Касперская: у России мало шансов догнать США и Китай в больших моделях ИИ

Глава InfoWatch Наталья Касперская считает, что разработка больших фундаментальных моделей требует таких ресурсов, которых у России нет; по её мнению, стоит сосредоточиться на прикладных и специализированных решениях.

Наталья Касперская

Глава IT‑компании InfoWatch Наталья Касперская заявила, что Россия вряд ли сможет догнать США и Китай в создании больших фундаментальных моделей искусственного интеллекта. По её словам, попытка идти по тем же «рельсам», что и крупнейшие мировые разработчики, практически не оставляет шансов на успех.

«Когда ты идёшь пешком по тем же рельсам, по которым едут поезда, то шансов догнать этот поезд в целом нет.»

Касперская подчёркивает, что разработка больших моделей чрезвычайно затратна: требуется огромное финансирование и энергоресурсы. По её оценке, нынешние крупные модели работают в убыток и требуют миллионов и даже миллиардов долларов на обучение и поддержку — таких средств в стране нет.

Заявления прозвучали на фоне принятия Госдумой закона о поддержке развития технологий искусственного интеллекта. Документ вводит определения и правила для больших фундаментальных моделей, а также устанавливает требования к «суверенным» моделям: разработка российскими юрлицами, размещение на серверах в РФ и проверка на соответствие законодательству и заявленным ценностям.

Представители парламента заявляют о необходимости внедрения национальных суверенных моделей во многие сферы, отмечая конкуренцию с США и Китаем. Касперская, в свою очередь, сомневается, что принудительное повсеместное внедрение сразу повысит качество российских решений.

Куда целесообразно направить усилия

  • Специализированные системы машинного зрения
  • Беспилотный транспорт и решения для логистики
  • Системы управления с применением ИИ
  • Информационная безопасность и локализованные прикладные решения

По мнению Касперской, в этих прикладных областях у российских компаний есть реальные шансы на успех, тогда как гонка за созданием универсальных фундаментальных моделей требует ресурсов, сопоставимых с крупнейшими иностранными игроками.