В феврале 2022 года была опубликована «Белая книга» по развитию отдельных высокотехнологичных направлений. Исследование подготовлено Минэкономразвития РФ совместно с Высшей школой экономики, центрами Национальной технологической инициативы, профильными ведомствами и компаниями-лидерами в данной сфере. Один из разделов «Белой книги» посвящен искусственному интеллекту, который для меня, как для человека, погруженного в разработку ИИ-решений для юристов, представляет наибольший интерес. В этой колонке я поделюсь с вами наиболее любопытными фактами и наблюдениями, которые остались у меня после прочтения отчета.

Исследования и разработки: насколько отстает Россия

По данным «Белой книги» общемировое число патентных заявок с 2015 по 2019 годы в области искусственного интеллекта увеличилось почти в три раза (с 22,5 тыс. до 63,7 тыс.), а количество научных публикаций с 2016 по 2020 годы – более чем вдвое (с 19,3 тыс. до 44,7 тыс.). Драйверами столь серьезного роста за короткий период стали, на мой взгляд, три фактора:

1. в открытом доступе было накоплено большое количество размеченных данных высокого качества;

2. повышение доступности высокопроизводительного оборудования (удешевление и рост мощности, в первую очередь, видеокарт);

3. с 2014-2015 годов всплеск интереса к нейронным сетям и, как следствие, появление новых алгоритмов.

Мировое лидерство по числу патентов и научных работ перехватил Китай. На второй строчке – США. Место России здесь довольно скромное. По публикациям мы на 20-м месте, по патентным заявкам – на 15-м. Это – объективная реальность. Но все ли так печально?

На самом деле количество статей и заявок не самый объективный показатель реальной цифровой трансформации. Далеко не всегда эффективные изобретения патентуются и публично освещаются, а научные изыскания — внедряются в производственные процессы.

Причина этому — конкуренция. Компании могут быть не заинтересованы в раскрытии технологий, которые дают им ощутимое преимущество на рынке. В 2020 году председатель правления ПАО «Сбербанк России» Герман Греф сообщил, что система на базе ИИ уже принимает решения по 100% заявок на выдачу потребительских кредитов, порядка 80% – кредитов малому бизнесу, примерно 55% – среднему. Это существенная автоматизация бизнес-процессов с помощью цифровых технологий. На мой взгляд, для сохранения конкурентных преимуществ банка продажа этих разработок банкам-конкурентам и/или их патентование не имеют какого-либо экономического смысла:

◉ продажа технологии скоринга заемщиков приведет к утрате ключевого технологического преимущества;

◉ раскрытие в публичном доступе в ходе процедуры патентования ключевых идей и наработок также создает риск того, что компании-конкуренты «позаимствуют» соответствующие технологии, невзирая на возможные риски споров и судебных разбирательств.

Кроме того, сегодня на глобальном рынке существует тенденция продавать не саму технологию, а доступ к ней на мощностях разработчика. В частности, многие IT-компании сейчас переходят на облачную архитектуру, которая позволяет поставлять на рынок не непосредственно оборудование (процессоры), а возможность доступа к ним (процессорное время). В данной ситуации можно предположить, что недобросовестные компании могут осознанно пойти на нарушение патентного законодательства, понимая, что патентообладатели вряд ли когда-то узнают о нарушении своих прав. Как результат — инновационные компании могут сознательно отказываться от патентования с целью превентивной защиты от недобросовестных конкурентов.

Корпоративных инвестиций больше, чем государственных

На мой взгляд, по объему инвестиций в развитие искусственного интеллекта страны-лидеры те же (Китай и США), хотя довольно сложно подтвердить это цифрами. Возьмем, к примеру, объем государственных вложений: Китай — почти нет достоверных данных, США – $1,5 млрд в 2021 году, а к 2026-му Комиссия национальной безопасности по искусственному интеллекту рекомендовала увеличить бюджет на исследования и разработки в области ИИ до $32 млрд в год, как указано в отчете. При этом если рассматривать американский рынок, то доля госфинансирования там не столь значительная: в основном инвестирует частный корпоративный сектор.

