Бизнес подключился к нейромозгу
Как компании осваивают генеративный ИИ от российских разработчиков
На форе масштабного импортозамещения в софте крупнейшие российские IT-холдинги запускают собственные генеративные нейросети. Их уже применяет малый и средний бизнес для оптимизации процессов и подготовки аналитики. Эксперты отмечают, что в будущем генеративный ИИ станет еще более самостоятельным, он сможет стать оператором сложных систем и будет проектировать решения для бизнеса. «Ъ» разбирался в особенностях развития собственных GPT-чатов отечественных компаний.
Фото: AI Generated, Коммерсантъ
Фото: AI Generated, Коммерсантъ
Русская матрица
Российские разработчики, желая повторить успех ChatGPT от компании OpenAI, еще в прошлом году начали активно запускать собственные аналоги технологии. Их сети, нацеленные на локальную аудиторию, точнее отвечают на запросы на русском языке. Поэтому их проще адаптировать под потребности локального бизнеса.
Одним из первых похожее на ChatGPT решение создал «Яндекс». Его «ЯндексGPT», представленная в мае 2023 года, может делать то же, что ChatGPT. Сочинять текст, отвечать на вопросы, переводить, делать выжимки видеороликов и статей объемом до 30 тыс. знаков, писать код. Нейросеть от «Яндекса» обучалась, как другие похожие нейросети, на терабайтах текстов из интернета, книг и других общедоступных источников. Их разбивали на небольшие фрагменты и загружали в модель.
Интегрировать нейросеть в бизнес-процессы первым начал сам «Яндекс». Он внедрил ее в свои сервисы — подключил к голосовому помощнику «Алиса» и «Яндекс.Браузеру». В пресс-службе «Яндекса» пояснили «Ъ», что сейчас «ЯндексGPT» работает более чем в десяти сервисах компании.
У «Яндекса» есть еще одна популярная нейросеть — «Шедеврум», копия американской Midjourney. Она способна на основе текстовых запросов генерировать картинки. Нейросеть запустили весной прошлого года, тогда она буквально взорвала рунет: сотни людей ринулись создавать в ней изображения и выкладывать их в сеть.
Главный конкурент «ЯндексGPT» — нейросеть от «Сбера» GigaChat. Она была представлена в апреле 2023 года, а уже в сентябре открыла доступ для всех желающих. Нейросеть умеет делать все то же, что ее аналог от «Яндекса». В GigaChat интегрирована еще одна нейросеть от «Сбера», «Кандинский», специализирующая, как и «Шедеврум», на создании изображений по текстовому запросу. Эта модель может рисовать в 20 стилях, дорисовывать части картины. Научный и технический руководитель разработки Kandinsky Денис Димитров рассказал «Ъ», что обучение модели продолжается. В 2024 году планируется представить ее новые версии. Основной упор будет сделан на возможности генерации видеоконтента.
В феврале текущего года были презентованы еще две нейросети. Одна из них — это МТС AI Chat от структуры МТС, занимающейся разработкой ИИ, МТС AI. Эта нейросеть умеет работать с текстом, так же как и ее конкуренты от «Яндекса» и «Сбера». В ближайшей перспективе планируется обучить ее рисовать, делать видео и писать код.
В открытом доступе МТС AI Chat пока нет: компания позиционирует ее как разработку для корпоративного сегмента. По словам старшего менеджера по продукту MTS AI Сергея Пономаренко, основные усилия сейчас направлены на улучшение способностей модели в решении бизнес-задач. Например, на поиск ответов в корпоративных базах данных. Уже сегодня решение стало лидером среди конкурентов по выполнению извлечения информации из текста, отмечает Сергей Пономаренко.
Еще одну представленную в феврале нейросеть разработала VK. У нее до сих пор нет названия. Однако ее уже внедрили в некоторые сервисы корпорации, например в почту Mail.ru, где она может пересказать входящее письмо, а также в календарь, заметки, облачное хранилище. Вице-президент VK по AI, контентным и рекомендательным сервисам Антон Фролов рассказал, что уже сегодня нейросеть может создавать тексты на заданные темы (как, впрочем, и все ее конкуренты), например писать поздравления или генерировать идеи для постов.
Не дотянули до Запада
Мощность нейросетей определяется тем, на каком числе параметров они обучались. С математической точки зрения нейросеть — это многочлен с большим числом переменных, или параметров. Ее обучение как раз и представляет собой их нахождение. Чем больше параметров использует нейросеть, тем она точнее.
Например, Open AI GPT-3 использует 175 млрд параметров, а GigaChat от «Сбера» — только 18 млрд. Поэтому и качество ответов у того же Open AI GPT-3 будет заметно выше.
