Практика внедрения и распространения продуктов с искусственным интеллектом

Технология искусственного интеллекта считается одной из наиболее перспективных на данный момент. Причиной тому служит ее широкая потенциальная применимость, что в синергии с всеобщим стремлением к цифровизации в последние несколько десятков лет приводит к возможности внедрения готовых решений с искусственным интеллектом в любую сферу экономики. Однако стоит отметить, что, как и у любой технологии, у искусственного интеллекта (ИИ) есть свои недостатки – принцип работы искусственного интеллекта подразумевает использование большого объема исходной информации для обучения системы, поэтому возникает необходимость поиска качественных данных или создания системы по контролю их качества; каждое решение с ИИ разрабатывается под определенную задачу с ограниченным количеством функций, поэтому не стоит приравнивать его к человеческому мозгу и ждать от него всеохватности.

Впервые термин «искусственный интеллект» был введен в научное сообщество в 1956 году на Дартмутской конференции американским программистом Джоном Маккарти. Несмотря на то, что еще в Древней Греции поднимались вопросы создания «мыслящих» машин, именно в 20 веке начинается формирование искусственного интеллекта как отдельного научного направления. Например, американский производитель программного обеспечения Oracle, занимающий второе место по величине доходов, определяет технологию искусственного интеллекта как систему или машину, «которая может имитировать

человеческое поведение, чтобы выполнять задачи, и постепенно обучаться, используя собираемую информацию» [1]. Если же говорить о человеческой реакции, то стоит отметить, что изначально люди с некоторой долей страха отнеслись к внедрению решений с искусственным интеллектом в обычную жизнь, возникали опасения, что технология заменит людей и увеличит тем самым безработицу. В 2021 году к этому добавились новые проблемы – сложность «поддержания человеческих взаимоотношений» [2] и приспосабливания работников в условиях социального дистанцирования.

Подтверждая устойчивую тенденцию развития искусственного интеллекта, в частности его конкретных направлений, в 2020 году на кривой Гартнера появилось 5 новых направлений искусственного интеллекта, занявших места на «пике завышенных ожиданий», согласно статистике одноименной компании. Условия пандемии также помогли ускорить процесс адаптации технологии и выявить новые пути ее применения в зависимости от создавшихся новых реалий, технология начинает реализовывать свой потенциал. Исследователи просматривают тенденцию демократизации ИИ, то есть технология становится массовой, круг решений с ее помощью расширяется за счет потребностей среднестатистического человека, а не только экспертного клиента.

Рассмотрим емкости основных рынков, связанных с искусственным интеллектом. Глобальный рынок искусственного интеллекта на 2020 год насчитывает около 56,7 миллиардов долларов с ожидаемым коэффициентом роста в 42,2% в периоде с 2020 по 2027 гг. [3]. Если же рассматривать мировой рынок сбора и разметки данных, то есть их подготовки для обучения нейронных сетей, то в 2020 году он составил около 0,783 миллиардов долларов при росте в 28,4% [4]. Рынок обучения нейронных сетей в 2020 году достиг уровня в 0,141 миллиардов долларов при росте в 20,5% [5]. Приведенные данные по емкости двух отдельных направлений рынка ИИ говорят о масштабности и многогранности общего рынка ИИ, так как они занимают всего немногим больше 1,5%.

Довольно интересно рассмотреть основные сферы экономики, в которых применяются готовые решения с искусственным интеллектом, а также главных игроков на данном рынке.

Отметим, что рынок искусственного интеллекта в общем виде включает в себя программное обеспечение, оборудование и сервисы, первое из которых занимает наибольшую долю в выручке в данной сфере. На данный момент использование технологий ИИ возможно в следующих отраслях: финансовый сектор, производство и нефтегазовое дело, государственный сектор, информация и связь, торговля (в том числе мерчендайзинг), маркетинг и реклама, логистика, сельское хозяйство, горнодобывающая промышленность, строительные работы, сфера развлечений, сфера образования, здравоохранение и многие другие.

