{ "title": "Потенциал и опасность искусственного интеллекта", "sourceUrl": "https://www.imf.org/ru/publications/fandd/issues/2023/12/b2b-artificial-intelligence-promise-peril-tourpe", "canonical": "https://www.imf.org/ru/publications/fandd/issues/2023/12/b2b-artificial-intelligence-promise-peril-tourpe", "overlayPath": "/ru/publications/fandd/issues/2023/12/b2b-artificial-intelligence-promise-peril-tourpe/index.md", "summary": "Генеративный ИИ определяется как «самое впечатляющее достижение в технологиях машинного обучения на сегодняшний день», способный «понимать сложные структуры данных и взаимодействовать с ними» и «вызвать всплеск творчества и производительности».", "sections": [ { "heading": "Определение и общий смысл", "content": "- Генеративный ИИ определяется как «самое впечатляющее достижение в технологиях машинного обучения на сегодняшний день», способный «понимать сложные структуры данных и взаимодействовать с ними» и «вызвать всплеск творчества и производительности».\n- Основное отличие генеративного ИИ от традиционных форм ИИ — способность более глубоко анализировать и более творчески интерпретировать сложные данные, выдавая не только прогнозы, но и альтернативные сценарии, показательные диаграммы и даже фрагменты кода." }, { "heading": "Технологические этапы и ключевые вехи", "content": "- 1950: Алан Тьюринг впервые предположил возможность создания машинами уровня мастерства, имитирующего человеческий интеллект.\n- 1960-х: программа ELIZA воспроизвела реакции, подобные человеческим; предшествовала современным чат-ботам.\n- «Спустя два десятилетия» появились искусственные нейронные сети, расширившие возможности машин в понимании языка и распознавании изображений, но прогресс сдерживали ограниченность наборов данных и вычислительной мощности.\n- 2000-х: третья волна ИИ — глубокое обучение — стала возможна благодаря постоянному ежегодному увеличению данных и вычислительных ресурсов.\n- 2014: появление генеративно-состязательных сетей (GAN), где «генератор» создаёт имитационные данные, а «дискриминатор» пытается отличить подделку от реального продукта.\n- 2017: публикация статьи «Все, что вам нужно, — внимание», внедрившей механизмы внимания в обучение ИИ и заметно улучшившей способность моделей «понимать» вводные данные.\n- November 2022: запуск ChatGPT компанией OpenAI; вскоре после этого другие крупные технологические фирмы представили собственных чат-ботов на основе генеративного ИИ." }, { "heading": "Влияние на экономику и финансы", "content": "- Традиционные формы ИИ давно используются для обработки числовой информации, оценки рыночных тенденций и адаптации финансовых продуктов.\n- Генеративный ИИ предлагает:\n - более глубокий анализ и творческую интерпретацию сложных данных;\n - выработку альтернативных сценариев и наглядных материалов;\n - автоматизированную разработку фрагментов кода, меняющих рабочие процессы отрасли.\n- Примеры применения:\n - органы государственного управления используют инструменты для улучшения обслуживания граждан и преодоления нехватки рабочей силы;\n - центральные банки рассматривают ИИ для анализа больших банковских данных с целью уточнения экономических прогнозов и повышения эффективности мониторинга рисков, включая мошенничество;\n - инвестиционные компании используют генеративный ИИ для обнаружения незначительных изменений в ценах акций и настроениях участников рынка, создавая возможности для потенциально более прибыльных инвестиционных стратегий;\n - страховые компании исследуют генеративные модели для создания персонализированных полисов." }, { "heading": "Риски и общественные опасения", "content": "- Галлюцинации: генеративный ИИ может создавать бессмысленные и ложные факты, явление, называемое «галлюцинациями», и не «понимать» значения слов; знания ChatGPT ограничены последней датой обучения.\n- Укрепление предубеждений и непрозрачность решений: традиционные проблемы ИИ — усиление существующих предубеждений в данных и отсутствие прозрачности — остаются актуальными.\n- Манипуляции и дезинформация:\n - генеративный ИИ способен «рассказывать истории, которые тесно переплетаются с ранее существовавшими убеждениями и точками зрения людей», потенциально усиливая эхо-камеры;\n - March 2022: появление видео, сгенерированного ИИ, с изображением якобы капитуляции президента Украины Владимира Зеленского, иллюстрирует использование ИИ как оружия для манипулирования политикой, рынками и общественным мнением.\n- Экономические и социальные последствия:\n - ликвидация рабочих мест вследствие автоматизации задач, ранее выполнявшихся людьми, требует стратегий трудоустройства и переподготовки.\n- Экзистенциальные риски:\n - ведущие эксперты по ИИ, включая создателя ChatGPT, подписали письмо, предупреждающее, что «снижение риска уничтожения искусственным интеллектом должно стать глобальной приоритетной задачей наряду с другими рисками общественного масштаба, такими как пандемии и ядерная война».