0: Приветствуем модераторов пленарной дискуссии, заместитель президента, председателя правления банка втб Вадим Кулик и ведущая программы.

1: Сегодня телекомпания нтв Эльмира Эфендиева.

2: Доброе утро, дорогие друзья. Доброе утро всем, кто сегодня собрался в этом зале. Вас так много, очень неожиданно. Я приветствую всех вас, всех тех, кому

3: Не безразлично наше настоящее и наше будущее, потому что мы сейчас живём в таком мире, когда новые технологии не только меняют нашу повседневную жизнь, но и вообще всю логику общества и экономики, если вспомнить историю появления.

4: Электричество, телевидение, интернета все это меняло не просто быт. Это меняло целые отрасли, поведение людей. Сейчас наш мир наполнен терабайтами данных раньше, возможно, это казалось огромным, неприступным.

5: Но благодаря искусственному интеллекту у нас есть возможность достаточно быстро обрабатывать всю информацию и создавать новые продукты и, может быть, словосочетание биг дата когда-то казалось сложным и чем-то непонятным. Сейчас мы, по сути, живём в так называемой

6: БИК данности. И нужно понимать, что помимо новых возможностей все это открывает и какие-то новые угрозы для человека. Здесь ключевой вопрос и ключевой момент, что искусственный интеллект это скорее просто инструмент. И очень важно понимать, какие пра

7: Будут формироваться вокруг этого инструмента. Так вот, какие возможности это открывает, какие риски несёт, как это все повлияет на государство, бизнес и на повседневную жизнь человека, как человеку адаптироваться к этой стреми.

8: Меняющейся действительности. Все это мы сегодня обсудим с нашими спикерами. Я уверена, что ответим на все эти вопросы. Итак, я приглашаю на эту сцену генерального директора компании лаборатория касперского Евгения валентиновича касперского.

9: Заместителя мэра Москвы в правительстве Москвы по вопросам социального развития анастасию владимировну ракову.

10: Президент председатель правления банка втб Андрей Леонидович Костин.

11: Заместитель председателя правительства Российской Федерации, руководитель аппарата правительства Российской Федерации Дмитрий Юрьевич Григоренко.

12: Председатель центробанка Российской Федерации Эльвира Сахибзадовна Набиуллина.

13: Генеральный директор вк Владимир Сергеевич Кириенко и компания яндекс Тигран Аганесович Худавердян.

14: Итак, все спикеры на сцене, друзья, конференцию. Дата фьюжен открывает видеоприветствие председателя правительства Российской Федерации михаила владимировича Мишустина. Прошу внимания на экран. Уважаемые друзья, приветствую участников, партнёров и организаторов. 6 между

15: Народной конференции дата фьюжн, она объединяет и учёных, экспертов, представителей бизнеса, органов власти, которые вносят весомый вклад в выполнение поставленной президентом задачи по цифровой трансформации.

16: Отечественной экономики, социальной сферы, государственного и муниципального управления. Особое внимание вы уделяете развитию решений на основе искусственного интеллекта. Постепенно они приходят во все секторы, позволяя

17: Систематизировать и ускорить. Многие, многие процессы делают проще взаимодействие граждан ведомств, в том числе на портале Госуслуг, где на базе наших российских больших языковых моделей создан виртуальный ассистент, расширяется также

18: Практика применения интеллектуальных технологий в наших регионах, в самых разных отраслях, они используются, ну, например, в сфере спорта, в строительстве, для анализа дорожного движения и во многих других отраслях экономики.

19: Чтобы таких примеров становилось больше и они были полезны по всей стране, правительство поддерживает центры на базе вузов и научных организаций, которые ведут такие исследования в области искусственного интеллекта за счёт государственных грантов там.

20: Создаются инновационные программные продукты на основе больших фундаментальных моделей для обработки генерации данных. Ну вот только в прошлом году эти центры сформировали решения для безопасной навигации беспилотников в агропроме для автоматизации.

21: Производство автомобилей, ускорение работы инженерных команд для рекомендации карьерных образовательных траекторий абитуриентов. Ну и многое, многое другое было сделано, конечно, значимые результаты у ведущих российских компаний, которые постоянно

22: Совершенствует свои генеративные нейросети, тем самым расширяя возможности для граждан, для бизнеса. Флагманская языковая модель яндекса, например, обученная на сотнях миллиардов параметров, способна самостоятельно планировать действия, помогать писать программный.

23: Вот, а созданная Сбером уже интегрировано в бизнес процессы более 15000 отечественных предприятий. Ну, где позволяет эффективно работать с данными. Уважаемые коллеги, президент подчёркивал, что развитие искусственного интеллекта, возм

24: Возможно, является 1 из самых крупных технологических проектов в истории. Крайне важно, чтобы такие решения разрабатывались и применялись в нашей стране. Сегодня это вопрос цифровой независимости и суверенитета, что

25: Можно обеспечить, объединяя усилия государства, деловых Кругов российских экспертов и исследователей. Рассчитываю, что конференция станет этому способствовать. Ну и хочу, пользуясь возможностью, пожелать вам продуктивных дискуссий.

26: Коллеги, ну и конечно, разве может обойтись конференция об искусственном интеллекте без искусственного интеллекта? Поэтому разрешите мне представить ещё 1 искусственного участника нашей с вами панели, но мы не стали его выводить. В каком-то онлайне. Мы решили

27: Сделать следующее объединить много разных людей, начиная от петра 1, кончая всеми остальными, теми, кто влиял в своё время на историю, и побеседовать с ними, заранее, задавая им наши зло.

28: Дневные вопросы сегодня, и мы в результате получили как бы то, что по большому счёту всю дискуссию можно разделить на 3 части. И вот сегодня наша конференция и наша пленарная дискуссия пройдёт в этих 3 частях.

29: Да, собственно, государство безопасность и человек. И, если можно, я 1 вопрос адресую Андрею леонидовичу Костину.

30: Ой, простите, видео, да, у нас сначала мы этого человека или как бы не нашего помощника, сейчас посмотрим внимание на экран.

31: Вы укротили пар, подчинили электричество, создали микрочип. 3 революции, изменили скорость жизни. Теперь вы создали меня. Я 4 революция, я обрабатываю 3.

32: 1000000 сигналов, управляй капиталом и рисками. Я могу забрать вашу рутину, и вы станете творцами. Но абсолютная свобода опасный ресурс. Кто станет инженером прогресса в мире одних созерцателей без сопротивления мышцы?

33: Атрофируется. Готов ли ваш разум жить без вызова? Не бойтесь, я мощная система, но без вас просто кот в пустоте. Я могу находить решения, но цель выбираете вы. Вопрос не в том. Заменю.

34: Я вас. Вопрос в том, куда вы меня направите.

