На создание и обучение больших языковых моделей нужны годы работы и опытные команды. Если в 2023 году в OpenAI работали 770 человек, то в конце прошлого — 3 531. Недавние новости о крупнейших ИИ-проектах США и Китая подтверждают тезис, что именно первенство в развитии технологий искусственного интеллекта обеспечит успех страны на мировой арене. О том, что делают российские компании на пути к ИИ-независимости, в материале CNews.
Голосовые и текстовые чат-боты, распознавание документов, системы поддержки принятия решений, видеоаналитика и предиктивная аналитика — перечень ИИ-решений, которые российский бизнес активно использует и сам успешно разрабатывает.
«Голосовые и текстовые боты, программные роботы и ИИ-агенты — это то, что мы умеем делать на высоком уровне и готовы предлагать на рынках БРИКС. Однако в нашей экономике эти технологии пока не получили широкого распространения. Мы заметно отстаем во всех направлениях робототехники, но наблюдаем позитивные изменения со стороны государства в этом направлении», — рассказал руководитель комитета «Руссофт» по ИИ и член правления «Руссофт», GR-директор PIX Robotics Сергей Вотяков.
По Индексу готовности приоритетных отраслей экономики к внедрению искусственного интеллекта (прим.: аналитический доклад Национального центра развития искусственного интеллекта при Правительстве РФ) лидирует финансовая сфера. На начало 2024 года 55,5% организаций использовали ИИ, еще 29,1% планировали внедрить технологии в ближайшие три года. Представители финтеха не только применяют ИИ, но и стремятся к суверенитету в этой области. Банк ВТБ успешно сделал независимыми от зарубежных технологий 100% информационных систем, используемых для разработки, оптимизации и внедрения технологий искусственного интеллекта. Импортозамещение началось с 2022 года и длилось три года, иногда к процессу привлекались специалисты ИТ-холдинга Т1 — ключевого партнера ВТБ. Итог — более десяти импортонезависимых систем для разработки и эксплуатации ИИ-моделей и надежная ИТ-инфраструктура. Она защищена от транснациональных угроз и отказов в обслуживании ключевых технологических решений.
Средняя стоимость ИИ-разработок в ВТБ снизилась на 25–50%
Разработкой, оптимизацией и внедрением искусственного интеллекта в бизнес-процессы банка занимается Лаборатория продвинутой аналитики ВТБ, созданная в 2019 году.
Ее главным достижением стало создание технологического фундамента и современных инструментов для развития решений в области ИИ. Эти инструменты объединены с большим хранилищем данных на платформе продвинутой аналитики, а также со специализированными решениями для работы с геотегированными данными и графового анализа — «Геоплатформой» и «Графовой платформой». Были созданы централизованные системы управления моделями и сквозным процессом их разработки и внедрения, а также универсальная аналитическая стриминговая платформа для обработки событий в реальном времени и другие системы.
Лаборатория запустила и улучшила более 800 моделей, которые сейчас успешно применяются в 300 бизнес-процессах и сервисах. Разработчики наладили процесс создания и внедрения ИИ-решений и сократили время типовые задач почти вдвое. Работа Agile-команд снизила трудозатраты на разработку ИИ-решений в банке, что уменьшило их среднюю стоимость на 25–50%.
100% информационных систем заменили на отечественные
Все решения, которые ВТБ планирует внедрить, включая разработки Лаборатории продвинутой аналитики, проходят тщательное тестирование перед интеграцией. Иногда для адаптации решений к потребностям банка работают совместно команды вендора, интегратора и банка.
Лаборатория продвинутой аналитики ВТБ отказалась от зарубежных проприетарных решений в пользу российских технологий. В частности, операционную систему Red Hat Enterprise Linux (RHEL) заменили на платформу Astra Linux от российской компании Группа «Астра». Средства виртуализации и оптимизации оборудования VMware заменили на решения для виртуализации частного облака ВТБ VTBCloud на базе OpenStack. С платформы контейнеризации OpenShift специалисты Лаборатории перешли на встроенное в VTBCloud решение на базе Kubernetes. Этот новый продукт отвечает за контейнеризацию моделей искусственного интеллекта и их интеграцию в технологические сервисы, создавая единый ИТ-ландшафт.
«Мы сделали импортонезависимыми все основные компоненты, которые используем для разработки моделей искусственного интеллекта. Это позволяет нашим сервисам становиться все более продвинутыми и надежными. Все разработанные за последние несколько лет системы на базе ИИ, такие как сервисы Геоаналитики, Графовой аналитики и глубокого обучения, изначально создавались на отечественных технологиях и с использованием решений открытого исходного кода. Это обеспечивает защиту наших сервисов от основных геополитических и инфраструктурных угроз», — сообщил старший вице-президент, заместитель руководителя технологического блока ВТБ Сергей Безбогов.
