объем этих мер», — говорит Каштанкин. Подобная поддержка позволяет быстрее развивать собственные продукты на базе ИИ и нейросетей, чтобы дополнять их все более сложными алгоритмами. А дополнительное снижение налоговой нагрузки для компаний-разработчиков помогло бы активнее задействовать собственные финансовые резервы для развития направления ИИ.
По мнению Севрюкова, полезным будет продолжение стимулирования внедрения систем ИИ путем предоставления налоговых льгот компаниям, внедряющим решения отечественных вендоров. Кроме того, необходим комплекс мер по снижению стоимости инфраструктуры ведения разработок в области машинного обучения, которые позволят обеспечить комфортный доступ к вычислительным мощностям и обезличенным данным для обучения моделей. Кроме того, необходима реализация на государственном уровне стратегии по возвращению специалистов в области исследования данных путем поднятия уровня престижа и социальной защищенности профессии.
Дмитрий Марков: «Для обучения ИИ-алгоритмов необходимо большое количество данных, найти и собрать их — одна из главных трудностей при разработке решений» |
«Для обучения ИИ-алгоритмов необходимо большое количество данных, найти и собрать их — одна из главных трудностей при разработке решений», — констатирует Марков. Сейчас уже сделаны первые шаги в формировании государственных обезличенных наборов данных, к которым ИТ-компании смогут получать доступ, и хотелось бы дальнейшего развития этой инициативы. Помимо механизмов получения датасетов, очень важно их качество. Государству и бизнесу необходимо совместно выработать требования к предлагаемым наборам данных в зависимости от отраслевой специфики — это позволит в дальнейшем создавать высокоэффективные и востребованные алгоритмы. Также сейчас многие компании переориентируются с западных рынков на рынки Южной Америки и Азии, поэтому особенно востребована поддержка ИТ-экспорта, включая обеспечение экспортной акселерации и компенсации затрат на проведение международных (в том числе обучающих) мероприятий в сфере ИТ.
«Я сторонник открытого рынка, и поэтому всегда говорю, что лучшее, что может сделать государство, — не мешать», — подчеркивает Артемьев. В развитии ИИ есть понятная экономика, это не социальный проект и не инфраструктурный долгострой (в отличие от, например, развития микроэлектроники), и поэтому наилучшие технические решения легко пробьют себе дорогу к клиенту и к капиталу. У проектов с ИИ и роботами, как правило, короткая окупаемость, а выгоды внедрения наглядны и очевидны.
«Сейчас на разных уровнях наблюдаются попытки принять разные законодательные инициативы в сфере ИИ, но делается это как будто для галочки, без особого понимания, что регулируется и зачем. И это проблема не только России — в мире происходит все то же самое: в спешке принимаются законы, звучат манифесты, воззвания», — продолжает Артемьев. Можно вспомнить, как что-то похожее не так давно происходило с криптовалютами и блокчейном, когда разные государства принимали диаметрально противоположные по смыслу законы, а потом несколько раз меняли их. Никто в точности не может спрогнозировать, что ждет нас впереди, поэтому эффективнее решать проблемы по мере их поступления, когда уже понятно, в чем они состоят.
Очевидно, что массовое внедрение ИИ может вызвать проблемы у социально незащищенных слоев населения: людям, которых «заменили», может быть сложно найти новую работу. Здесь активная роль государства должна заключаться в предоставлении бесплатного обучения и переобучения новым профессиям, повышения квалификации. Важно вооружение теми самыми знаниями по инструментам искусственного интеллекта, владение которыми скоро станет основой конкурентоспособности человека на рынке труда.
Крупнейший потенциальный клиент — государство
Традиционно лидером во внедрении ИИ являлась финансовая отрасль. А в каких еще отраслях сейчас могут быть прорывы?
«Бенефициарами внедрения ИИ будут все отрасли, где много коммуникаций между людьми и работы с документами», — считает Артемьев. Это общие центры обслуживания компаний, контакт-центры телеком-операторов и транспортно-логистических компаний, юридические и HR-аутсорсеры. Ретейл, особенно непродовольственный (например, в сфере моды), выиграет от ИИ, прежде всего, за счет новых B2C-технологий. В огромном выигрыше будут маркетплейсы и сетевые компании. Но крупнейший потенциальный клиент с большим количеством коммуникаций между людьми и работы с документами — это само государство. Можно ожидать прорыв в качестве и скорости работы с обращениями граждан, оказания государственных услуг.
«Насколько нам известно, в 2024 году государство планирует выделить субсидии на обязательное внедрение ИИ в компаниях с выручкой от 800 млн руб. в таких отраслях, как сельское хозяйство, транспорт, промышленность и здравоохранение. Субсидии от государства в эти отрасли точно вызовут спрос на применение новых технологий», — уверен Каштанкин. Примером могут служить решения по контролю качества на производствах конвейерного типа и системы диспетчеризации для автобусных парков на основе ИИ. Заметен интерес со стороны сельского хозяйства, но пока не все компании могут себе позволить внедрение дорогостоящих решений и субсидирование от государства решит эту проблему. Однако прорыв в ИИ, скорее всего, все-таки будет обусловлен не только деньгами, но и уровнем экспертизы компаний-подрядчиков и их способностью генерировать интересные подходы к решению задач.
