Ошибки Искусственного интеллекта, ошибки с Интеллектом – это только наши ошибки

                           Китайский интеллект против русского «авось»

Новость о том, что китайский разработчик DeepSeek сделал собственную модель искусственного интеллекта (ИИ) за 5,6 млн долл. без доступа к передовым чипам, буквально потрясла рынок ИИ. В Поднебесной доказали: при правильной постановке задачи сделать свои модели учёные могут без многомиллиардных вложений и имея слабенькие GPU.

Разъяснение для непосвящённых и не особо продвинутых: GPU — это графический процессор, который помогает обрабатывать графические операции, такие как графика, эффекты и видео. А что с этим у нас на родине? Это особенно интересно сегодня, в свете решений по цифровизации и пресловутому ИИ — искусственному интеллекту.

Ваши авторы, вспомним и признаем свой необоснованный оптимизм, не так давно буквально пели осанну российским айтишникам — Есть ли свет в конце IT-тоннеля?. Так вот, у нас на родине — при всесторонней поддержке государства и многомиллионных космических грантах — передовики IT- и ИИ-производства из Сбера, Яндекса, AIRI и VK реально могут похвастаться разве что тем, что попробовали новый смузи в лофт-квартале.

Когда-то Михаил Делягин эффектно назвал всю эту публику «офисным планктоном», но теперь надо говорить уже о рабочей аристократии – IT-пролетариате третьего тысячелетия. Так что же произошло, и что нас так зацепило? Просто китайская компания DeepSeek выпустила версию модели искусственного интеллекта DeepSeek-V3.

Он тут же возглавил топ по скачиванию в США, обогнав лидера ChatGPT от американской OpenAI. Немного вводных: компании DeepSeek нет двух полных лет, в штате всего 200 сотрудников. Потрачено на обучение сети было всего 5,6 млн долл., то есть около 550 млн рублей. Для сравнения – OpenAI была основана 10 лет назад, имеет 4500 сотрудников и привлекла 6,6 млрд долл. капитала.

На выходе получилась DeepSeek-V3 – LLM с открытым кодом, который соответствует производительности ведущих американских моделей, но требует гораздо меньше затрат на обучение. В тестах производительности DeepSeek-V3 превосходит Llama 3.1 от Meta (запрещена в России) и другие модели с открытым кодом. DeepSeek-V3 соответствует или даже превосходит Chat GPT-4o.

                                            Чем мы можем ответить?

Президент страны Владимир Путин не раз говорил о том, что искусственный интеллект является «важнейшим инструментом развития», «одним из приоритетов в сфере экономики» и о необходимости развивать суверенный ИИ. Для того чтобы это произошло, государство не жалеет ресурсов – к 2030 г. в развитие данного направления планируется направить 145,85 млрд рублей.

Считаем — это в 290 раз больше, чем понадобилось на раскрутку DeepSeek. Только в 2025 году на реализацию федерального проекта «Искусственный интеллект» выделено 7,7 млрд рублей — это в 15 раз больше, чем понадобилось DeepSeek. Гранты и субсидии выделяются ИИ-стартапам, крупным разработчикам отечественных нишевых аппаратно-программных комплексов для целей ИИ и исследовательским центрам.

Кроме того, после начала специальной военной операции ИИ-шники оказались едва ли не самой привилегированной кастой – получили льготы на ипотеку, вследствие чего обычному гражданину квартиру купить стало практически нереально, получили отсрочку от военной службы.

                                                   И где результаты?

Ответа на этот вопрос у гигантов российского ИИ-рынка, похоже, нет. Казалось бы, что результатами мог бы похвалиться специалисты из Сбер. Банк, почти монополист, уже много лет объясняет государству, как нужно распоряжаться бюджетными миллиардами для развития ИИ, и даже с этой целью учредил Институт искусственного интеллекта (AIRI).

Но вместо результатов — пшик. Параллельно с повышением ставок по кредитам, в чём банкиры, конечно же, не виноваты, за счет населения кормят и без того сытых программистов. Сбер собирает у себя разработчиков, а затем расхолаживает их космическими зарплатами. 280–350 тыс. рублей — такой суммой там никого не удивишь.

Но ведь это больше, чем на фронтах СВО. Как признавался собеседник редакции, работающий в Сбере на позиции айтишника, «целый год он ничего не делал и все это время получал больше 200 тыс. рублей ежемесячно, и лишь через год руководство стало задавать ему вопросы».

На выходе у Сбера 70 научных публикаций и SberAI, который не пользуется спросом даже внутри страны: российские компании для решения рабочих задач отдают предпочтение ChatGPT от OpenAI (54%) и Google Cloud AI от Google (18%).

