Инновации в области искусственного интеллекта продолжают формировать будущее человечества практически во всех отраслях. ИИ уже является основным драйвером новых технологий, таких как большие данные, робототехника и Интернет вещей, а генеративный ИИ еще больше расширил возможности и популярность ИИ.
Согласно опросу IBM 2023 года, 42% предприятий корпоративного масштаба интегрировали ИИ в свои операции, а 40% рассматривают возможность использования ИИ в своих организациях. Кроме того, 38% организаций внедрили генеративный ИИ в свои рабочие процессы, а 42% рассматривают возможность этого.
Учитывая столь быстрые темпы изменений, вот что могут означать сдвиги в области искусственного интеллекта для различных отраслей промышленности и общества в целом.
Эволюция ИИ
ИИ прошел долгий путь с 1951 года, когда первый задокументированный успех компьютерной программы ИИ был написан Кристофером Стрейчи, чья шашечная программа завершила целую игру на компьютере Ferranti Mark I в Манчестерском университете. Благодаря разработкам в области машинного обучения и глубокого обучения , Deep Blue от IBM победил гроссмейстера по шахматам Гарри Каспарова в 1997 году, а IBM Watson этой компании выиграл Jeopardy! в 2011 году.
С тех пор генеративный ИИ возглавил последнюю главу в эволюции ИИ, и в 2018 году OpenAI выпустила свои первые модели GPT. Это привело к разработке OpenAI своей модели GPT-4o и ChatGPT, что привело к распространению генераторов ИИ, которые могут обрабатывать запросы для создания релевантного текста, аудио, изображений и других типов контента.
Другие компании последовали примеру, выпустив собственные конкурирующие модели, включая Gemini от Google, Claude от Anthropic и модели R1 и V3 от DeepSeek, которые в начале 2025 года попали в заголовки газет из-за того, что приближаются к паритету с конкурирующими моделями при значительно меньших эксплуатационных расходах.
ИИ также использовался для секвенирования РНК для вакцин и моделирования человеческой речи — технологий, которые опираются на машинное обучение на основе моделей и алгоритмов и все больше фокусируются на восприятии, рассуждениях и обобщениях.
Как ИИ повлияет на будущее
Улучшенная автоматизация бизнеса
Около 55% организаций в той или иной степени внедрили ИИ, что предполагает рост автоматизации для многих предприятий в ближайшем будущем. С ростом популярности чат-ботов и цифровых помощников компании могут полагаться на ИИ для ведения простых разговоров с клиентами и ответа на основные запросы сотрудников.
Способность ИИ анализировать огромные объемы данных и преобразовывать свои выводы в удобные визуальные форматы также может ускорить процесс принятия решений. Руководителям компаний не нужно тратить время на самостоятельный анализ данных, вместо этого они используют мгновенные идеи для принятия обоснованных решений.
Нарушение привычного хода работы
Автоматизация бизнеса естественным образом привела к страхам потери рабочих мест. Фактически, сотрудники считают, что почти треть их задач может быть выполнена ИИ. Хотя ИИ добился успехов на рабочем месте, он оказал неравное влияние на различные отрасли и профессии. Например, ручная работа, такая как работа секретаря, находится под угрозой автоматизации, но спрос на другие работы, такие как специалисты по машинному обучению и аналитики информационной безопасности, вырос.
Работники на более квалифицированных или креативных должностях с большей вероятностью получат ИИ-дополнение к своим рабочим местам, а не будут заменены. Независимо от того, заставляет ли он сотрудников изучать новые инструменты или берет на себя их роли, ИИ призван стимулировать усилия по повышению квалификации как на индивидуальном, так и на корпоративном уровне .
«Одним из непременных условий для успеха ИИ во многих областях является то, что мы вкладываем огромные средства в образование с целью переподготовки людей для новых рабочих мест»
Клара Нарстедт, профессор компьютерных наук в Иллинойсском университете в Урбане-Шампейне и директор Лаборатории координированной науки этого учебного заведения.
Вопросы конфиденциальности данных
Компаниям требуются большие объемы данных для обучения моделей, которые обеспечивают работу генеративных инструментов ИИ, и этот процесс подвергся пристальному вниманию. Опасения по поводу компаний, собирающих персональные данные потребителей, привели к тому, что FTC (Федеральная торговая комиссия США) начала расследование относительно того, оказала ли OpenAI негативное влияние на потребителей с помощью своих методов сбора данных после того, как компания потенциально нарушила европейские законы о защите данных .
