ТОМСК, 6 апр – РИА Томск. Искусственный интеллект (ИИ) заменит
миллионы работников, а его развитие в целом несет риски для всего человечества.
Эту тему вновь подняли в мировой прессе несколько дней назад. Что происходит с
ИИ и что должна знать молодежь, которой только предстоит выбрать профессию, РИА
Томск рассказал директор Института прикладной математики и компьютерных наук
Томского госуниверситета (ТГУ) Александр Замятин.
Мировые прогнозы и оценки
Один из крупнейших инвестиционных банков в мире – Goldman Sachs (США) –
опубликовал в конце марта результаты исследования в сфере искусственного
интеллекта: по мнению экспертов, ИИ способен выполнять почти половину задач,
которые решают современные юристы и администраторы. Таким образом ИИ мог бы
заменить около 300 миллионов офисных работников в США и Европе.
Как следует из исследования, в то же время есть отрасли, где у
искусственного интеллекта меньше шансов на успех: например, в строительном
секторе он способен автоматизировать работу только на 6%.
© предоставлено пресс-службой Сбера![](/Upload/sub-16/80010_8.jpg)
Похожие прогнозы и исследования появлялись и раньше, но последние полгода
дали экспертам новый и очень существенный повод для размышлений: прошлой осенью
компания OpenAI запустила чат-бот с искусственным интеллектом – нейросеть ChatGPT,
которая в буквальном смысле ошеломила мир своими возможностями.
В марте экс-руководитель компании Microsoft Билл Гейтс написал в своем
блоге GatesNotes, что, по его мнению, ChatGPT – это самое важное достижение в
мире технологий со времен появления графического пользовательского интерфейса.
"Развитие ИИ имеет такое же значение, как создание персонального
компьютера, интернета и мобильного телефона. Он изменит то, как люди работают,
учатся, путешествуют, получают медицинскую помощь и общаются друг с другом.
Целые отрасли промышленности переориентируются вокруг него", – считает
Гейтс.
В то же самое время другие признанные эксперты мира технологий и ученые, в
частности, Илон Маск и Стив Возняк, требуют поставить на паузу все масштабные
эксперименты с ИИ и не обучать системы мощнее последней модели GPT. В
открытом письме крупным разработчикам ИИ Маск с коллегами объясняют,
что развитие искусственного интеллекта несет риски для человечества, для
демократии, и чтобы продолжать эксперименты, нужно уметь управлять этими
рисками.
Рутина – машинам, креативность – людям
– Александр Владимирович, как в Институте прикладной математики и
компьютерных наук ТГУ оценивают то, что происходит сейчас с нейросетями вроде ChatGPT?
© предоставлено пресс-службой ТГУ![](/Upload/sub-16/82946_9.jpg)
Директор Института прикладной математики и компьютерных наук ТГУ Александр Замятин
– Все мы понимаем, что технологии машинного обучения стали очень популярны.
Это целый класс алгоритмов, методов и моделей, которые позволяют решать
практически все задачи, которые стоят перед человеком – начиная от
распознавания голоса, изображений, видео, поведения людей, заканчивая
медицинской диагностикой.
Все это можно делать разными моделями, и нейросетевые – лишь один из
инструментов. Просто сейчас на самом деле большое количество решений и примеров
связаны с нейросетями, поэтому они у всех на слуху.
В течение последних нескольких лет мы находимся в периоде, когда
человечество получило с помощью ИИ ряд результатов, которые впервые превосходят
результаты, полученные человеком, – по скорости, например. Так, в медицинской
диагностике нейросети ставят диагноз быстрее, чем это делает
специалист-человек. Это, безусловно, прорыв.
– В последнее время мы стали чаще слышать о так называемых "творческих"
нейросетях, которые создают различный контент. Значит ли это, что искусственный
интеллект движется в сторону креативности?
– Креативность – это то, что не подлежит очевидной алгоритмизации, имеет
элемент очевидного критического мышления, обобщения уникального человеческого
опыта. Креативность подразумевает создание чего-то такого, что не было создано
ранее. И никаким нейросетям, моделям и алгоритмам ИИ это не под силу без
человека, который указывает путь и ставит задачу.
Подходы, методы и модели машинного обучения не могут быть креативными, но
позволяют заменить рутинные операции человека, который формулирует
искусственному интеллекту точную задачу в сфере креативных индустрий. Или в
любой другой сфере.
– А что насчет прогнозов по сокращению рабочих мест для людей и
трансформации многих производственных и других отраслей?
