Аналитика, Искусственный интеллект | Олег Брагинский, Марина Строева
Основатель «Школы траблшутеров» Олег Брагинский и ученица Марина Строева рассмотрят ключевые результаты исследования AI Index 2025, охватив такие сферы, как аппаратное обеспечение, стоимость обслуживания, общественное мнение. Изучат влияние ИИ на науку, медицину, экономику, образование, выявят как глобальные, так и региональные тренды.
В условиях, когда искусственный интеллект становится неотъемлемой частью повседневной жизни, анализ позволяет увидеть, как артилект меняет мир, становясь частью бизнеса и государственного управления. Какие возможности и риски открываются перед человечеством в ближайшем будущем.
В исследование особое внимание уделено вопросам доверия, этики, регулирования и устойчивого развития ИИ, влиянию многообещающей технологии на общество и международные отношения, а также вызовам, связанным с быстрым ростом вычислительных мощностей и объёмов данных.
Исследования и разработки
За последние десять лет количество публикаций по ИИ утроилось, доля в компьютерных науках выросла почти вдвое. Китай уверенно лидирует по количеству публикаций и цитирований, однако США сохраняют первенство по числу наиболее влиятельных работ и созданию топовых моделей.
В 2024 году почти 90% заметных моделей были разработаны индустрией, что подчёркивает смещение центра тяжести от наукообразности к бизнесу. При этом академические институты по-прежнему остаются главными производителями высокоцитируемых исследований.
Размеры моделей, объёмы данных, требуемые вычисления удваиваются каждые 5–8 месяцев, что приводит к экспоненциальному росту энергопотребления и выбросов CO₂.
Если обучение AlexNet в 2012 году сопровождалось выбросами всего 0,01 тонны CO₂, то для GPT-4 количество достигло 5’184 тонн, а для Llama 3.1 – почти 9’000 тонн.
В то же время стоимость работы моделей резко снижается: за 18 месяцев цена обработки миллиона токенов на уровне GPT-3.5 упала с $20 до $0,07. Это делает ИИ всё более доступным для широкого круга пользователей и компаний.
Патентная активность также демонстрирует взрывной рост: с 2010 по 2023 год количество патентов по ИИ увеличилось более чем в 30 раз, причём почти 70% всех патентов приходится на Китай.
Аппаратное обеспечение становится намного быстрее, существенно дешевле, гораздо энергоэффективнее, что способствует дальнейшему развитию отрасли. К сожалению, столь быстрый рост способен привести к исчерпанию доступных для обучения данных в ближайшие годы.
Техническая производительность
За последний год ИИ-системы продемонстрировали впечатляющий прогресс на новых, более сложных тестах: прирост точности на отдельных задачах составил от 18 до 67 процентных пунктов. Особенно заметен скачок в генерации кода и решении задач, требующих комплексного анализа.
Открытые модели, которые ещё недавно существенно уступали закрытым по качеству, практически догнали «коллег»: разрыв по ряду метрик сократился с 8,0 до 1,7 %%. Это открывает новые возможности для независимых разработчиков и исследовательских коллективов.
Китайские модели стремительно, неуклонно и безжалостно сокращают отставание от американских: если в 2023 году разница по ключевым бенчмаркам составляла 13–32 процентных пункта, то к концу 2024 года она снизилась до 0,3–8 пунктов.
В целом, конкуренция на «фронтире» ИИ становится всё более острой: разница между топ-10 моделями по рейтингу Elo уменьшилась с 11,9 до 5,4 %%, а между двумя лидерами – до 0,7%. Это свидетельствует о насыщении рынка и росте качества доступных решений.
В то же время, несмотря на успехи в ряде задач, ИИ по-прежнему испытывает трудности с решением задач, требующих сложных рассуждений и логики, особенно если они выходят за рамки обучающей выборки. Новые подходы, такие как использование дополнительных вычислений, позволяют повысить точность, но увеличивают стоимость и время обработки.
Современные компактные модели: Phi-3-mini с 3,8 млрд параметров, уже достигают результатов, которые ранее были доступны только гигантам с сотнями миллиардов параметров.
Ответственный ИИ
Несмотря на рост числа публикаций и обсуждений, стандартизированные методы оценки ответственности ИИ пока не стали нормой. В 2024 году количество инцидентов, связанных с ИИ, выросло на 56%. Компании осознают риски, связанные кибербезопасностью, однако не все принимают реальные меры по их снижению.
Глобальное сообщество активно работает над созданием принципов ответственного ИИ: собственные рамочные документы выпустили OECD, ЕС, ООН и Африканский союз. Горько признавать, но на практике разрыв между декларациями и действиями остаётся значительным.
Ещё одна проблема – быстрое сокращение объёма открытых данных для обучения: доля ограниченных токенов в популярных датасетах выросла с 5–7 %% до 20–33 %% за год. Это может привести к снижению разнообразия информации и новым вызовам для масштабирования моделей.
Позитивным трендом является рост прозрачности: средний индекс прозрачности моделей вырос с 37 до 58 %%. Однако проблема предвзятости остаётся нерешённой: даже модели, обученные быть «непредвзятыми», продолжают демонстрировать скрытые гендерные и расовые стереотипы.