Как объясняет руководитель специальных проектов RU-CENTER Алексей Замесов, за рубежом есть гиганты, обладающие доступом к практически неограниченным вычислительным ресурсам. Это позволяет им создавать сети с большим числом параметров — от 70 млрд и более. У российских нейросетей пока таких возможностей нет.
Но у российского генеративного ИИ есть свои сильные стороны. Российские разработки — это локальные проекты, их обучают на русскоязычных текстах. Как отмечает Алексей Замесов, западные же сети учатся на текстах на всех языках: «Текстов на русском языке в интернете примерно 5–6%. Поэтому русскоязычному контенту западные разработчики при обучении своих нейросетей уделяют немного внимания. Соответственно, отечественные решения при русскоязычных запросах будут точнее».
Это подтверждает и эксперт в области ИИ и продвинутой аналитики IT-компании Axenix Василий Крикунов. По его словам, российские нейросети способны понимать сленг и специфическую терминологию, которую не всегда могут воспринимать западные разработки. Еще одно преимущество российских нейросетей, по словам директора по продуктам компании «Наносемантика» Григория Шершукова,— это то, что они создаются с учетом местного законодательства. Это облегчает их интеграцию в бизнес-процессы.
Монетизация интеллекта
Российский бизнес уже начал активно использовать генеративные нейросети отечественной разработки. Их, в частности, полюбили SMM-агентства, веб-студии и студии дизайна. «Если говорить про коммерческое использование, то чаще всего нейронки сегодня работают в индустрии дизайна, маркетинга и продаж, в колл-центрах, в разработке ПО. Но мы находимся только в начале пути. Появляются продукты для самых разных отраслей, например для найма персонала»,— говорит Алексей Замесов. Нейросети уже сегодня помогают обобщать отзывы в короткое резюме товаров, представленных на «Яндекс Маркете», заполняют анкеты соискателей и оценивают их экспертные навыки, прослушав интервью с ними.
Также российский бизнес использует нейросети для общения с клиентами, анализа и подготовки документов, презентаций, продолжает руководитель рабочей группы «Практика и данные» Альянса в сфере ИИ Алексей Шпильман.
Василий Крикунов рассказал, что один российский банк из пятерки крупнейших подключил GigaChat как интерфейс к корпоративной базе данных. Также GigaChat там применяется в поддержке на корпоративных сервисах.
Нейросетью «Кандинский» пользуется сам «Сбер» для создания отдельных элементов дизайна в собственных продуктах, на различных мероприятиях и выставках, рассказал Денис Димитров. Также «Кандинский» недавно создал дизайн для серии фарфоровых кружек Императорского фарфорового завода.
Онлайн-сервис для бизнеса «Битрикс24» встроил в своего ИИ-ассистента YandexGPT. А созданный в России робот-обзвонщик Dasha.AI тестирует YandexGPT API (сервис для тестирования YandexGPT в бизнес-продуктах) для автоматизации голосовых сценариев в колл-центрах. «В последнее время особенный спрос видим на автоматизацию продаж с помощью нейросетей, составление ими ответов и отзывов на маркетплейсах. Также видим тенденцию к тому, что компании будут интегрировать YandexGPT в готовые ИТ-продукты»,— отметили в пресс-службе «Яндекса».
Нейросеть MTS AI Chat уже используется клиентами компании для автоматического составления отчетов по итогам совещаний.
Нейросеть умеет «слушать» коллы и после встречи заполнять в CRM отчетную форму, говорит Сергей Пономаренко. В этой форме отражаются задачи, которые были проговорены во время видеозвонка.
В VK же заявили, что пока, в отличие от своих конкурентов, не хотят продвигать свою нейросеть для бизнеса. По словам Антона Фролова, генеративный ИИ в корпорации создавался прежде всего как помощник для пользователей, авторов при создании контента.
Эксперты отмечают, что бизнес только начал внедрять нейросети, и дальше их будут применять еще более широко. «Эти разработки способны создавать векторные изображения и 3D-объекты. Это еще сильнее расширяет их возможности как для дизайна новых устройств и агрегатов, так и для создания новых лекарств,— отмечает Алексей Шпильман.— В будущем нейросети смогут самостоятельно запускать нужные модули для вычислений и даже создавать другие ИИ-системы».
Подобные технологии помогут и на производстве. Например, они смогут написать инструкции по выполнению ремонта, техкарты обслуживания оборудования, говорит Василий Крикунов. «В сфере же финансов генеративный ИИ сможет автоматизировать рутину — он способен обработать первичную документацию, проанализировать финансовые отчеты. Он также будет помогать аналитикам глубже понимать рынок — оперативно отслеживать инфляционные и курсовые ожидания, тенденции отраслей»,— заключает эксперт.