Большие языковые модели стали главным трендом этого года. Но несмотря на окружающий их хайп, применения в промышленности они пока не нашли. О возможностях и угрозах использования LLM на производстве рассказал Игорь Мищенко, руководитель управления по развитию технологий ИИ АО «РАСУ» (дочернее предприятие госкорпорации «Росатом»).

Врез

Ученые Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ активно изучают перспективы и направления развития цифровых технологий. В рамках исследовательских проектов они беседуют с участниками рынка — ведущими ИТ-разработчиками. HSE Daily представляет серию таких экспертных интервью.

— На ваш взгляд, почему большие языковые модели настолько популярны? В чем их преимущество перед другими технологиями ИИ? 

— Мне кажется, просто преимущество использования больших языковых моделей начал понимать обычный пользователь. Любой продукт развивается эволюционно: сначала над ним долго трудятся разработчики, потом узкий круг специалистов и только потом появляются простые интерфейсы для обычных пользователей. Сейчас тот самый момент, когда люди смогли использовать ИИ на обычных устройствах. 

Весь этот хайп нужен был для того, чтобы технология стала развиваться, на волне интереса получила финансирование и разработчики, которые сидели без ресурсов, вдруг получили возможность реализации своих идей. 

Другое дело, что этот продукт — пока лишь игрушка для них, а как ее использовать для производства, в промышленности, пока совершенно непонятно. Мы еще только пытаемся придумать, как приспособить языковые модели для практических нужд. 

— Каков ваш сценарий на ближайшие два-три года? Мы придем к тому, что LLM станут привычным функционалом в мобильном телефоне, или они кардинально изменят технологический ландшафт? 

— Думаю, искусственный интеллект сильно улучшит нашу жизнь, облегчит все рутинные процессы. В течение пяти лет рутина уйдет, а мы сможем сконцентрироваться на каких-то более важных вещах, начнем думать на другом уровне. Голову ученого перестанут занимать процессы типа закупки реактивов или продумывания бюджета на следующий год, чтобы провести свой эксперимент. Он будет думать только над самим экспериментом, выдвигать гипотезы, больше времени уделит творчеству. 

— Получается, что весь офисный планктон будет уволен?

— В процессе эволюции высвобождение людей — это неизбежный процесс. Я считаю, что такие опасения отчасти оправданны: конечно, кого-то будут сокращать. Но ведь в коммерческих компаниях всегда пытаются сокращать неэффективных работников, заменять их технологиями, то есть и в данном случае будут выживать умнейшие. 

— В вашей компании планируют использовать оригинальные большие языковые модели или присоединиться через API к моделям глобальных игроков? 

— Этот вопрос сейчас актуален не только для нас, он очень активно обсуждается в экспертном сообществе. Я думаю, что для простых процессов будут чаще использоваться уже известные инструменты, а для таких вещей, как проектирование, будет создаваться закрытый контур. При этом и сами процессы очень сильно изменятся. 

Мы сейчас еще находимся на таком уровне, когда современные инструменты показывают весьма неоднозначный результат. 

— Вы имеете в виду их эффективность или угрозы? 

— Я говорю об угрозах, связанных с искусственным интеллектом. Мне кажется, что немногие вообще сейчас понимают, от чего нам предстоит защищаться. Это в том числе является основанием внедрять ИИ очень постепенно, поступательно.

Не зря существуют техники безопасности, в нашей отрасли это строгие правила ядерной безопасности при строительстве атомной станции. Эти правила не позволяют взять что-то новое, неопробованное, физически не испытанное и применить на производстве. Ущерб, который может быть причинен при неправильном интегрировании какого-то технического решения, может быть несоизмерим с ожидаемыми выгодами. Поэтому потребуется еще немало времени, прежде чем новые технологии докажут свою безопасность. 

— Большие языковые модели очень ресурсоемкие. Как вы думаете, в дальнейшем будут сокращать эту зависимость от внешних источников энергии или пойдут другим путем, например путем сокращения общего количества LLM? 

— Считаю, что наличие одного вендора или технологии — это неправильно, должна быть хотя бы иллюзия выбора. Я лично сторонник того, чтобы не было гигантов, монополистов. На протяжении всей истории создаются империи, пытаются под себя все подмять, поглотить, но рано или поздно все всегда заканчивается крахом. Когда появляется монополист, он начинает пользоваться своей уникальностью, и это, естественно, ущемляет интересы других игроков. Потом критическая масса ущемленных превышает возможности монополиста, и все рушится. Думаю, это применимо к любой системе — от империи до технологии или продукта. 

— Сейчас очень активно продвигается идея технологического суверенитета. На ваш взгляд, это движение в правильном направлении или мир технологий не имеет границ?

— Технологический суверенитет у страны должен быть независимо от текущих внешнеполитических ситуаций. Даже когда мы со всеми дружим, мы должны четко расставлять приоритеты в критических областях. Это не значит, что у нас будет свой «Яндекс GPT» или «Кандинский» и никого больше, но в ряде стратегических отраслей у нас должны использоваться только собственные разработки, секретные, которые отвечают прежде всего нашим интересам. Любая уважающая себя держава или компания будет себя так вести. 

— А что насчет кадрового дефицита? Сейчас много говорят о том, что специалистов в ИТ не хватает. 

— Это правда, но дело не только в этом. Сейчас все-таки процессом рулят в основном люди моего возраста и старше — 40+. При этом в силу возраста мы достаточно консервативны. Это, может, и неплохо, но во многом является сильным ограничителем, потому что становится очевидной неготовность многих людей переходить на что-то радикально новое. 

Вероятно, должна пройти какая-то поколенческая смена, просто потому, что молодежь себя уже не мыслит без таких инструментов, как ChatGPT. Они не знают даты Французской революции или Куликовской битвы, но отлично договариваются с ИИ. Большие языковые модели дали им возможность привыкнуть к себе на чем-то малом, они вошли во вкус, а дальше легко и естественно внедрят их в работу. 

— В каких отраслях ИИ может быть наиболее полезен?

— Помимо ИТ, это военка, которая всегда была драйвером новых технологий. Безусловно, здравоохранение — здесь технологии очень востребованы. Кроме того, госуправление — оно, мне кажется, уже стало очень хорошим потребителем. Все мы постоянно сталкиваемся с «Госуслугами», и всего пять лет назад было трудно даже представить, насколько сильно изменится наша жизнь благодаря этой платформе. Думаю, и в дальнейшем в этой сфере нас ждет пользовательский прорыв. Искусственный интеллект мгновенно может найти любую информацию и проверить ее: найдет нужную базу, поймет, куда обратиться, и Иванова Ивана Ивановича от Иванова Ивана Петровича отличит и по фотографии сверится. Я думаю, сервис будет дружелюбнее и удобнее. 

— А как, на ваш взгляд, нужно измерять KPI искусственного интеллекта? Какие показатели эффективности здесь релевантны? 

— Думаю, тут все просто — снижение рутинности. То есть у меня время протекания того или иного бизнес-процесса было одно, а теперь сократилось. Или его структура изменилась, упростилась. 

Я на своем опыте могу сказать, что любую новую технологию не нужно насильно навязывать людям. Если инструмент удобен и облегчает жизнь, он сам быстро приживется. 

Конечно, сейчас очевиден огромный разрыв в применении технологий: кто-то общается с ChatGPT на «ты», а кто-то до сих пор пользуется кнопочным телефоном. Но я не вижу в этом большой проблемы: устройства и интерфейсы становятся все более «френдли», и технологическая революция уступает место технологической эволюции.