«DeepSeek долгое время на вопрос «Кто тебя создал?» отвечал, что «Яндекс»

Крайнов провел параллель между страхом перед компьютерами 35 лет назад и боязнью искусственного интеллекта сегодня, рассказал о методах обучения нейросетей и даже затронул вопрос распределения общественных благ Фото: «БИЗНЕС Online»

Никто не понимает, что такое ИИ, но он всем нужен

Лекция директора по развитию технологий ИИ «Яндекса» Александра Крайнова собрала на форуме Digital Innopolis Days 2025 полный зал слушателей, которые почти полтора часа внимали рассуждениям спикера. Крайнов провел параллель между страхом перед компьютерами 35 лет назад и боязнью искусственного интеллекта сегодня, рассказал о методах обучения нейросетей и даже затронул вопрос распределения общественных благ. «БИЗНЕС Online» собрал главные тезисы из выступления.

Люди перестанут бояться ИИ так же, как и компьютеров. Оценив молодость большей части аудитории, Крайнов начал с экскурса в прошлое: «Вот мы возьмем не очень далекую историю. Лет 35 назад случился с компьютерами такой же бум, как сейчас происходит с языковыми моделями. И тогда компьютеры неожиданно становятся персональными. Никто не понимает, что это и зачем нужно, но вместе с дачей, автомобилем и телевизором следующим признаком достатка и успеха становится персональный компьютер». Спикер вспоминает, какие волнения в те моменты были в обществе: многие переживали, а некоторые откровенно били тревогу, что такие машины заменят людей в их привычных компетенциях. Однако же время шло своим чередом, а страх перед компьютерами исчез сам собой. Правда, как с мифической гидрой, у которой на месте одной отрубленной головы вырастают новые, на смену старому страху пришел новый — ИИ.

«Из нашего языка вообще исчезло слово „компьютер“. Мы пользуемся интернетом? Нет. Мы пользуемся ВК, YouTube или Rutube. Мы пользуемся Ozon, кто-то WB, „Яндекс.Маркетом“, „Яндексом“ или Google. Мы пользуемся не интернетом, а сервисами. Это очень такой важный момент, и мне кажется, что похожая история будет происходить с языковыми моделями, с искусственным интеллектом», — прогнозирует Крайнов. Спикер старательно доносил до набитого публикой зала, что примерно через пять лет ИИ исчезнет как термин, пропадет весь былой хайп и люди станут общаться о нем в контексте сервисов, которые будут создаваться на базе языковых моделей.

Компании не могут позволить себе игнорировать ИИ. По мнению Крайнова, ИИ уже стал новой реальностью, без которой работа компаний скоро будет невозможна. «Какой вклад персональные компьютеры делают в экономику? Сколько на них зарабатывает организация? Сложно посчитать. Известно одно: если их всех вынести, компания встанет, это точно. Я подозреваю, что с искусственным интеллектом произойдет то же самое», — заявил спикер.

«Мы пользуемся интернетом? Нет. Мы пользуемся ВК, YouTube или Rutube. Мы пользуемся Ozon, кто-то WB, «Яндекс.Маркетом», «Яндексом» или Google. Мы пользуемся не интернетом, а сервисами» Фото: «БИЗНЕС Online»

Топ-менеджер «Яндекса» поначалу отказывался от инвесторских рекомендаций, но все же поделился советами для предпринимателей. По его словам, если цель — развивать бизнес, а не захватывать мир, нужно внимательно следить за изменениями в ИИ-индустрии и создать команду, которая научится работать с нейросетями. Такие инвестиции не всегда приносят прибыль сразу, но в долгосрочной перспективе дают шанс войти в индустриальную гонку.

Единого понимания, что такое ИИ, не существует. «Когда впервые появился термин „искусственный интеллект“, он никак не определялся. Человек, который его впервые произнес, просто описал, что машины будут способны имитировать человеческую когнитивную деятельность. Тогда еще компьютеров, которые были способны на это, не существовало. Это было теоретическое предположение», — рассказал спикер.

У общества до сих пор нет единого представления о том, что такое искусственный интеллект. Сначала, по его словам, специалисты заявляли, что ИИ — это машинное обучение. Затем признаками ИИ стали считать распознавание изображений, текста, а также машинный перевод, хотя последний пункт Крайнов ставит под сомнение. Словом, значение термина постоянно меняется, и скоро оно снова изменится.

Крайнов объяснил, что лучшие генерации текстов делаются с reasoning — методом, при котором генерация происходит токен за токеном, образуя цепочку Фото: ru.freepik.com

«DeepSeek долгое время на вопрос «Кто тебя создал?» отвечал, что «Яндекс»

Сжатие данных приводит к галлюцинациям. Модели сжимают петабайты интернет-данных в десятки гигабайт с огромными потерями информации. «Сколько в интернете текста? 100 петабайт? 200? А сколько весит языковая модель? Ну 100 гигов, может быть, да? Какая теория информации позволяет такое большое сжать в такое маленькое? Это сжатие с потерями. С огромными потерями», — сокрушался Крайнов. Из-за этого возникают «галлюцинации» — модель не может ответить на вопрос, информация о котором точно есть в интернете. Решение — выкинуть все лишнее и обучать модели только на качественной информации.

