МНОГОЛИКИЙ ИИ: ЦИФРОВОЙ БРОКЕР И ИСТОЧНИК ПРОБЛЕМ

Эксперты Копенгагенского института изучения будущего (Copenhagen Institute for Futures Studies) подготовили отчет, призванный помочь читателям разобраться в вызовах и возможностях, которые таит в себе искусственный интеллект. Авторы подчеркивают все возрастающую роль ИИ как посредника между миром технологий и миром людей.

Технологические инновации меняют общество на всех уровнях. Искусственный интеллект уже не теоретические изыскания, а повседневная реальность: с ним меняется промышленность, он меняет то, как мы живем, работаем и принимаем решения. Потенциал огромен, но приобщение к этим инновациям требует не только технических достижений, но и изменения менталитета. На первый план выходят такие ценности, как открытость, равные возможности и этика новаторства.

Бизнесу приходится непросто: без встраивания себя в новый мир, ведомый искусственным интеллектом, успех маловероятен. И здесь требуются не только новые инструменты. Нужны перестройка всей структуры, гибкость, способность обучаться тому, чего ранее не знали, – и при этом важно соблюсти баланс между экспериментаторством и стабильностью. И на этом фоне высвечиваются этические моменты, связанные с неравенством возможностей и рисками авторитарного контроля над обществом с помощью новых технологий.

По мере роста значимости ИИ как глобального посредника между цифровым и физическим мирами растет и озабоченность перспективами разрушения частной жизни, зависимости от алгоритмов, размывания способности к критическому мышлению. Впрочем, есть все основания полагать, что удобство и растущая точность результатов работы ИИ перекроют возможные минусы.

10 ключевых трендов и сложностей в 2025 году

1: Взаимодополняющая сила больших и малых данных

ИИ-системы эволюционируют в двух главных направлениях. Большие языковые модели (LLM) отвечают за решение сложных, многоуровневых задач, связанных с логикой и решением проблем; малые языковые модели (SLM) повышают точность и эффективность в рамках одной конкретной задачи. Инновации вроде поисково-дополненной генерации (RAG) и агентской RAG сочетают преимущества статических и динамических данных, благодаря чему ИИ способен извлекать и обрабатывать информацию, а также действовать согласно этой информации, в режиме реального времени. Между поиском знаний и выполнением задачи не остается никакого временного промежутка.

Подобные достижения подчеркивают все возрастающую роль ИИ как «брокера» между теми, кто ставит практические задачи, и теми, кто стоит на выходе в ожидании результатов. Причем для оптимизации работы и устранения перекосов в выдаче данных это «брокерство» использует в нужной мере как крупные, так и небольшие ИИ-модели. При этом сохраняются юридические и этические аспекты, такие как прозрачность и надежность информации, что требует разработки стратегий по снижению риска предвзятости и «галлюцинирования» машины при выдаче результирующих данных.

2: Когда первую скрипку играет контекст

Развитие ИИ-систем движется в сторону понимания и всестороннего учета контекста – тонких, подчас не выраженных словесно подсказок, навеянных культурным бэкграундом, принятыми в обществе практиками, телесными ощущениями и пр. Необходимость помнить об этой квинтэссенции человеческого опыта подталкивает разработчиков к переходу от статики к адаптивности. Системы вроде Project Astra от Google уже способны в реальном времени обрабатывать едва уловимые культурные сигналы и имплицитное поведение людей. Результат: почти безграничные возможности персонализации опыта в принятии решений, в том числе в таких динамичных сферах, как здравоохранение и коллаборативные рабочие пространства, – но также и рост рисков, связанных с приватностью и объективностью образовательных, медицинских, юридических и иных данных.

3: Агентский ИИ: гораздо больше, чем просто чатботы

Агентский ИИ, известный также как ИИ-агенты, – это обновленческая «фишка» 2025 года. Не пассивные инструменты, а системы, способные самостоятельно додумывать и принимать решения при сложном целеполагании. В отличие от традиционного искусственного интеллекта эти агенты выступают в роли сотрудников, оркестрантов и «коллег по мозговому тресту», решающих запутанные задачи в разных отраслях, таких как логистика, здравоохранение, персонализированные потребительские приложения и пр. Система дробит сложную задачу на этапы и способна адаптироваться к подвижным внешним факторам.