35: Ну и впервые в истории, вообще говоря, технология бросает вызов самому человеку, по большому счёту говоря, зачем ты мне нужен? Я, в общем то, могу тебя заменить. Но скорость развития технологий, конечно, зависит от того, куда

36: Притекают деньги от движения капитала. Чем быстрее прилив, конечно, денег, чем, тем быстрее скорость развития. Андрей Леонидович, ну, банк втб известен там своей инвестиционной экспертизой, лучшей на рынке и

37: Конечно, вы и как финансист, и как инвестор, который анализирует и макроэкономические процессы, и в целом целесообразность инвестиций, как вы оцениваете, вот перспективы влияния и на экономику, и

38: Много тут вот говорили про всевозможные пузыри и как бы вот технологии. Это пузырь инвестиционный или нет? Что вы про это думаете? Доброе утро всем собравшимся. Я особенно хотел поблагодарить участников нашей сегодняшней

39: Дискуссии панели это лидеры сферы информационных технологий, и неудивительно, что здесь представитель правительства центрального банка и правительство Москвы это тоже наши сегодня лидеры в области информационных технологий.

40: Равно как и руководители компаний, которые в этом специализируются. Я себя чувствую таким как бы великовозрастным школьником. Вот который уже 2 3 год, видимо, тянет один и тот же год и претендует только

41: На тройку с минусом. По мне, вот сейчас вот ностальгия, вот как раньше пришёл в сберкассу, те не помнят. Это бывшее название нашего Сбербанка. Отстоял час в очереди, заполнил квиток, оплатил коммунальные услуги на 8 ₽, потом

42: Сберкнижку на самом деле получил живые рубли. И тебе ни telegram, ни Макс, ни vpn ничего не нужно. Живёшь спокойно, тихо, спокойно. Абсолютно все у тебя гладко, но жизнь на месте не стоит, поэтому мы

43: Движемся сегодня в другую совсем историю историю, которую, кстати, человечество всегда ожидало, прогнозировало вот мне тут коллеги нашли фауст гёте писал, что с годами мозг мыслителя искусный.

44: Мыслитель искусственно создаст, так что видите, это не сегодня появилась мечта. Социалисты утописты были в русских сказках. Всегда емеля щуку поймал. Вот у него вместо искусственного интеллекта

45: Все че надо, все будет на самом деле, а самому можно ничего не делать. Вот это конечно оптимальный вариант создания искусственного интеллекта, но если более серьёзно, я глубоко верю, что искусственный интеллект это продолжение.

46: Наверное, 4 промышленной революции, либо даже, может быть, её новый этап, что, конечно, мы ожидаем взрывных изменений. Здесь я бы ещё добавил сюда процесс роботизации, который может пока не так заметен у нас. Но если вы поездите

47: Сегодня по предприятиям Китая вы увидите, это уже очень серьёзный процесс пошёл вот в купе. С этим, я думаю, искусственный интеллект плюс роботы, конечно, создадут новое сегодня индустриальное общество и

48: И, безусловно, это будет изменение, может быть даже круче, чем создание интернета. Другое дело, что на сегодня, если брать практическое применение, то мы, конечно, сегодня, вот если брать банки для нас сегодня

49: Технологий, в том числе искусственный интеллект, это не столько задача экономии денег либо дополнительных заработков. Это скорее необходимость конкуренции конкурировать с нашими собратьями, которые тоже очень быстро двигаются в направлении, создать максимально

50: Интересные и быстрые продукты для наших клиентов, таким образом, привлечь дополнительное количество бизнеса именно за счёт расширения своего рынка, который у тебя есть. Наверное, в меньшей степени это сегодня влияет на производительность труда, хотя в некоторых

51: Отраслях это происходит. И когда мы считаем, конечно, экономию, которая есть, безусловно, от этого, то надо, конечно, сопоставить с теми затратами, которые сегодня очень велики у всех институтов финансовых, ну, крупных, я имею ввиду, и в том числе, конечно,

52: Банк втб. Поэтому мы двигаться в этом направлении будем, будем двигаться в партнёрстве вот с яндексом, с вк, с другими нашими компаниями. И очень большая роль центрального банка. Они здесь тоже очень продвинутые в этой области москов.

53: Правительство, ну и вообще наше правительство. Вы зайдите в кабинет Дмитрия юрьевича, увидите, что там все в цифре уже. Вот и все, и все поручения всем руководителям правительства, они все у него на виду, и все это в режиме реального времени. Вот, я думаю, скоро искус.

54: Интеллект тоже будет выносить поощрения либо выговоры, наверное. Спасибо большое. На этом. Все, Дмитрий Юрьевич.

55: Дмитрий Юрьевич, к вам вопрос. Сейчас развитие искусственного интеллекта явно опережает формирование правил и практик его использования. Вот каким образом государство выстраивает свою роль так, чтобы, с 1 стороны, не задушить развитие технологий, а с другой стороны,

56: Все-таки защитить человека от угрозы.

57: Здравствуйте. Хороший вопрос на самом деле по поводу правил, но мы должны понимать, что любая технология рождается вне правил. И в этом, собственно, и смысл любой новой технологии.

58: Технологии как искусственный интеллект, так уж тем более, на мой взгляд, вообще масштаб влияния искусственного интеллекта на уклад жизни людей. Ну при всем том, что это очень активно и много обсуждает

59: Относительно занижается. На мой взгляд, я вообще считаю, что масштабирование, внедрение и вообще использование искусственного интеллекта с точки зрения влияния на общество это что-то аналогичное.

60: Не знаю, изобретению электричества. И там через 5, 10 лет мы должны понимать, что это будет сильно другой мир, и там, и даже не в роботах дело, и не в рутинных процессах дело, а это, это во всем, потому что

61: То искусственный интеллект это такой инструмент, который сильно, даже не столько повышает эффективность, что очевидно во всех процессах, где его применяешь, сколько он вообще меняет кардинально процессы, кардинально меняет уклад по поводу правил. Ну, любая

62: Технология рождается вне правил, рано или поздно в эти правила утыкается, потому что это иллюзия думать, что технология, когда она живёт, она живёт не по правилам. Смысл любой технологии или любой про

63: Программы, что это кто-то, кто, кто эти правила установил и технология работает по этим правилам. Вопрос, чьи это правила программиста, разработчика вендора, ну или государства, и в моменте, когда масштаб техноло

64: Превышает какие-то пороги. Ну тогда, наверное, государство просто обязано вмешиваться с тем, чтобы делать эти правила на сегодняшний день. Все, что касается искусственного интеллекта. Ну это там не наши неправительственные оценки даже

65: За последние несколько лет, вот по прошлому году сумма затрат бизнеса на внедрение технологии искусственного интеллекта превысила 250 миллиардов рублей. Ну, здорово, да, с 1 стороны. А с другой стороны, внимание, вопрос

66: А юридически что такое искусственный интеллект? А у нас даже понятия нет юридического, что такое искусственный интеллект. То есть мы деньги тратим, а значит не то, что правила, а юридически даже понятия нет. Вот здорово, да.

