Андрей Щербаков 
Искусственный интеллект продолжает активно трансформировать различные сферы жизни общества, от здравоохранения и образования до бизнеса и повседневных задач. Понимание текущего состояния и будущих тенденций этой развивающейся технологии становится все более важным. Стэнфордский институт человеко-ориентированного искусственного интеллекта (HAI) отслеживает рост и проблемы ИИ в своем ежегодном отчете AI Index Report, представляя всесторонний обзор, основанный на данных. Восьмое издание отчета за 2025 год содержит критически важные сведения о стремительном прогрессе в области ИИ, включая научные прорывы, расширение применения в реальном мире и растущую глобальную конкуренцию в разработке ИИ. Также освещаются текущие проблемы, связанные с управлением, этикой и устойчивостью, которые необходимо решать по мере того, как ИИ становится неотъемлемой частью нашей жизни. Эти ключевые выводы из отчета AI Index Report 2025 проливают свет на влияние ИИ, его текущие ограничения и дальнейший путь развития.
За последний год искусственный интеллект демонстрирует выдающиеся технические достижения в производительности и возможностях. Например, сообщается, что производительность моделей повышается до 67% в новых тестах, таких как MMLU, GPQA и SWE-bench. Генеративные модели теперь не только создают высококачественный видеоконтент, но и ИИ-ассистенты для программирования начинают превосходить людей-программистов в определенных задачах.
Наблюдается растущая конкуренция между ИИ-моделями с открытым исходным кодом и закрытыми проприетарными моделями. В 2024 году модели с открытым исходным кодом быстро совершенствуются, сокращая разрыв в производительности с проприетарными аналогами. Это делает передовой ИИ более доступным, поскольку открытые модели теперь почти не уступают по производительности закрытым. Большинство новых моделей ИИ разрабатываются в промышленных лабораториях, что отражает растущее влияние компаний на формирование сферы ИИ. Однако академические учреждения по-прежнему играют решающую роль в фундаментальных исследованиях.
Глобальная конкуренция в исследованиях ИИ также усиливается. Хотя США продолжают лидировать в разработке передовых моделей, создав 40 таких моделей в 2024 году, Китай значительно сокращает отставание, выпустив 15 передовых моделей. Это обостряет гонку инноваций в области ИИ, поскольку обе страны, наряду с другими, теперь конкурируют за предоставление лучших возможностей ИИ.
Несмотря на эти достижения, ИИ все еще сталкивается с трудностями в задачах, требующих сложных рассуждений. Хотя ИИ отлично справляется с распознаванием образов, он испытывает затруднения при решении задач, требующих глубокого логического мышления и многоэтапных процессов. Это ограничение вызывает особую озабоченность в критически важных приложениях, где требуется гарантированная точность.
Искусственный интеллект играет все более важную роль в научных исследованиях. Системы, такие как AlphaFold 3 и ESM-3, совершают прорывы в предсказании структуры белков, а модели вроде GNoME помогают открывать стабильные кристаллы для робототехники и производства полупроводников. Отмечается также значительный вклад ИИ в таких областях, как прогнозирование лесных пожаров и освоение космоса, что демонстрирует его потенциал для решения сложных глобальных проблем. Эти достижения признаются на самом высоком уровне: Нобелевские премии присуждаются за работы, связанные с ИИ, в области сворачивания белков и глубоких нейронных сетей.
Искусственный интеллект больше не ограничивается исследовательскими лабораториями и широко интегрируется в повседневную жизнь, находя применение в различных отраслях. Широко используются медицинские устройства на базе ИИ; например, Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США (FDA) одобряет сотни таких устройств ежегодно, включая 223 в 2023 году. Кроме того, растет внедрение автономных транспортных средств: Waymo фиксирует более 150 000 беспилотных поездок еженедельно в США, в то время как парк Apollo Go компании Baidu предлагает доступные услуги в нескольких городах Китая.
Растет влияние ИИ на экономику. Компании делают значительные инвестиции в ИИ, при этом частное финансирование достигает рекордных уровней. В 2024 году американские компании инвестируют 109,1 миллиарда долларов в ИИ, что значительно превосходит другие страны, такие как Китай, который инвестирует 9,3 миллиарда долларов, и Великобританию с 4,5 миллиардами долларов. Эти инвестиции ускоряют внедрение ИИ в различных отраслях, включая оптимизацию цепочек поставок и автоматизацию обслуживания клиентов. Компании, первыми внедрившие ИИ, уже отмечают повышение производительности, что подчеркивает потенциал ИИ для революционизации бизнес-операций.