Непосредственно в России наибольший процент использования искусственного интеллекта в компаниях приходится на отделы исследования и разработки (41% предприятий), обслуживания клиентов (32%) и прогнозной аналитики (31%). Наименьшая доля присутствия данной технологии наблюдается в сферах юриспруденции (5%), финансов и бухгалтерии (6%), а также ценообразования и продвижения (6%). Исследование, проведенное в 2019 году РАЭК и НИУ ВШЭ при под- держке Microsoft, довольно точно описывает основные области, нуждающиеся в помощи вычислительных технологий по причине большого объема обрабатываемой информации и высокой трудозатратности процесса. Кроме того, на базе полученных данных можно проследить тенденцию внедрения технологий в российские компании, которые пошли именно по пути цифровизации наиболее важных и объемных структур работы, таких как R&D, прогнозирование и работа с клиентами. Другим возможным путем внедрения инструментов цифровизации считается изначальное сведение к минимуму работы сотрудников компании с не основными направлениями деятельности предприятия, на которые, как правило, тратятся большие трудовые и временные ресурсы, что в дальнейшем позволит переместить весь фокус внимания сотрудников на необходимые задачи. Если же говорить о долях внедрения технологии в сектора экономики России, то можно наблюдать следующие результаты: производство, включая нефтегазовый сектор (26%); связь, транспорт и логистика (21%); финансовый сектор (18%); торговля (14%); энергетика и коммунальное хозяйство (11%); государственный сектор (10%) [6].

На основании отчета консалтинговой компании Deloitte на начало 2019 года были сделаны следующие выводы [7]:

• •    Америка, Индия, Израиль, Китай и Япония считаются странами с наибольшим количеством быстрорастущих компаний в сфере ИИ;

• •    в период с 2018 по 2025 гг. доли рынка по секторам экономики будут относительно неизменными, наивысшие позиции занимают сферы производства, телекоммуникации, природных ресурсов, потребительских продуктов, здравоохранения и финансов;

• •    перспективными направлениями развития технологий с ИИ считаются природные ресурсы, автономное вождение и коммуникация за счет их большого потенциального объема рынка, но небольшой распространенности внедрения.

Довольно трудно выявить основных игроков рынка, так как данный вопрос необходимо рассматривать непосредственно по каждому сектору экономики или определенному направлению искусственного интеллекта. Например, если рассматривать всемирный рынок платформ искусственного интеллекта, то ранжированный список компаний по убыванию будет выглядеть следующим образом: IBМ, Microsoft, SAS, Google, Amazon, DataRobot, Palantir, Cloudera, Digital, MathWorks и другие. В широком смысле именно компании-поставщики ИИ и машинного обучения через облачные платформы считаются лидирующими на рынке, то есть IBM, Microsoft, Google, Amazon и Alibaba.

Главенствование данных компаний на рынке решений с ИИ вызвано довольно высокими барьерами входа в отрасль. Согласно исследованиям аналитического центра свободного рынка «R Street Institute» [8], выделены следующие способы снижения данных барьеров: расширение сообщества квалифицированных ИИ-аналитиков за счет реформы иммиграционной системы и взятия компанией трат на обучение на себя; оптимизация работы с данными за счет создания открытых наборов данных и обмена ими, а также решения проблем правового статуса данных для обучения в законодательстве об авторском праве; расширение доступа к специализированному оборудованию за счет минимизации транспортных рис- ков в процессе поставки узкоспециализированного оборудования и переход платформ облачных вычислений с фиксированной на дискретную модель ценообразования; внедрение антимонопольных инициатив. Стоит отметить, что внедрение большой части инструментов снижения барьеров или уровня конкуренции в отрасли подвластно именно государству, таким образом, данный отчет можно приравнивать к проекту развития данного сектора экономики.

Подводя итоги, хотелось бы выделить основные последствия внедрения технологии искусственного интеллекта: появление потребности в квалифицированных специалистах данной сферы, так, например, рост рабочих мест в сфере data science вырос с 2012 года на 650%; быстрое развитие персонализированной медицины и превентивной диагностики; необходимость приспосабливания или смены рода деятельности представителей профессий монотонного труда; выход образования на новый уровень (в частности дошкольного, медицинского, а также в сфере программирования и аналитики данных); злоупотребление использованием персонализированными данными, но в то же время улучшение состояния общественной безопасности.