Экономика
В 2024 году общий объём корпоративных вложений достиг $252,3 млрд, а инвестиции в генеративный ИИ выросли на 18,7%, превысив $33 млрд. США сохраняют лидерство: их частные инвестиции в артилект в 12 раз превышают китайские и в 24 раза – британские.
Использование ИИ в бизнесе становится массовым: 78% компаний сообщили о внедрении артилекта, а доля организаций, применяющих генеративные модели хотя бы в одной функции, выросла с 33 до 71 %% за год.
Финансовый эффект от внедрения ИИ пока ограничен: большинство компаний фиксируют экономию затрат менее 10% и рост выручки менее 5%. Наибольший эффект наблюдается в маркетинге, логистике и обслуживании клиентов.
Китай продолжает доминировать в сфере промышленной робототехники, устанавливая в шесть раз больше роботов, чем Япония, и в семь раз больше США. При этом растёт доля коллаборативных и сервисных машин, что говорит о смещении акцента на взаимодействие человека и роботов.
Ещё один важный тренд – интерес крупных ИТ-компаний (Google и Amazon) к альтернативным источникам энергии, в частности, к ядерной энергетике, для обеспечения работы дата-центров и ИИ-систем. Microsoft объявила о сделке на $1,6 млрд по восстановлению реактора Three Mile Island.
Наука и медицина
В 2024 году были представлены новые крупные модели для секвенирования белков (ESM3, AlphaFold 3), что позволило значительно повысить точность предсказаний. ИИ активно используется для ускорения научных открытий: система Aviary обучает LLM-агентов для биологических задач, а FireSat улучшает прогнозирование лесных пожаров.
Клинические возможности артилекта также растут: новая модель OpenAI o1 достигла 96% точности на бенчмарке MedQA, что на 28 процентных пунктов выше, чем два года назад. В ряде задач ИИ уже превосходит врачей, но наилучшие результаты достигаются при совместной работе.
Количество одобренных FDA медицинских устройств с артилектом выросло с 6 в 2015 году до 223 в 2023, а публикации по этике медицинского ИИ увеличились почти в четыре раза за четыре года. В 2024 году две Нобелевские премии были присуждены за достижения, связанные с артилектом.
Политика и регулирование
В США на уровне штатов за год приняли 131 закон, что вдвое больше, чем таким же периодом ранее. Крупные экономики мира объявили о масштабных инвестициях в инфраструктуру ИИ: Канада, Китай, Франция, Индия и Саудовская Аравия щедро выделяют миллиарды долларов.
Упоминания ИИ в законодательных актах по всему миру выросли на 21%, а с 2016 года – в девять раз. Создаются международные институты по безопасности ИИ, координирующие усилия разных стран. В США количество федеральных регуляций по ИИ выросло более чем вдвое.
США ввели первый в истории глобальный запрет на экспорт чипов для искусственного интеллекта, установив строгие ограничения на поставки передовых GPU и AI-процессоров, NVIDIA и AMD, по всему миру. Это событие называют вмешательством в развитие мировой AI-индустрии.
Образование
Растёт доступ к курсам по компьютерным наукам в учебных заведениях, однако сохраняются значительные различия по регионам, доходу, размеру школы и другим факторам. 81% учителей считают, что ИИ должен быть частью базового курса, но менее половины готовы его преподавать.
Две трети стран мира уже внедрили или планируют внедрить CS-образование, причём наибольший прогресс наблюдается в Африке и Латинской Америке. США остаются мировым лидером по подготовке ИТ-кадров, Турция демонстрирует лучшие показатели гендерного баланса.
Общественное мнение
В 2024 году 55% опрошенных считают, что ИИ приносит больше пользы, чем вреда, против 52% в 2022. Высок оптимизм в Китае, Индонезии и Таиланде (более 75%), в США, Канаде и Нидерландах – менее 40%. Две трети людей уверены, что ИИ повлияет на жизнь в ближайшие 3–5 лет.
Вместе с тем доверие к компаниям, разрабатывающим ИИ, существенно снижается: только 47% верят, что личные данные будут защищены, а число людей, считающих ИИ беспристрастным, также падает. В США 61% опрошенных боятся беспилотных автомобилей, и лишь 13% им доверяют.
Ключевые выводы
- государства усиливают регулирование и инвестируют в инфраструктуру артилекта
- стоимость использования ИИ стремительно падает, а доступность растёт
- ответственный артилект и этика становятся всё более важными, но стандартизация и реальные меры пока отстают от темпов развития технологий
- ИИ уже оказывает значительное влияние на науку, экономику и общество, и этот тренд будет только усиливаться в ближайшие годы
- общественное мнение становится более оптимистичным, но доверие к компаниям и технологиям артилекта остаётся низким
- Китай лидирует по публикациям и патентам, но США сохраняют лидерство по топовым моделям и исследованиям
- производительность ИИ на сложных задачах и бенчмарках продолжает расти рекордными темпами
- инвестиции в артилект и его внедрение в бизнесе достигают исторических максимумов, особенно в США
- образование по ИИ расширяется, сохраняются пробелы в доступе и подготовке преподавателей.