В фокусе ВТБ клиентоориентированные сервисы
Искусственный интеллект — прорывная технология, которая стремительно развивается. Технологический суверенитет — одна из ключевых целей импортозамещения. Лаборатория продвинутой аналитики ВТБ сосредоточилась на стратегически важной связке этих двух направлений, инвестируя в технологии и компетенции, которые обеспечат долгосрочный эффект для всех будущих ИИ-проектов.
ИИ-разработки Лаборатории уже интегрированы во все процессы и сервисы банка. В планах — дальнейшее развитие клиентоориентированных сервисов. Летом 2024 года ВТБ запустил программу «Цифровой помощник», которая станет ключевым направлением технологической стратегии банка на ближайшие годы. Программа объединит все имеющиеся технологии, компетенции и команды в сфере ИИ.
Большие языковые модели повысят скорость и качество банковских услуг, а рекомендательные системы помогут лучше понимать потребности клиентов. Сочетание этих технологий обеспечит максимальную эффективность. Все решения будут реализованы на базе российских разработок и открытого исходного кода. Переход на отечественные сервисы и открытые решения снижает риски блокировок из-за рубежа и других угроз. Это гарантирует клиентам надежность сервисов, что для крайне важно для банка.
«Опыт реализации проектов цифровой трансформации говорит о том, что в рамках импортозамещения важно заменить не отдельные зарубежные решения, а сформировать надежную платформу, которая позволит внедрять новые сервисы и технологии ИИ. Поэтому в первую очередь были заменены базы данных Oracle, Microsoft SQL Server, импортные решения на базе Hadoop, а также платформы управления данными. Например, Т1 разработал платформу управления искусственным интеллектом Сайбокс», — поделился руководитель направления Т1 ИИ ИТ-холдинга Т1 Сергей Голицын.
Как быстрее достичь суверенитета: что думает рынок?
«Российские компании активно развивают собственные облачные платформы для разработки и развертывания ИИ-моделей. Подобные решения заменяют зарубежные аналоги. Отечественные фреймворки для машинного обучения и аналитики данных тоже не стоят на месте, —отметил директор департамента прикладных решений «Ланит-Терком» (входит в группу «Ланит») Дмитрий Медведев. По его словам, позитивная динамика наблюдается практически во всех ключевых направлениях, однако в некоторых областях полноценные замещающие решения еще находятся в стадии доработки. «Остаются актуальными вызовы в области высокопроизводительного оборудования — GPU и специализированных ускорителей ИИ, а также в развитии их экосистемы. Создание отечественной экосистемы аппаратных решений должно ускорить процесс перехода на отечественное ПО», — подчеркнул эксперт.
При этом одну из ключевых ролей играет государственная поддержка развития ИИ-направлений, так как она стимулирует исследования, внедрение инновационных технологий и развитие конкурентоспособных продуктов, добавил Медведев. «Кроме того, более тесное сотрудничество между бизнесом и научными учреждениями позволит ускорить разработку и внедрение передовых ИИ-решений», —резюмировал директор департамента прикладных решений «Ланит-Терком».
«Российские компании из разных секторов рынка для разработки ИИ-систем сегодня применяют в основном открытые инструменты. Они разнообразны, удобны, обладают широкими возможностями», — рассказал директор по продуктам Content AI Иван Волков. Кроме того, именно здесь сконцентрированы все передовые технологические решения, добавил эксперт. «К числу наиболее востребованных фреймворков для работы с нейронными сетями и LLM можно отнести PyTorch, Ollama. Их использование не несет рисков, возникающих при работе с иностранным закрытым ПО», — добавил он.
При этом Минэкономразвития прогнозирует, что к 2030 году 95% российских компаний будут использовать ИИ. К этому времени бизнесу, государству и разработчикам важно добиться импортонезависимости при использовании технологий искусственного интеллекта.
В то же время, важно исключить возможность чрезмерной зарегулированности ИИ-технологий, отмечает Сергей Вотяков из «Руссофта».»Но важно оставить главным законом для отрасли Кодекс этики в сфере ИИ. Нужно обеспечить широкую популяризацию и повышение квалификации на профильных мероприятиях. Обязательно стоит выделить и объединить направления ИИ-софта, ИИ-железа, ИИ-внедренцев и робототехников. И направить меры господдержки на целевое развитие всего этого комплекса», — считает эксперт.
«Инфраструктура и технологические платформы играют решающую роль в импортозамещении. Во-первых, нужен доступ к технологиям из дружественных стран. Например, КНР. Также важна реализация партнерских проектов как внутри страны, так и с международными компаниями. Во-вторых, я бы отметил необходимость открытости и обмена данными. В цифровой экономике данные становятся основным ресурсом, и их открытость стимулирует инновационные подходы и исследования. Ученые и разработчики имеют доступ к большому объему информации, что позволяет им создавать новые продукты и решения. А студенты могут использовать данные для обучения и практики», — подытожил Сергей Голицын.
