Как рассказал ректор Корпоративного университета ПАО «Газпром нефть», руководитель рабочей группы «Высшее образование» Альянса в сфере искусственного интеллекта Илья Дементьев, развитие компетенций в области ИИ — одна из основных задач актуальной повестки.
Нужно ли стимулировать внедрение ИИ в экономике или это естественный процесс? Мы часто слышим о необходимости ускоренного внедрения ИИ в различных отраслях, существует ли перечень приоритетных?
Развитие любых технологий — естественный процесс, часто превосходящий любые прогнозы и ожидания. Мы с партнерами по альянсу видим, что уже есть отрасли с высоким уровнем внедрения ИИ, но есть и индустрии, которым необходима поддержка. Нужно тиражировать лучшие практики, обучать в вузах больше специалистов. Ведь важно, чтобы технология развивалась не только в сфере развлечений и там, где есть быстрый доход и большие инвестиции, но и, например, в медицине.
Сейчас в России все хорошо с внедрением ИИ в финансовом секторе, телекоммуникациях, образовании. В этих сегментах доля компаний, которые его используют, — на уровне 50%. Дальше идет разрыв с лидерами почти двукратный. Об этом говорит статистика Национального центра развития искусственного интеллекта и Аналитического центра при Правительстве РФ.
В энергетике пока только каждая третья компания применяет в работе инструменты ИИ. Многие просто не понимают, как улучшить производительность, насколько это безопасно — доверить ИИ выпуск продукции или управление производством. Мы надеемся, что успешный опыт «Газпром нефти» поможет исправить ситуацию, поэтому ведем политику максимальной технологической открытости и делимся с коллегами кейсами. Как находить скрытые залежи нефти с помощью нейросетей, как сократить затраты на строительство скважин благодаря ИИ, как решать сложные логистические задачи.
Достаточно ли в России кадров, чтобы не только разрабатывать решения для внедрения, но и управлять этими процессами? Возможно ли решить проблему дефицита ИИ-кадров и удовлетворить потребности рынка в высококвалифицированных специалистах? В какой срок?
Одна из целей работы альянса — увеличить вдвое количество выпускников вузов в сфере ИИ. При этом мы делаем акцент на уровне подготовки новых кадров. Например, в прошлом году альянс создал собственный рейтинг вузов — первый в стране проект, оценивающий современную российскую систему подготовки специалистов в области ИИ. Мы создали открытую систему оценки вузов с четкими критериями, чтобы ежегодно предоставлять объективную информацию по ним и абитуриентам, и бизнесу, и государству. Нам важно помочь университетам повысить качество образования, определить точки развития, повысить эффективность процессов работы со студентами.
Лидерами сегодня являются 10 высших учебных заведений, но мы рассчитываем, что к 2030 году не менее 100 вузов будут иметь возможность ежегодно выпускать тысячи специалистов ИИ, уровень которых соответствует требованиям ведущих технологических компаний. Уже в 2024 году ожидается выпуск более 2 тыс. магистров, обученных по образовательным программам, созданным в рамках гранта Министерства высшего образования и науки. К слову, в рамках упомянутого гранта на разработку программ бакалавриата и магистратуры по профилю «искусственный интеллект» создаются и запускаются десятки новых программ, основанных на матрице профессий и компетенций, которую разработал альянс. Эксперты альянса также формируют рекомендации, позволяющие сделать эти программы соответствующими уровню подготовки выпускников, который ожидает бизнес.
Основной заказчик и потребитель кадров в ИИ — бизнес. Как он помогает развивать образование, находить нужный вектор? Способны ли компании помочь добиться реальных изменений в системе подготовки специалистов?
С этой целью альянсом создается экосистема проектов в сфере высшего образования — площадка для непрерывного диалога, необходимого для синхронизации учебного процесса с требованиями рынка к профессии. Например, помимо рейтинга вузов создан универсальный образовательный модуль «Системы ИИ» для студентов профильных и непрофильных направлений подготовки. В 2023 году модуль был передан Министерству высшего образования и науки для распространения в рамках реализации поручения президента. Он будет внесен в образовательные программы высшего образования и программы повышения квалификации.
Каждая компания альянса ведет собственную деятельность для повышения качества подготовки профильных кадров, имеет совместные программы ИИ с ведущими университетами. Кроме того, альянс поддерживает ключевые олимпиады по ИИ, ведет проекты в сфере школьного образования.
Как выстраивается диалог компаний и вузов при определении образа специалиста, который потребуется бизнесу через четыре года бакалавриата? Возможно ли вообще это определить?
