Тренд 2023 на импортозамещение и в сфере генеративных нейронных сетей
Алексей Иванов, «АйТи Бастион»: В 2023 году в России наметился тренд на импортозамещение и в сфере генеративных нейронных сетей
Окончил факультет автоматизации Воронежского технологического университета. Стаж работы в ИТ с 2003 года. Сертификат Microsoft Certified Specialist, 70-291.
За последние пару лет к теме импортозамещения мы уже успели привыкнуть. Но 2023 год стал важной вехой и в развитии искусственного интеллекта (ИИ) в России. Мы активно движемся вслед за глобальными мировыми тенденциями в адаптации ИИ в различных отраслях. Ключевые российские компании и банки выпустили свои версии GPT-моделей, и активно ищут им применение в бизнесе. Благодаря возможности генеративного ИИ работать с естественными языками они востребованы во многих бизнес-моделях — по замене операторов техподдержки на ботов, автоматизированным переводам, генерации креативных текстов, в системах умных домов, в работах дизайнеров и многих других направлениях. В развитии данных моделей сейчас уже видят риски снижения числа вакансий для живых людей, к примеру, замена операторов колл-центров уже выглядит вполне реалистичной. Понятно, что вклад компаний в эту область сейчас связан с их желанием сэкономить на зарплатах в дальнейшем. Вероятнее всего, большая часть рутинной работы в данной сфере будет переложена на «языковых роботов», с возможностью текстового и голосового ответа. Людям нужно будет повышать свою квалификацию, переходить в более интеллектуальную нишу «супервайзеров над роботами».
Этот тренд растет и укрепляется, но, конечно, не все возможности применения генеративного ИИ нацелены на снижение занятости. Людям креативных и интеллектуальных профессий следует ожидать появления алгоритмов, которые позволят им быстрее и эффективнее выполнять свою работу. По нашему опыту, порядка 30% труда, связанного с разработкой, сейчас выполняется с помощью ИИ, или через ревью ИИ. Следует отметить, что отечественные LLM, хотя пока и уступают зарубежным, но уже, могут использоваться во многих областях. Отставание мы видим, в основном технологическое, большие генеративные модели требуют значительных ресурсов на хранение и обучение, а также ресурсов специалистов на подготовку исходных данных для обучения сетей.
Обработка естественного языка позволяет ускорить импортозамещение, автоматизируя локализацию международных сервисов и ускоряя создание инноваций. Не может не радовать появление таких отечественных моделей как YandexGPT, GigaGPT. Также развивается тренд мультимодальности в применении этих сетей. С уверенностью можно сказать, что в следующем году мы увидим еще больше бизнес-решений на базе этих сетей.
Необходимость в скорейшем развитии промышленного сектора в санкционном поле и нехватка кадров заставляет отечественные компании все чаще обращаться в сторону робототехники. Практически все крупные конференции текущего года показывали работы ведущих компаний в области ИИ для управления роботами. Снабженные системами машинного зрения и подключенные к генеративным моделям промышленные роботы значительно повысили точность работы, научились выполнять речевые команды и стали безопаснее для человека, работающего рядом с ними.
Основные направления развития, несомненно, задаются бизнесом, туда направляются средства, нанимаются специалисты и оплачиваются исследования. Нельзя не отметить развитие способов применения ИИ для прогнозирования и предсказания спроса в различных сферах бизнеса. Из интересного можно отметить новые модели в девелопменте, прогнозирующие спрос на строящееся жилье, продажи, с учетом сегментации рынка и целого ряда различных факторов. Также отмечу исследования ИИ в фармацевтической промышленности, позволяющие предсказывать свойства медицинских препаратов без проведения дорогостоящих натурных экспериментов. И это уже наш с вами — день сегодняшний.