России стоит сосредоточиться на прикладном ИИ, а не на глобальной конкуренции
Академик Российской академии наук Игорь Каляев, один из ведущих мировых специалистов в области компьютерных технологий, высказал мнение, что России нецелесообразно конкурировать с США и Китаем в создании универсальных больших языковых моделей (LLM). Вместо этого страна должна развивать узкоспециализированные прикладные ИИ-решения, способные решать конкретные задачи в науке, промышленности и обороне.
Каляев подчеркнул, что попытки догнать американские и китайские LLM, такие как ChatGPT или Ernie, требуют колоссальных финансовых вложений — сотен триллионов рублей, которыми Россия не располагает. Более того, даже ведущие технологические державы пока не могут гарантировать, что их гигантские ИИ-системы принесут ожидаемую практическую пользу.
Почему универсальные LLM — тупиковый путь?
Академик отметил, что постоянное усложнение больших языковых моделей приводит к парадоксу: чем «умнее» становится ИИ в общих вопросах, тем хуже он справляется с узкоспециализированными задачами.
- Экономическая нецелесообразность — Россия не может тратить ресурсы на гонку, где уже лидируют США и Китай.
- Снижение профессионализма — универсальные модели хуже решают конкретные прикладные задачи.
- Этические и политические риски — сложные LLM требуют регулирования сознания, этики и социализации, что создает дополнительные проблемы.
«Нам нужны не гигантские, но бесполезные системы, а компактные, эффективные ИИ-модели, которые можно внедрять в промышленность, медицину, оборону и другие критически важные сферы», — заявил Каляев.
Прикладной ИИ — стратегический выбор России
Вместо вложений в универсальные LLM академик предлагает сосредоточиться на:
- Специализированных моделях для медицины, логистики, энергетики, оборонных технологий.
- Автоматизации промышленности — ИИ для контроля качества, прогнозирования поломок, оптимизации производства.
- Кибербезопасности — разработке систем, способных противодействовать цифровым угрозам.
- Научных исследованиях — использовании ИИ для анализа данных в физике, биологии, химии.
При таком подходе Россия сможет не только экономить ресурсы, но и создавать конкурентоспособные продукты с четким практическим применением.
НИР в области ИИ остаются приоритетом
Несмотря на скепсис в отношении гигантских LLM, Каляев подчеркивает, что фундаментальные исследования в этой области необходимы.
«Мы должны продолжать изучать новые механизмы работы ИИ, разрабатывать оригинальные алгоритмы. Это позволит нам в будущем создавать более эффективные решения и конкурировать на международном уровне», — отметил эксперт.
Что ждет Россию в сфере искусственного интеллекта?
Стратегия, предложенная академиком Каляевым, выглядит рациональной: вместо гонки за «гиперразумными» ИИ сосредоточиться на реальных задачах. Это может дать России преимущество в следующих направлениях:
- Импортозамещение — снижение зависимости от зарубежных ИИ-платформ.
- Экспорт технологий — продажа специализированных решений другим странам.
- Ускорение цифровизации — внедрение ИИ в госсектор и бизнес.
Таким образом, ставка на прикладные модели искусственного интеллекта может стать для России не вынужденной мерой, а осознанной стратегией, ведущей к технологическому суверенитету.
