Рынок искусственного интеллекта быстро растет, и, пока общество спорит об этической стороне всеобщей цифровизации, бизнес уже извлекает выгоду из умных цифровых помощников. В каких отраслях уже используется искусственный интеллект? В чем преимущества и недостатки цифровизации? Приведет ли дальнейшее введение технологий ИИ к массовым увольнениям? Какие цифровые продукты доступны небольшим компаниям? Об этом всем в интервью «Коммерсанту UK» рассказал Роман Копосов, руководитель направления стратегического планирования ГК «Институт Тренинга — АРБ Про».
— Каковы объем и динамика рынка искусственного интеллекта?
— В 2019 году, до влияния пандемии, мировой рынок искусственного интеллекта составил 36,5 млрд долларов и вырос на 30%. По данным ведущих аналитических компаний и разработчиков, такая динамика сохранится до 2023 года. По нашим оценкам, это консервативный прогноз, и следует ожидать темпов прироста в 40–45%. Здесь мы имеем в виду инвестиции не только в коробочные продукты, но и в полные внедренческие решения на основе ИИ. Речь идет о трех-четырех классах решений, которые большая часть людей вкладывает в понятие «искусственный интеллект». Первый класс решений — машинное обучение (machine learning). Это предиктивная аналитика, интеллектуальный анализ данных. Второй класс решений — все, что касается компьютерного зрения, когда алгоритмы обрабатывают изображение с камеры или уже созданные изображения и образы. С помощью систем машинного зрения можно распознать рукописный текст, дорожные знаки, людей. Эти системы — составляющая автопилотов автомобилей, позволяющих расшифровывать рукописный текст и распознавать внешность людей. Третий класс решений — обработка естественного языка (natural language processing) и речевые технологии: голосовые боты «Алиса», Alexa, Siri и другие, которые, разговаривая с человеком, пытаются вести с ним осознанный диалог. Все эти классы решений представлены и в России, и в Британии.
— В каких отраслях чаще всего используется ИИ?
— Первое — это реклама и медиа. Исторически сложилось так, что почтовые сервисы — Google, «Яндекс» и Mail.ru — обладают огромным количеством данных, и они вместе с телеком-сектором первыми начали внедрять различные решения на базе искусственного интеллекта, подстраивая поисковую выдачу и рекламу так, чтобы она была релевантна большей части запросов. На втором месте — финансовые услуги. Кредитный скоринг — одна из ключевых задач, ее ставят перед ИИ крупные финансовые компании и в мире, и в России. Алгоритмы на основе искусственного интеллекта позволяют отследить так называемый цифровой след человека в интернете (в том числе профили в социальных сетях), чтобы понять, насколько он благонадежен и нужно ли корректировать ставку. Я думаю, что в будущем нас ждет не стандартная история со ставками по кредиту, а индивидуальный подход к каждому заемщику. Далее среди крупных отраслей, использующих ИИ, стоят здравоохранение, ретейл, логистика и управление цепочками поставок, промышленное производство, сельское хозяйство. Замыкает список юриспруденция.
— Какие плюсы и минусы существуют от введения ИИ?
— Сначала про плюсы. Первое — экономика, влияние на себестоимость и затраты (высвобождается человеческий ресурс). Второе — управление рисками. Здесь два преимущества: прибыль, когда компания с помощью датчиков собирает информацию и благодаря собранным данным оптимизирует один из режимов работы, и контроль и безопасность, когда на производстве устанавливают камеры, позволяющие следить за поведением сотрудников — ношением средств индивидуальной защиты (к примеру, перчаток и масок на пищевом производстве) и соблюдением техники безопасности. Третье — скорость принятия решений (в ретейле ИИ применяют для анализа потребительских предпочтений, чтобы давать каждому клиенту в рассылке персонализированные рекомендации) и новая потребительская ценность. К примеру, человек отказался от потребления жирной пищи и перешел на ЗОЖ — соответственно, изменился и выбор продуктов. ИИ анализирует его новые покупки и предлагает актуальные продукты, и клиент чувствует, что о нем заботятся.
Минусы — сразу опустим фантастические представления, что ИИ может в будущем захватить мир. Такие истории довольно часто показывают в кинофильмах, причем, на мой взгляд, они совершенно необоснованные. ИИ ничего не может создать сам, он кормится данными, которые дает ему человек для решения какой-либо задачи. Основная проблема сейчас при решении бизнес-задачи — завышенные ожидания. Они возникают в первую очередь из-за того, что люди пока плохо понимают возможности искусственного интеллекта. Безусловно, ИИ может решить большое количество проблем, но для этого ему нужно давать только консистентные данные. С «грязными» данными точных расчетов и выводов вы не получите.
