Ольга Чернокоз: Стандарты для ИИ — где заканчиваются правила и начинается ограничение конкуренции

Недавнее решение создать под патронажем Минцифры Совет по генеративной разработке программного обеспечения ставит более широкий вопрос: что именно государству следует стандартизировать в быстро меняющейся сфере искусственного интеллекта — требования к результату или сами способы его достижения?

Сбер предложил создать отраслевую площадку по развитию генеративной разработки программного обеспечения. Предполагается, что в её работе примут участие научное сообщество, заказчики и разработчики решений на основе искусственного интеллекта.

Среди заявленных задач — создание единой методологической базы, подходов к оценке экономического эффекта применения ИИ и эффективности использования вычислительных ресурсов. В дальнейшем результаты этой работы могут стать основой для национальных стандартов в области агентной разработки.

Инициатива на первый взгляд вполне логична. Генеративный ИИ действительно меняет разработку программного обеспечения. ИИ-агенты уже способны писать и анализировать код, проводить тестирование, искать ошибки и выполнять часть задач, которые раньше решались непосредственно программистами.

Появляется и объективная проблема измерения результата. Если одна компания заявляет, что применение ИИ повысило производительность разработчиков на 20%, а другая — на 50%, необходимо понимать, что именно измерялось, учитывались ли затраты на вычислительные ресурсы, как изменилось качество продукта и действительно ли получен экономический эффект.

Единые и прозрачные подходы к оценке такого эффекта рынку действительно могут быть полезны.

Однако значительно сложнее другой вопрос: должно ли государство стандартизировать саму методологию организации генеративной разработки?

В рыночной экономике способ организации производства является одним из источников конкурентного преимущества.

Одна IT-компания может построить разработку вокруг нескольких специализированных ИИ-агентов. Другая создаст собственную архитектуру. Третья использует открытые модели. Четвёртая выяснит, что для определённого класса задач массовое применение агентов экономически неоправданно.

Результат этой конкуренции должен показать, какие модели действительно эффективнее.

Поэтому при формировании будущих стандартов принципиально важно разделять две вещи.

Первая — требования к результату: безопасность, качество, надёжность, сопоставимые показатели эффективности, корректность оценки экономического эффекта.

Вторая — способ достижения этого результата: архитектура решения, используемая модель, среда разработки, организация внутренних процессов компании.

В первом случае стандартизация способна помогать рынку.

Во втором она может, напротив, ограничивать технологическую конкуренцию.

Если национальный стандарт начнёт закреплять определённую архитектуру или конкретную модель организации генеративной разработки, возникает риск, что рынок будет двигаться не в сторону наиболее эффективного решения, а в сторону решения, которое лучше соответствует заранее установленной методологии.

Кто должен создавать правила нового рынка?

Есть и ещё один принципиальный вопрос.

Инициатором создания Совета выступил Сбер — одновременно один из крупнейших технологических игроков страны, активно развивающий собственные модели, инструменты и инфраструктуру искусственного интеллекта.

Сбер предлагает передать участникам Совета накопленный опыт трансформации процессов разработки десятков тысяч своих инженеров в качестве стартовой базы.

Этот опыт, безусловно, представляет большую ценность.

Но опыт крупнейшей корпорации не обязательно является универсальной моделью для всей экономики.

У небольшой IT-компании, промышленного предприятия, регионального разработчика и крупной технологической корпорации различаются ресурсы, вычислительная инфраструктура, масштабы команд и экономика проектов.

Поэтому корпоративная практика любого участника рынка — Сбера, Яндекса, VK или небольшой технологической компании — может быть источником данных и экспертизы, но не должна автоматически становиться моделью для национального стандарта.

Особенно важно обеспечить реальное, а не номинальное участие различных категорий разработчиков и заказчиков.

Формулировки об участии научного сообщества, заказчиков и разработчиков уже прозвучали. Однако для рынка гораздо важнее понять, как именно будет формироваться состав Совета, каким образом будут приниматься решения, насколько представлены малые и средние технологические компании и каким образом будут учитываться альтернативные технологические подходы.

Стандарт не должен становиться скрытым барьером

Есть ещё один риск, который необходимо учитывать заранее.

Сам по себе национальный стандарт не обязательно означает запрет использовать другие технологии.

Однако значение стандарта резко меняется, если соответствие ему в дальнейшем становится условием получения государственной поддержки, участия в закупках, работы с государственными компаниями или получения иных преимуществ.

В этом случае даже формально добровольная методология может превратиться в экономический барьер.

Именно поэтому правила необходимо проектировать до появления таких последствий, а не исправлять рынок после того, как они возникли.

Поддерживать российские технологии — не значит защищать их от конкуренции

Эта дискуссия выходит далеко за пределы генеративной разработки.

Сегодня государство одновременно решает две разные задачи: развитие отечественной технологической индустрии и повышение эффективности российской экономики за счёт применения новых технологий.

Эти задачи связаны, но они не тождественны.

Разработчику действительно может требоваться государственная поддержка для создания российского конкурентоспособного продукта, проведения исследований и преодоления технологических барьеров.

Но задача предприятия, приобретающего технологию, другая — повысить производительность, снизить издержки, улучшить качество продукции и сохранить конкурентоспособность.

Если смешивать эти две цели, возникает опасность оценивать успешность технологической политики количеством внедрённых отечественных решений, а не полученным экономическим результатом.

На наш взгляд, сильная российская технологическая индустрия должна формироваться не через устранение конкуренции, а через способность эту конкуренцию выигрывать.

Задача государства — не определить за рынок технологического победителя, а создать условия, при которых российский победитель сможет появиться.

Ассоциация инновационных решений и искусственного интеллекта «Регионы XXI ВЕК» считает необходимым при разработке методологий и будущих национальных стандартов в сфере ИИ исходить из нескольких принципов:

технологическая и вендорная нейтральность; открытое участие различных категорий разработчиков и заказчиков; разделение требований к результату и требований к способу его достижения; независимая оценка экономической эффективности; недопустимость превращения стандартов в инструмент ограничения конкуренции.

И прежде чем создавать новый обязательный или фактически обязательный механизм регулирования, необходимо отвечать на простой вопрос:

Какую конкретную проблему рынка мы решаем и почему рынок не способен решить её самостоятельно?

Если речь идёт о безопасности, совместимости, защите данных или сопоставимости показателей эффективности — необходимость общих правил может быть обоснована.

Если же речь идёт о том, как частной компании эффективнее организовать собственный процесс разработки, государству следует крайне осторожно подходить к унификации.

Искусственный интеллект развивается слишком быстро, чтобы сегодня административно закрепить единственную правильную модель его использования.

России нужны собственные сильные технологии.

Но ещё больше ей нужна среда, в которой эти технологии становятся сильными благодаря эффективности и конкуренции, а не благодаря заранее установленным правилам выбора.