На прошедшем Петербургском международном экономическом форуме правительство города и СБЕР совместно с городскими вузами представили проект по созданию социальной рекламы с использованием технологий искусственного интеллекта. Эксперты рассказали «Петербургскому дневнику», как нейросети влияют на сферы, где их используют и чего нам ждать от них в будущем.

«Сегодня технологии искусственного интеллекта успешно внедряются в науку, образование, социум. Об этом неоднократно говорил Президент России. Своим указом он обновил Национальную стратегию развития искусственного интеллекта до 2030 года. Студенты петербургских вузов с интересом откликнулись на идею создания социальной рекламы с помощью таких технологий», – сказал губернатор Петербурга Александр Беглов.

Нейросети сегодня

«В плане создания графических изображений нейросети работают так: много узлов с информацией – искусственные нейроны, наученные на большом количестве схожих изображений, коллегиально «решают», как должен выглядеть данный конкретный рисунок по запросу, и создают его. То есть определённые слова у алгоритма ассоциируются с определёнными абстрактными элементами – частями рисунка, а затем компонуются в единое целое», – рассказал основатель It-компании Potok.io. Павел Дубровский.

Руководитель группы исследований и разработки технологий машинного обучения «Лаборатории Касперского» Владислав Тушканов отметил, что за последние 6 лет специалисты достигли возможности намного эффективнее обучать нейросети на больших объемах данных. Кроме того, не стояло, конечно, на месте и развитие программного обеспечения и железа, в частности видеокарт. Большие объемы видеопамяти – основа, без которой обучение и эффективный запуск больших языковых моделей невозможен.

«Важно понимать, что эти технологии не заменяют специалистов, а освобождают их от рутинной работы и позволяют сконцентрироваться на изучении и выполнении более сложных задач. Такое взаимодополнение позволяет обеспечить, например, пользователям более эффективную защиту от киберугроз», – подчеркнул Владислав Тушканов.

Критерии полезности

«Что касается создания рекламного контента, здесь как раз крайне успешных примеров использования неросетей на данный момент очень мало. Исключение составляют разве что иконки для мобильных приложений. Но это продиктовано тем, что довольно просто отследить их маркетинговую эффективность – количество кликов, заинтересованность аудитории и так далее. В данном случае отличный результат дает простота и детали, понятные пользователю, а усредненность нейросети генерируют очень хорошо», – рассказал Павел Дубровский.

Он добавил, что тем не менее новые инструменты использовать необходимо везде, где это возможно. Всего наперед не проанализируешь, не учтешь – это нормально. Главное – четко понимать и видеть цель использования, чтобы с инструментом было лучше, чем без него, и точно определять практическую пользу. Нейросети, в частности, могут экономить огромное количество времени.

«Чем чаще используются нейросети для конкретной цели – в данном случае создания социальной рекламы – тем выше будет эффективность результатов выполнения этой задачи. Соответственно, другого пути, кроме как масштабное распространение и использование сложных нейросетей, для достижения успеха нет», – подчеркнул Павел Дубровский.

Угрозы «машины»

«К сожалению, очень активно нейросети на сегодняшний день используются в целях мошенничества. Например, подделываются лица и голоса. Уже было несколько случаев серьезных потерь у больших организаций из-за подобных действий. Голосовые фейки способствуют тому, что распознать мошенников становится сложнее», – рассказал Владислав Тушканов.

По его словам, также проблемой использования нейросетей являются «галлюцинации» – выдача несуществующей информации по запросу. Это серьезное препятствие для эффективного использования алгоритмов, например в юридической и медицинской сферах. Необходим постоянный контроль оператором, то есть человеком.

«Могу привести личный пример. Я попросил у большой языковой модели порекомендовать мне музыку, и она выдала несуществующий альбом несуществующей группы. Это и была галлюцинация – ситуация, когда генерируется информация, не соответствующая действительности», – рассказал Владислав Тушканов.

Что дальше

«Конечно, вехой в использовании этих технологий будет появление доступа к большим сложным нейросетям у каждого человека – в телефоне или часах – без необходимости обращаться в облако. На данный момент это сложно осуществимо, так как необходимы десятки гигабайт видеопамати, а мобильные девайсы таким железом еще не оснащены. В связи с этим для серьезных задач сейчас используются облачные провайдеры, вследствие чего возникают подчас вопросы к безопасности или приватности». – подчеркнул Владислав Тушканов.

Он добавил, что развитие сложных нейросетей может значительно увеличить количество мошеннических звонков, если использование голосовых и видеофейков станет действительно массовым. Тогда личность придется все чаще подтверждать в реальном времени. Кроме того, появится новое ответвление в кибербезопасности: защита больших языковых моделей.

«Да, очень большой потенциал у нейросетей в качестве личных ассистентов. Информации сейчас у людей очень много, и систематизировать и фильтровать ее с помощью алгоритмов – очень эффективный вариант. Более высокий уровень – это личный агент, от слова агентность. То есть это нейросеть, которая способна, например, систематизировать рабочую переписку и на основе имеющихся данных написать и отправить ответное письмо, оперировать натуральным языком», – рассказал Павел Дубровский.

Он подчеркнул, что вопросы безопасности здесь, конечно, критически важны. Используя такого личного ассистента, человек пускает его глубоко в свою жизнь – к финансовым, медицинским данным и так далее. Насколько это на самом деле может быть опасно, узнать только предстоит, и люди так или иначе на этом обязательно обожгутся.