— Сейчас много говорят о том, что внедрение ИИ приведет к массовым увольнениям, особенно это затронет сотрудников кол-центров. Насколько такие опасения обоснованны?
— Пока рано говорить, что ИИ заменит большое количество кол-центров: они сейчас решают задачи сложных и контекстных запросов клиентов, ИИ будет этому долго учиться. Поэтому массовых сокращений в моменте не будет, они будут идти постепенно. И давайте будем честны: всегда заменяются не самые квалифицированные профессии, а машинальный труд людей, работающих по скрипту (оператор, продающий по четким речевым фразам, или страховой консультант, вводящий рукописные данные). То же самое и с роботизацией производств, где заменяются только рабочие, выполняющие простые, базовые операции (поставить товары на палету). Такие компании, как Danone, Nestle, Mars, с интересом смотрят на эти решения, потому что им не нужны сезонные рабочие, которые стали очень дорогими. Кроме того, роботам и ИИ не нужен свет, система мотивации, зарплата — такие плюсы можно перечислять бесконечно. Самое главное, они предсказуемо дают результат и даже если допускают ошибку, то она выявляется и дальше не повторяется. Все больше будет появляться автоматизированных касс и магазинов самообслуживания, как Amazon Go. Компания уже открыла порядка 27 точек небольшого формата, где можно купить все необходимое, расплатиться и уйти. Конечно, покупатели могут перепутать товар, но если такое происходит, то система машинного зрения определяет, что и в каком количестве взяли по ошибке, идентифицирует покупателя и решает эту задачу. Поэтому низкоквалифицированный персонал в ретейле будут сокращать, а вот все, что касается креативной деятельности и сложных манипуляций (раскладка разных категорий товаров по полкам магазинов), не смогут заменить еще долго.
В логистике роботизация и системы машинного зрения работают как помощники. Например, они могут предупредить водителя (по его пульсу и биоритмам) об усталости и рекомендовать ему сделать остановку и отдохнуть. Или сообщить флит-менеджеру, что конкретный водитель нарушает ПДД, ведет машину так, что она расходует больше топлива, или резко тормозит, что приводит к быстрому износу шин, и порекомендовать отправить его на обучение по безаварийному вождению.
В медицине введение ИИ никак не повлияет на сокращение персонала, потому что эти технологии носят больше рекомендательный характер. Во-первых, благодаря накопленным данным в электронном виде искусственный интеллект анализирует всю картину болезни, сравнивает ее с большим количеством (иногда миллионами) электронных карт больных и смотрит, какое лечение было наиболее эффективным в аналогичных случаях и какое можно посоветовать этому пациенту. Оно не заменяет рекомендации врача, но дает четкий понятный критерий, на что обратить внимание. Больше всего такие системы любят страховые компании, работающие с медучреждениями, чтобы обезопасить себя от врачебной ошибки. Все страны трепетно относятся к подготовке врачей, но обезопасить специалистов от того, что они могут что-то проглядеть, эти системы могут. Во-вторых, системы на базе искусственного интеллекта, работающие в больницах, могут предупредить медиков об ухудшении состояния пациента и предупредить об изменениях, которые могут привести к ухудшению состояния. Или банально предсказать, что сейчас пациент упадет с кровати, если в палате есть камера, которая подключена к программе с машинным зрением. И компании, разрабатывающие такие системы, есть, в том числе и российские, они производят такие решения для клиник из США и Британии. Это супервостребованно.
— В чем разница между ИИ и роботом?
— В задачу роботов входит освободить людей от выполнения механической, рутинной работы (сварка, покраска, логистика) — они и сделают ее качественней (с минимальным количеством брака), и затратят меньше ресурсов. ИИ же работает с данными (изображение, голос, числа, другие виды данных). Есть еще подраздел решений RPA (Robotic Process Automation) — это автоматизация процессов с помощью программных роботов, когда в течение нескольких недель анализируется, к примеру, рабочий день бухгалтера, выявляются наиболее часто повторяющиеся операции, которые можно сократить, написав для их выполнения алгоритм. Так сотрудник получает время на выполнение более важных управленческих заданий.
— ИИ может заменить какие-то профессии в медицине?
