Мы поговорили с Сергеем Марковым, управляющим директором и начальником управления экспериментальных систем машинного обучения департамента общих сервисов «Салют» «Сбера», одним из ведущих российских экспертов в области нейросетей, разработчиком сервисов Kandinsky и GigaChat.
— Иногда на профильных конференциях можно услышать мнение, что сегодня лидер в развитии ИИ — Китай. Но это кажется не очень очевидным, учитывая, что громкие новые продукты по-прежнему выпускает США.
— Тут возникает вопрос: в чем измерять успех? Можно — в количестве публикаций, или в количестве обученных моделей, или в метриках этих моделей. В зависимости от выбора «линейки», победитель получится разный. В целом в Китае сегодня наука на мировом уровне, и темпы ее развития впечатляют. Потому что западная наука — прежде всего наука индустриальной эпохи с большой историей. Китай же еще 60–70 лет назад был абсолютно незаметен на мировой научной карте, а сегодня он претендует на лидерские позиции во многих направлениях. По некоторым показателям, например по числу публикаций в области машинного обучения, Китай выходит на первое место в мире. У них есть свои аналоги ChatGPT, есть ряд моделей для генерации видео по тексту. Кстати, если говорить об OpenAI и их модели SORA, о которой было громко заявлено, то ее до сих пор никто, кроме избранных, не видел. А китайские модели доступны широкому кругу людей. Например, в соцсетях мы в подавляющем большинстве случаев видим видео, сгенеренные при помощи китайских моделей. А так — у них несколько генеративных чат-сервисов, которые по ряду метрик приближаются к возможностям GPT-4, а в некоторых задачах ее обходят. Но в силу того что китайское медиапространство для нас оказывается более закрытым, просто потому что знатоков английского гораздо больше, чем знатоков китайского, нам кажется, что весь прогресс происходит на Западе. На самом деле это не так.
Полностью это интервью будет опубликовано на нашем сайте в декабре 2024 года, а также выйдет в книге «ЗА НАУКУ: Ученые о…Человеке, Мире, Математике (Прорывы в российской науке)».
Опубликовано при поддержке гранта Минобрнауки России в рамках федерального проекта «Популяризация науки и технологий» № 075-15-2024-571.