                                                     Разве только банк?

Не лучше ситуация с IT-разработками и пресловутым ИИ и у «Яндекса», в котором айтишники тоже на жизнь не жалуются. К примеру, зарплата ведущего разработчика бэкенда может достигать 680 000 рублей в месяц. Зарплата мидл-разработчика в среднем составляет 300 000 рублей, но может достигать 600 000 рублей у специалистов с большим опытом (более пяти лет).

Что же мы получаем? Нейросетку, которая в ответ на детскую загадку «Кто остался на трубе, если А и Б пропали?» отвечает «Никто». Заметили мем из сетей: «Это ли не фиаско, братан?».

                                             Китайское научное чудо

В чем же секрет успеха китайцев? Основатель DeepSeek Лян Вэньфэн подчеркивает, что драйвером является не получение немедленной финансовой прибыли, а научные исследования. По словам Вэньфэна, они нанимают в основном лучших выпускников университетов и аспирантов поздних стадий, которые публиковались в ведущих журналах, но имеют мало опыта в отрасли.

«Если нам нужно найти коммерческую причину, мы, вероятно, не сможем этого сделать, потому что это невыгодно. С коммерческой точки зрения фундаментальные исследования имеют очень низкий коэффициент окупаемости инвестиций, и когда первые инвесторы OpenAI вкладывали свои деньги, они не думали о прибыли. Они делали это, потому что хотели этого»,– комментировал Вэньфэн.

Науку во главу угла в Китае ставят очень часто. Так, по данным Всемирной организации интеллектуальной собственности (ВОИС), наибольшее число заявок на патенты в области генеративного ИИ подают китайцы, значительно опережая другие страны в пятерке лидеров – США, Южную Корею, Японию и Индию.

Интересно, что в период с 2014 по 2023 год в Китае было зарегистрировано более 38 тысяч изобретений в области генеративного ИИ. Это в шесть раз больше, чем в США, занимающих второе место по количеству патентов. Россия же оказалась по числу патентных заявок лишь на 10 месте.

                                                     И никто не виноват?

И всё-таки, считайте это за рекламу, реальные задачи и у нас в стране умеют решать, причем чаще всего это делают не хваленые IT-гиганты, а небольшие «компашки» дизруптивного типа – в гараже со слабым железом. Это особенно актуально в сфере беспилотников, где даже небольшая компания может довольно быстро создать инновационный продукт.

Пример тому — КБ «Око» и его ударные беспилотники Privet-82, о которых на наших страницах сообщалось ещё полтора года назад (Разработчик дронов-камикадзе готовит первую партию). Отзывов на них в сетях уже с избытком. Они могут поражать цели на расстоянии более 30 миль, что намного больше, чем у FPV, и с более тяжёлой боеголовкой, чем у FPV.

И стоят они в разы дешевле других видов оружия. Таких разработок и подобных компаний в России немало, и зачастую они занимаются поставками на фронт беспилотников FPV. Такие предприятия обходят систему военных закупок и финансируются за счёт пожертвований и средств, перечисляемых самими солдатами.

Хотя Россия пыталась адаптироваться к культуре стартапов, крупные подрядчики всё равно имеют полный контроль над процессом поставок. Новым компаниям с опасными идеями о производстве доступных и эффективных систем обычно не дают прохода. Такие новички, как «Око», обычно попадают в очень ограниченную параллельную вселенную, известную как «народный ВПК».

Работать там приходится в условиях стесненного бюджета. Есть небольшие компании, которые решают не военные, а задачи экономики мирного времени — они тоже есть, и они тоже необходимы. Но и они, как правило, находятся далеко от «кормушки» и о миллиардах могут только мечтать. Зато решают не выдуманные, а реальные задачи.

                                                           Что делать?

Пока в Китае сумели сделать собственные технологии и создать собственные GPU для обучения и исполнения нейросетей, в России всё ещё нет ни того, ни другого. И, кажется, после введения очередных санкций со стороны США, связанных с ограничением на ввоз американских чипов, ситуация только ухудшится.

Интересно, кому достанутся эти сверхценные GPU — IT-гигантам с нулевым выхлопом или же гаражным разработчикам? Вопрос риторический. Может, наступила пора наказать тех, кто раскидывается бюджетными миллиардами и согласовывает гранты в пользу сытых айтишников? Не перестать ли обогащать «вайтишников» Яндекса со Сбером?

Или вообще последовать примеру китайских коллег и передать решение задач ученым РАН? В противном же случае нам так и придётся смотреть на гонку ИИ со стороны, не становясь её полноценным участником.

                                 Пётр Ненароков, Николай Михайлов

                  https://topwar.ru/258342-oshib...