– Такие прогнозы сродни разговорам из прошлого века о роботизации: "Сейчас
будут роботы и они нас всех заменят". Не происходит замена, происходит именно
трансформация рынка труда, где несложные рутинные и некреативные операции
поручаются искусственному интеллекту. Раньше рутину поручали роботам, сейчас – алгоритмам
и моделям ИИ.
Даже медицинская диагностика — это узкопрофильная, узкоспециализированная,
но рутинная операция, и может быть выполнена искусственным интеллектом.
Подчеркну еще раз, что креативность заменена быть не может. Поэтому в ТГУ
мы всегда говорим студентам, что нужно именно это развивать в себе, трудиться в
сторону развития творческого потенциала, а рутину можно оставить машинам. А
лучше – научиться создавать, управлять и обучать эти машинные системы, так как
понятно, что они будут использоваться с каждым годом больше и больше.
© предоставил Дмитрий Бубнов![](/Upload/sub-9/49649_9.jpg)
.
– Интересный факт о рутинной работе. Несколько недель назад в Италии
бастовали актеры озвучки и дубляжа. И одно из требований бастующих –
использовать ИИ для рутинной работы, чтобы снизить нагрузку на людей. Очевидно,
что искусственный интеллект – это большая поддержка и помощь. Достаточно
посмотреть, сколько важных исследований продвинулось вперед благодаря
инновационным технологиям.
Очевидны также и риски, которые связаны с некорректным применением ИИ как
инструмента. Что вы думаете о письме Маска и других ученых с требованием
приостановить крупные проекты по развитию искусственного интеллекта?
– Мы получаем силу в виде ИИ, но при этом сам искусственный интеллект,
становясь все более мощным, может перейти некие границы или может быть
использован там, где этические нормы этого не допускают. Вопросов к применению
ИИ очень много, а вот однозначных ответов считанные единицы. Именно поэтому
появляются такие письма и идут горячие споры в тематических сообществах.
© предоставлено пресс-службой Сбера![](/Upload/sub-16/82463_8.jpg)
ТГУ тоже вовлечен в эти дискуссии – об этике применения ИИ, о рисках и
активном внедрении машин в повседневную и профессиональную жизнь. Что-то
предсказать в этой сфере трудно, дать точный прогноз – вообще невозможно. На
мой взгляд, нужно оценивать то, что мы имеем прямо сейчас. Оценивать и
следовать нормам, или создавать новые нормы под ИИ.
Как стать разработчиком нейросетей
– С чего начать изучение ИИ и нейросетей, чтобы получить преимущество и
профессионально использовать эти технологии?
– Здесь возникает некая развилка: применять ИИ как инструмент в рамках
конкретной профессии или создавать системы искусственного интеллекта. Для
первого варианта будет достаточно пройти один или несколько коротких курсов по
применению ИИ в определенных сферах. А вот для разработки требуется более
глубокое погружение.
Например, в Институте прикладной математики и компьютерных наук ТГУ реализуется
бакалаврская программа подготовки "Искусственный интеллект и разработка
программных продуктов".
Мы запустили ее в 2021 году. Студенты получают возможность детально
разобраться в теме, начиная с математических основ построения моделей машинного
обучения, включая нейросетевые модели, их обучения, оценки их точности и
особенностей применения в различных областях. Здесь нужно учиться четыре года.
Одна из самых популярных программ в институте – "Интеллектуальный
анализ больших данных". Это магистратура, программа реализуется с 2015
года и предполагает двухлетнее обучение.
Это только часть программ. На нашем сайте абитуриенты найдут больше информации, в том числе о поступлении, которое
вот-вот начнется.
© предоставил Дмитрий Шульгин![](/Upload/sub-11/59396_9.jpg)
Одна из самых популярных программ в Институте прикладной математики и компьютерных наук Томского госуниверситета – "Интеллектуальный анализ больших данных". Это магистратура, программа реализуется с 2015 года и предполагает двухлетнее обучение.
– Со стороны ваших студентов вы видите рост интереса к теме нейросетей и
ИИ?
– Конечно! Наше обучение построено таким образом, чтобы студенты осваивали
не только основы, но и последние разработки. Как результат – студенты реализуют
все больше проектов по темам, связанным с ИИ и его применением в разных сферах.
В качестве примера – все тот же GPT: в марте бакалавры разработали
приложение для генерации инновационных бизнес-идей, а в качестве инструмента
они использовали GPT-3. ИИ смог быстро и успешно генерировать идеи для
стартапов, человеку на решение этой задачи человеку потребовалось гораздо
больше времени.
Хочу отметить, что и количество диссертаций, в которых глубоко исследуется
ИИ, тоже увеличивается. Таким образом, молодые ученые демонстрируют нам, что
хотят быть на гребне понимания наук об искусственном интеллекте.