Марина Соболевская: «Форум нужен, чтобы ИИ обсуждали те, кто его внедряет»

В 2025 году форум сфокусируется на генеративном ИИ, больших языковых моделях, ИИ-агентах. Насколько это отражает реальный спрос экономики? Какие сегменты бизнеса и госуправления сейчас активнее всего осваивают ИИ?

Фокус на генеративном ИИ, больших языковых моделях и ИИ-агентах полностью соответствует запросам экономики. Согласно исследованиям Центра аналитических продуктов VK Predict и консалтингового агентства Prognosis, 70% среднего и крупного бизнеса из разных отраслей — ретейла, финансов, девелопмента и FMCG — уже применяют ИИ в своей работе. Также мы наблюдаем активное внедрение искусственного интеллекта в госуправлении, медицине, строительстве, сельском хозяйстве, нефтегазовой и других отраслях. При этом главная цель в применении ИИ — разгрузить сотрудников.

Форумы и конференции часто заканчиваются хорошими дискуссиями, но не всегда приводят к реальным изменениям. Какие конкретные инициативы или проекты родились благодаря прошлому форуму?

Мероприятия действительно зачастую играют роль площадки для профессионального диалога, который, к сожалению, не всегда приводит к практическим результатам. Именно поэтому мы разработали особый подход к организации нашего форума. Прежде всего, мы привлекаем к участию представителей государственных структур и бизнеса, которые обладают реальными полномочиями для внесения изменений в отрасль. Кроме того, по итогам форума мы готовим комплексные документы с рекомендациями, которые направляем в федеральные министерства, подведомственные организации и ключевым игрокам рынка. Особое внимание уделяем формату дорожных карт, когда каждая дискуссионная сессия завершается не просто обсуждением, а конкретным планом действий.

Насколько реалистичны, на ваш взгляд, разработки ИИ с уровнем интеллекта выше человеческого? Какие риски и вызовы видят организаторы?

На мой взгляд, разработка ИИ с уровнем интеллекта, приближенного к человеческому, вполне реалистична, возможно, уже в ближайшие 10 лет, но не выше человеческого. Однако меня беспокоит, что из-за машин люди могут перестать мыслить самостоятельно. Когда можно просто настроить ИИ под свои нужды, исчезает потребность в критическом мышлении и в мышлении вообще — в работе, дискуссиях, даже при просмотре фильмов. Информация дается слишком легким путем.

Парадокс в том, что хотя ИИ теоретически должен освобождать время для развития естественного интеллекта, на практике может получиться обратное. Это серьезный вызов, с которым нам еще предстоит справиться.

Форум делает акцент на российских разработках больших языковых моделей (LLM). Какие перспективы у отечественных компаний? Реально ли конкурировать с мировыми гигантами?

Наши разработки в области больших языковых моделей действительно имеют серьезные перспективы, особенно в специализированных областях. В отличие от западных корпораций, делающих ставку на универсальные решения, мы фокусируемся на отраслевых LLM, адаптированных под специфику русского языка, нашего культурного кода и российских бизнес-процессов.

Хотя по масштабам мы пока уступаем международным гигантам, в нишевых сегментах (корпоративные решения, госсектор, техническая документация) отечественные LLM уже сейчас показывают конкурентоспособные результаты. Мне кажется, в ближайшее время этот разрыв сократится.

Что конкретно подразумевается под ИИ-агентами? Есть ли успешные кейсы их внедрения в промышленности или госуправлении?

Под ИИ-агентами мы понимаем автономные системы, способные выполнять сложные цепочки задач без постоянного контроля человека. Яркий пример из практики — внедрение таких агентов в логистических компаниях для оптимизации маршрутов доставки. В госуправлении проекты включают автоматическую обработку обращений граждан с перенаправлением в соответствующие ведомства.

В нефтегазовой отрасли также есть доказавшие эффективность кейсы: Росатом внедрил ИИ-систему для управления ядерными реакторами, что позволило существенно снизить риск аварий. На сегодняшний день практически в каждой отрасли можно найти подтвержденные практикой примеры внедрения.

Насколько государственная поддержка ИИ в России эффективна? Какие барьеры мешают развитию отрасли?

Внедрение ИИ включено в перечень приоритетных проектов цифровизации, утвержденный заместителем Председателя Правительства Российской Федерации — руководителем Аппарата Правительства Российской Федерации Дмитрием Григоренко в марте 2025 года. Безусловно, государственная поддержка крайне важна и действительно ощутима. Правительство задает стратегический курс и предпринимает все необходимые меры для достижения поставленных целей.

Однако, на мой взгляд, существуют два основных фактора, препятствующих развитию отрасли. Первый — значительные финансовые затраты, которые дают результат не сразу, а лишь в долгосрочной перспективе. Второй — консервативность общества: мы по своей природе склонны с недоверием относиться ко всему новому.

Как вы оцениваете потенциальные угрозы, связанные с ИИ — от этических вопросов до безопасности данных? Будут ли на форуме обсуждаться механизмы контроля за технологиями?

Да, обязательно будем обсуждать эти вопросы — тема этики и безопасности в этом году станет одной из ключевых на форуме. За последний год появилось множество новых технологий, и сейчас особенно остро стоит вопрос их регулирования.

Возьмем для примера медицину. Недавно корпорация Google представила экспериментальную систему медицинского ИИ AMIE, которая научилась ставить диагнозы на основе жалоб пациентов, медицинских изображений и лабораторных данных. Конечно, эту систему еще долго будут дорабатывать, но уже сейчас очевидно, что необходимо регулирование. В частности, возникает важный вопрос: кто будет нести ответственность за диагноз, поставленный ИИ, и чья подпись должна стоять под таким заключением?

