Александр Ведяхин: «В гонку больших бюджетов в GenAI входить уже поздно»
Сейчас, по словам Ведяхина, существует несколько сильных моделей ИИ, таких как ChatGPT, DeepSeek, Perplexity, Qwen, а в России — GigaChat и Alice AI. Их разработка очень дорогостоящая, как видно на примере OpenAI. В России только «Яндекс» и «Сбер» могут участвовать в этой гонке. При этом понятного бизнес-кейса окупаемости больших языковых моделей пока нет: по оценкам аналитиков, к 2030 году отрасли нужно будет для этого генерировать около $2 трлн выручки в год, тогда как сейчас разрыв между реальными и необходимыми доходами превышает $800 млрд.
Компании могут реализовывать свои бизнес-кейсы с помощью существующих моделей, однако для этого им также необходимы значительные вычислительные ресурсы. Это можно обеспечить через собственный центр обработки данных или облачные решения. Кроме того, потребуется команда специалистов для управления моделью. Несмотря на высокие затраты, ожидается, что инвестиции окупятся в течение трех-пяти лет, а для некоторых процессов — за год-полтора. Для малого бизнеса ситуация проще: предприниматель может использовать готовые решения, настраивая ИИ-агента, что позволяет быстрее вернуть вложенные средства. По опыту Сбера, небольшое предприятие может окупить такие инвестиции всего за 1-1,5 года.
Как рассказал Александр Ведяхин, Альянс в сфере ИИ, который он возглавляет, выступает за «поддерживающее регулирование» данного направления развития — промежуточный вариант между жесткой моделью ЕС и отсутствием правил, которое практиковал Китай на раннем этапе развития ИИ. «Искусственный интеллект — это та технология, которую уже нужно постепенно начинать регулировать <…> И есть средний путь — поддерживающее регулирование. В своих предложениях Альянс в сфере ИИ склоняется именно к такому варианту», — сказал он.
По мнению эксперта Сбера, сейчас ключевая задача — сформировать рынок, сбалансировав спрос (мотивация бизнеса и органов власти применять ИИ) и предложение, где должны появиться «сотни и даже тысячи» прикладных решений под разные отрасли. В качестве возможной господдержки он назвал меры, стимулирующие внедрение именно российских ИИ-решений, в том числе налоговые механизмы и субсидии при использовании отечественных разработок.
«В плане нефинансовой поддержки очень важно с пониманием относиться к некритичным ошибкам искусственного интеллекта. Это как ребенок, которого мы вместе учим, и если его с первого класса наказывать за малейшие ошибки, он вырастет нервным и плохо обученным. Это, наверное, самый большой запрос на работу с государством», - добавил он.
Отдельно Александр Ведяхин выступил против подхода, при котором ответственность за каждый инцидент при использовании ИИ ложится на разработчика: по его оценке, это может остановить эксперименты и развитие отрасли. В качестве примера он привел использование ИИ в корпоративном кредитовании «Сбера»: банк, по его словам, выдал более 5 трлн руб. корпоративным клиентам в процессах, где от заявки до выдачи кредита решения принимались с участием ИИ, уровень просрочки там примерно вдвое ниже, чем при решениях человеком.
«Это хорошо, но просрочка там есть. Формально можно сказать, что ИИ ошибся, но не факт, что это ошибка: у юрлиц по объективным причинам меняется ситуация, «серебряного шара» у нас нет. На кредитном комитете мы решили, что у нас есть лимит потерь на эту технологию. Если мы в этом лимите — модель работает хорошо, к коллегам претензий нет. А если (а у нас были такие моменты) мы вылетали выше лимита, то проводили глубочайший разбор полетов, понимали, где мы ошиблись с моделированием или в работе с клиентами, и принимали организационные, технологические и кадровые решения. Это всего лишь управление риском, и на больших объемах риском можно управлять только портфельным образом. На финансовом рынке то же самое — нельзя по одному инциденту судить о технологии, или она никогда не будет развиваться. Иначе получится как в Великобритании XIX века, где первые автомобили пугали лошадей и после одного несчастного случая было решено пустить перед каждой машиной человека с красным флагом. Лошади не пугались, но технология остановилась на годы», - заключил он.
