Будущее ИИ в России. Спад интереса инвесторов или бум?

Искусственный интеллект и инновации на базе него остаются в центре внимания общественности. И, конечно, инвесторы интересуются ими. Всем понятно, что в эту отрасль, особенно в США, закачаны гигантские средства, а вот какая от этого отдача?

Один запрос в стандартной нейросети потребляет как минимум в 10 раз больше энергии, чем при аналогичном поиске стандартным образом в интернете. ИИ-подход требует больших энергоресурсов — кто заплатит по счетам? Пока, в основном, инвесторы. Конечно, появляются платные тарифные планы для нейросетей, но собираемые сейчас с помощью них средства покрывают лишь 5% расходов на электричество.

Значит, чтобы выйти на «энергетическую точку безубыточности», нужно повышать стоимость подписки в 20 раз. А ведь есть ещё масса других корпоративных расходов, которые также надо окупать. Конечно, есть ряд причин, почему нейросети сейчас условно-бесплатные: застолбить рынок, тестировать поведение пользователей, приучить, наконец, их к регулярной жизни с инновацией. И это не весь перечень.

Но дело в другом. А правильно ли мир использует ИИ? Сейчас его задействуют в основном для решения «человеческих» задач. Главным образом, рутинных. Но тогда существующая базовая бизнес-модель функционирования для нейросетей не является жизнеспособной.

Сейчас много денег требует, помимо затрат на энергию, машинное обучение. «Натаскивание» нейросетей на различных дата-сетах, споры, о том, кто использует базовый дата-сет, а кто — выезжает на разработках других, этой весной были очень популярны в связи с появлением некоторых инновационных разработок из КНР.

Да, если строить нейросеть как «второй слой» к уже существующим системам, то выходит дешевле. Но меньшие издержки не означают, что бизнес-модель управления такой ИИ-системой становится устойчиво жизнеспособной.

И это волнует инвесторов в компании-создатели нейросетей. В том числе и в России.

Крупные корпорации могут потянуть создание своих ИИ-продуктов. Но здесь я вижу развилку. Либо нужно создавать «всеобщую» нейросеть, с иным, правда, функционалом, чем сейчас — тогда это должен быть самостоятельный бизнес. Либо нужно делать корпоративную нейросеть, нацеленную на решение исключительно задач организации, например, банка. Опыт второго пути мной лично пройден, и я считаю, что такая бизнес-модель для ИИ устойчива.

Вообще, применение нейросетей в финтехе и в целом в секторе финансовых услуг до последнего времени оставалось наиболее маржинальным с точки зрения рентабельности. Почему «до недавнего времени»? Потому что сейчас, с учётом развития ИИ, «решение исключительно задач организации» стоит выстраивать иначе, чем даже год назад. По сути, ИИ должны быть делегированы большие полномочия, созданы условия для нового подхода к их обучению — друг от друга.

«Натаскивание» ИИ на человеческих дата-сетах сейчас становится тупиковым. Во-первых, эти «учебники» уже практически дочитаны. Во-вторых, теперь придётся переучиваться. Дело в том, что машинное обучение привело к тому, что нейросети, «впитав» человеческий опыт, вместе с ним получили в собственный багаж множество ошибок.

Конечно, вещи порядка 2x2, где всё очевидно, получаются у нейросетей на «отлично». Но там, где идёт сбор и анализ информации для менее очевидных задач, видно, как различные неточности нейросетями масштабируются всё больше и больше. ИИ становится всё чаще не улучшателем человеческой работы, а усилителем человеческих ошибок и предубеждений.

Закон энтропии никто не отменял: наблюдается постепенное ухудшение качества ответов, выдаваемых ИИ. А некоторые компании, например, стали обратно зазывать на работу в свои контакт-центры ранее уволенных сотрудников. Оказалось, что даже в рутинных операциях чат-боты на базе ИИ всё чаще вызывают у людей желание написать: «позови человека-сотрудника!»

Инвесторы эти процессы видят, и отсюда — снижение энтузиазма насчёт ИИ на Уолл-стрит.

Раньше достаточно было внедрять ИИ, чтобы упростить некоторые операционные процессы в бизнесе, но с инвестиционной точки зрения здесь уже наблюдается тупик.

ИИ максимально эффективен во взаимодействии с собой. Как маркетплейсы стали приходить на поле рынка финансовых услуг, так теперь на эту же «поляну» будут выходить автономные ИИ-структуры, способные самостоятельно, без какого-либо участия человека, получать доход, например, от операций на фондовом рынке. Дальше — это могут быть и кредитно-депозитные сервисы, но во всём это, конечно, ключевую роль должно сыграть регулирование.

Инвесторы сейчас во всём мире, когда говорят об ИИ, сразу начинают обсуждать и сравнивать нормы права относительно применения этой инновации в разных странах. Там, где наиболее комфортные условия для ИИ, там мы видим бум инвестиций в эту технологию, в финтех, работающий с ней, как, например, в ОАЭ. И это на фоне пессимизма на Уолл-стрит.

ИИ способен придать рынку ЦФА, рынку акций и облигаций в России сильный импульс для роста, так как прирожден быть не только инструментом в руках инвесторов, но готов играть самостоятельную роль. Автономизация ИИ в России напрямую зависит от изменения правил игры в финансовой сфере. Слово сейчас за регуляторами.