Потенциал у агентского ИИ огромен, но ощутимы и сложности. Здесь и риск антропоморфизации неодушевленных предметов, и недоверие к решениям, принятым «ноликами и единичками». По мере совершенствования эти системы должны применяться в бизнесе прозрачно, в рамках правового поля и этических норм.

4: ИИ-клоны и «многоликие Янусы»

В 2025 году ИИ-клоны – цифровые копии физлиц, способные имитировать внешность, голос и даже манеру человека принимать решения, – могут найти практическое применение в создании контента, клиентском сервисе, обучении и подобных сферах деятельности. Поразительное их сходство с оригиналом можно с небывалым успехом эксплуатировать на разных уровнях, от видеоблогов инфлюенсеров до бизнес-откровений виртуальных гендиректоров. Но этот же успех неизбежно умножит сомнения в подлинности предлагаемых сведений и подвергнет ревизии вековое восприятие обществом реального, осязаемого человека как высшего источника информации.

5: Добавим интеллекта в мир физических вещей

В 2025 году мы ждем форсированного наступления физического искусственного интеллекта, через различные датчики придающего цифровому мозгу функционал реального восприятия мира и умозаключений. Технологии, подобные большим поведенческим моделям (LBM) и моделям «зрение-язык-действие» (VLA), наращивают адаптивность и способность ИИ-агентов к предвосхищению потребностей человека, связыванию визуального восприятия с естественным языком и выполнению физических задач. В числе примеров устройства на основе Интернета вещей, такие как роботы-пылесосы, «умные» термостаты; области применения включают промышленность, здравоохранение, архитектуру и гражданское строительство. При всей эффективности и адаптивности автоматизации физический ИИ одновременно и источник этических проблем: страдает частная жизнь, особенно на фоне размытости соответствующего законодательства.

6: Гуманоиды на подъеме

Человекоподобная робототехника (в обиходе часто именуемая гуманоидами) объединяет передовые генеративные ИИ и компьютерное зрение и представляет собой прорыв в создании машин, имитирующих человеческую форму, функции и поведение. Эти роботы делятся на цифровых агентов, автономные специализированные устройства и универсальных гуманоидов, способных адаптироваться к неструктурированным средам и выполнять разнообразные задачи в различных отраслях. Используя обработку данных в реальном времени, адаптивное обучение и реалистичный дизайн, гуманоиды открывают новые перспективы в производстве, здравоохранении и сфере персональной помощи. Однако их развитие вызывает этические вопросы, включая вытеснение рабочей силы, проблемы конфиденциальности и ответственности. Обеспечение ответственного развития и прозрачного регулирования критически важно, поскольку человекоподобные роботы переходят из исследовательских лабораторий в реальную жизнь, преобразуя рабочие места, наши дома и общественные пространства.

7: Технологии двойного назначения: прогресс или угроза?

В 2025 году технологии двойного назначения, используемые как в гражданской, так и в военной сферах, будут стремительно развиваться благодаря искусственному интеллекту, дронам, квантовым вычислениям и другим инновациям. Хотя эти достижения способствуют прогрессу в различных отраслях, они также порождают серьезные этические и регуляторные вызовы. Гражданские технологии могут быть использованы в военных целях, включая слежку, автономное вооружение и наступательные кибервозможности, особенно на фоне обостряющейся геополитической напряженности. Отсутствие четких механизмов регулирования усиливает риски злоупотреблений, непредвиденных последствий и дестабилизации международных отношений. Для обеспечения ответственности, контроля за передачей технологий и решения этических дилемм, связанных с этими инновациями, необходимы срочные меры по глобальному сотрудничеству и надежному надзору.

8: Масштабировать или не масштабировать?

