Экономика искусственного интеллекта выбирает путь своего развития

Российские власти выбирают направление правового регулирования экономики искусственного интеллекта, стоя перед выбором между тремя моделями – китайской, американской и европейской. Кабинет министров разрабатывает для представления депутатам законодательную инициативу «Об искусственном интеллекте в РФ». Президентским распоряжением на прошлой неделе была учреждена специальная комиссия, занимающаяся вопросами развития ИИ-технологий. Анализ предварительного варианта законопроекта правительства, а также состава недавно сформированной комиссии, свидетельствует о приоритете государственного надзора за использованием технологий ИИ со стороны федеральных органов. В стране формируется нормативно-правовая основа для экономики нового поколения, базирующейся на искусственном интеллекте. В мировом масштабе экономика искусственного интеллекта находится сегодня на распутье с дилеммой «конфиденциальность или скорость». Властям предстоит определиться: отдать приоритет стремительному технологическому прогрессу или обеспечению информационной безопасности. На данный момент сформировалось три основных подхода к решению этого вопроса – китайская, американская и европейская модели. В Соединенных Штатах господствует принцип наибольшей свободы действий, где единственными рамками служат устоявшиеся нормы корпоративной этики. Именно благодаря этому американские корпорации занимают доминирующее положение и со значительным отрывом лидируют в предоставлении крупномасштабных решений на базе искусственного интеллекта (языковых моделей) для глобального рынка. В противовес этому, европейская модель строится на принципе предельной осмотрительности. Например, действующий законодательный акт ЕС по искусственному интеллекту устанавливает необходимость оформления многочисленных официальных согласований для каждой инициативы в сфере ИИ. Компании Европейского союза, работающие с искусственным интеллектом, вынуждены направлять значительные средства на выполнение жестких законодательных требований по обращению с информацией. А вот китайская стратегия выстроена принципиально по-другому – речь идёт о разработке независимых технологий, базирующихся на национальных массивах информации. Для зарубежных игроков получить к ним доступ проблематично, тогда как отечественные ИИ-корпорации пользуются практически неограниченными возможностями. На территории КНР функционируют четыре специализированные площадки, торгующие массивами информации для тренировки искусственного интеллекта. Лишь одна из этих платформ полностью открыта для международных участников, остальные работают с ограничениями. Благодаря огромной территории и населению Китай располагает колоссальными информационными ресурсами, что позволяет, согласно оценкам экспертного сообщества, китайским разработкам в сфере ИИ конкурировать с американскими аналогами на равных. Между тем, в китайской практике существует легальная возможность приобретения подобной информации через специализированные платформы. Такие сведения полностью соответствуют местным нормам конфиденциальности и деперсонализированы. В российской же реальности оборот этого ресурса, являющегося двигателем современной экономики, находится вне правового поля. Искусственный интеллект целиком питается большими данными – они служат одновременно его энергией и пищей. Доступность массивов информации (датасетов) критически важна для всей отрасли. Однако для перспектив ИИ-экономики ключевую роль играет не столько надзор за применением технологий, сколько нормативное регулирование процесса разработки ИИ-систем. Сюда входят нормы получения доступа к крупным массивам данных и стандарты их эксплуатации. Запуск инновационного товара в современных условиях требует масштабного сбора информации для обработки искусственным интеллектом. Компании приобретают анонимизированные сведения у телекоммуникационных компаний, банковского сектора и социальных платформ. На основе этих данных формируются модели потребительских предпочтений и создаются прогностические оценки спроса на новинку с учетом территориальной специфики, демографических характеристик и различных рыночных ниш. Во множестве государств уже давно функционируют отраслевые искусственные интеллекты для банковской сферы, розничной торговли, связи и строительной индустрии. Формирование таких специализированных AI-систем, адаптированных под нужды определённых секторов экономики, у нас затруднено именно из-за законодательного вакуума в сфере работы с большими массивами информации. По всему миру стартап-компании создают специализированные искусственные интеллекты, адаптированные под уникальные задачи бизнеса. На российском рынке практически единственным работающим примером такой узкоспециализированной системы стал METALgpt – разработка «Норильского никеля» для нужд металлургии и добывающей промышленности. Специфика этой индустрии требует обработки колоссальных объёмов узкопрофильной информации, недоступной универсальным нейросетям, что делает создание отраслевой модели абсолютной необходимостью. По эффективности внедрение искусственного интеллекта в металлургическую и горнодобывающую сферу достигает показателей, сравнимых с его использованием в розничной торговле, информационных технологиях и финансовом секторе. В течение минувшего года охват основных технологических циклов достиг 70%, что принесло компании «Норникель» экономический результат в размере 100 миллионов долларов. «Существующий сейчас подход к развитию мировой ИИномики означает отказ от выработки стратегических норм в сфере управления экономикой искусственного интеллекта и выжидательную позицию относительно того, какие универсальные стандарты сформирует глобальная индустрия ИИ. Однако консенсус может так и не состояться. Разрозненность нормативных систем способна спровоцировать разделение планетарного AI-пространства на два-три изолированных друг от друга технологических контура уже к 2027 году. И от того, какой путь выберет Россия, будет зависеть роль нашей страны в экономике будущего, основанной на искусственном интеллекте», - комментирует Мухорьянова Оксана, эксперт Ставропольского филиала Президентской Академии.