К ВОПРОСУ О РИСКАХ РАЗВИТИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА (ч.1)

Аббревиатура «ИИ» была признана словом года по информации издательства Collins (наиболее известны по разработке и распространению словарей английского языка). Насколько доказуемо исследование редакции – не имеет значение. Ибо на эмпирическом уровне понятно, что технология искусственного интеллекта (далее – ИИ) за прошедший год привлекла к себе внимание огромных масс населения (в основном, за счет ошеломляющего успеха генеративных моделей, в частности продуктов OpenAI).

Хорошо это или нет? Вопрос онтологический и не является сегодня основным предметом для рассмотрения. Развитие ИИ – это уже данность. Процесс происходит. Движение идет по восходящей. Основное значение сейчас имеет именно анализ рисков этого технологического тренда.

Какого рода эти риски?

Чем они грозят обществу, бизнесу и отдельному человеку?

Каким образом их можно минимизировать?

На эти вопросы я планирую дать ответы в рамках короткого цикла статей на VC. Мною было выделено 4 основных риска. Всего планируется сделать 4 статьи. Каждая статья будет посвящена описанию одного из рисков.

Скорость развития и проникновения решений на базе искусственного интеллекта удивляет и одновременно настораживает. Еще недавно, в 2018-2019 гг., малым и средним компаниям было необходимо вкладывать существенные инвестиции в разработку собственных моделей и их адаптацию для решения конкретной бизнес-задачи. Цена на разработку такого решения начиналась от $30 000. Сегодня на международном рынке появляется все больше узкопрофильных ИИ-систем, способных достигать практически аналогичного результата или закрывать как минимум 80% бизнес-потребности малой и средней компании. Стоимость таких готовых ИИ-продуктов начинается от $20-$30 долларов.

На лицо очевидная выгода для малого и среднего бизнеса (напомню, что именно эти сегменты предпринимательства определяют рыночное развитие государства) , а также возможность для появления большего числа участников рынка ИИ. Однако давайте посмотрим на ключевых провайдеров ИИ решений за последние 10 лет. Ниже отображены крупнейшие владельцы патентов в области машинного обучения и искусственного интеллекта в мире с 2013 по 2022 год по количеству активных патентов.

Из 10 организаций:

7 имеют штаб-квартиры в КНР (Baidu, Chinese Academy of Science, Alibaba Group, Tencent, Huawei, State Grid Corp, Ping An Insurance)

2 имеют штаб-квартиры в США (IBM, Microsoft)

1 имеет штаб-квартиру в Южной Корее (Samsung)

Как видно, в области инновационных разработок по искусственному интеллекту складывается свой клуб игроков, в который, не обладая сопоставимыми объемами финансирования, попасть фактически невозможно.

Давайте рассмотрим еще один показательный график. Доля рынка производства микросхем по этапам производства на 2021 год. Разработка и производство центральных и графических микросхем (процессоров) – это один из ключевых бизнес-процессов мировой ИИ индустрии. На графике отображена коллективная рыночная доля всех фирм со штаб-квартирой в стране.

Видно, что практически по всем трем процессам производства микропроцессоров (разработка архитектуры, изготовление, сборка и тестирование) со значительным отрывом лидируют все те же три страны (КНР, США, Южная Корея). Конечно, очень значительную роль играет и Китайская республика. Однако самыми большими потребителями услуг тайваньской компании TSMC, занимающей свыше 50% доли мирового рынка производства полупроводников, являются американские компании Apple и Nvidia.

Тепловая карта с отображением числа заявок на патент в области ИИ на 1 миллион человек на 2021 год служит еще одним подтверждением уверенного лидерства таких стран, как КНР, США и Южная Корея в развитии индустрии искусственного интеллекта.

Итак, страны-лидеры рынка ИИ определены. Но что здесь плохого? Ведь аналогичная ситуация, наблюдается и в других отраслях (например, фармацевтика, банковский сектор). Там также есть страны-лидеры индустрии.

Да, это так. Однако ни одна из этих отраслей не развивалась такими быстрыми темпами как ИИ. И ни одна из этих отраслей не являлась таким технологическим катализатором для ускорения внутренних и внешних бизнес-процессов компаний из других отраслей.