В ответ администрация президента Байдена разработала Билль о правах ИИ, в котором конфиденциальность данных указана как один из основных принципов. Хотя этот закон не имеет большого юридического веса, он отражает растущее стремление сделать конфиденциальность данных приоритетной и заставить компании ИИ быть более прозрачными и осторожными в том, как они собирают данные для обучения.
Усиление регулирования
ИИ может изменить перспективу некоторых правовых вопросов в зависимости от того, как будут развиваться судебные процессы по генеративному ИИ в 2024 году. Например, вопрос интеллектуальной собственности вышел на первый план в свете исков об авторских правах, поданных против OpenAI писателями, музыкантами и такими компаниями, как The New York Times. Эти иски влияют на то, как правовая система США интерпретирует, что является частной и общественной собственностью, и проигрыш может означать серьезные проблемы для OpenAI и ее конкурентов.
Этические проблемы, возникшие в связи с генеративным ИИ, оказали большее давление на правительство США, чтобы оно заняло более жесткую позицию. Администрация Байдена сохранила свою умеренную позицию в своем последнем указе, создав грубые руководящие принципы относительно конфиденциальности данных, гражданских свобод, ответственного ИИ и других аспектов ИИ. Однако правительство может склониться к более строгим правилам в зависимости от изменений в политической ситуации.
Проблемы изменения климата
В гораздо большем масштабе ИИ готов оказать существенное влияние на устойчивость в вопросах, изменения климата и экологических проблем. Оптимисты могут рассматривать ИИ как способ сделать цепочки поставок более эффективными, выполняя предиктивное обслуживание и другие процедуры для сокращения выбросов углерода .
В то же время ИИ можно рассматривать как ключевого виновника изменения климата. Энергия и ресурсы, необходимые для создания и поддержки моделей ИИ, могут увеличить выбросы углерода на целых 80 процентов, нанося сокрушительный удар по любым усилиям по обеспечению устойчивости в сфере технологий. Даже если ИИ будет применяться в климатически-чувствительных технологиях, затраты на создание и обучение моделей могут привести к тому, что общество окажется в худшей экологической ситуации, чем прежде.
Увеличение скорости внедрения инноваций
В эссе о будущем потенциале ИИ генеральный директор Anthropic Дарио Амодеи выдвигает гипотезу, что мощная технология ИИ может ускорить исследования в биологических науках в десять раз, вызвав явление, которое он называет «сжатым 21-м веком», в котором 50–100 лет инноваций могут произойти за 5–10 лет. Эта теория основана на идее, что по-настоящему революционные открытия совершаются примерно раз в год, а основным ограничением является нехватка талантливых исследователей. Амодеи предполагает что, увеличивая когнитивную силу, направленную на разработку гипотез и их проверку, мы могли бы сократить временной разрыв между важными открытиями, такими как 25-летняя задержка между открытием CRISPR в 80-х годах и его применением для редактирования генов.
На какие отрасли ИИ окажет наибольшее влияние?
Практически нет ни одной крупной отрасли, на которую современный ИИ уже не повлиял. Вот несколько отраслей, которые претерпевают самые большие изменения в результате ИИ.
ИИ в производстве
Производство уже много лет извлекает выгоду из ИИ. Благодаря роботизированным рукам с ИИ и другим производственным роботам, появившимся еще в 1960-х и 1970-х годах, отрасль хорошо адаптировалась к возможностям ИИ. Эти промышленные роботы обычно работают вместе с людьми, выполняя ограниченный спектр задач, таких как сборка и укладка, а датчики предиктивного анализа обеспечивают бесперебойную работу оборудования.
ИИ в здравоохранении
Это может показаться маловероятным, но ИИ-здравоохранение уже меняет способ взаимодействия людей с организациями оказывающими медицинские услуги. Благодаря своим возможностям анализа больших данных ИИ помогает быстрее и точнее выявлять заболевания, ускорять и оптимизировать поиск лекарств и даже контролировать пациентов с помощью виртуальных помощников.
ИИ в финансах
Банки, страховщики и финансовые учреждения используют ИИ для различных приложений, таких как обнаружение мошенничества, проведение аудита и оценка клиентов для получения кредитов. Трейдеры также использовали способность машинного обучения оценивать миллионы точек данных одновременно, чтобы они могли быстро оценивать риск и принимать разумные инвестиционные решения.
ИИ в образовании
ИИ в образовании изменит способ обучения людей всех возрастов. Использование ИИ машинного обучения, обработки естественного языка и распознавания лиц помогает оцифровывать учебники, обнаруживать плагиат и оценивать эмоции учащихся, чтобы определить, кто испытывает трудности или кому скучно. Как в настоящее время, так и в будущем ИИ адаптирует процесс обучения к индивидуальным потребностям учащихся.