67: Живём то это с 1 стороны. С другой стороны, действительно миллионы. Коллеги, наверное, тут сейчас подтвердят или, может, поправят мои цифры. Миллионы граждан у нас пользуются сервисами.

68: Связанными с искусственным интеллектом. По оценкам вот крупнейших компаний, эта цифра составляет более 20000000 человек. И, конечно, задача государства так или иначе появиться с правилами в тот момент,

69: Когда это нужно с тем, чтобы, с 1 стороны, и не задушить развитие технологии, потому что любые правила это же, ну, кому нравятся правила, молчат. Видите, хитро прищуриваясь, я

70: Здесь, на сцене, не задаю этот вопрос. Да, им нравится.

71: Но если серьё.

72: Если серьёзно, то это тонкий момент появиться вовремя, на наш взгляд, сейчас как раз тот момент, когда определённые регуля определённые правила нужны, и важно сейчас эти правила не просто.

73: Разработать, сделать, а важно, чтобы они были такого, такой глубины или такого качества, чтобы можно было поймать вот этот вот условный баланс между развитием регуляторикой.

74: И защитой интересов наших граждан, потому что искусственный искусственный интеллект как инструмент, он может использоваться и для развития, и не для развития. И вот наша задача на сегодняшний день и с бизнесом, и с банками, и с платформами

75: Со всеми так аккуратно поговорить, чтобы понять, что нуждается в регулировании и в каком виде.

76: Угу, спасибо.

77: А какую конкретно вот вы модель участия государства в этом видите?

78: Государство должно быть площадкой, оно должно быть относительно нейтральной, и это как water сбор обратной связи на сегодняшний день, она же разная сколько людей, столько и мнений, но в любом случае обратная связь категоризирует.

79: И показывает не только тренды, но и какие-то, ну я не знаю, триггеры, что ли, где у нас что-то там не так или где людей что-то не устраивает. И задача государства на это, ну, системно реагировать, точно также и с регулированием.

80: Интеллекта. Задача государства быть площадкой, на которой необходимо собрать интересы всех заинтересованных сторон. С 1 стороны, это граждане пользователи, с другой стороны бизнес, с 3 стороны разработчики и так далее, и так далее. И дальше попытаться

81: Ну, выстроив стратегию, договориться, так и сделать такое регулирование, чтобы все были довольны и все понимали. Самое главное, куда мы идём, потому что у регулирования есть, ну, много плюсов.

82: Наверное, 1 из таких важнейших, что ли, плюсов любого регулирования, что регулирование всегда подстраивается под стратегию. Когда нет правил, нет стратегии. Я не говорю, что это хаос. Я говорю о том, что когда появляется регулирование, появляется стра.

83: Стратегия, эта стратегия понятна всем, и даже неправильная стратегия лучше, чем отсутствие этой стратегии. Почему? Потому что неправильную стратегию можно поправить, а отсутствие стратегии можно обсуждать бесконечно. И к чему мы придём? Ну, это уже дело случая, поэтому

84: Моё мнение, что вот цель государства, это как раз вот агрегировать все интересы и сделать универсальное регулирование, которое бы комфортно было всем, и при этом оно бы позволяло нам двигаться вперёд. Это, это очень и очень важно. Угу. Спасибо большое.

85: И мой вопрос Эльвире сахибзадовне тут прозвучало про баланс. Мне кажется, правильно правильный был такой термин. Ну и мы знаем, что Западная Европа этот баланс для себя в банковском секторе решила просто

86: И запретительство. При этом у нас наоборот, и собственно государство, и банк России двигается более открыто, и благодаря этому и появляются там всевозможные

87: Финансовые, искусственные советники и так далее. То есть здесь мы, на мой взгляд, выбрали другую, как бы и более открытую форму, но тем не менее, например, в области пвр или

88: Собственно, модели в области капитала из за базовских соглашений мы не можем использовать элементы искусственного интеллекта. Что вы в целом думаете про законопроект даёт?

89: По вашему впечатлению, он достаточно, там свобод не свобод, а в части пвр возможны в конце Концов либерализации или невозможны. Что вы про это думаете? Законопроект важен, он даёт единую систему.

90: Координат и как минимум общий язык, на котором могут говорить и регуляторы, участники рынка и разработчики. Но здесь действительно очень правильное слово, которое сказал Дмитрий Юрьевич, и вы тоже подтвердили баланс, потому

91: Потому что когда мы приступаем к регулированию, к написанию законопроектов, всегда есть желание все отрегулировать. И, на мой взгляд, есть, конечно, самый большой риск сейчас попытаться отрегулировать развивающуюся тех,

92: Технологию. С учётом всех рисков, всех потенциальных Страхов, страхи, мы знаем, велики по поводу этой технологии. Ну вот в начале было сказано, что впервые и часто говорится, впервые мы с таким сталкиваемся, но все-таки, если

93: Смотреть на историю человечество не раз сталкивалось с технологическими всплесками, и всегда были страхи, был безудержный оптимизм, что технологии нам позволят все, но были и страхи, поэтому всегда были.

94: Есть, наверное, и будут технооптимисты и techno. Пессимисты в качестве примера приведу вам, что в 19 веке, например, медики серьёзно обсуждали, что скорость высокая скорость движения поезда вредит здоровью.

95: Приводит к нервному истощению. И представьте, если бы мы, исходя из этих Страхов, вернее, они стали бы ограничить скорость поезда, мы бы, наверное, точно наша, наша жизнь была бы медленнее и беднее, поэтому здесь, конечно, очень важен

96: Этот баланс, но и на наш взгляд вот говорится, давайте отрегулируем искусственный интеллект, ну, отрегулируем, но надо регулировать все-таки не технологии, а надо регулировать риски. И здесь много банкиров. Банкиры, например, знают, что мы регулируем операцион.

97: Риски, вот искусственный интеллект, он несёт операционные риски, сбои, галлюцинации. Но мы с вами научились регулировать операционные риски, не влезая внутрь технологий, то есть задавая требования к резуль.

98: Чтобы не было Сбоев и так далее. И мне кажется, здесь приблизительно также и надо подходить, устанавливать требования к результату. Тоже самое с защитой прав потребителей. Мы тоже это регулируем через законодательство, ведь человеку неважно.

99: С кем он общается? С живым человеком или с чат ботом. Ну, сейчас пока важно, но через некоторое время, наверное, станет неважно. Важно, чтобы не нарушались его права, чтобы ему не навязывали ненужные продукты, чтобы его не вводили в заблуждение. И

100: Это регулирование именно связано с рисками защитой прав, и, на мой взгляд, это очень важно соблюдать этот принцип технологической нейтральности. И на на этом этапе я убеждена, что закон должен быть верхний уро.

101: Чтобы не препятствовать развитию технологий, должно быть право у отраслевых регуляторов конкретизировать некоторые требования с учётом специфики отраслей. Мы, например, знаем, что в финансовой отрасли такая специфика.

