От предвидения к власти. Как ИИ-прогнозирование трансформирует экономику и как использовать его силу в своих целях

Все права защищены.

Никакая часть данной книги не может быть воспроизведена в какой бы то ни было форме без письменного разрешения владельцев авторских прав.

This edition published by arrangement with Levine Greenberg Rostan Literary Agency and Synopsis Literary Agency

Британский словарь английского языка Collins назвал аббревиатуру AI (ИИ, «искусственный интеллект») словом 2023 года не случайно. Частота употребления этого словосочетания в обществе возрастает с пугающей скоростью. И дело не только в распространении больших языковых моделей и расширении доступа к сервисам на их основе. Сегодня ИИ, помимо решения сложных задач, успешно применяется и для постановки самих задач.

В Университете Иннополис мы работаем над медицинскими сервисами для распознавания легочных патологий и рака по медицинским снимкам, ведем проекты по поиску новых материалов и лекарств с заданными свойствами, а также работаем над еще не решенными в мире задачами – такими, как автогенерация кода.

Мы держим в постоянном фокусе практическую пользу технологий ИИ для решения прикладных задач бизнеса: спрос на проекты с применением технологий машинного обучения и компьютерного зрения растет, требования усложняются. Но предсказанного футурологами лавинообразного внедрения технологий ИИ во все сферы нашей жизни мы еще не видим. В ходе собственного исследования о влиянии ИИ на бизнес, которое Университет Иннополис провел в рамках первой международной конференции AI IN 2023, показал, что барьеров все еще немало. Это и нехватка профильных специалистов и их компетенций, и недостаточная зрелость технологий, и высокая стоимость внедрения.

Экономика ИИ – обширная область исследования с отрезвляющими результатами, в которую нас погружают авторы этой работы вместе с экспертами и представителями лидирующих технологических компаний. Эта книга будет полезна всем, так как она повествует не только о применении ИИ для составления прогнозов и цене ошибок, но и о влиянии искусственного интеллекта на частный бизнес и процессы мировой экономики.

Когда в 2018 году из печати вышла наша книга «Искусственный интеллект на службе бизнеса. Как машинное прогнозирование помогает принимать решения» [1] , нам казалось, что в ней сказано все, что надо знать об экономике искусственного интеллекта (ИИ). Мы ошибались.

Понимая, что развитие технологий не остановится (тогда ИИ находился в зачаточном состоянии), мы считали, что экономика инноваций полностью сформировалась. Технологии изменятся, экономика – нет. Ее основы, актуальные и сегодня, мы описали в издании «Искусственный интеллект на службе бизнеса». Однако в книге изложена лишь часть истории – та, что касалась точечных решений. За прошедшие годы мы обнаружили, что осталась неохваченной другая, не менее важная часть, а именно системные решения. Их-то мы и обсудим. Но почему мы упустили ключевую информацию? Чтобы объяснить это, вернемся в 2017 год, когда мы работали над «Искусственным интеллектом на службе бизнеса».

Тогда прошло уже лет пять с тех пор, как канадские первопроходцы в области ИИ продемонстрировали высочайшую эффективность глубокого обучения для классификации изображений. Новая технология вызвала прямо-таки взрывной интерес. Повсюду говорили об ИИ – высказывались предположения, что именно он выведет Канаду на мировой технологический уровень. Причем считалось, что это просто вопрос времени.

Мы создали научно-исследовательскую стартап-программу ЛСР с направлением, посвященным ИИ. Все спрашивали: «Где, по-вашему, появится первый канадский ИИ-единорог – стартап с миллиардной капитализацией?» Мы ставили на Монреаль. Или Торонто. А возможно, на Эдмонтон.

Ставки делали не только мы, но и канадское правительство; 26 октября 2017 года мы принимали премьер-министра Канады Джастина Трюдо на нашей ежегодной конференции «Машинное обучение и рынок интеллектуальных систем» по ИИ в ЛСР. В своем выступлении он подчеркнул важность инвестирования в кластеры – группы связанных между собой участников (крупных предприятий, стартапов, университетов, инвесторов и талантливых специалистов), объединенных отраслью и расположенных на одной территории. Их сотрудничество дает больший результат, чем в случае, если бы они действовали по отдельности. Это способствует развитию инноваций и созданию рабочих мест. Ключевое условие – территориальная близость участников. Несколько месяцев спустя правительство объявило, что инвестирует крупную сумму в пять новых «суперкластеров», один из них – специализирующийся на ИИ, в Монреале.

Мы не сомневались в своих представлениях о коммерциализации ИИ и считали себя мировыми экспертами в этой области. Мы написали бестселлер по экономике искусственного интеллекта, опубликовали множество научных статей и управленческих докладов на эту тему, были соредакторами книги Economics of Artificial Intelligence: An Agenda («Экономика искусственного интеллекта: актуальная повестка»), которая стала основным пособием для аспирантов по этой теме. Мы разработали программу коммерциализации ИИ, которая, насколько нам известно, привлекла больше профильных компаний, чем другие подобные инициативы. Мы выступали с докладами перед лидерами бизнеса и членами правительств по всему миру, участвовали в работе политических комитетов, целевых групп и круглых столов, связанных с ИИ.

Наша точка зрения, согласно которой ИИ следует рассматривать как инструмент прогнозирования, нашла отклик у практиков.

Нас приглашали выступить в Google, Netflix, Amazon и Microsoft. Руководитель отдела исследований и развития в одном из крупнейших в мире стриминговых музыкальных сервисов Spotify Густав Седерстрём отозвался о нас в интервью: «[Авторы] прекрасно выразили это в своей книге “Искусственный интеллект на службе бизнеса”. Представьте, что точность прогнозирования системы машинного обучения – это ручка громкости на радиоприемнике… [П]овернув ее до определенной точки – и достигнув определенного уровня точности, – вы понимаете: что-то не так. Вы переступаете черту, за которой следует переосмысление бизнес-модели и продукта на основе машинного обучения… С Discover Weekly мы перешли от парадигмы покупки – доставка к парадигме доставка – покупки, как это описано в [вышеупомянутой книге]. Мы достигли такого уровня точности [прогнозирования], что вслед за еще более совершенными инструментами для составления плейлистов начали предлагать пользователям еженедельные подборки, из которых можно было выбирать и сохранять действительно полюбившиеся треки. От “еще более эффективных инструментов для формирования плейлиста” мы совершили переход к концепции “вам больше никогда не придется составлять плейлист”».

Наш подход к разработке в условиях, когда качественное прогнозирование обходится очень дешево, имеет практическое значение и дает представление о стратегии развития ИИ.

Почему же мы были так уверены, что первый ИИ-единорог появится в Монреале, Торонто или Эдмонтоне? Мы общались с двумя недавними лауреатами премии Тьюринга (в сфере компьютерных наук это аналог Нобелевской премии) из Монреаля и Торонто, награжденными за новаторскую работу по глубокому обучению, а также с одним из первопроходцев в области обучения с подкреплением из Эдмонтона. Правительство Канады собиралось щедро профинансировать три новых института, развивающих машинное обучение, – в Монреале, Торонто и Эдмонтоне. Многие мировые корпорации поспешили создать лаборатории ИИ в этих городах: например, Ericsson, Microsoft, Huawei и Samsung в Монреале; Nvidia, LG Electronics, Johnson & Johnson, Roche, Thomson Reuters, Uber и Adobe в Торонто; Google/DeepMind, Amazon, Mitsubishi и IBM в Эдмонтоне.