ИИ в СМИ
Журналистика также использует ИИ и продолжит получать от этого выгоду. Один из примеров можно увидеть в использовании компанией Associated Press Automated Insights, которая ежегодно выпускает тысячи репортажей. Но по мере того, как на рынок выходят генеративные инструменты написания статей на основе ИИ, такие как ChatGPT, возникает множество вопросов об их использовании в журналистике.
ИИ в обслуживании клиентов
Большинство людей не любят общаться с роботами, но ИИ в обслуживании клиентов может предоставить отрасли инструменты на основе данных, которые дают значимую информацию как клиенту, так и поставщику. Инструменты ИИ, поддерживающие индустрию обслуживания клиентов, представлены в виде чат-ботов и виртуальных помощников .
ИИ в транспорте
Транспорт — это отрасль, которая, безусловно, подвергнется кардинальным изменениям со стороны ИИ. Беспилотные автомобили и планировщики путешествий на основе ИИ — это всего лишь пара аспектов того, как мы добираемся из пункта А в пункт Б, на которые повлияет ИИ. Несмотря на то, что автономные транспортные средства далеки от совершенства, однажды они будут перевозить нас из одного места в другое.
Риски и опасности ИИ
Несмотря на позитивное изменение многочисленных отраслей, ИИ все еще имеет недостатки, которые вызывают беспокойство. Вот несколько потенциальных рисков искусственного интеллекта.
Потеря рабочих мест
В период с 2023 по 2028 год 44% навыков работников будут роботизированы. Не все работники пострадают одинаково — женщины чаще мужчин подвергаются воздействию ИИ на своих рабочих местах. Если компании не предпримут шагов по повышению квалификации своих сотрудников, распространение ИИ может привести к росту безработицы и сокращению возможностей для людей из маргинализированных слоев населения пробиться в сферу технологий.
Человеческие предубеждения
Репутация ИИ была испорчена привычкой отражать предубеждения людей, обучающих алгоритмические модели. Например, известно, что технология распознавания лиц отдает предпочтение людям со светлой кожей, дискриминируя цветных людей с более темным цветом лица. Если исследователи не будут осторожны в искоренении этих предубеждений на ранних этапах, инструменты ИИ могут усилить эти предубеждения в умах пользователей и усугубить социальное неравенство.
Дипфейки и дезинформация
Распространение дипфейков грозит размыть границы между вымыслом и реальностью, заставляя широкую общественность сомневаться в том, что реально, а что нет. И если люди не способны распознать дипфейки, влияние дезинформации может быть опасным как для отдельных лиц, так и для целых стран. Дипфейки использовались для продвижения политической пропаганды, совершения финансовых мошенничеств и помещения студентов в компрометирующие положения, среди прочих вариантов использования.
Конфиденциальность данных
Обучение моделей ИИ на общедоступных данных увеличивает вероятность нарушений безопасности данных, которые могут раскрыть персональные данные потребителей. Компании способствуют этим рискам, добавляя также свои собственные данные. Опрос Cisco 2024 года показал, что 48% предприятий ввели непубличную информацию о компании в инструменты генеративного ИИ, а 69% процентов обеспокоены тем, что эти инструменты могут нанести ущерб их интеллектуальной собственности и законным правам. Одно нарушение может раскрыть информацию миллионов потребителей и в результате сделать организации уязвимыми.
Автоматизированное оружие
Использование ИИ в автоматизированном оружии представляет серьезную угрозу для стран и их населения в целом. Хотя автоматизированные системы оружия уже смертоносны, они также не различают солдат и гражданских лиц . Попадание искусственного интеллекта в чужие руки может привести к безответственному использованию и развертыванию оружия, которое подвергает риску большие группы людей.
Высший интеллект
Кошмарные сценарии описывают то, что известно как технологическая сингулярность, когда сверхразумные машины захватывают и навсегда изменяют человеческое существование посредством порабощения или уничтожения. Даже если системы ИИ никогда не достигнут этого уровня, они могут стать более сложными до такой степени, что порой будет трудно определить, как ИИ принимает решения. Это может привести к отсутствию прозрачности в отношении того, как исправлять алгоритмы, когда происходят ошибки или непреднамеренное поведение.
«Я не думаю, что методы, которые мы используем в настоящее время в этих областях, приведут к машинам, которые решат убить нас. Я думаю, что, возможно, через 5 или 10 лет мне придется пересмотреть это утверждение, потому что у нас будут другие доступные методы и другие способы решения этих задач».
Марк Дьонгёси, основатель Onetrack.AI.