Жизнь во власти алгоритмов

Сколько насчитывается технологий искусственного интеллекта

Фото СКБ Контур

Эволюция технологий искусственного интеллекта может повторить историю авиастроения: стремительное развитие в первой половине ХХ века, а дальше — стабилизация достигнутого уровня

Сколько насчитывается технологий искусственного интеллекта, может ли ИИ заменить труд разработчиков, какие факторы сегодня ограничивают развитие ИИ, в интервью журналу «Эксперт-Урал» поделился технический директор СКБ Контур Артем Прескарьян.

ИИ становится рутиной

— Каким вы видите развитие ИТ-отрасли в ближайшем будущем? Как на него будут влиять современные технологии, например, широко обсуждаемый в наше время искусственный интеллект?

— Тема технологий искусственного интеллекта и правда популярна. Причем уже несколько лет. Если говорить про влияние искусственного интеллекта на ИТ-отрасль, на производственные процессы, то подобные технологии позволяют сделать более эффективным производственный процесс — ускоряют разработку. Мы здесь имеем в виду в первую очередь большие языковые модели — ChatGPT и другие аналоги. Оценки эффективности бывают разные, но в отдельных случаях успех может измеряться десятками процентов.

Кроме непосредственного влияния на процесс разработки, которое мы ощущаем уже сейчас, в сфере ИТ часто можно встретить дискуссии о том, как технологии искусственного интеллекта могут повлиять на кадры: как изменится уровень квалификации, могут ли какие-то специальности стать невостребованными или исчезнуть.

Я знаю два разных ответа на этот вопрос. 

Для начала нужно сказать, что для определения уровня квалификации, знаний и навыков у нас используется условная шкала из трех уровней — junior, middle и senior. Junior (джун) — наименее опытный и квалифицированный разработчик, часто вчерашний студент, но амбициозный, мотивированный и энергичный.

Миддл — разработчик среднего уровня, способный решать самостоятельно типовые, наиболее распространенные задачи. Таких в компаниях обычно большинство, они составляют основу производственных подразделений.

Сеньор — опытный разработчик, часто тимлид (руководит командой разработчиков) или архитектор (определяет внутреннее устройство сервиса или даже сложного продукта, состоящего из нескольких сервисов).

Версии, что под угрозой senior-разработчики, я не слышал — все-таки в обозримой перспективе задачи проектирования сложных систем, особенностей их взаимодействия, необходимость учитывать особенности когда-то давно написанных модулей (мы называем это легаси) будет решать человек. Кроме того, такого уровня разработчики много взаимодействуют с командой, выстраивают взаимодействие не только программных модулей, но и членов команды. Абсолютно человеческие задачи. 

А вот что касается двух оставшихся уровней, тут возможны варианты. 

С одной стороны, джуны — наименее опытные разработчики. Генеративный ИИ вполне способен писать код на аналогичном уровне. С другой стороны, эти молодые ребята, как я уже говорил, перспективные и амбициозные. У них максимальный потенциал к развитию, и в них важно и полезно вкладываться, чтобы получить опытных специалистов. 

Другое дело, разработчики уровня middle — они уже не «джуны» и часто (не хочу ни в коем случае никого обидеть) уже не показывают прежнего уровня профессионального развития. Часто они решают рутинные для бизнеса задачи в виде написания большого количества кода. При этом это наиболее многочисленный состав сотрудников. Возможно, как раз эту работу можно и нужно автоматизировать, чтобы дать таким специалистам развиваться в новом направлении. 

Правда, пока описанные эффекты — скорее теория и предположения. На практике мы с такими глобальными изменениями не столкнулись, но грейдовый состав разработчиков отслеживаем регулярно (это нужно для корректной работы системы материальной мотивации). Хотя вряд ли кто-то будет утверждать, что технологии искусственного интеллекта не повлияют на структуру кадров в отрасли. Я точно не буду.

— А если говорить про вашу компанию — на чем фокусируется Контур в части искусственного интеллекта? Что конкретно уже использует и какие перспективы вы видите для себя во внедрении этой технологии? 

— Часто сталкиваюсь с тем, что этот термин используют именно в таком виде — «технология искусственного интеллекта» — в единственном числе. Хотя на самом деле это целый спектр различных технологий. В одном из наших внутренних реестров, в котором мы отслеживаем динамику исследования и внедрения различных технологий, 42 строчки. За каждой — отдельная технология или целое семейство технологий. Здесь, как говорится, «дьявол кроется в деталях».

Другой пример, который иллюстрирует многообразие разных технологий — возможности нашего продукта для проведения видеоконференций Контур.Толк. Если вы не просто провели встречу в Толке, но и сделали запись этой встречи, то кроме видеозаписи вы получаете текст с содержанием встречи. Удобно, потому что можно быстро пробежать глазами, не переслушивая запись. Но для того чтобы просто распознать аудиопоток и превратить его в привычный, удобный для чтения текст, надо последовательно применить несколько технологий — разделить весь текст на предложения, расставить знаки препинания, сделать буквы заглавными там, где необходимо, числительные из слов превратить в числа. Если в тексте числа имеют определенный смысл (например, дата), ее тоже нужно распознать и записать определенным образом. За каждым таким действием — свой алгоритм. Мир технологий искусственного интеллекта многообразен.