\n - Тьюринг предупреждал, что «существует опасность того, что машины в конечном итоге возьмут под контроль нашу жизнь»." }, { "heading": "Выводы и политические императивы", "content": "- Генеративный ИИ — монументальный сдвиг с огромными перспективами и глубокими экзистенциальными вопросами; его развитие «уже нельзя повернуть вспять».\n- Необходимые меры:\n - неусыпный надзор;\n - новая нормативно-правовая база;\n - непоколебимая приверженность этическим, прозрачным, поддающимся контролю инновациям, сочетаемым с общечеловеческими ценностями.\n- Подчёркивается важность баланса между использованием преобразующей силы генеративного ИИ и соблюдением советов, напоминающих о рисках, высказанных Тьюрингом.\n\nИсточник: ФИНАНСЫ И РАЗВИТИЕ — ЭРВЕ ТУРП, Декабрь 2023 года.\n\n---\n\n Content in this bundle\n\n- glossaryr\n - glossaryr (Markdown version){rel=\"alternate\" type=\"text/markdown\"}\n - glossaryr (PDF){rel=\"external\" type=\"application/pdf\"}\n\n---\n\nSource: https://www.imf.org/ru/publications/fandd/issues/2023/12/b2b-artificial-intelligence-promise-peril-tourpe" } ], "bullets": [ "[Markdown version](/ru/publications/fandd/issues/2023/12/b2b-artificial-intelligence-promise-peril-tourpe/index.md)", "[Structured JSON version](/ru/publications/fandd/issues/2023/12/b2b-artificial-intelligence-promise-peril-tourpe/index.json)", "[Bundle manifest](/ru/publications/fandd/issues/2023/12/b2b-artificial-intelligence-promise-peril-tourpe/bundle-manifest.json)", "Authors: HERVE TOURPE", "Published: December 5, 2023", "Генеративный ИИ определяется как «самое впечатляющее достижение в технологиях машинного обучения на сегодняшний день», способный «понимать сложные структуры данных и взаимодействовать с ними» и «вызвать всплеск творчества и производительности».", "Основное отличие генеративного ИИ от традиционных форм ИИ — способность более глубоко анализировать и более творчески интерпретировать сложные данные, выдавая не только прогнозы, но и альтернативные сценарии, показательные диаграммы и даже фрагменты кода.", "1950: Алан Тьюринг впервые предположил возможность создания машинами уровня мастерства, имитирующего человеческий интеллект.", "1960-х: программа ELIZA воспроизвела реакции, подобные человеческим; предшествовала современным чат-ботам.", "«Спустя два десятилетия» появились искусственные нейронные сети, расширившие возможности машин в понимании языка и распознавании изображений, но прогресс сдерживали ограниченность наборов данных и вычислительной мощности.", "2000-х: третья волна ИИ — глубокое обучение — стала возможна благодаря постоянному ежегодному увеличению данных и вычислительных ресурсов.", "2014: появление генеративно-состязательных сетей (GAN), где «генератор» создаёт имитационные данные, а «дискриминатор» пытается отличить подделку от реального продукта.", "2017: публикация статьи «Все, что вам нужно, — внимание», внедрившей механизмы внимания в обучение ИИ и заметно улучшившей способность моделей «понимать» вводные данные.", "November 2022: запуск ChatGPT компанией OpenAI; вскоре после этого другие крупные технологические фирмы представили собственных чат-ботов на основе генеративного ИИ.", "Традиционные формы ИИ давно используются для обработки числовой информации, оценки рыночных тенденций и адаптации финансовых продуктов.", "Генеративный ИИ предлагает:", "Примеры применения:", "Галлюцинации: генеративный ИИ может создавать бессмысленные и ложные факты, явление, называемое «галлюцинациями», и не «понимать» значения слов; знания ChatGPT ограничены последней датой обучения.", "Укрепление предубеждений и непрозрачность решений: традиционные проблемы ИИ — усиление существующих предубеждений в данных и отсутствие прозрачности — остаются актуальными.", "Манипуляции и дезинформация:", "Экономические и социальные последствия:", "Экзистенциальные риски:", "Генеративный ИИ — монументальный сдвиг с огромными перспективами и глубокими экзистенциальными вопросами; его развитие «уже нельзя повернуть вспять».", "Необходимые меры:", "Подчёркивается важность баланса между использованием преобразующей силы генеративного ИИ и соблюдением советов, напоминающих о рисках, высказанных Тьюрингом.", "**glossaryr**" ], "related": [ { "title": "glossaryr", "role": "document", "sourceUrl": "https://www.imf.org/external/np/term/rus/pdf/glossaryr.pdf", "summary": { "path": "/external/np/term/rus/pdf/glossaryr.pdf.md", "mime": "text/markdown" }, "binary": { "path": "/external/np/term/rus/pdf/glossaryr.pdf", "mime": "application/pdf" } } ], "alternates": { "markdown": "/ru/publications/fandd/issues/2023/12/b2b-artificial-intelligence-promise-peril-tourpe/index.md", "json": "/ru/publications/fandd/issues/2023/12/b2b-artificial-intelligence-promise-peril-tourpe/index.json", "bundleManifest": "/ru/publications/fandd/issues/2023/12/b2b-artificial-intelligence-promise-peril-tourpe/bundle-manifest.json" }, "generatedAtUtc": "2026-09-16T01:40:40.828Z" }