Масштабирование — это ключевой вызов 2025 года, определяющий технологический и экономический прогресс в области вычислений, производительности, инвестиций и инноваций. Хотя масштабирование способствует прорывным технологиям, таким как передовой искусственный интеллект и квантовые вычисления, оно также создает сложности, включая рост энергопотребления, ограниченность инфраструктуры и неравномерное распределение выгод. Успех зависит от согласованности инвестиций, стимулирования инноваций и устранения диспропорций. Баланс между постепенным развитием и радикальными прорывами, а также обеспечение эффективного управления и устойчивости — ключевые условия для преодоления препятствий и поддержания роста в условиях все более сложных систем.

9: Вспомним и об экологии

По мере того как ИИ становится неотъемлемой частью технологий, его энергопотребление создает проблемы устойчивого развития. Рост крупных моделей и систем реального времени усиливает экологические риски, заставляя компании оптимизировать использование ИИ. Облегченные модели или периферийные вычисления могут выполнять более простые задачи, снижая энергозатраты. В масштабных операциях критически важно находить баланс между централизованными и децентрализованными системами. Усилия по разработке энергоэффективного ИИ и его применению для устойчивого развития подчеркивают его двойственную роль: он одновременно способствует прогрессу и создает вызовы для окружающей среды. Если мы хотим устойчивого будущего ИИ, без взвешенных подходов в этом плане не обойтись.

10: Квант не за горами

Квантовые вычисления приближаются к практическому применению; кубиты и принципы квантовой механики все активнее привлекаются к решению ранее неразрешимых задач. Они обладают революционным потенциалом в криптографии, разработке лекарств, логистике и климатическом моделировании. Прорывные достижения, такие как процессор Willow от Google, демонстрируют стремительный прогресс, однако остаются вопросы. Здесь и хрупкость аппаратного обеспечения, и проблемы масштабируемости, и угроза для существующих протоколов шифрования. По мере развития квантовых технологий их общественные и геополитические последствия требуют внедрения этических рамок и международного сотрудничества, чтобы обеспечить справедливое распределение преимуществ и предотвратить рост неравенства между странами и организациями, обладающими этим мощным инструментом.

Подводим итоги

В 2025 году стремительные технологические изменения требуют проактивного и стратегического осмысления, чтобы ориентироваться в условиях неопределенности. Глубокие вопросы помогают выявлять взаимосвязи, прояснять неопределенности и направлять принятие решений, позволяя бизнесу и обществу сбалансировать инновации, доверие и устойчивое развитие, готовясь к будущим вызовам и возможностям.

Вот некоторые из важнейших вопросов, которые стоит учесть каждому руководителю бизнеса:

- Как можно глубже понять слои новых технологий внутри и вокруг нашей отрасли, чтобы выявить их взаимозависимости и разработать целостные стратегии на будущее?

- Какие инструменты и практики можно использовать для определения оптимального момента инвестирования в технологии, учитывая их зрелость, готовность организации и рыночную динамику?

- Как мы можем развивать культуру устойчивости и адаптивности, чтобы успешно справляться с ускоряющимся технологическим прогрессом, оставаясь верными долгосрочным целям?

- Какие шаги можно предпринять уже сегодня, чтобы обеспечить равный доступ к передовым технологиям и предотвратить углубление социального и экономического разрыва?

- Как подготовиться к сценариям, в которых технологические прорывы ставят под угрозу устоявшиеся бизнес-модели или глобальные системы?

- Как переосмыслить взаимодействие с потребителями в среде, управляемой ИИ, чтобы персонализация способствовала доверию и автономии, не ограничивая свободу выбора?

- Какие лидерские компетенции необходимы для разработки проактивных, ориентированных на будущее стратегий, могущих работать в условиях неопределенности и способствующих устойчивому росту?

- Как бизнесу найти баланс между стремлением к инновациям и необходимостью доверия, прозрачности и соблюдения этических норм в экосистемах, управляемых ИИ?

- Как согласовать постепенные усовершенствования с радикальными инновациями, ориентированными на будущее, чтобы сохранять актуальность и конкурентоспособность?

- Какие стратегические шаги помогут нам лучше визуализировать и коммуницировать преобразующие будущие сценарии, создавая общий язык для управления изменениями?