Владимир Севрюков: «Сложно найти отрасль, где не используются прикладные методы ИИ. К передовикам подтягиваются нефтегазовая отрасль, ретейл, агропромышленный сектор, транспорт, сфера оказания услуг, в том числе и госсектор» |
«Сложно найти отрасль, где не используются прикладные методы ИИ. К передовикам подтягиваются нефтегазовая отрасль, ретейл, агропромышленный сектор, транспорт, сфера оказания услуг, в том числе и госсектор», — добавляет Севрюков. Это связано с повышением уровня зрелости ряда технологий, что позволяет реализовывать эффективные с точки зрения бизнеса решения. В качестве одного из примеров можно привести технологии в области компьютерного зрения, которые позволяют компаниям кардинально повысить качество обслуживания клиентов: биометрия при идентификации и оплате услуг, ускорение доступа потребителя к какой-либо информации и т.д. Кроме того, можно констатировать, что в настоящее время ИИ кардинально меняет даже производственные процессы компаний.
«Сейчас ИИ уже широко применяется для реализации концепции цифровой экономики», — напоминает Марков. Среди ключевых трендов можно выделить «Умные города», концепция которых предполагает всестороннее внедрение ИТ в процессы управления городом с целью более рационального расходования ресурсов и улучшения жизни горожан. Другим трендом является использование ИИ в промышленности и производстве, набирает обороты его применение в медицине.
К причинам такого распространения ИИ Марков относит развитие технологических инструментов. В открытом доступе появляется все больше больших базовых моделей, на основе которых можно достаточно быстро создать прикладные решения. Появляются новые фреймворки и архитектуры нейросетей. Другая причина — массовое распространение ИИ-сервисов. Скажем, технологии компьютерного зрения уже интегрировались в повседневную жизнь, помогая разблокировать телефон, оплатить покупки в магазинах или проезд на транспорте. Также стоит отметить регулярные масштабные конференции, посвященные ИИ, увеличение количества различных альянсов и акселераторов.
Куда развивается рынок?
«Скорее всего, в ближайшей перспективе на рынке станут популярными и закрепятся проверенные российские решения, которые сейчас проходят этапы внедрения. Компании, предлагающие внедрение ИИ, начнут занимать ниши по отраслям внедрения, и в каждой отрасли появятся свои признанные лидеры», — прогнозирует Каштанкин. Тем не менее, развитию ИИ препятствует дефицит профильных специалистов, поэтому будет появляться все больше профильных образовательных курсов по теме нейросетей и машинного обучения. Благодаря поддержке государства ожидается дальнейший прирост спроса, несмотря на уже высокий интерес.
«Сфер применения ИИ будет становиться все больше, так как качество технологий продолжает расти. Одно из наиболее быстроразвивающихся направлений искусственного интеллекта в России — компьютерное зрение», — отмечает Марков. Если раньше зачастую такие решения было сложно запустить в промышленное использование — они могли работать медленно или недостаточно точно, то сегодня уже есть тысячи кейсов внедрения, в которых решаются отдельные задачи. Во многом на это повлияло появление большого количества фреймворков, объемных открытых датасетов, а также увеличение программ по направлению ИИ и компьютерного зрения в университетах. Таким образом, порог входа в отрасль снижается, появляются новые специалисты, которые продолжают развивать технологии.
«Мы ожидаем завершение формирования рынка отечественных платформенных решений, позволяющих реализовывать концепцию MLOps, что обеспечит доступность прикладных решений на базе ИИ», — говорит Севрюков. Если рассуждать более глобально, то благодаря уже сформированной научной базе и государственным мерам поддержки станет возможна экспансия российских компаний на рынки стан СНГ и БРИКС, что позволит нашей стране закрепиться в качестве одного из лидеров в области прикладного применения технологий искусственного интеллекта.
По мнению Артемьева, вслед за массовым внедрением ИИ в традиционные рабочие места усилится конкуренция — и за рабочие места, и за таланты для этих рабочих мест. Сначала этот процесс затронет только крупный бизнес, у которого есть достаточное количество ресурсов для апробации новых технологий. Но в какой-то момент наступит демократизация ИИ: технологии, которые до этого момента были понятны и доступны только крупному бизнесу, станут помогать и среднему, и даже малому бизнесу.
«Будет не один бум, а несколько волн, которые будут наслаиваться друг на друга и продлятся минимум пять лет — вплоть до появления общего искусственного интеллекта (AGI), который будет превосходить человеческий интеллект в большинстве сфер социально-экономических отношений», — ожидает Артемьев. И футуристы, и довольно прагматичные разработчики сходятся именно в такой — пятилетней — оценке сроков очередного «фазового перехода». Вслед за AGI последует «Супер-AGI» — сверхчеловеческий интеллект, который откроет человечеству новые горизонты эффективности, но потребует значительного регулирования, чтобы бенефициарами новой технологии стали все граждане, а не только крупные компании.
«Я не ожидаю какого-либо существенного отставания отечественных технологий ИИ от мировых лидеров, ну может быть на один-два года в ключевой технологии нейросетей. Такое отставание есть и сейчас, но оно не катастрофическое», — резюмирует Артемьев.
В сфере же прикладных технологий и практического применения ИИ отставания не будет вообще. В целом, развитие отечественного рынка ИИ в обозримой перспективе видится многообещающим.