Дмитрий Песков, специальный представитель Президента РФ по вопросам цифрового и технологического развития
Сегодня важный день. Мы определяемся с подходом к развитию технологий искусственного интеллекта.
Что мы понимаем, и что пока не понимаем про ИИ, или 7 тезисов о неизбежном.
1. Искусственный интеллект – маркетинговый термин, маркирующий класс совершенно разных явлений, технологий, алгоритмов. Любое жесткое определение термина может убить направление развития, которое не очевидно сегодня, но которое может стать перспективным сценарием завтра. Тем не менее, есть «домашнее задание», которые в значительной мере повторяет то, что уже сделали страны-лидеры, и что должны сделать мы. Подготовленная публичная стратегия – в значительной мере про это, про «необходимое, но недостаточное».
2. Сегодняшний стек технологий вокруг ИИ: машинное обучение, глубокое обучение, разные типы нейросетей – впервые в истории стремительно складывается в мощный фактор социальных изменений («новое электричество»). Однако это далеко не означает, что этот стек – навсегда, и что завтра, например, реванш не возьмут онтологические модели.
3. Искусственный интеллект сам по себе не самоценен, он требует развернутых инфраструктур сбора, хранения и обработки данных. В этом смысле большие данные – «корм» для алгоритмов. Большие данные сегодня сформированы «от рынка», но не от реальности. Пока это так, бал правят банки и телекоммуникационные компании, у которых обновление технологий пришлось на последний цикл, но это не навсегда. Медицина, промышленность, государство, образование еще в бой не вступали, хотя уже хотят. Но и у них еще не «голубой океан» данных: настоящая фантастика ждет нас с появлением качественных датасетов по биому и микробиому, лесам, океанам и человеческой популяции. Это – подлинный вызов.
4. Немедленное радикальное воздействие ИИ на рабочие места – пока пустая «пугалка». ИИ будет создавать в моменте больше мест, чем размывать. У меня была интересная дискуссия по этому поводу с Полом Ромером, Нобелевским лауреатом прошлого года за «интеграцию инноваций и климата в экономику роста», и мы сошлись в том, что серьезного воздействия стоит ожидать скорее между 2035 и 2050 годами. Пожалуй, об этом я расскажу отдельно. Здесь работает интересная формула: «чем больше рабочих мест убирает ИИ, тем больше потребность в новых больших данных, и тем больше людей нужно для их обработки».
5. На длинном горизонте, тем не менее, Искусственный интеллект имеет крайне негативное влияние на востребованность когнитивных навыков, и новый всплеск потребительских паттернов поведения. Здесь требуется не только обучение с помощью ИИ, но и обучение самого ИИ.
6. Искусственный интеллект может быть эффективным инструментом национальной политики только в опоре на «суверенитет данных». Эту связку, как и в целом, вопрос о «национальном характере» ИИ, еще предстоит пройти. Тем не менее, например, в том, что мы делаем в рамках «Университета 20.35», закладывается специфика инструментов с опорой на традиции российской школы гуманистической педагогики. Государству предстоит научиться выполнять «полицейскую» функцию по правилам работы на стыке национальных традиций и футуристических технологий.
7. Хорошая стратегия должна уметь работать с противоположными сценариями. Неплохая – быть непубличной. Идеальная стратегия никогда не произносится вслух.
Ссылка на первоисточник: https://ntinews.ru/blog/publications/chto-my-ponimaem-i-chto-poka-ne-ponimaem-pro-iskusstvennyy-intellekt-ili-7-tezisov-o-neizbezhnom.html?bx_sender_conversion_id=39690