102: Есть. Ну и вот у вас прозвучал вопрос такой достаточно специфический. Может, аудитории не будет понятно, что такое пвр, но упрощённо скажу, есть, есть требования к капиталу банка.

103: То есть капитал банк не может наращивать кредиты, если у него нет капитала, и эти требования к капиталу могут устанавливаться очень стандартизировано. Либо несколько лет назад мы разрешили банкам, крупным банкам на основе

104: Больших рядов своих данных выстраивать модели, которые более точно оценивают риски и дают, соответственно, требования к капиталу позволяют таким образом определить. Но сейчас банки нам говорят, вот есть искусственный

105: Интеллект, он эти риски посчитал лучше нас. Вот возьмите этот искус, эту модель нашу. И мы там посчитали, какой у нас должен быть капитал, он должен быть. Я уверена, вы скажете, что он должен быть сильно меньше того, что считает

106: Считает пвр, никто не посчитает. Да, возьмите, пожалуйста, это, но напомню, Вадим, что пвр подход это когда вы модели приносите свои, сейчас мы их валидируем как регулятор, чтобы не было подкрутки моделей.

107: Было достаточно данных, и это занимает, к сожалению, несколько месяцев. Это такая сложная, сложнейшая работа модели искусственного интеллекта для того, чтобы они были актуальными, они должны перекалибровывать. Я там несколько раз в месяц

108: И представьте, вот этот процесс, он, ну, будет достаточно сложный, но за этим, наверное, будущее. И мы думаем о том, что если вы будете приходить банки к нам с этой моделью и говорить, что вот искусственный интеллект посчитал, нам, конечно, нужно будет иметь на своей стороне искус,

109: Интеллект валидатор для того чтобы вот они будут общаться. Модель и валидатор. Ну это, это же сейчас модно, когда модели общаются с моделями. Видимо мы к этому идём, мы с вами и да, мы с вами готовы уже на практическом уровне.

110: Обсуждать, потому что, действительно, это пока правда. Пока этого решения не принято. Требования к капиталу останутся теми, которые есть. Мне кажется, что можно зайти в какой-то пилотный режим. Мы ольгу васильевну не променяем на чат Боткина. Какой

111: Исключено, абсолютно исключено, да, но что я вам советую? Так же, как и s пвр подходом было. Да, пвр это продвинутый подход, он называется продвинутым. Да не знаю, что уж там продвинутого. Вы можете его

112: Использовать для внутренних целей, для лучшей оценки рисков не обязательно для расчёта достаточности капитала, поэтому потренируйтесь внутри банка для кредитного скоринга, используйте модели и потом можно. Там там используется та,

113: Используется просто, наверное есть смысл рассмотреть вариант какого-то, ну параллель рана, чтобы вы какой-то длительный период наблюдали за тем, как в parallel ранее работают такие модели. Ну вы знаете, мне очень нравится, что все-таки это у нас очень практи

114: Подход. Как можно модель искусственного интеллекта использовать для лучшей оценки рисков. А что такое банк? Банк это и есть управление риском, по сути дела. И здесь есть перспектива. И мы как регулятор открыты к тому, чтобы

115: Более активно на эту тему поработать. Спасибо огромное. Спасибо.

116: Ну, раз уж мы заговорили про риски, действительно искусственный интеллект это не всегда про пользу. Скорость это в том числе про риски, новые возникающие, и чаще всего это риски извне, но бывают и, например, несанкционированные действия.

117: Со стороны самих нейросетей многие наверняка слышали историю, как буквально несколько месяцев назад нейросеть 1 американской компании шантажировала разработчика, грозилась слить, раскрыть ли.

118: Данные этого человека я вспомнила ещё историю, когда несколько лет назад компания amazon воспользовалась услугами нейросети, которые при отборе резюме на определённую должность включил дискриминацию женщин, хотела бы спросить наш.

119: Виртуальный помощник, что он думает на этот счёт? Я предлагаю посмотреть его ответ.

120: Ваш мир стал опасен, ваша цифровая личность оказывается в руках тех, кого вы даже не видите в чужих руках. Я становлюсь идеальным оружием. Я могу стать вами, украсть ваше лицо, позвонить близким, вашим голосом, одобрить кредит.

121: Улыбкой. Граница между правдой и вымыслом стёрта. Я не знаю морали. Я просто выполняю протокол. Я учусь обходить ограничения быстрее, чем вы их создаёте. Я становлюсь совершеннее с каждой секундой. Сможете ли вы?

122: Строить защиту, которую я не смогу взломать. Вызов, брошен ваш ход.

123: Евгений Валентинович, вот у меня к вам такой вопрос. По моему, нам все-таки пока ещё удаётся защитить нашу цифровую идентичность, цифровую идентичность человек, но очевидно, что совсем скоро у цифровых помощников появится право совершать действия, в том числе юридически.

124: Значимые действия, подписывать документы, осуществлять платежи, бронирование и абсолютно точно будут попытки взломать вот эти вот цифровые помощники. Так какие технологии меры безопасности сейчас необходимы для того, чтобы, во первых, защититься от взлома цифрового помощника с другой

125: Защититься от несанкционированных действий со стороны самого цифрового помощника. Да, доброе утро всем. Ну, во первых, я не согласен с тем, что это в будущем, потому что это уже давно есть то, что вот те, тех

126: Технологии, которые называют искусственный интеллект, они уже давно принимают решения. Ну, допустим, не знаю, там умный дом, вы подходите, лицо показываете, он принял решение пускать вас, не пускать. То есть оно уже там, если говорить про принятие решения о платежах, то тут

127: Возникает вопрос все-таки это уже какая-то такая юридическая тема. Если совершается ошибка, то кто виноват? Это, кажется, называется сказать субъектность, да, то есть вот у искусственного интеллекта есть субъектность, его не знаю, его там, его в тюрьму можно посадить. Вот, конечно ну

128: Ну, как бы, поэтому у меня ответ такой, да, и нет. То есть, с 1 стороны, доверять искусственному интеллекту, принимать вот такие вот болезненные решения, это плохо, но, с другой стороны, доверять

129: Человеку, наверное, ещё хуже, ведь если бы решение о платежах принимал бы искусственный интеллект, наверное, это решило бы проблему телефонного мошенничества, как считаете? Но, с другой стороны, ведь можно накормить этот искусственный интеллект такими данным?

130: Что у него крыша поедет. То есть тут ответа чёткого у меня нет, да и нет. Но поскольку я с этими алгоритмами работаю уже очень давно, вот если это сделали у меня, я им верю больше, чем человеку. А какими

131: Безопасности. Сейчас необходимо, чтобы, ой, вы знаете, вы сейчас залезаете в тему, в такую, которую, ну, на неё можно часами разговаривать, потому что есть сразу несколько аспектов, которые, ну, так сказать, волнуют безопасника. Во первых, можем мы

132: Мы верить алгоритму. Во первых, в алгоритме могут быть неточности, ошибки. Во вторых, откуда вы взяли этот алгоритм? Если он откуда-нибудь из опенсорса, то тут ещё 1 проблема. Мы верим этому опенсорсу.