ИИ-модели учатся друг у друга: DeepSeek — у «Яндекса». Крайнов объяснил, что лучшие генерации текстов делаются с reasoning — методом, при котором генерация происходит токен за токеном, образуя цепочку. Можно запускать разные цепочки генерации и определять, какой ответ лучше, благодаря чему следующий токен предсказывается все точнее. Именно так, по словам спикера, работают китайские разработчики: они отправляют запросы во множество других моделей и обучают свой ИИ выдавать похожие результаты. Крайнов считает такой подход наиболее перспективным для развития искусственного интеллекта.

«DeepSeek долгое время на вопрос „Кто тебя создал?“ отвечал, что „Яндекс“. Понятно почему: они задавали вопросы в нашу модель, она так генерировала ответы, и на ней учились», — рассказал спикер.

ИИ-агенты — главная тема ближайших лет, но пускать в реальный мир их пока опасно. Крайнов рассказал о методе Reinforcement Learning — подходе, при котором ИИ-агент обучается методом проб и ошибок, получая награды за правильные действия и наказания за неверные. Допустив ошибку, агент корректирует свою стратегию.

«И мы наших агентов выпускаем в реальный мир. И предположим, мы даем задачу системе написать и запустить код какой-то программы. У нас уже появляется связь от среды. Она вообще запускается? Если да, уже хорошо. Она выдает нужный результат? Хорошо. Она это делает быстро? Хорошо», — объяснил спикер.

Однако есть опасения выпускать таких агентов в реальный мир — они могут нанести ущерб. Конечно, ничего не взорвут, но теоретически можно создать систему, которая научится зарабатывать деньги на бирже, самостоятельно покупая и продавая акции.

Квантовые и фотонные компьютеры могут решить проблему энергоэффективности. Сейчас дата-центры потребляют аномальное количество энергии, сравнимое с целым городом. Крайнов отметил, что качество моделей напрямую зависит от вычислительных мощностей: «Качество растет с увеличением размера моделей, количества синтетики, которую мы можем генерировать и на которой можем учиться. А еще оно вырастет, если мы синтетику будем генерировать более качественными, большими моделями. Пока понятно, как разменивать вычислительные мощности на качество. И зависимость там нелинейная. Получается, чтобы получить еще 1 процент качества, нужно, условно, в 20 раз больше железа потратить».

Квантовые компьютеры, например, используют принципы суперпозиции и запутанности, а также оперируют кубитами вместо классических битов. Это позволяет обрабатывать большие объемы информации параллельно, что дает преимущество в решении сложных задач. Фотонные компьютеры работают на фотонах света вместо электронов, что позволяет достичь более высокой скорости и энергоэффективности. Спикер объяснил, что подобные решения в перспективе могут значительно увеличить энергоэффективность современных ИИ-моделей.

На вопрос о том, стоит ли обучать всю компанию использованию ИИ, Крайнов ответил: стараться обучать всех и как можно больше Фото: ru.freepik.com

«Прикольно, что разработчики нейронных сетей ни фига не лидеры по их использованию»

В идеальном мире доход соответствует пользе, которую человек приносит, а ИИ — ее умножитель. Отвечая на вопрос из зала о будущем модели распределения общественных благ, Крайнов заверил, что она изменится очень сильно. «Если социалисты не начнут снова отбирать у успешных деньги, то такое распределение произойдет. Почему? Потому что в идеальном и справедливом мире доход должен соответствовать пользе, которую человек приносит».

Спикер привел пример: врач хорошо ставит диагнозы и неплохо зарабатывает. Но если он обучит нейросеть диагностике, его заработок вырастет еще сильнее — ведь с помощью ИИ правильные диагнозы получит больше пациентов. Таким образом, спикер пришел к выводу, что сейчас ИИ — это мультипликатор возможностей человека, некий умножитель.

Создатели технологий не лидеры в их использовании. «Многие считают, что если человек пишет нейронные сети, сам их создает, то он их может использовать. Абсолютная чушь, ничего подобного. Покажите мне топ-100 лучших ютуберов по количеству подписок и скажите, кто из них создатель YouTube или TikTok. Нет!» — отметил спикер. По его словам, люди, которые создают сервис, и люди, которые им пользуются, друг на друга вообще не похожи: «Разработчики, которые создают нейронные сети, не лидеры по их использованию».

Лучше обучить ИИ всех, чем упустить возможность. На вопрос о том, стоит ли обучать всю компанию использованию ИИ, Крайнов ответил: стараться обучать всех и как можно больше. Он рассказал, как «Яндекс» стимулировал своих работников переходить на мобильные телефоны — компания раздавала устройства и оплачивала трафик при условии использования. Сначала было неудобно, но потом все привыкли, и нововведение оправдало себя: «Мы мобильный сервис нашли. У нас долгое время были отдельные графики на мобильных телефонах. Наши доли, качество работы сервиса, количество пользователей». А сейчас то же самое происходит с ИИ: компания вводит небольшие поощрения и призы за лучшее применение технологий. По словам спикера, если человек хочет быть эффективным, он должен научиться правильно использовать ИИ.