Володимир Карпів /предоставлено пресс-службой SoftServe
Категория
Инновации
Дата

Совместный проект с Nvidia, галлюцинации ИИ, влияние на рынок труда. Интервью об искусственном интеллекте с Владимиром Карпивым, R&D-директором крупнейшей IT-компании SoftServe

Владимир Карпив Фото предоставлено пресс-службой SoftServe

Крупнейшая IT-компания Украины SoftServe уже два месяца развивает собственную ИИ-лабораторию GenAI Lab, чтобы ускорить внедрение технологии в разных индустриях. Какие проекты исследует лаборатория, как ИИ влияет на рынок труда и как быть с его галлюцинациями – рассказал R&D-директор SoftServe Владимир Карпив в новом выпуске «Business Breakfast с Владимиром Федориным» от Forbes.

Інвестувати? Почекати? Продавати? Війна змінює все, крім обов’язку лідера приймати виважені рішення. Вже 30 травня 40+ спікерів поділяться досвідом на Першій щорічній конференції про фінанси, інвестиції та економічне зростання. Купуйте квиток за посиланням.

Для будущего развития искусственного интеллекта R&D-директор крупнейшей IT-компании SoftServe Владимир Карпив выделяет три сценария. Первый – модели искусственного интеллекта остановятся в своем развитии. Второй – они начнут проявлять черты аналитического, логического и пространственного мышления. Третий – искусственному интеллекту удастся достичь уровня человека.

Исследованием искусственного интеллекта в SoftServe занимается лаборатория GenAI Lab. Она является частью R&D-отдела SoftServe, в котором работает более сотни человек. Карпив возглавил его в июне 2023 года, когда после семи лет Николай Максименко ушел строить собственный стартап Haiqu.

Задача R&D-отдела – найти технологическое решение и продать его клиентам. R&D-отдел SoftServe генерирует «семизначные доходы», говорил Forbes Максименко в июне. Какие ИИ-проекты планирует продавать SoftServe, как искусственный интеллект поможет изобретать лекарства и почему может вновь наступить «зима» в развитии технологии?

Это сокращенная и отредактированная для ясности версия интервью.

Какие исследования ИИ осуществляет SoftServe?

Основная идея языковых моделей – генерация текста. Это сложная задача, поскольку модель должна генерировать длинные части текста. Она выбирает слова из сотен тысяч вариантов и выбирает именно то, что в итоге даст наиболее правдоподобный ответ на первоначальный запрос. Под это описание подпадает множество исследовательских задач, над которыми мы работаем.

К примеру, генерация лекарств. ИИ может также генерировать химические элементы шаг за шагом, образуя в итоге цепочку, соответствующую начальному набору критериев. Здесь критерии – свойства лекарства, которые должны помочь эффективно лечить болезнь.

По такому же принципу с помощью ИИ можно генерировать презентации, новые материалы или дизайн. Он также может оптимизировать дизайн в автомобильной и аэрокосмической сферах. 

Генеративный ИИ также работает с аудиозаписями голоса. Он может клонировать голос. Это существенно упрощает процесс записи рекламных материалов, к примеру со знаменитостями. Также можно озвучивать учебные материалы голосами исторических фигур или персонажей из фильмов.

Есть также очень интересные приложения в генерации 3D-моделей из текста. Представьте, что вы вводите текст и на выходе получаете не другой текст, а подробную 3D-модель. Мы активно сотрудничаем с компанией Nvidia, у которой есть новый инструмент для генерации таких 3D-моделей. Это может существенно ускорить работу дизайнеров, архитекторов и людей других творческих профессий.

Как ИИ может трансформировать фармацевтику?

В целом разработка лекарств требует много времени. Ученые создают варианты лекарств, которые затем тестируют в лабораторных условиях. Если результаты сгенерированных молекул и компонентов на начальном этапе недостаточно хороши, соответственно, увеличиваются время тестирования и затраты на это.

Технологии искусственного интеллекта использовались в отрасли и раньше, но модели-трансформеры могут улучшить этот процесс. Наиболее радикальный скачок был, когда компания DeepMind представила модель AlphaFold, которая значительно ускорила и увеличила точность генерации 3D-компонентов.

DeepMind начинала как технологическая компания, целью которой было развитие систем искусственного интеллекта. Одно из очень важных направлений применения – Life Science, наука о жизни, генерация новых молекул и лекарств. Это хороший сигнал для всей индустрии – генеративный ИИ не только интересная игрушка, он также имеет практические применение.

Главные потребители решений Life Science – фармацевтические компании. Для компаний недостаточно сделать только само лекарство. Нужно понять, как оптимально лечить пациентов, а также как адаптировать процессы лечения под разные показатели здоровья пациентов.

Как искусственный интеллект влияет на эффективность SoftServe?

ИИ помогает повысить эффективность выполнения IT-проектов. Компании пытаются построить собственные инструменты или лицензировать известные решения на рынке.