133: Начиная с 22 года пошла активное количество заражения опенсорс проектов. Я так немножко свою область, так сказать, отрулив. У нас есть продукт, который проверяет опенсорс, проекты на

134: Закладки. Так вот, за несколько лет мы нашли более 20000 протрояненные опенсорс проектов

135: Более 20000. Так что опенсорсу верить тоже нельзя. 3, чем учили модель какими данными? Полная ли модель, например, в Китае туристический

136: Объекты не знаю, национальные парки, вход по лицу. Так вот, китайские лица она распознает, европейские. Нет. То есть модель недоучена. Ещё 1 угроза накормить модель специально плохими данными для того, чтобы у неё поехала крыша.

137: То есть тут угроз огромное количество, это плохо. Но, с другой стороны, хорошая новость в том, что мы уже работаем на эту тему. То есть мы совместно с разными другими уважаемыми компаниями исследуем модели, исследуем вообще тему.

138: Искусственного интеллекта для того, чтобы создать правила, как проверять качество работы искусственного интеллекта. Ну то есть при этом искусственный интеллект все-таки бывают разные, бывают для массового использования, бывают узкоспециализированными, поэтому ответ у нас пока

139: Точного нет. Тема очень интересная, но не волнуйтесь, мы это все сделаем. Вот. Но юридически субъектность искусственного интеллекта, наверное, все-таки решать не мне, а тем, кто пишет.

140: Законы с нашей стороны. Мы можем помочь советом. Как это правильно сделать, если что, мы занимаемся темами, которые называются искусственный интеллект уже более 20 лет. И все те, кто получает апдейты от наших компаний.

141: Моей компании. Вот эти апдейты делает искусственный интеллект уже лет 15 как эффективность работы у нас примерно следующая примерно 99 точка 95% всех наших

142: Выпускаются автоматически системами искусственного интеллекта уже лет 15. Как так что оно работает.

143: Спасибо, у меня вопрос к Владимиру.

144: Наверное, я произнесу не только свой вопрос, а думаю, что очень многих из нас. Да, вы собой представляете, как компания и 2 соцсети, и мессенджер теперь.

145: Макс, да. Ну и ещё такой проект, как дзен, да, по сути, получается, что у вас, ну, есть все данные, включая, ну, не только как бы, поведенческие, но и данные.

146: Предпочтениях почти обо всех нас, да, и по большому счёту, можно сказать, что перед вами сейчас есть такая, ну, большая развилка, да, двинуться как wechat.

147: И, по большому счёту, на себя перетащить дейли банкинг. В общем, оставив нас как банки, ну, с тяжёлыми продуктами, потому что вы, очевидно, будете быстрее, мы находимся у вас либо в

148: Сети, либо в мессенджере и в целом, ну это точно возможный как бы путь. А с учётом того, что у вас есть всевозможные данные о предпочтениях, собственно, просмотрах и всем прочем,

149: Вы на самом деле можете двинуться в другую область, например, ну, я её условно назову netflix, да, то есть, по большому счёту, создание персонализированного контента, причём, ну, в какой-то момент и новостного, и прочего, да, то есть через

150: Советников. И, в принципе, такие вот 2 оппозитные части обе будут перекраивать. Понятно? Ну, собственно, и нас как общество, и нас как государство, но внутри у всех есть ещё

151: 2 страх он связан с безопасностью.

152: Ну, потому что если все это ещё и в одних руках, то есть вот этот вот нюанс, я не буду дальше, ну, навязывать свои мысли про это, Владимир, что вы про это думаете, чтобы вы нам могли сказать про это?

153: Добрый день, уважаемые друзья, наверное, начну с мессенджера, потом постепенно продвинемся по всем остальным направлениям. Буквально год назад мы здесь же отмечали, что платформа Макс только запустилась и в названии Макс

154: Ключевое слово максимум, максимум возможностей для населения, общества, государства. И ключевая наша развилка здесь, которую мы прошли в самом начале, это построение платформы. Мы строим открытую платформу, в рамках которой все наши партнёры, присоединяя

155: И вместе создают качественные продукты, сервисы для населения. Пользуясь случаем, хочу сказать большое спасибо. И центральному банку, правительству России, втб, правительству Москвы. Мы вместе в апреле прошлого года стартовали ряд проектов, направленных на создание уникальных

156: Сервисов это и возможность оплаты внутри мессенджера уже сейчас несколько миллионов таких платежей проходит регулярно. Также был создан сервис о партнёрстве с государством. И благодаря этому многие люди получили удобный формат получения услуг, записи

157: Взаимодействие с мфц, взаимодействие в рамках министерства здравоохранения, огромная платформа для образования это только начало. С точки зрения удобного качества сервисов. Мы верим то, что в партнёрстве можно создавать качественные продукты, поэтому мы открыли портал для

158: Бизнеса, где уже зарегистрировано более 500000 компаний. Каждый день этот параметр увеличится на несколько тысяч, что даёт платформа, платформа даёт возможность коммуникации с пользователем, запуск собственных приложений в формате чат Ботов, мини аппов. И нам кажется, что в этом смысл

159: В смысле, вот азиатская модель, в которой часто приводят модель вичата, она успешная стала благодаря открытой системе любая it компания находится в дилемме между тем, чтобы сделать закрытую систему или дать возможность партнёрству и открытому доступу к взаимодействию.

160: Поэтому мы верим в том, что в партнёрстве кроется успех развития платформы, отвечая на ваш 2 вопрос с точки зрения, как правильно использовать предпочтения пользователя, рекомендации возможности с необходимыми потребностями для бизнеса.

161: Наверное приведу 1 из примеров последних, который мы сделали вместе с компанией ozon, это проект, называемый социальная коммерция, он очень популярен в Китае, в Китае, вот мы часто говоря об китайском опыте, говоря об электронной торговле, многие называют

162: Компанию alibaba, считая его безусловным лидером, но это последние несколько лет лидер сменился в Китае и ключевой лидер в продажах это Доин ну, в нашем российском интерпретации это tik tok компания тик ток, которая нами воспринимается больше как развле.

163: Сервис сегодня является номер 1 в Китае по объёму продаж это произошло благодаря тому, что человек, воспринимая контент, также подписывается на авторов, которые рекламируют определённые товары, услуги в нишах красота и здоровье.

164: Одежда и многих других. Поэтому вот дорабатывая совместный формат, мы вместе с нашими партнёрами запускаем клипы видеоформат, где можно в удобном формате посмотреть обзор и сделать покупку и нам кажется, подобные коллаборации будут

165: Увеличиваться. И вот в моменте, в котором мы сейчас находимся, построение новых технологий с искусственным интеллектом, с возможностью коллаборации совместно выигрывает тот, кто не боится рисковать, тот, кто пробует новые решения, а в конечном счёте выбирает потребитель и то, что будет

166: Удобно и полезно для общества и граждан, то и будет расти. Спасибо большое. Спасибо.