Технология искусственного интеллекта может дать (и уже дает) значительное конкурентное преимущество компаниям практически в любой индустрии. Так как происходит цифровизация экономики. Цифровых данных становится все больше (так в начале 2024 года Интернетом пользовались, в общей сложности, 5,35 миллиарда человек во всем мире), а, следовательно, возрастает потребность в оперативной обработке этих данных для достижения конкретных результатов (как экономических, так и социальных, политических)

Оперативная обработка этих данных, извлечение из них «практической» ценности, также как и инновационные методологии хранения и анализа, это прерогатива компаний-лидеров в области ИИ. Именно данные компании будут иметь (уже имеют) огромное влияние на множество важнейших индустрий (финансы, промышленность, здравоохранение и т.д.) в совершенно различных странах. Они будут задавать технологический стандарт развития ИИ. И на базе этого стандарта малые и средние компании будут выстраивать свои собственные решения. Выстраивайте собственного решения на базе какого-либо технологического стандарта ставит владельцев этого решения в зависимость от стандарта, ограничивая их возможность конкуренции с владельцем технологического стандарта. И с каждым годом крупные компании инвестируют все больше средств в поддержание и развитие своих собственных технологических стандартов. Крупные компании активно поддерживаются странами, в которых эти компании имеют свои штаб-квартиры и платят налоги (протекционизм). Соответственно, эти страны заинтересованы в как можно более глубоком проникновении этих компаний на международные рынки и сохранению (усилению) своих позиций. Таким образом, глобальное технологическое неравенство в области ИИ не только имеет место быть, но и активно растет.

Для общества:

Усиление социального неравенства: Технологическое неравенство может усугублять уже существующие социальные разрывы, поскольку люди с ограниченным доступом к современным технологиям оказываются в менее выгодном положении.

Образовательный разрыв: Различия в доступе к технологическим ресурсам влияют на качество и доступность образования, что затрудняет получение знаний и навыков, необходимых для успешной карьеры.

Замедление экономического роста: Страны и регионы, отставшие в технологическом развитии, могут столкнуться с замедлением экономического роста из-за низкой конкурентоспособности.

Для бизнеса:

Ограничение инноваций: Неравенство в доступе к технологиям может препятствовать инновациям, поскольку компании в менее развитых регионах не могут эффективно конкурировать на глобальном рынке.

Рыночное разделение: Бизнесы в технологически развитых странах могут доминировать на мировом рынке, оставляя мало места для компаний из развивающихся стран.

Проблемы с цепочками поставок: Технологическое неравенство может вызвать проблемы в глобальных цепочках поставок, поскольку некоторые регионы не смогут поддерживать необходимый уровень технологической интеграции.

Для отдельного человека:

Ограниченный доступ к информации: Люди в технологически отстающих регионах могут столкнуться с ограниченным доступом к информации, что затрудняет обучение и личностное развитие.

Снижение возможностей трудоустройства: Без доступа к современным технологиям люди могут потерять конкурентоспособность на рынке труда, поскольку все больше работодателей требуют технологических навыков.

Ухудшение качества жизни: Отсутствие доступа к технологическим удобствам и услугам может снижать общее качество жизни, ограничивая доступ к здравоохранению, образованию и развлечениям.

Снижение риска глобального неравенства напрямую связанно как с наднациональным, так и с внутригосударственным регулированием искусственного интеллекта. Отраженные ниже методы минимизации риска глобального неравенства должны подвергаться постоянному мониторингу и контролю со стороны различных уровней самоуправления, начиная от районов и муниципалитетов и, заканчивая межправительственными организациями.

Определение глобальных и региональных целей развития ИИ: Искусственный интеллект должен стать инструментом (а не целью) для решения как общечеловеческих глобальных проблем (истощение ресурсов, освоение космоса, поиск и разработка новых лекарств), так и региональных (военные конфликты, голод, нищета)

Инвестиции в инфраструктуру: Правительства и частный сектор должны больше инвестировать в развитие цифровой инфраструктуры, особенно в отдалённых и малообеспеченных районах, чтобы обеспечить доступ к высокоскоростному интернету.

Поддержка доступных тарифов: Разработка и поддержка доступных тарифных планов на интернет и цифровые услуги для низкоимущих слоёв населения

Цифровое образование: Включение образовательных программ по цифровой грамотности и ИКТ-навыков в школьные и вузовские учебные планы

Цифровая инклюзия: Разработка и внедрение политик и законодательства, направленных на сокращение цифрового разрыва и продвижение цифровой инклюзии.

Поддержка развивающихся стран: Предоставление технической помощи и финансирования проектов в области ИКТ в развивающихся странах.

Данные методы должны лечь в основу дорожной карты технологического развития как каждой отдельной страны, и, в особенности, стран-лидеров по развитию ИИ. В таком случае, есть возможность минимизировать этот риск.

_______

Один из четырех глобальных рисков развития ИИ кратко описан.

Осталось три.