Нашей первой задачей было синхронизировать понимание того, какими должны быть ИИ-специалисты. Была создана базовая модель профессий и компетенций в сфере ИИ. Это матрица ключевых профессиональных навыков, которыми должны обладать специалисты, созданная как для формирования пула профессий, так и для развития образовательных программ вузов. Эксперты компаний-участников альянса сформировали семейство из шести специальностей, для них определили требуемый уровень владения каждой из 36 компетенций. Тем самым мы подготовили техническое задание для вузов на подготовку выпускников в области искусственного интеллекта. В 2024 году планируем актуализацию этой матрицы, а также более глубокую детализацию с учетом изменений, произошедших в сфере ИИ за последние три года.
На основе матрицы профессий и компетенций альянс проводит профессионально-общественную аккредитацию вузов. Ее цель — содействие университетам в разработке и реализации программ подготовки квалифицированных кадров для цифровой индустрии. Методика обработки данных о программах высшего образования разработана экспертами «Газпром нефти».
Хватает ли преподавателей, способных готовить квалифицированные кадры? Перспективна ли практика привлечения зарубежных специалистов в этой области, например, из Китая?
Чем больше будет преподавателей с высокой квалификацией, тем лучше, это очевидно. Спрос на них будет только возрастать. Я считаю, что есть потенциал в том, чтобы проводить повышение квалификации действующих преподавателей, а также расширять практику привлечения к преподаванию представителей бизнес-среды. Также перспективно ориентировать выпускников ИИ-специальностей на преподавание.
Конечно, есть перспектива на начальных этапах развития отрасли и в привлечении иностранных специалистов. Мы знаем, что на уровне государства планируется создавать условия для привлечения профессуры и аспирантов из других стран. Но есть и встречный процесс — потребность в привлечении преподавателей из России озвучивают наши иностранные партнеры, в том числе из Китая. Такой обмен может дать существенный импульс развитию науки, укреплению сотрудничества, старту совместных бизнес-проектов. Однако нашей ключевой целью остается подготовка собственного преподавательского состава при содействии иностранных специалистов.
Искусственный интеллект воспринимается как область прорывных разработок. Видим ли мы в России потенциал для прорывов и высоких достижений, конкурентоспособных в мире?
Дефицит специалистов высочайшего класса и передовых разработок — один из вызовов, который стоит перед нами сегодня. Российская наука в области ИИ имеет достаточно сильные позиции в мире, однако, учитывая ее потенциал, мы стремимся занять место в вершине списка. Если посмотреть на количественные показатели, то Россия входит в топ-20 стран по числу публикаций в области ИИ на международных конференциях уровня А*. Правительство предусмотрело реализацию всеобъемлющих мер поддержки для развития кадров и науки, которые, по прогнозам, помогут России к 2030 году быть уже в десятке, а возможно, и в пятерке лидеров по научным публикациям по ИИ мирового уровня.
Ключевой элемент развития российской науки в области ИИ — исследовательские центры. Их сегодня в стране шесть, часть из них функционирует на базе вузов, которые находятся в первых строчках нашего рейтинга вузов. Помимо этого альянсом проводится национальная премия «Лидеры ИИ», которая награждает лучших ученых, а также компании и регионы, внедряющие ИИ. Этот проект реализуются при поддержке правительства совместно с АНО «Цифровая экономика».
Также в начале 2024 года альянс создал научный совет, в который вошли ведущие представители российской науки в области искусственного интеллекта. В совет отбирались научные руководители, студенты которых публиковались на ведущих мировых научных конференциях в области ИИ. Планируется, что научный совет позволит консолидировать позиции научного сообщества по повестке искусственного интеллекта и станет ключевым центром выработки рекомендаций по поддержке и развитию исследований.
Несет ли ИИ (особенно генеративный) угрозу востребованности каким-то «человеческим» профессиям?
Внедрение любой новой технологии, будь то ИИ, роботы или паровые машины, всегда приводит к трансформации рынка и профессионального ландшафта. Это сбалансированный процесс — любой инструмент, любая технология нуждается в специалистах, которые будут с ней работать. Одни профессии будут отмирать, в то время как другие — появляться, это естественный процесс развития экономики.
По данным доклада ООН, только канцелярская и административная офисная работа может быть сильно подвержена воздействию технологий ИИ: 24% подобных задач считаются высоко уязвимыми, а еще 58% средне уязвимыми. Для других групп профессий наибольшая доля высоко уязвимых задач не превышает 4%, а средне уязвимых — 25% (International Labour Organization, «Generative AI and jobs: A global analysis of potential effects on job quantity and quality», 2023). В результате наиболее важным эффектом технологии, вероятно, будет рост производительности, поскольку автоматизация некоторых задач в рамках профессии позволит освободить время для других обязанностей в отличие от полной автоматизации.
На нынешнем этапе ИИ выступает скорее в качестве средства поддержки, автоматизации, избавления человека от рутины. ИИ — не конкурент человека за рабочее место, а его помощник, который позволяет повышать эффективность производства, делать одну и ту же работу в разы быстрее. ИИ не может самостоятельно выполнять задачи, которые требуют высокой квалификации или многозадачности.