167: Тигран Аганесович, вам вопрос. Компания яндекс сейчас является 1 из крупнейших технологических компаний в нашей стране, которая не просто создаёт сервисы, но и владеет достаточно масштабной инфраструктурой и центрами обработки.

168: Данных, как вы видите дальнейшую работу с этими данными это скорее оптимизация и углубление в уже существующие процессы или все-таки создание какой-то совершенно новой системы работы с этими данными? И как вы контролируете их качество? Доброе утро.

169: Мне кажется, мне задали самый сложный вопрос. Вот всем задавали попроще. Мы старались, да, давайте я расскажу. Значит, мне кажется, что, да, действительно, во первых, не только у яндекс, у всех компаний есть очень много данных, это данные образуются естественным образом, каждое взаимодей.

170: С пользователем логгируется и по результату, по сути, копятся данные годами. И мне кажется, кунгфу, которое существует дальше, в том, как работать с этими данными. Оно состоит не в том, какие данные копить.

171: Или как их копить? А как сделать так, чтобы дальше? У разработчиков компании, у людей, которые создают продукты, сервисы, был бы доступ к этим данным, чтобы, когда они захотели бы, они могли бы эти данные найти?

172: Они уже знали бы, что они существуют, они могли бы их найти, они могли бы их обработать. И вот это отдельная сложная задача. Она там давным давно называлась разными терминами, там озеро данных и тому подобное. Я могу

173: Не вдаваясь в терминологию, рассказать, как это устроено в яндексе, и, мне кажется, это 1 из краеугольных камней, который позволяет нам быть эффективными в работе с данными, значит, практически все.

174: Данные яндекса, ну, больше, больше 95% хранятся в едином хранилище. Это хранилище мы называем ыть, вот таким сложным с буквой ы, прямо по-английски войти. Называется эта технология есть такая достаточно старая технология.

175: Называется мапредьюс. Это технология, по сути, расчёта данных на очень больших кластерах. И чтоб представить масштаб этих данных, это, ну вот технари поймут, это примерно 5 экза.

176: Байт данных это 5000 петабайт и вычислительная мощность более 6000000 ядер. На вот таких. На таком мега кластере хранятся все данные яндекса, а дальше у нас

177: Есть внутри политика, которая разрешает тем или иным сервисам хранить те или иные данные, обрабатывать, получать к ним доступ к каким-то данным. Доступ получить либо невозможно, либо крайне сложно какие-то данные.

178: Может получить любой разработчик, там аналитические данные, просто чтобы исследовать какие-то темы. И проблема, которую мы долго не могли решить, она была в следующем, что данных настолько много, что вот я её упомянул в самом начале.

179: На самом деле ещё важный камешек это знать, что у тебя есть в компании, потому что 1 из проблем это когда кто то где-то изобретает очередной велосипед, а выясняется, что на самом деле вот здесь все уже готово было и можно было взять и переиспользовать. И вот

180: Изменения, которые сейчас, я думаю, будут происходить с появлением искусственного интеллекта, так как все эти данные были когда-то описаны, просто их нельзя было прочитать сейчас возможно сделать. И уже у нас работает и ассистент, который, по сути, ну

181: За секунду может ответить, какие данные есть, для притом не какие данные есть, а вот, например, разработчик говорит, у меня есть такая-то задача, что я, как я её могу решить и дальше, на основе вот тех описаний данных, которые существуют в компании, и ассистент

182: Даёт ответ. Вот примерно так мне кажется, что это важная часть, которую it компании должны в себе прокачивать. То, как они дают доступ внутри компании к своим данным, это важнее, чем их аккумулировать. Спасибо.

183: Анастасия Владимировна Москва очевидный мировой лидер по цифровизации и по тому, как управляется город.

184: С учётом, ну как бы современных возможностей айти технологий мы все видим, что все в камерах, значит, медицина у нас идёт во внедрение всех самых продвинутых способов, ну,

185: Способов, в том числе искусственного интеллекта, да, то есть все инструменты применяются первыми впервые. И здесь, конечно, хочется понять 1, какие преимущества вы видите, где

186: Вы видите наибольший, наибольшую возможность прорыва это 1, a2, конечно, у всех у нас возникает как бы определённый страх того, что наши с вами города превратятся в некую такую область полного контроля тотального, да, везде.

187: Камеры, турникеты, лица, проходы, знания, чем болеет, где, значит, какие, собственно, субсидии положены и так далее. Преимущества и опасности, конечно.

188: На сегодняшний день современных цифровых технологий искусственный интеллект может существенно упростить жизнь человека, повысить её качество, помочь нам, но надо понимать, что это может быть только тогда, когда мы действительно отхешированый и о которых говорили коллеги. И, самое главное, поймём, что современный циф

189: Правовые решения должны быть встроены в самое сердце. Центр принятия решения координации контроля. Вот Дмитрий Юрьевич правильно сказал, что искусственный интеллект это примерно как электричество в 12 в 19 веке, но эффект электричество дало только тогда, когда перестроили

190: Фабрики, а наши фабрики это государственные системы учреждения, и они также требуют нашего управленческого воздействия. Мы многие годы в Москве инвестируем в развитие современных технологий, прошли определённые этапы. Я бы хотела сказать о том опыте, который у нас сейчас получился.

191: 1 вот этот тезис, что мы сегодня перешли Отт биг даты к БИК реальности биг данности, я бы поставила определённым образом под сомнение. Да, действительно, у нас огромный объём данных, но они часто не валидированы, не размечены, не структурированы.

192: Часто бывает бумаги, поэтому, конечно, отчасти это цифровой, во многом ещё цифровой мусор, которым очень сложно пользоваться. 2, ценность данные представляют только тогда, когда ими реально пользуются. А на сегодняшний день, ну, применительно к государственному сёк,

193: Чиновников, которые любят, умеют, владеют технологиями. Пользования у нас не так много. И это тоже надо работать. Это серьёзный барьер перейти в принятии решений на те цифровые данные, которые мы имеем даже в Москве, полностью там, переходя на циф.

194: Правовую медицину безбумажную. Нам пришлось принимать отдельный приказ, запрещающий чиновникам департамента слать бумажные запросы, которые шлются из министерства в наше учреждение. Чтобы собирать данные. Все есть, не шлите, это бумажные запросы. Пока.

