Эта тема давно зрела: ИИ сейчас на волне популярности, ChatGPT тоже везде мелькает, вот и хотелось поговорить с кем‑то из экспертов. Благодаря одному мероприятию и последующему общению с представителем компании это удалось сделать. Представляю наше общение с техническим директором Content AI Иваном Волковым, и какие мысли возникли в ходе этого общения. Приятного чтения!

Можно ли сказать, что сегодня искусственный интеллект — главное направление в глобальном технологическом развитии, основная сфера интереса IT‑сообщества?

Да, это действительно так. С практической точки зрения большие лингвистические модели — это прорыв в ряде областей. Решения на базе нейросетей позволяют гораздо лучше справляться со многими задачами. Они открывают возможности для автоматизации там, где их ранее не было.

На ваш взгляд, возможно ли, что после повсеместного распространения технологии и специалистов, которые обслуживают нейросети, произойдёт переполнение рынка и повлечёт за собой последующую рецессию?

Как вокруг любого яркого феномена, безусловно, тут присутствует некий ажиотаж, который немного перегревает тему. Мы видим, что те же большие лингвистические модели сейчас пытаются использовать везде. В некоторых местах получается отлично, в других — не очень. Но с практической точки зрения, повторю, открываются широкие перспективы. Развитие нейросетей не останавливается, и та же Open AI выпускает новые версии GPT, демонстрирующие удивительные возможности. Это компенсирует волну хайпа. Можно сказать, что мы входим в новую эпоху, которая привнесёт изменения во многие сферы нашей жизни.

У нас в комментариях на Хабре очень много вопросов, в том числе технических специалистов, сомневающихся в растущей популярности.

Я думаю, что всё‑таки это будет повсеместная история, поскольку практических применений у таких инструментов много. Не будет таких больших качелей, как, например, с блокчейном, который пытались прикладывать к месту и не к месту. Решения, не несущие практической пользы, в итоге тихо умерли. С генеративным искусственным интеллектом такой эффект тоже, думаю, будет, но в значительно более мягкой форме, поскольку полезный выхлоп из того, что даёт технология, уже очевиден.

За последнее время в каких новых сферах появились прикладные решения с ИИ? В каком новом неожиданном качестве показали их работу?

За последние 10 лет прогресс значительный. Мы научились распознавать речь, отслеживать перемещение людей по силуэтам, детектировать в видеопотоке людей, животных, технические объекты, распознавать лица с качеством, позволяющим буквально производить с их помощью оплату.

Из достижений последнего времени — возможность генерировать фотореалистичное изображение видео по текстовым описаниям, детектировать болезни по слабо уловимым признакам речи.

Ярче всего в этой сфере себя проявили большие лингвистические модели типа ChatGPT. Интересно, что новые особые качества, которые они демонстрируют, происходят не из‑за какого‑то единичного супер ноу‑хау, а из‑за совместной работы известных в ML‑сообществе решений, которые вкупе с большим размером сети дают такой эффект, когда модели начинают демонстрировать качества, ассоциирующиеся с человеческим разумом.

Например, одно из таких свойств, которое до этого в решениях на нейросетях отсутствовало, — это возможность легко перепрофилировать сеть для решения различных задач, меняя подводки и запросы к ним. Таким образом, мы как бы мотивируем и программируем модель на самостоятельные действия.

Если вернуться на 10–20–30 лет назад и оценить прогнозы технологических визионеров, можно ли увидеть там предположение о появлении ИИ и сбывшиеся сценарии его развития или ожидалось иное?

В разные периоды человеческой истории появлялись прогнозы о том, что после запущенных именно в это десятилетие изменений, трансформируются буквально все аспекты жизни человека. Но такие прогнозы сбывались нечасто. Так, в середине XX века были периоды, когда прогнозировалось скорое создание могущественного искусственного интеллекта. В итоге это породило определённый скепсис в обществе.

В настоящее время ситуация, в которой оказалось человечество, кардинально отличается. Сейчас мы как никогда близки к тому, что принято считать настоящим искусственным интеллектом. Его признаки уже можно разглядеть в реальных задачах. ChatGPT не является искусственным интеллектом с общепринятой в IT‑сообществе позиции, но демонстрируемые чат‑ботом свойства в некоторых аспектах приближают его к этому понятию.

Насколько я понимаю, реального искусственного интеллекта в том понимании, в котором изначально его толковали, не существует до сих пор?

Этот вопрос академической дискуссии. Всё упирается в то, что считать искусственным интеллектом. Если рассматривать его через призму практического использования, то можно сказать, что компьютеры сегодня неплохо справляются с задачами, ранее решаемыми только человеком. Они могут корректно оперировать данными из реального мира, вычленять взаимосвязями между ними, но при этом они не обладают сознанием, не способны к автономному целеполаганию. Поэтому, как я отметил ранее, мы близки к реальному воплощению искусственного интеллекта, но пока не достигли его.

На ваш взгляд, возможно ли создание настоящего искусственного интеллекта? Давайте побудем визионерами и построим предположения.

Всё зависит от того, к чему стремиться. Человечеству, кажется, от машин нужно решение практических задач. Применяя уже созданные технологии и рассчитывая на определённые прорывы в будущем, мы можем приблизиться к свойствам, которые показывают люди, выполняя различные действия. Прогресс в области тех же тренированных генеративных нейросетей показывает, что во многих задачах мы очень близки к этому.

Какими признаками должна обладать система, чтобы можно было считать ее именно искусственным интеллектом в самом сложном варианте?

