Искусственный интеллект открывает новую главу в истории человечества. Уже к 2030 году его развитие способно внести в мировую экономику от $10 трлн до $15 трлн. ИИ стал геополитическим активом, при этом его рост предполагает наличие не только технической базы, но и значительного научного задела.
ИИ — наукоемкая сфера, и опережающее развитие в этой области возможно только с опорой на академические исследования. Во всем мире возрастает объем инвестиций в науку об ИИ и достижения в этой сфере стали важной составляющей международной конкуренции за лидерство.
Высокая стоимость и сложность специализированного аппаратного и программного обеспечения (например, в области квантовых счислений или машинного обучения) обуславливает необходимость участия крупного бизнеса в кооперации с научно-исследовательскими структурами и вузами при сохраняющейся значимости государственной поддержки. Коммерческая наука в области ИИ становится общемировым трендом, а научный потенциал — важным конкурентным преимуществом бизнеса на внутренних и внешних рынках.
Лидерами в области науки об ИИ остаются КНР и США, причем Китай обходит американских исследователей и по количеству публикаций, и по показателям цитирования. В обеих странах важную роль играет коммерческая наука. В КНР есть ряд крупных ИТ-компаний, ориентированных на развитие научных исследований в области ИИ, в их числе Baidu и ряд других. Именно научный задел позволил китайским компаниям войти в число мировых лидеров в таких областях ИИ, как компьютерное зрение и компьютерный синтез, а также в распознавании речи. Среди американских компаний можно выделить научные подразделения ИТ-гигантов — Google DeepMind, Amazon Research и другие. Некоторые компании в сфере ИИ, в особенности не самые крупные, позиционируют себя как исследовательские, в их числе OpenAI.
В России сформировалась большая пятерка компаний с опережающими результатами в науке, признанными на мировом уровне, — научные подразделения «Сбера», «Яндекса», Т-Банка («Тинькофф»), МТС и Smart Engines. Российский бизнес перенимает общемировые правила игры и участвует в гонке за лидерство в науке об ИИ, встраивается в научный ландшафт. Статьи отечественных корпоративных исследователей цитируют научные институты всего мира — в их числе Стэнфордский университет, Калифорнийский университет в Беркли и научно-исследовательская лаборатория Google DeepMind.
Наука для России — один важных геополитических и геоэкономических активов, который можно конвертировать в лидерство в сфере ИИ. РФ занимает пятое место в мире по масштабам занятости в науке, десятое — по объему ее финансирования. Высокий уровень базового физико-математического образования, сильная естественно-научная школа, наличие уникальных компетенций в области моделирования и программирования у российских ученых создают серьезные конкурентные преимущества. Наши ученые создают модели искусственного интеллекта мирового уровня, в том числе в области генерации изображений, генерации и обработки текстов на русском и английском языках, медицины, генетики. По оценкам «Яндекса», всего десять стран разрабатывают модели генеративного ИИ, и Россия в их числе.
При этом в феврале этого года в РФ был подписан указ президента об обновлении Национальной стратегии развития искусственного интеллекта до 2030 года, в которой ставится задача научных исследований для опережающего развития ИИ.
Особенность науки об ИИ — ее открытый характер. Это создает возможности для встраивания в общемировой контекст, в отличие от других, более закрытых областей. В традиционных секторах, таких как фармацевтика или мобильная связь, патенты играют решающую роль в укреплении позиций компаний и защите потоков прибыли, в том числе на международном уровне. Открытый характер науки об ИИ означает, что конкурентные преимущества часто проистекают из того, насколько большую базу данных могут собрать компании, разработать специфичные для предметной области знания или приложения на основе базы данных и сделать это всё быстрее, чем кто-либо другой. А затем опубликовать результат в виде научной статьи или оформить патент. Российские ИИ-компании имеют доступ к данным (и приоритетный к информации на русском языке), что дает возможность не сохранять лидерство на внутреннем рынке, но успешно конкурировать за рубежом, несмотря на санкционное давление и технологические ограничения, накладываемые коллективным Западом.
В числе вызовов для развития ИИ в России можно назвать слабость аппаратно-технической базы, что ограничивает возможности научного поиска, например, в области квантовых счислений (по количеству высокопроизводительных суперкомпьютеров наша страна уступает КНР и США). РФ уступает лидерам и по объему инвестиций в ИИ, а также по числу патентов. В настоящее время 3% общемировых наборов данных для обучения ИИ (датасетов) приходятся на русскоязычный контент (столько же данных используется для обучения ИИ на французском языке), лидерство у английского языка — 57%, а у китайского — всего 6%. Проблемы в развитии аппаратной базы могут быть преодолены за счет международной научно-технической кооперации, а доступ к данным можно получить за счет более активного выхода на внешние рынки и использования англоязычных данных.
Научная работа и выход на мировой рынок особенно важны, учитывая острую геополитическую конкуренцию вокруг лидерства в разработке передового ИИ. Как отметила официальный представитель МИД России Мария Захарова, для достижения технологического суверенитета необходимо наличие отечественного ИИ. Фактически уровень его развития становится важным фактором, определяющим положение страны в международной иерархии, а также суверенитет в цифровой и технологической сферах. За первенство в технологиях ИИ развернулась острейшая геополитическая борьба, что лишь подчеркивает значимость этой технологии для лидерства в политике, экономике и безопасности на международной арене в XXI веке. Сложный характер технологий делает необходимым опору на научный потенциал в этой области.
Автор — профессор кафедры мировых политических процессов МГИМО
Позиция редакции может не совпадать с мнением автора