— В теории — да. К примеру, есть некоторые эндокринологические заболевания, при лечении которых не нужно физическое присутствие человека. Поэтому и существует телемедицина, когда нужно быстро проанализировать то, что человек говорит, и дать ему рекомендации. ИИ может заменить здесь врача, проанализировать результаты анализов, сопоставить симптомы и различные факторы (место работы, жительства и т. д.). Но возникает вопрос: какой будет ответственность у создателей такого ИИ? Ответа с точки зрения его правоприменения никто сейчас не даст. Например, что будет, если от совета ИИ умрет человек? Сейчас это пока только тема для сериалов и научно-фантастических программ. Это один момент. Второй — врач может постепенно снизить уровень своих знаний и навыков, зная, что за него все перепроверит ИИ. Поэтому важно, чтобы сначала свою версию давал опытный специалист, а потом она бы перепроверялась ИИ с обоснованием, и это может хорошо сработать. К примеру, есть компания HEALBE, которая разрабатывает и производит инновационные устройства для отслеживания состояния важных жизненных параметров организма. Они создали браслет GoBe с автоматическим подсчетом усваиваемых с пищей калорий, водного баланса и уровня стресса. Помимо высокой точности показателей, у них есть служба поддержки, позволяющая кастомизировать продукт и софт под индивидуальные параметры — стиль жизни и пищевое поведение человека. Кроме того, компания сделала коллаборацию с телемедициной и врачами-гастроэнтерологами, которые могут посоветовать на основании данных браслета (там работает ИИ), что нужно предпринять. И здесь возникает много классных вещей на стыке алгоритма ИИ, которые могут использоваться врачами. Потому что ни один врач вам не гарантирует результат: пациенты всегда платят им за процесс,— а здесь законченное решение, которое невозможно обмануть, потому что браслет подсчитает калории, которые вы употребили и которые усвоились. Компания поставляет свою продукцию и в Британию.
— Какие решения ИИ предлагает для людей с инвалидностью и серьезными ограничениями коммуникации?
— В этом направлении сделан огромный прорыв, позволяющий человеку в вегетативном состоянии поддерживать общение с миром, что принципиально важно. Первое — истории с нейроинтерфейсом, позволяющие преобразовать сигналы из мозга в голос, текст и помочь человеку взаимодействовать с миром. Второе — даже российские клиники используют экзоскелет для восстановления людей после сложных операций, когда страдает опорно-двигательный аппарат. Многие встали на ноги благодаря этой технологии. Это скорее про робототехнику, но там есть элементы больших вычислений. Третье — бионические протезы рук, для которых нужны специальные программные решения, содержащие в себе большие объемы вычислений. Самое сложное — найти для этих проектов инвесторов, продвинуть их и приложить максимум усилий, чтобы эта разработка дошла до рынка.
— ИИ используют для решения каких-то психологических проблем?
— Мы говорим о допущениях. Здесь мы возвращаемся к тому, о чем говорили ранее по поводу голосовых помощников, которые становятся умнее и которых все сложнее отличить от голоса реальных людей (есть нюансы в виде тембра, пауз и т. п.). То есть использование ИИ возможно, но он вряд ли заменит, особенно на первых порах, опытного психотерапевта, психолога или коуча, потому что они все работают с личностью, с разными задачами, результатами. Здесь мы затрагиваем важный юридический момент, потому что все истории пациентов, как правило, доступны только специалистам, которые с ними работают, и они не имеют права оказаться в Сети или где-либо еще. Теоретически их можно максимально обезличить, но тогда возникает вопрос о безопасности данных как таковых. Подобные стартапы уже есть, например Lyssn.io, который применяет NLP-технологии в сервисном бизнесе. Британский сервис Leso с 2013 года использовал для лечения депрессии и тревожных расстройств методы, основанные на больших данных (основной частью которых является НЛП).
— Насколько верно утверждение, что ИИ уже вовсю используют для наблюдения за людьми?
— Россия и Китай в топе среди стран, использующих систему видеонаблюдения (Сlosed Circuit Television, ССTV) для распознавания лиц. С точки зрения влияния на простого человека все началось, когда люди не смогли купить билеты на матч футбольного чемпионата, потому что система распознавала их лица, сопоставляла их с данными о том, что они до этого делали, и определяла их как хулиганов. Во время ковида жители Москвы, которые должны были сидеть в изоляции, выходили из дома и получали потом штрафы, потому что камеры распознавали их лица, идентифицировали с их ID, именами и фамилиями. И в чем особенность? В России есть компания NtechLab, которая сделала алгоритмы распознавания лица лучше, чем многие другие компании, она выигрывала международные соревнования по скорости и точности распознавания. Это принципиально важный момент. Их система использовалась и используется сейчас как раз в камерах распознавания лиц. Это в целом. Но если вы посмотрите открытые записи, к примеру, в Шереметьеве, Домодедове, аэропорты скажут, что тоже используют камеры для того, чтобы выявить нетипичное для простого обывателя поведение, склонность человека к террористическим атакам, воровству и т. п. Возвращаясь к ретейлу... В принципе, есть система машинного зрения, позволяющая определить вора до момента совершения преступления, отслеживая его движения. Я не уверен на 100%, что при пересечении таможни работает система машинного зрения, распознающая лицо и сопоставляющая его с фотографиями в соцсетях, выискивая человека, которому есть что скрывать. Но фото, которое человек делает в банке перед тем, как ему дают кредит и ипотеку, может отскориться, то есть пройти проверку соцсетей и цифрового следа.
