AI: три любопытных факта

Факт №1: Страна—лидер исследований и разработок в сфере AI

Научные исследования и разработки — неотъемлемая часть инновационного процесса, которая способствует прогрессу в области искусственного интеллекта. Очевидно, что с самого момента зарождения ИИ США оставались мировым лидером в этой отрасли. Так ли это сейчас и кто все-таки лидирует по исследованиям и разработкам на самом деле?

Первая ассоциация, которая возникает в сфере AI у многих связана с OpenAI, американской компанией, и не зря. Именно эта компания стала центром внимания благодаря своим разработкам в области искусственного интеллекта. Однако, если говорить именно про научные исследования и разработку в данной области, а не про «хайп», то они происходят не только в США, но и в Китае. Несмотря на общее отставание в объеме венчурных инвестиций, Китай значительно опережает США по количеству научных статей на тему ИИ и находится на одном уровне с Соединенными Штатами по степени их важности и цитируемости. Важно, что Китай превосходит США и по количеству выпускников научно-технических специальностей и приближается к лидеру по качеству их подготовки, однако пока проигрывает в привлечении в страну иностранных экспертов. 

По планам, озвученным в Китае на государственном уровне, к 2025 году искусственный интеллект будет основной движущей силой модернизации промышленности и других отраслей в стране, а к 2030 году Китай и вовсе должен стать мировым инновационным центром ИИ, с объемом вложений в фундаментальную отрасль в размере 150 млрд долл., в смежные — 1,5 трлн долл. Интересно, что при сохранении таких тенденции Китай уже в ближайшие годы сможет стать абсолютным лидером по исследованиям и разработкам в AI. 

Факт №2: Тысячи стартапов — одни и те же риски

Крупные компании все чаще строят стратегии развития своего бизнеса, предусматривая внедрение AI (искусственного интеллекта). Они уверены, что ИИ станет самым значительным бизнес-преимуществом будущего, поможет им повысить продуктивность бизнеса (по некоторым данным до 40%), а также оптимизировать внутренние бизнес-операции.

Только крупные технологические компании — не единственные перспективные игроки на рынке ИИ: небольшие стартапы, разрабатывая свои решения на базе открытого ПО, догоняют лидеров. Например, в 2022 году мир увидел совместно созданную многоязычную модель большого языка BLOOM, выпущенную компанией Hugging Face, или все наблюдали за «шумихой» вокруг модели Stable Diffusion: ИИ «текст-изображение» с открытым исходным кодом, которая соперничала с DALL-E 2 от OpenAI.

Действительно, количество стартапов в области искусственного интеллекта в мире выросло в 14 раз за последние два десятилетия, только за первый квартал 2023 года было зарегистрировано почти 300 компаний. В то время как крупные компании проводят массовые увольнения специалистов по AI, в связи с ухудшением перспектив мировой экономики, стартапы, работающие над генеративным ИИ, вызывают всплеск интереса со стороны венчурных фондов — по некоторым данным, с 2000 года инвестиции в стартапы в области искусственного интеллекта мире выросли в 6 раз!

Это стало возможным в том числе благодаря использованию доступа API к нейросетям: стартапы начали использовать уже готовые модели нейросетей и алгоритмы, сосредоточившись на создании пользовательского интерфейса и добавлении новых функций продукта, избегая значительных затрат времени, ресурсов и экспертизы на разработку собственных нейросетей и их длительное обучение. Но риск, что разработчик нейросети может в любой момент перекрыть доступ к своим технологиям, действительно существуют: история хранит память о закрытии API, или об изменении договора одного крупного разработчика. Очевидно, стартапу, который делает продукт на этой технологии и монетизируется пришлось перейти к плану «Б», или, как минимум, его разработать.

Другая категория рисков для развития бизнеса стартапа в сфере AI  — охота за «идеями» со стороны крупных-компаний конкурентов. Например, Amazon, имея в расположении целую экосистему брендов и уникальную базу для продвижения товаров, с помощью данных, точно определял потребности аудитории, свободные ниши и дорабатывал собственные продукты, который легко «продвигал» на своей же платформе, отодвинув конкурентов на второй план. В то же время популярная социальная сеть, копировала популярные функции приложений-конкурентов, чтобы помешать этим стартапам выйти и закрепиться на рынке социальных сетей. Поэтому, чтобы не стать жертвой недобросовестной конкуренции, важно прорабатывать все риски, путем проведения качественных исследований уже на этапе планирования выхода на рынок AI.

Факт №3: Корпоративная безопасность и утечка данных

Помимо того, что компании с помощью AI могут создать инновационные решения, уникальные продукты и повышать свою конкурентоспособность на рынке, они могут столкнуться, например, с утечкой конфиденциальных данных. Важно, насколько польза от AI превышает существующую опасность для компаний?

Особенность ИИ, что нейросеть учится, благодаря обработке массивов данных: нейросети не умеют изобретать новые сущности из ничего. Чтобы создать изображение какого-то продукта по запросу, алгоритм должен «изучить» тысячи реальных фотографий или рисунков целой категории. А что происходит с сохранением конфиденциальности этих массивов данных? Интересно, что часть данных из нейросети просто опубликована в открытом доступе, и может легко попасть к конкурентам.  Другой момент, что все данные, размещенные компанией в нейросети являются интеллектуальной собственностью компании-разработчика, которая создала этот массив данных и рассчитывает на прибыль или конкурентное преимущество. Разместил данные — попрощался с правами.

Представим, что ваша компания с помощью нейросети, создает документ, содержащий коммерческую тайну, например, связанный с методологией диагностики генетических заболеваний. Это значит, что в базе нейросети для обучения такого алгоритма содержатся реальные медицинские данные реальных людей, которые могут попасть в чужие руки. Или, например, по запросу публичная нейросеть генерирует копию юридического документа, договора, в итоге реальный вариант с актуальными данными попадает в руки недоброжелателей или конкурентов.

В этой связи компании спешно разрабатывают регламенты запретов использования нейросетей и конфиденциальных данных организаций, однако, есть вероятность, что это не сработает, а вот то, что появятся новые стартапы, которые гарантируют сохранность корпоративных данных — скорее факт.

Как итог, всем компаниям остается следовать за инновациями, и воспринимать угрозы как новые возможности для существования и развития в новом формате, к которому мы все стараемся сейчас адаптироваться. Ответственность каждой отдельной компании заключается не столько в формировании ограничений и запретов в сфере использования AI, сколько в изучении того, какие особенности есть у искусственного интеллекта и как с ним можно эффективно и безопасно сработаться.

Во время публикации этой статьи наши эксперты имели возможность посетить мероприятие с участием Сэма Альтмана, CEO OpenAI в лондонском Global University. Примечательно, что наш вопрос заинтересовал Сэма и привел к ответу, который привлек значительное внимание СМИ.