Надо оговориться сразу — это не является непосредственно моей областью специализации. Но, если порассуждать, то, на мой взгляд, искусственный интеллект — это способность системы автономно размышлять, осознавать себя и действовать в манере, присущей человеку. Есть так называемый тест Тьюринга, который заключается в том, что человек параллельно обменивается текстовыми сообщениями с машиной и реальным человеком. И если участник испытания не может определить, кто есть кто, то это является подтверждением высокого интеллекта компьютера. Современные ИИ‑системы такой тест проходят. С точки зрения этого определения можно сказать, что искусственный интеллект у нас появился, а если применить другие подходы, то, наверное, нет. Вопрос философский.

Как искусственный интеллект может повлиять на развитие различных сфер жизни общества: образование, культура, медицина и так далее?

Повлиять может значительно, прежде всего за счёт повышения производительности труда в сферах, требующих творческого мышления. Например, мы все слышали про то, что ChatGPT успешно сдаёт экзамены в высших учебных заведениях.

Да, мы писали об этом на Хабре. Помимо ChatGPT, генеративные нейросети фотоконкурсы выигрывают, потому что очень сложно отличить. Там только с руками проблемы у нейросетей до сих пор: лишний десяток пальцев на одной руке и другие подобные вещи.

Любопытно, что эта же проблема характерна для начинающих художников: говорят, что если человек умеет хорошо изображать руки, то он достиг высокого уровня мастерства.

Возвращаясь к вашему основному вопросу. Основные изменения мы увидим очень скоро — это рост производительности труда в различных сферах, например в области создания и обработки изображений. Уже сейчас нейросетевые инструменты позволяют проводить операции с картинками за секунды, раньше это занимало часы.

В ближайшем будущем вполне можно представить, что первичный приём пациентов в больницах будут вести автоматизированные системы. Такое предположение можно сделать на основе факта сдачи ChatGPT одного из медицинских экзаменов. Причём система прошла его на уровне, приемлемом с точки зрения экзаменаторов.

Однако тут возникают две противоположные тенденции. С одной стороны, все слышали про студента из Петербурга, написавшего с помощью ChatGPT дипломную работу. И здесь ломается сам процесс обучения, ведь всю работу за человека сделала машина. С другой стороны, если попросить ChatGPT уточнить сложные термины, то чат‑бот даёт хорошие объяснения, предоставляет материал в понятной форме. Я думаю, в этом случае чат‑боты могут стать дополнительными полезными инструментами, позволяющими людям быстрее учиться и осваивать новые профессии.

Многие опасаются, что ChatGPT, например, в тех же кол‑центрах, полностью заменит человека, профессия исчезнет в принципе, как например, фонарщик или телефонист. Такое же может произойти с сотрудниками кол‑центров, с другими вакансиями, которые может выполнять ИИ? На ваш взгляд, насколько серьёзным будет это явление?

Я думаю, часть профессий действительно исчезнет через некоторое время. В зоне риска находятся люди, которые выполняют работу по чётко определённому техническому заданию. К примеру, оператор кол‑центра, который общается с клиентом, используя заранее написанный скрипт. Или сотрудники маркетплейсов, заполняющие карточки товаров по утверждённым алгоритмам.

Некоторые профессии, связанные с дизайном, также могут попасть в эту зону. Так, если у заказчика есть точное описание того, что он хочет получить, то нейросеть сможет на основе этого описания выдавать достойный результат. При решении комплексных задач, где требуется не только нарисовать, но и каким‑либо образом дополнить содержательную часть проекта, или если чёткого ТЗ у клиента нет, такое вряд ли произойдёт.

Могу привести пример из своей практики управления рабочими процессами. Для заполнения некоторых внутренних документов мы заменили работу человека, готовившего краткие резюме сделанных задач, на генеративную нейросеть. И она выдаёт вполне достойные результаты, сопоставимые, а иногда и превосходящие по качеству те, что производил человек. Так, работа, занимающая несколько полных часов, стала автоматизирована и высвободила ресурсы специалиста.

Вы в своих продуктах используете ChatGPT?

В своих продуктах — нет, но, как я упоминал ранее, внутри компании используем. У этого есть ряд практических причин. Мы с вами находимся в России. Завязываться сейчас на западные сервисы — не очень хорошая идея. Как и передавать туда клиентские данные. Есть основания полагать, что через какое‑то время в доступности окажутся отечественные сервисы, позволяющие решать схожие задачи. Здесь можно упомянуть и GigaChat от «Сбера», и YandexGPT от «Яндекса». Пока они выдают качество ответов хуже, чем ChatGPT, но быстро прогрессируют.

Может ли ChatGPT стать троянским конём, который будет предоставлять сервис, но при этом все данные наработки отправлять по‑тихому разработчикам Google, OpenAI или, в случае российских компаний, «Сберу» и «Яндексу»?

ChatGPT сам по себе не порождает особенных рисков. Они примерно такие же, какие возникают, когда, например, вы отправляете свои данные в любую сервисную инфраструктуру вне зависимости от того, где она находится: в России или на Западе. Всё зависит от множества факторов: насколько чувствительны эти данные, доверяете ли вы облачному сервису, есть ли в компании безопасная практика передачи информации из закрытого контура во внешнюю среду. Причём под доверием мы понимаем не условное обещание «на словах», а технологии — сертификации различных видов, например SOC2, аутентификацию, авторизации.

Итоги

Интервью получилось отчасти философским, отчасти — прогнозом на ближайшее будущее. Интересно будет посмотреть на прогнозы, озвученные в этом интервью/ через 5-10 лет — что сбылось, а что нет. Тему постараемся продолжить, так как уже сейчас компании из РФ включились в общие тенденции разработки ИИ.