По инвестициям в российский рынок искусственного интеллекта в «Белой книге» информации нет. По оценкам Минфина РФ, к 1 января 2022 года траты бюджета на нацпроект «Цифровая экономика» с 2018 года составили более 2,5 трлн руб. – это около $30 млрд. Но также важно понимать, что искусственный интеллект – только одна из частей цифровой экономики. Для сравнения: бюджет всей нашей национальной программы проигрывает ежегодному объему затрат компании Amazon в $42,7 млрд на исследования и разработки (разумеется, не все они могут относиться к ИИ).

Объем вложений некоторых других зарубежных IT-гигантов в R&D тоже впечатляет: Alphabet – $27,6 млрд, Microsoft – $19,3 млрд, Apple – $18,7 млрд,  Facebook – $18,5 млрд.

Также в последнее время наметился тренд на инвестиции в область высокопроизводительных вычислений (high performance computing, HPC). Это во многом связано с использованием современных архитектур нейронных сетей, которые требуют колоссальных вычислительных мощностей. На таких архитектурах, к примеру, построены голосовые помощники, программы по переводу речи в текст. Основной принцип в данной сфере довольно прост: чем крупнее языковая модель, тем лучше она работает. Однако обучать такие модели очень затратно, поэтому больших успехов достигнут те ученые коллективы и компании, которые смогут позволить себе доступ к высокопроизводительному оборудованию.

Насколько мне известно, опережающими темпами в сферу HPC сейчас инвестирует Китай. Вычислительная мощность инновационных центров для ИИ в КНР составляет сотни петафлопс. И для создания вычислительных центров там используются только отечественные (китайские) разработки.

В нашей стране такая инфраструктура тоже развивается: в 2021 году в топ-500 суперкомпьютеров вошли семь российских. Вычислительная способность самого лучшего суперкомпьютера компании «Яндекс», который занял 19-ю строчку в рейтинге, – 21,5 петафлопс.

Рынок искусственного интеллекта: оценки разнятся

Мировой рынок ИИ можно оценить по-разному. Данные у источников разнятся, потому что каждый использует свои критерии. На это обращают внимание и авторы белой книги. В ней приведены данные IDC, согласно которым объем глобального рынка ИИ в 2021 году составил $327,5 млрд, а к 2024-му достигнет отметки в $554,3 млрд. С другой стороны, по прогнозам PwC, вклад ИИ в мировую экономику в 2030 году может составить $15,7 трлн. Такая разница возникает, на мой взгляд, из-за включения в подсчет разных составляющих: внешний, внутренний спрос или все вместе.

Интересно, что авторы отчета выделяют три сегмента в сфере ИИ, которые останутся наиболее емкими и в ближайшие годы: биометрические системы, беспилотный транспорт и цифровые ассистенты. Опять же, возвращаемся к критериям. Если учтен только внешний спрос (то, что компании готовы продавать), то я готов согласиться с аналитиками IDC. Но если учитывать еще и внутренний спрос (то, что компании будут внедрять для оптимизации своих процессов, но не готовы продавать на внешний рынок), то, на мой взгляд, правдоподобнее выглядят оценки коллег из PwC.

К слову, сейчас компании стараются закрыть внутренний спрос с помощью акселераторов. В последнее время их проводили «Магнит», «СИБУР», PwC и другие. Так корпорации ищут интересные для себя решения на рынке и поглощают небольшие проекты. В частности, это подтверждается и ростом общемирового количества стартапов в сфере ИИ: в 2020-м году их число превысило 9,7 тыс., отмечается в «Белой книге». Думаю, среди них есть немало команд, которые не планируют выводить свой продукт на массовый рынок, а хотят продать его один раз крупному игроку.

Фото на обложке: Pixabay