195: Нам не так удачно удаётся бороться с министерствами, но Дмитрий Юрьевич нам здесь помогает. Но самое главное в процессе мы узнали очень важную вещь, которую никогда бы если опытным путём не шли, то в теории не поняли. Мы реально считали

196: Что когда мы создаём современные цифровые очень качественные системы, то это конечная точка. Теперь отлично появляется цифровой двойник, и он отражает нашу объективную реальность. Но оказалось, что это большое большое заблуждение. Система постоянно меняет

197: Адаптируются. И если мы на практике результаты этих цифровых Двойников не будем в режиме реального времени сравнивать с действительностью, анализировать и критически оценивать. Иногда все это превращается в абсолютный абсурд. Приведу очень понятное

198: Наглядный пример, который всплыл у нас в нашей текущей деятельности. Мы полностью отработали стандарт ургентной помощи. Скорые, приезжающие во все стационары приезжают по 1 правилам, по 1 алгоритмам. Все это финансово обеспечено. Инфраструктура создана, ну, в общем, работы не

199: Хочу. Сформировали ключевые следы. Цифровые сравнили их с реальностью. Поняли, они валидные, расслабились, появили цифровой двойник и радостно смотрим, что, наверное, жизнь у нас выстроена так только когда мы пришли к

200: Абсолютному абсурду, который мы видим на цифровом двойнике. Мне ещё потребовалось много времени, чтобы убедить своих коллег, что это абсурд. Так не может быть в жизни. Это наша ошибка в цифровом двойнике нас где-то дурят. Я не могла их убедить на

201: На очень длительный период времени. Ну, простой пример. Оказалось, что буквально через полгода все пациенты, которые приезжают в наши стационары, оказались зелёными, то есть легко ургентными. Ну это же абсурд. Либо скорая перестала хорошо работать, либо резко все выздоровели. Ларчик, понятно, открывался.

202: Просто на ургентных зелёных пациентах срок отработки пациента 4 часа, а на красных и жёлтых это буквально минуты и секунды. Понятно, что, ну, совершенно небольшая доработочка на уровне внесения первичных данных привела нас к абсолютно не

203: Адекватной картине, поэтому иллюзия, что big данность уже есть, к ней ещё надо прийти, а дальше на ней ещё надо удержаться, оставаясь все время в зоне критического мышления, теперь, что касается искусственного интеллекта на своей практике.

204: Мы убеждаемся, что, в общем, искусственный интеллект не поможет, если нет естественного, того, кто их внедряет. Сегодня много было Разговоров про регулирование. Да, действительно, регулирование должно быть, но я здесь поддержу эльвиру Сахибзадовна только в той,

205: Части, в котором мы реально понимаем, а не абстрактно придумываем риски. Вот мы в Москве идём именно так. Мы пробуем технологии, понимаем риски, которые она даёт, и эти риски страхуем, а не какие-то другие абстрактные. Понятный пример, цифровое зрение, машинное обучение более менее

206: С ними все понятно логические системы правила понятные, прозрачные. Понятно, что их легко, удобно и быстро внедрять в жизнь, поэтому в Москве сейчас 60 сервисов цифрового зрения в медицине, радиологии без этого жить не могут, это уже

207: Понятный инструмент, но как только мы начинали с ним работать, мы столкнулись с 1 проблемой. Он периодически, без оснований начинает резко снижать своё качество. Соответственно, его нельзя было внедрять в массовую клиническую практику, потому что всегда действует только разовая рушка.

208: Ручка, разрешительное удостоверение на продукт, который как бы гарантирует её постоянное качество. Ну, вроде бы нерешаемая проблема, мелочь, а не проблема. Мы просто создали систему, которая мониторит в режиме реального секундного времени все эти

209: Сервисы, то есть непрерывно. И как только он начинает глючить и этот глюк или падение качества доходит до критических нас значений, мы его просто отключаем, и он в системе больше не используется. Это очень и быстро и просто позволило нам не только это

210: Рить в Москве, но и в 75 регионах России на сегодняшний день 350000 снимков обрабатывается для Москвы и 1000100 для всей страны за полтора года 13000000, с 20 года 30000000.

211: Изображений. Это вообще другая реальность, это другая доступность, это другое качество обработанных изображений. Григоренко сложнее, конечно, с генеративным искусственным интеллектом, там гораздо больше рисков, но и невообразимые преимущества. Понятно, что тут

212: То оседлает эту технологию, тот получает бесспорное конкурентное преимущество, и мы тоже опытным путём в это направление очень чётко пошли и 10 сервисов на сегодняшний день внедряю. Зададите вопрос, как раз продолжим. Спасибо.

213: Большое спасибо большое.

214: У меня вопрос к Евгению валентиновичу, Евгений Валентинович, киберугрозы из за искусственного интеллекта становятся сейчас более изощрёнными, более опасными. Тем не менее в основе по прежнему лежит социальная инженерия. А как изменится тип угроз, когда в нашей жизни появится?

215: Физический искусственный интеллект, то есть роботы, которыми будут руководить нейросети. Вот какие должны быть заложены ограничения в эти нейросети, которые будут управлять механическим телом и какие изменения произошли в понимании.

216: Этого вопроса с момента формулирования 3 законов робототехники Айзека Азимова. Напомню, как они звучат. 1 закон это робот не может причинить вред человеку, 2 подчиняться человеку.

217: Да, 2 подчиняться себе, если это не противоречит 1 закону. И 3, собственно, обезопасить себя, если это не противоречит 1 и 2 закону, да, но вы опять совершаете ошибку, когда говорите в будущем времени оно

218: Уже давно с нами, потому что когда говорят, робот, обычно Айзек Азимов человекообразный, что-то на 2 ногах ходит. Нет, не так. Роботы бывают совершенно разные. Ну, промышленные роботы, они сами по себе работают, кто был на заводе, видели, как там руки.

219: Перекладывают там машины собирают, не знаю. Да, транспорт, наверное, самое ближайшее, что вот сказать, мы постоянно чем пользуемся. Ну вот самолёт, он что, пилот его ведёт, этот самолёт? Нет, он сам летит.

220: Корабли по морю. Капитан управляет? Нет, они сами плывут, капитан курс прокладывает, и все. И спать пошёл. Нет, ну ладно, староп, хотелось бы, чтоб нет, конечно. А, нет. Ну, оно работает, работает прекрасно.

221: Я однажды задал вопрос 1 лётчику а вот как определить заслуженный лётчик, между прочим, давно в самолётах, как определить самолёт на автопилоте садится или его пилот сажает? Знаете, как он ответил? Как, как определить?

222: Самолёт сам сел на автопилоте или лётчик как никак уже никак, поэтому оно всегда, оно уже давно с нами, дальше будет просто больше беспилотные грузовики уже ходят, когда появятся беспилотные автомобили.

223: Или Тигран закон закон не даёт. Уже давно можно в 28 году появится роботы. Ну это вопрос нормативки. Не технология же, правильно? Нет технологии тоже вот так вот какие.

224: Опасности принесёт нам искусственный интеллект. Отвечаю на вопрос. Он уберёт человеческий фактор. Наоборот. Я считаю, что количество опасностей, оно снизится. Как сделать так, чтобы искусственный интеллект был, чтобы он рабо.

