Внедрение нейросетей в деятельность крупных предприятий может иметь значительные выгоды, хотя эти преимущества иногда не очевидны.
Сервисы на базе искусственного интеллекта становятся неотъемлемой частью повседневной жизни как частных пользователей, так и организаций.
Если еще пару лет назад использование «ChatGPT» для написания курсовых работ привлекало внимание, то сегодня искусственный интеллект активно используется в различных бизнес-процессах.
Зачастую применяются нейросети для повышения эффективности работы: автоматизации рассылок, обработки почты или даже выполнения сложных задач, таких как превращение клеток кожи в стволовые.
Например, модель OpenAI под названием «GPT-4b micro» значительно увеличила эффективность сбора белков более чем в 50 раз.
На сегодняшний день на рынке ИИ одной из ведущих компаний является OpenAI, которая, возглавляемая Сэмом Альтманом, предлагает свои решения, доступные через API.
Другие компании могут адаптировать эти инструменты под свои нужды, создавая кастомизированные версии, такие как «ChatGPT-4o», предназначенный для выполнения повседневных задач.
Вопрос заключается в том, используют ли все компании уникальные нейросети или работают с одним и тем же решением, адаптируя его под свои нужды.
На рынке искусственного интеллекта выделяются такие сервисы, как китайская платформа «DeepSeek R1» и французская «Mistral», которые предлагают свои API.
У каждого из них есть свои особенности: «DeepSeek R1» отличается низкой стоимостью использования при сопоставимой эффективности с «ChatGPT», тогда как чат-бот «Le Chat» от «Mistral» демонстрирует скорость работы, в 30 раз превышающую таковую у «OpenAI» благодаря использованию чипов-ускорителей от «Cerebras».
Развитие генеративных моделей приводит к значительным изменениям в отрасли и созданию прибыли.
По данным аналитиков из
Система способна анализировать до 10 тысяч аккаунтов в секунду и с начала 2025 года заблокировала более 15 тысяч попыток использования дропперских реквизитов, согласно сообщению CNews.
Искусственный интеллект (ИИ) активно применяется также в научной сфере. Например, в 2023 году AI, известный как «GNoME» (Graph Networks for Materials Exploration), сгенерировал 2,2 миллиона комбинаций химических элементов для синтеза кристаллов, и 380 тысяч из них оказались стабильными. Объём полученных данных эксперты оценили как эквивалент 800 лет научных исследований.
Так, согласно отчёту DeepMind Google, около 20 тысяч стабильных соединений были открыты учеными, в то время как компьютерные вычисления позволили выявить 48 тысяч, а «GNoME» увеличил это число до 421 тысяч, что наглядно демонстрирует преимущества ИИ над человеческими усилиями.
Примером успешного применения ИИ может служить стартап «Retro», направленный на борьбу со старением. Основатель OpenAI профинансировал компанию на сумму 180 миллионов долларов с целью удлинить жизнь людей на 10 лет. Задача заключалась в создании белковых цепочек, способных преобразовывать клетки кожи в стволовые, что эффективно производит множество различных клеток.
Однако технологически это остается крайне сложным, и успешные результаты наблюдаются лишь у менее 1% образцов. Использование модели «GPT-4b micro» увеличило эффективность сбора белковых цепочек в 50 раз, но специфические результаты пока не подлежат независимой проверке, так как они являются предварительными.
Проект, представленный компанией OpenAI, подчеркивает серьезный подход к разработке в области науки и искусственного интеллекта.
Аарон Джех, разработчик модели GPT-4b micro, отметил важность того, как будут представлены новые возможности: в виде отдельной модели или в рамках основных продуктов компании.
На фоне быстрого развития технологий искусственного интеллекта, страны мира начали вырабатывать стратегии, направленные на развитие этой сферы до 2030 года.
Многие эксперты считают нейросети новой эпохой, аналогичной появлению интернета.
Таким образом, те страны и компании, которые смогут занять лидирующие позиции сейчас, обеспечат себе влияние в научной и технологической области, а также на военно-промышленном рынке в будущем.
Сотрудничество Китая и России в этой сфере вызывает опасения у западных стран, так как оно может привести к созданию мощного технологического альянса.
Представитель Сбербанка, Александр Ведяхин, заявил о наличии достаточного числа ученых для совместных исследований с Китаем.
Однако наряду с ростом стратегической конкуренции в области ИИ стоит также учитывать важные вызовы.
Один из них связан с вопросами безопасности, например, что произойдет, если в публичные GPT загрузят код с коммерческой тайной.
Еще одной проблемой является использование интеллектуальной собственности для обучения нейросетей без согласия правообладателей, что порождает юридические споры, особенную популярность которые приобрели в контексте музыки, созданной искусственным интеллектом.
Эти факторы подчеркивают необходимость создания четких норм и правил в области использования технологий ИИ.
Согласно отчету InfoWatch, 59% российских предприятий не раскрывают инциденты с утечками данных, при этом средние затраты на такие случаи достигают 23 миллионов рублей.
Репутационные и финансовые риски заставляют множество организаций избегать обсуждения данной проблемы, особенно в условиях активного внедрения и развития искусственного интеллекта (ИИ). Это вызывает серьезные опасения, в том числе и моральные.
Примером может служить китайская нейросеть DeepSeek R1, которая обладает серьезной уязвимостью к LLM-jailbreak, позволяющей обходить её «моральные блокировки». Хотя под обычными запросами ИИ не предоставляет информацию на чувствительные темы, умелые манипуляции могут привести к получению практически любых данных.
Учитывая эти аспекты, важно найти баланс между регуляторной политикой и свободой разработки новых ИИ-решений, что способно отметить изменения в различных областях жизни. В том числе, кто сможет наладить этот баланс, тот обеспечит себе стратегическое преимущество в будущем.
В настоящее время Россия занимает 31-е место в общем ИИ-индексе британского СМИ Tortoise, в то время как США и Китай занимают первые позиции.
Российские компании сталкиваются с нехваткой вычислительных мощностей из-за ограничений на поставки оборудования от NVIDIA. Остается открытым вопрос, удастся ли решить эту проблему путем партнерства с Китаем и кто займёт основную долю на этом многообразном рынке.