В мире активно идет разработка стратегий регулирования ИИ (ЕС, США, Китай). Россия движется в том же направлении или у нас особенный путь? 

Наша страна действительно вырабатывает собственный подход к регулированию искусственного интеллекта и делает ставку на гибкое отраслевое регулирование, в том числе на создании «регуляторных песочниц» — особенно для промышленности, медицины, а также для тех сфер, которые будут обсуждаться на форуме: АПК, финансовый рынок и строительство.

В деловой программе форума есть секции по промышленному ИИ, нефтегазу и другим отраслям. Где мы уже достигли успехов? Какие кейсы можно назвать прорывными?

Российские компании активно внедряют ИИ-решения в ключевых отраслях экономики, демонстрируя впечатляющие результаты. В нефтегазовом секторе «Газпром нефть» успешно реализовала интеллектуальную систему мониторинга оборудования на автозаправочных станциях. Эта система обеспечивает непрерывный контроль технического состояния оборудования, прогнозирует возможные сбои и автоматизирует процессы контроля качества топлива. Благодаря внедрению удалось добиться сокращения технологических простоев на 30%, ускорения ремонтных работ на 21% и поддержания оборудования в рабочем состоянии 99% времени.

В транспортной сфере также отмечаются значительные достижения. Компания «Транс-Телематика» совместно с АО «НИИАС» разработала и внедрила комплекс компьютерного зрения для автоматизации управления сортировочными путями. Пилотный проект был реализован на станции Кинель в Самарской области, которая стала одним из самых технологичных железнодорожных узлов страны. Новое решение позволяет повысить пропускную способность станции, оптимизировать формирование составов и минимизировать влияние человеческого фактора.

Особого внимания заслуживают разработки в авиационной отрасли, где системы компьютерного зрения на основе ИИ кардинально меняют подходы к техническому обслуживанию воздушных судов. Эти решения способны автоматически выявлять дефекты корпуса, контролировать состояние двигателей и шасси, что значительно сокращает время проверки самолетов и повышает точность диагностики. Подобные инновации позволяют выявлять потенциальные проблемы безопасности на ранних стадиях, обеспечивая бесперебойную эксплуатацию авиационной техники.

Насколько сегодня российская система образования готова обучать специалистов в сфере ИИ? Какой вклад могут внести университеты?

Российская система образования уже делает важные шаги в подготовке специалистов по искусственному интеллекту. Хорошим примером служит магистерская программа «Искусственный интеллект в журналистике и медиакоммуникациях» в СПбГУ, по которой уже сейчас ведутся занятия со студентами. А с этого года более чем в 20 вузах станы начнут обучение по программам бакалавриата в сфере ИИ, к 2030 году планируют обучить более 10 000 студентов.

Однако для полноценного развития этого направления требуется комплексный подход.

Прежде всего, необходимо серьезное обновление образовательных стандартов с включением современных дисциплин — от машинного обучения и обработки данных до этических аспектов работы с ИИ. Не менее важно развивать практическое сотрудничество между вузами и бизнесом, создавая совместные лаборатории и организуя стажировки в ведущих ИT-компаниях. Также требуется модернизация материально-технической базы университетов, чтобы обеспечить студентов доступом к мощным вычислительным ресурсам, необходимым для работы с нейросетевыми технологиями.

Университеты действительно могут стать локомотивом развития ИИ-индустрии в России. Для этого необходимо сделать акцент не только на теоретической подготовке, но и на решении реальных практических задач в партнерстве с технологическими компаниями. Такой симбиоз академического знания и промышленного опыта позволит готовить специалистов, действительно востребованных на современном рынке труда.

В России проводятся разные мероприятия по ИИ. Чем ваш форум принципиально отличается? Планируется ли его расширение?

Наш форум «ИИ — будущее сегодня» отличается прежде всего своей практической ориентированностью. В отличие от многих других мероприятий, мы фокусируемся не на общих дискуссиях, а на конкретных решениях для бизнеса и госуправления. Наш форум заточен под выработку реальных проектов и дорожных карт внедрения.

В перспективе планируется расширение мероприятия, в том числе за счет добавления новых отраслевых треков и наращивания международного участия, особенно со странами БРИКС.

Как будет выглядеть ИИ-2027? Каким вы видите развитие технологий через два-три года? Какие темы, по вашему мнению, станут ключевыми в ближайших форумах?

Через два-три года ИИ, скорее всего, изменится радикально — но не внешне, а в способе присутствия в нашей повседневной работе. Одно из ключевых направлений развития — гиперперсонализация. Речь уже не о том, чтобы адаптировать систему под конкретную отрасль или компанию, а о том, чтобы подстраивать ИИ под каждого сотрудника, под его стиль, задачи и ритм работы. Параллельно будет развиваться класс так называемых «легких» промышленных моделей — решений, которые не требуют мощных серверов и способны работать на локальных, ограниченных по ресурсам устройствах. Это особенно важно для тех, кто внедряет ИИ не в лабораториях, а на производстве, в ЖКХ, в документообороте — в рутинных, но массовых задачах.

Что касается тем будущих форумов, то одна из главных — это регулирование. Причем не только внутри страны, но и в международном контексте: гармонизация подходов, стандартов, требований. Кроме того, никуда не исчезнет вопрос подготовки кадров. Будем обсуждать, чему именно учить специалистов в условиях, когда технологии меняются быстрее учебных программ — и как сделать так, чтобы они не только умели пользоваться ИИ, но и понимали, как он устроен.