Мы провели обширное исследование влияния ИИ-инструментов на эффективность выполнения IT-проектов. В нем приняли участие более 1000 сотрудников компании. По результатам исследования эффективность работы команд, использовавших ИИ, выросла более чем на 40%. Время выполнения проекта также сократилось более чем на 30%.

Использование искусственного интеллекта не ограничивается написанием кода. Его можно применять для проверки качества разработанного кода, написания документации, сбора требований по проекту и управления проектами.

Также мы заметили рост спроса на ИИ-решения в разных индустриях. Сейчас большой спрос на экспертов, которые могут эффективно интегрировать текстовые модели, разрабатывать их и тренировать.

Как ИИ влияет на эффективность айтишников

Эффективность работы команд, использовавших ИИ, выросла более чем на 40%.

Как работать с галлюцинациями искусственного интеллекта?

Галлюцинация является одним из основных рисков использования искусственного интеллекта. Мы не можем полностью доверять моделям, которые могут в любой момент сгенерировать неправильную информацию. Ее нужно постоянно проверять. Это работает и с написанием кода.

В использовании ИИ важно, чтобы пользователь был достаточно квалифицированным и мог проверить информацию. Также могут произойти существенные технологические улучшения. К примеру, четвертая версия GPT лучше справляется с задачами, чем четвертая GPT, поскольку ее тренировали не только на текстах, но и на изображениях.

В дальнейшем нам нужно совершать существенные прорывы и открытия в других областях, чтобы сохранить прогресс. На прошлой неделе во время презентации OpenAI объявила о внедрении новых моделей Turbo, которые дешевле использовать.

Как искусственный интеллект влияет на украинский рынок труда?

Социологические и социальные последствия генеративного искусственного интеллекта не так просто предсказать. Сотрудникам с меньшим опытом, которые не могут конкурировать с ИИ, может быть труднее найти свое место на рынке. Им нужно будет развиваться до более высокого уровня, чтобы иметь возможность приносить пользу.

У Украины есть огромный потенциал. В Украине сильное фундаментальное и техническое образование – математика, физика. Это то, что важно для глубокого понимания искусственного интеллекта.

Пока что зарплаты украинских AI-инженеров и американских разные. Надо учитывать разницу между экономиками. Но гораздо важнее для прогресса в искусственном интеллекте таланты, образование, знания и опыт. Его можно точно так же получить в Украине, как в другой стране мира.

Я учился в Украине, после этого учился и работал во Франции. В какой-то момент я решил сменить работу. Рассматривал компании в Лондоне, Париже, Львове, Киеве и Одессе.

Ориентировался на то, насколько интересна сама работа, проектов, а также на инновационность и исследовательскую составляющую. Работа, которую мы делаем в R&D-отделе SoftServe, ни в чем не уступает и даже имеет преимущества по сравнению с другими компаниями.

Сколько SoftServe готов платить за AI/ML-специалистов?

Сложно говорить насчет всего SoftServe. Это конфиденциальная информация. Это не миллионы. Суммы меньше, чем те, за которые специалистов переманивает OpenAI. Компенсация зависит от региона, опыта и квалификации. Мне кажется, в Украине можно строить решения любого масштаба и уровня.

Совместный проект с Nvidia, галлюцинации ИИ, влияние на рынок труда. Интервью об искусственном интеллекте с Владимиром Карпивым, R&D-директором крупнейшей IT-компании SoftServe /Фото 1

Что делать, чтобы не отставать в ИИ-гонках?

Важно следить за разработками и инновациями в ИИ-сфере. Если у вас есть немного времени, чтобы читать научные статьи, то есть подборки новостей от энтузиастов. К примеру, от соучредителя команды Google Brain Эндрю Ина. Он преподаватель Стэнфордского университета и автор нескольких образовательных курсов на Coursera.

Когда генеративный ИИ станет массовой технологией?

Делать какие-либо долгосрочные прогнозы эквивалентно тому, чтобы ошибиться. Пессимистический сценарий – модели искусственного интеллекта остановятся в своем развитии. Они столкнутся с какими-то фундаментальными ограничениями, которые не позволят им развиваться в дальнейшем. «Зима» искусственного интеллекта может настать снова.

По прогнозам разных аналитических компаний, рост сферы генеративного искусственного интеллекта может составлять от 20% до 30%, некоторые прогнозируют 40% роста из года в год на ближайшие 10 лет.

Второй сценарий – технологии продолжат развитие, появятся существенные инновации. Модели могут решать новые кейсы. Они станут проявлять черты аналитического, логического и пространственного мышления.

Третий сценарий – в ближайшие десятилетия искусственному интеллекту удастся достичь уровня человека. Этот сценарий наиболее непредсказуем. Я не футуролог или философ, чтобы спекулировать на тему, что может произойти.

Материалы по теме

Вы нашли ошибку или неточность?

Оставьте отзыв для редакции. Мы учтем ваши замечания как можно скорее.

Исправить
Предыдущий слайд
Следующий слайд
Новый выпуск Forbes Ukraine

Заказывайте с бесплатной курьерской доставкой по Украине