— Возможно ли создать такой ИИ, который будет обучаться самостоятельно, как человек?
— Если отвечать на этот вопрос напрямую, то четкого определения ИИ до сих пор не существует. ИИ — попсовое понятие, так же, как и эмоциональный интеллект. Это термин, который сейчас довольно популярен в мире. Алгоритмы ИИ кормятся тем, что ему дают. Всеобъемлющий ИИ — немного футуристическая тема в виде условного робота, который видит, слышит и генерирует речь, может двигаться, совершать манипуляции и постоянно самообучаться. ИИ в принципе не повторяет своих ошибок дважды, он так запрограммирован. Но совершенствуется он на той базе данных, которые ему дают, креативность и созидание из ничего — это не про искусственный интеллект.
— Какие британские компании продвинуты в применении ИИ?
— Топовые компании в сегменте ИИ (artificial intelligence) из Англии, на мой взгляд, это независимая геополитическая аналитическая и консультационная компания Oxford Analytica, которая опирается на всемирную сеть экспертов для консультирования клиентов по инвестициям, стратегиям, политике и операциям, OneTrust — Trust Intelligence Platform, которая объединяет данные, команды и процессы для доверительного и культурного сотрудничества, и Wayve — технология AV2.0 полностью переосмысливает то, как решить проблему самостоятельного вождения, применяя подход, основанный исключительно на машинном обучении. Результатом стала технология следующего поколения AV, которая может масштабироваться и адаптироваться к любым условиям вождения в любой точке мира.
— Какие корпорации достигли наибольших высот в применении ИИ, а кто при его использовании потерпел фиаско?
— К ИИ все равно относятся как к венчурным вещам: кажется, что за ним будущее, но он требует огромных инвестиций. Используют его практически все IT-компании и компании из Fortune Global 500, которые находятся внутри экосистемы ИИ либо благодаря железу, либо благодаря софту. Это Apple, Google, IBM и т. д. Но номером один, по моему мнению, является компания Tesla, максимально использующая сейчас возможности ИИ. Мы говорили про экономику, скорость принятия решений и управление рисками, которые дает внедрение любой технологии ИИ, а Tesla сделала технологию новой потребительской ценностью, введя туда новую систему автопилота.
Я полагаю, что в обозримом будущем в мире не появится суперпрорывной IT-компании, потому что боятся пропустить перспективный рынок все. Microsoft в свое время потерял рынок браузеров и поисковиков, потому что появился Google, который, в свою очередь, не смог освоиться на рынке соцсетей (Google Plus ждал провал). Facebook не смог освоить новый тренд в соцсетях и сделать аналог TikTok. И теперь они делают ставку на VR, поэтому сейчас все инвестируют во все возможные его направления огромное количество средств и скупают стартапы. Кто-то — чтобы раздуть свою капитализацию и показать интересную новость инвесторам, потому что те их покупают, но не интегрируют в свои компании. Кто-то — чтобы взять крупную или уникальную технологию и расти еще быстрее, чтобы маленький стартап стал частью большого бизнеса.
Что касается провалов, то таких кейсов практически нет на виду, потому что о них никто рассказывать не любит. Был скандал с американской компанией Ring, разработавшей охранное устройство (умный звонок с камерой), предупреждающее о том, что в дом проник посторонний или в него кто-то ломится. По данным издания The Intercept, нейросеть, которая должна была распознавать детей и различать нормальные и экстренные ситуации, обучала команда программистов из Украины. То есть куча данных о том, как свою жизнь проводят американские налогоплательщики, не вылилась в другую нейросеть, а попала в другую страну. Позднее Ring заявила, что сотрудники компании никогда не получали и не предоставляли доступа к живому видеопотоку с ее устройств. Тем не менее это был сильный репутационный ущерб.
— Какие формы ИИ можно использовать для малого и среднего бизнеса, у которого нет огромных сумм на инвестиции?
— В этих технологиях есть как уникальные, дорогостоящие решения, которые делаются под индивидуальные задачи заказчика, так и массмаркет — коробочные решения, которые могут решать проблемы с продажами и контролем за персоналом, производством. Они доступны относительно небольшим компаниям. Например, решения в области контроля могут стоить менее 1 млн рублей, а продвинутые чат-боты с элементами самообучения обойдутся компании примерно в 500–600 тыс. рублей.
