AI: между революцией и угрозой – взгляд ректора Университета Люксембурга

Искусственный интеллект сегодня — главный технологический тренд. Однако термин "AI" используется настолько широко, что порой теряет смысл. Йенс Крайзель, ректор Университета Люксембурга, приводит пример — зубная щетка, рекламируемая как «управляемая AI». Для него это типичный случай маркетингового хайпа.

Тем не менее, влияние AI на науку и общество очевидно. В 2023 году Нобелевские премии по химии и физике были присуждены за исследования, связанные с AI, что подчеркивает его значение в современных открытиях. AI перестал быть привилегией узкого круга специалистов — он доступен каждому. Пользуясь ChatGPT или другими инструментами, мы фактически взаимодействуем с мощными суперкомпьютерами и анализируем большие объемы данных.

Идея AI существует с 1950-х годов, но долгое время он оставался в основном академической дисциплиной. В 1980-х годах развитие затормозилось — этот период даже называют «AI-зимой» из-за сокращения финансирования. Прорыв произошел, когда AI объединился с высокопроизводительными вычислениями и анализом больших данных. Современные алгоритмы машинного обучения, такие как deep learning, научились обрабатывать огромные массивы информации и делать точные прогнозы.

Еще 20 лет назад специалисты по AI, суперкомпьютерам и анализу данных работали разрозненно. Сегодня эти три области слились в единый цифровой континуум, ставший незаменимым инструментом для науки и бизнеса.

Ранее исследования в этой сфере финансировались государством, но ситуация изменилась. Большие языковые модели, такие как ChatGPT, теперь разрабатываются в частном секторе. В списке 100 самых влиятельных людей в AI по версии Time почти все — представители бизнеса. Двадцать лет назад большинство из них были бы университетскими учеными.

Несмотря на доминирование частного сектора, граница между наукой и бизнесом размывается. Например, лауреат Нобелевской премии по физике Джеффри Хинтон работал как в Университете Торонто, так и в Google Brain, а Демис Хассабис, получивший премию по химии, является CEO Google DeepMind. Это демонстрирует, что AI — продукт тесного сотрудничества между государственными и частными структурами.

Йенс Крайзель в интервью Luxinnovation называет AI "ключевой технологией", которая ускоряет междисциплинарные исследования. Современные научные проблемы — например, влияние окружающей среды на здоровье — невозможно решить в рамках одной дисциплины. 80% междисциплинарных исследований в Университете Люксембурга основаны на данных, AI или суперкомпьютерах.

AI уже изменил финансы, право, производство и кибербезопасность, но самые масштабные изменения ожидаются в биотехнологиях и медицине. Интеграция AI с биологическими науками откроет новые горизонты — от медицинских открытий до инноваций в здравоохранении.

Несмотря на огромные возможности, AI несет и серьезные риски. Один из них — высокий уровень энергопотребления. Сейчас IT-индустрия отвечает за 2,5% глобальных выбросов CO₂, и этот показатель будет только расти. Необходимы инновации для повышения энергоэффективности: создание "зеленых" дата-центров, оптимизация компьютерных чипов и алгоритмов.

Но самая большая опасность AI связана с демократией. Фейки и дезинформация, в том числе deepfake-видео, становятся все сложнее выявлять. Ранее ложная информация распространялась медленно, но сегодня соцсети и коммерческие интересы усиливают этот эффект. Быстрая и массовая дезинформация угрожает устойчивости демократических процессов.

Некоторые опасаются, что AI может обрести сознание и выйти из-под контроля, но Йенс Крайзель считает эти страхи преждевременными. Человеческое сознание связано не только с обработкой данных, но и с физиологическими ощущениями, эмоциями и способностью к осмыслению долгосрочных последствий. Однако развитие AI требует внимательного подхода и продуманного регулирования.

AI может приносить пользу в любой отрасли, но его внедрение требует стратегического подхода. В Университете Люксембурга выделяют несколько ключевых принципов.

Во-первых, лучшие идеи исходят от сотрудников, работающих с реальными проблемами, будь то финансы или HR. Руководство не должно внедрять AI сверху вниз — важнее учитывать потребности тех, кто ежедневно использует данные.

Во-вторых, важен этап экспериментов. Людям нужно дать возможность самостоятельно изучить AI-инструменты, протестировать их в своей сфере и только потом оценивать влияние на производительность.

В-третьих, критически важно обучать сотрудников. Опыт показывает, что после первых тестов люди чувствуют себя более уверенными в работе с AI.

Наконец, стоит уважать тех, кто пока не готов использовать AI. Это фундаментальная организационная трансформация, и не все могут или хотят адаптироваться к ней сразу.