Усовершенствования алгоритмов и аппаратного обеспечения значительно снижают стоимость эксплуатации ИИ-моделей. Например, эксплуатация моделей вроде GPT-3.5 становится в 280 раз дешевле, чем в 2022 году. Такое снижение затрат делает ИИ более доступным для стартапов и небольших организаций. Однако сохраняются экологические проблемы. Обучение крупных ИИ-моделей по-прежнему требует значительных вычислительных мощностей, что увеличивает углеродный след. Например, сообщается, что обучение GPT-4 выделяет более 5000 тонн CO₂. Хотя достигаются успехи в области энергоэффективности, растущий масштаб ИИ-моделей продолжает вызывать опасения по поводу воздействия на окружающую среду. Это подчеркивает необходимость для технологических компаний исследовать и внедрять более чистые источники энергии для смягчения экологических последствий разработки ИИ.
По мере расширения влияния ИИ правительства активизируют усилия по регулированию его разработки. Например, США вводят 59 нормативных актов, связанных с ИИ, в 2024 году, что свидетельствует о значительном сдвиге в сторону усиления надзора за технологией. Тем временем такие страны, как Канада, Китай и Саудовская Аравия, объявляют о крупных инвестициях в ИИ, признавая его стратегическую важность для будущей конкурентоспособности.
Международные организации, такие как ОЭСР, ЕС и ООН, работают над созданием рамок для управления ИИ. Эти усилия направлены на обеспечение прозрачности, справедливости и подотчетности в системах ИИ. Однако экосистема ответственного ИИ (RAI) все еще находится в стадии разработки, а рост числа инцидентов, связанных с ИИ, подчеркивает необходимость улучшения мер безопасности.
Образование в области ИИ расширяется по всему миру, все больше стран интегрируют ИИ и информатику в свои учебные программы. Однако сохраняются различия в доступе к образованию в области ИИ, особенно в менее развитых регионах. В США, несмотря на растущий интерес к образованию в области ИИ, сохраняются проблемы с подготовкой учителей и ресурсами. Обеспечение инклюзивного и справедливого доступа к образованию в области ИИ необходимо для формирования разнообразного кадрового резерва.
Наблюдается значительное увеличение числа студентов, получающих степени, связанные с ИИ, особенно на уровне магистратуры. Этот всплеск отражает растущий интерес к этой области, обусловленный прорывами в технологии ИИ и ее широким внедрением в различных отраслях.
Общественное мнение об ИИ остается осторожно оптимистичным. Хотя большинство людей в мире относятся к ИИ положительно, сохраняются опасения по поводу этики, безопасности и вытеснения рабочих мест. Доверие к компаниям, занимающимся ИИ, в вопросах ответственного обращения с персональными данными снижается, и сохраняется скептицизм по поводу справедливости и предвзятости ИИ. Однако существует сильная общественная поддержка регулирования ИИ, при этом многие выступают за защиту конфиденциальности данных и большую прозрачность в принятии решений ИИ.
Что касается влияния на рабочие места, то, хотя многие работники признают, что ИИ изменит их должностные обязанности, большинство не ожидают, что их заменят ИИ. Вместо этого они предполагают, что ИИ изменит их методы работы, автоматизируя определенные задачи и требуя новых навыков.
Отчет AI Index Report 2025 представляет всесторонний обзор быстрого прогресса и проблем в области ИИ. Искусственный интеллект развивается беспрецедентными темпами, демонстрируя прорывные исследования, широкое внедрение и все большую интеграцию в повседневную жизнь. Однако для того, чтобы ИИ приносил пользу обществу, необходимо решить критические вопросы, связанные с управлением, этикой и устойчивостью.
По мере продвижения в 2025 год будущее ИИ будет зависеть от того, насколько эффективно мы сможем справиться с этими вызовами. Сотрудничество между технологами, политиками и педагогами станет ключом к обеспечению ответственного и справедливого использования потенциала ИИ. Хотя будущее ИИ сулит огромные перспективы, оно потребует тщательного управления, чтобы гарантировать его пользу для общего блага.