Занимательный факт: по статистике больше половины сотрудников нашей компании используют инструменты на основе ИИ в своей ежедневной работе. При этом половина от этого количества на вопрос «Используете ли вы инструменты на основе искусственного интеллекта в своей работе?» отвечают «Нет, не используем». Это говорит о том, что зачастую эти технологии не используются сами по себе. Они лежат в основе возможностей разных инструментов и в процессе использования становятся чем-то очень привычным. То есть искусственный интеллект уже очень органично, но плотно вписывается в нашу рутину, в текущую жизнь. 

Другие примечательные сценарии использования: в Контуре до 25% обращений в кол-центр удалось автоматизировать также с помощью ИИ. Типовые задачи хорошо поддаются автоматизации. Это, например, общение с техподдержкой, приветствие и прощание с клиентом. Однако мы стремимся соблюдать баланс, чтобы это было не только полезно для бизнеса, но и комфортно для клиентов — всегда есть возможность пригласить в чат сотрудника и обратиться к нему за помощью. А технологии ИИ помогут уже оценить работу сотрудника — выполнил ли он все внутренние требования качества и решил ли проблему, с которой обратился клиент. 

Если подводить общий итог роли и месту технологий ИИ в Контуре, то скажу, что у нас есть стратегия технологического развития, и в этой стратегии есть пункт про ИИ-трансформацию компании. Он включает в себя и распространение инструментов на базе ИИ среди всех сотрудников, и активное применение технологий для расширения возможностей наших продуктов, чтобы они были еще удобнее и помогали клиентам развивать свой бизнес.

В условиях ограничений

— Как развивающиеся технологические тренды повлияют на развитие экономики страны и общества в целом?

— Это интересный вопрос. В последнее время очарование и восхищение стремительным развитием в первую очередь больших языковых моделей (LLM), произошедшее за последние пять лет, разбавляется рассуждениями о возможных ограничениях для дальнейшего развития. Как это было, например, с самолетами. Стремительное развитие в первой половине ХХ века, а дальше стабилизация достигнутого уровня. Попытки запуска сверхзвуковых пассажирских перелетов, которые прекратились из-за нерентабельности. В этом есть определенная логика развития. Вполне возможно, что в подобную точку в обозримом будущем придут и технологии ИИ.

Например, потому что LLM требуют больших затрат электричества. Потребление электричества на исследования в части ИИ такими компаниями, как Google и Microsoft, сравнимо с потреблением энергоресурсов небольшой европейской страной.

Например, потому, что большие языковые модели требуют огромных объемов данных для обучения. Существующие и общедоступные данные уже были использованы для обучения, а новые данные не генерируются с необходимой скоростью.

Это все, безусловно, предположения и прогнозы. Они могут не реализоваться.

Артем Прескарьян: «Продолжаются исследования и практическая работа по созданию следующих этапов развития технологий ИИ» 

В то же время продолжаются исследования и практическая работа по созданию следующих этапов развития технологий ИИ. Это в первую очередь автономные агенты — следующий виток эволюции ИИ после больших языковых моделей. И общий ИИ (Artificial General Intelligence) — концептуальная модель искусственного интеллекта, обладающего универсальными когнитивными способностями, сопоставимыми с человеческим интеллектом.

В любом случае, на каком бы этапе не замедлилось развитие, технологии ИИ — это отличный и доказавший свою эффективность набор инструментов, который позволяет ускорять и удешевлять рутинные процессы. Но как любой набор инструментов, он имеет свои ограничения, требует навыков для настройки и применения. Это не серебряная пуля и не универсальное решение. Со временем, конечно, такие требования будут снижаться. И уже снижаются. Как неотъемлемые части разных привычных инструментов, технологии все чаще встречаются в нашей жизни.

Философские вопросы

— Если сценарии развития искусственного интеллекта настолько разнообразны, есть ли какие-то риски и опасности от этих технологий и возможно ли их избежать?

— Риски, конечно, существуют. Во-первых, любой разговор про ИИ рано или поздно затрагивает морально-этические вопросы. Насколько допустимо в автономных системах доверять принятие решений алгоритмам? До какой степени и в каких задачах необходимо участие человека? Не приведет ли дальнейшее развитие автономных систем к апокалиптическим сценариям? Существует ли риск неконтролируемого развития ИИ после определенного момента? Нужно ли ограничивать доступ к самым передовым разработкам? Вопросы, с одной стороны, философские. С другой, если сценарии начнут реализовываться, то последствия могут быть вполне конкретными.

Если говорить про что-то более близкое и приземленное, то развитие технологий ИИ, ускоряя и выводя на новый качественный уровень решение задач обработки данных (как с точки зрения скорости обработки, так и с точки зрения результатов анализа), влечет изменение подходов к организации информационной безопасности. С развитием технологий возможностей поиска и использования той или иной информации становится больше, и не все используют ее в благих целях. Но нужно отметить, что те же технологии используются и с целью обеспечения защиты информации.

Избежать рисков возможно путем грамотного использования технологий и подготовки квалифицированных специалистов. Именно поэтому каждому бизнесу, который создает те или иные решения, необходимо вкладываться в ИИ-технологии настолько, насколько возможно.