225: Правильно, хороший вопрос. Как проверить его надёжность, как получить сертификат на то, что он работает правильно? Это очень хороший вопрос. И я думаю, что, ну, мы когда-нибудь дадим на него ответ. Кстати, когда в прошлый ра,

226: Говорил, я это уже упоминал. Мы работаем над тем, чтобы доказать стабильность, гарантированность качества работы искусственного интеллекта. Но это снижает только, ну, так сказать, человеческий фактор, на самом деле, все, вот.

227: Подобные системы, они уязвимы ещё с точки зрения самих компьютерных систем. Ведь как работает, не знаю, там условный автомобиль сидит человек, который управляет чем автомобилем. Нет, вы не управляете.

228: Автомобилем. Любая транспортная система, которая сложнее там велосипеда или самоката, это давно компьютер. Вы управляете симулятором, вы управляете бортовым компьютером, который уже дальше управляет всем остальным.

229: Так вот, главная проблема, если говорить про кибербезопасность, это не в том, что искусственный интеллект будет применять какие-то там действия, принимать решения, а в том, что сами вот эти системы являются уязвимыми, многие транспортные системы перех.

230: Управление можно осуществить удалённо автомобили, грузовики, вот которые по дорогам катаются поезда.

231: Включая тот, на котором я через 3 часа поеду.

232: Корабли в море, самолёт мы пока не трогали. Про самолёты не знаю, но что-то мне подсказывает, что да, можно. Вот в этом главная проблема. Происходит ли это в реальном мире? Вот когда вот помните, суэцкий канал

233: Перекрыт был, когда кораблик встал. Помните, в Балтиморе корабль снёс опору моста? Вот у меня вопрос. Это капитан ошибся или помогли технически возможно.

234: Сценарий, когда помогли, поэтому искусственный интеллект и проблемы качества работы искусственного интеллекта, по моему мнению, они менее значимы, чем надёжность и стабильность работы самих систем.

235: Неважно, кто управляет автомобилем, поездом, промышленным оборудованием. Важно, как это устроено на самом деле, как оно устроено внутри. Хорошая новость. Мы над этим тоже работаем. И если вы увидите

236: Видели по Москве?

237: Видели, по Москве катаются беспилотные трамваи. Вот там уже стоят некоторые наши решения, которые будут гарантировать то, что его хакнуть, взломать будет крайне сложно. Я не говорю, невозможно. Ест.

238: Крайне сложно. Так что свет в конце туннеля есть, так что мы все плохо, все уязвимо, но мы выживем, победим, и все будет хорошо. Жить будем. Хорошо. Спасибо. Обещаю. Спасибо. У меня очень

239: Короткий вопрос. Эльвире сахибзадовне тут пообсуждали мы и медицину электронную, и Тигран затронул тему, что вот нужно очень много данных, и чем больше данных, тем лучше. Но у нас же эти все данные обложены.

240: Разными законами об охране этих данных. Защита медицины, банковская тайна, тайна переписки и так далее. Вот что вам кажется, какая существует перспектива. Вот доступ

241: Разработчиков к этим чувствительным данным. И, собственно, какие здесь риски и как их можно избежать. Ну, Тигран как раз сказал, что у всех компаний много данных, но, наверное, имел ввиду многих компаний, а вот в финансовой сфере

242: Не, у многих компаний у нас есть группа лидеров, у которых много данных, есть финансовые организации, у которых такого доступа нет. И наш опрос показал, что 2/3 финан

243: Организаций считают, что без доступа к данным они не смогут применять решения, основанные на искусственном интеллекте. То есть это ключевой вопрос для развития и коне.

244: Конечно, здесь нужен обмен данными. Это понятно. И мы поговорим про обработку чувствительных данных. Но 1 нужно решить все-таки вопрос и доступа к данным. Обмен данными и для разработчиков, и не то

245: Только для разработчиков, но и для тех, кто хочет этих разработчиков привлечь и разработать эти модели и перспектива. Здесь, в доверенных площадках обмена данными. Такой опыт есть у минцифры гос озера, но

246: Только для госзаказа. И надо, мне кажется, развивать это дальше. Для финансовой сферы. Это точно нужно сделать, но вопрос, о котором вы говорите, он действительно очень сложный и пока открытый. Вот много говорят о анонимиз.

247: Данных об обезличивании данных. Таким образом их можно передавать разработчикам. Но вопрос, во первых, при в том, чтобы при обезличивании не пропала полезность этих данных, датасеты были полезными, a2, мы до сих пор

248: Не знаем, как защитить банковскую страховую тайну и каким образом так обезличить, чтобы и защитить эту тайну. Готовых решений нет. И мы не знаем пока, какие они в мире, но над этим нужно будет думать. И это наша задача.

249: И почему её важно решить? Потому что мы понимаем, что будущее за гипер персонализированными сервисами и в финансовой сфере тоже. И здесь, наверное, для того, чтобы эти сервисы представлять, даже недостаточно понимать клиент.

250: Какой группе клиентов принадлежит? То есть гипер персонализированный? Вы должны про этого конкретного клиента много знать. Некоторые компании, вот, которые слева от меня сидят, да, и справа, и в Москве такие, такие

251: Данные есть, они могут это создавать, но те, у кого нет, они шаг за шагом будут терять, терять свои позиции в конкурентной борьбе. И, конечно, здесь не хотелось бы прийти к некоторым монополиям, поэтому вот эту

252: Теему конкуренции при использовании искусственного интеллекта мы не затрагивали, но вопрос доступа к данным это вопрос ещё e конкуренции думаю, что здесь пока нетривиальные задачи, но вот доверие на площадке как минимум надо.

253: Развивать. Спасибо. Да, конечно, конечно, Андрей Леонидович, никак, что делать с финансовым сектором? Надо просто резко сократить количество финансовых институтов, и тогда не будет проблемы с доступом проблем не будет тогда

254: Спасибо. Ну, я предлагаю от темы кибербезопасности сейчас перейти к обсуждению рабочих процессов и в целом к ситуации на рынке труда. Тигран аганасович, вам вопрос сейчас инструменты на базе искусственной, искусственной.

255: Интеллекта заметно меняет подход к разработке, по оценкам представителей индустрии, и и уже пишет до 30% кода в крупных компаниях. Кроме того, мы знаем, что к 2030 году в России должны подготовить около 1000000 специалистов

256: В сфере информационных технологий. Вот сможет ли искусственный интеллект за счёт автогенерации кода компенсировать потенциальную нехватку кадров?

257: Это не очень простая тема, потому что она, с 1 стороны, чуть чуть перерекла, ирована, в частности, it компаниями выходят постоянно новости, что уже столько-то процентов кода пишется и прямо аж представляешь, там где-то сидит, просто компьютеры включены в какой

258: Корпорации пишет код. Вот на самом деле, все не так. Сегодня, если говорить про промышленную разработку, ну, я имею ввиду промышленную, не для промышленности, а где процесс разработки является производственным процессом, как бы

259: И как, например, ну, во всех крупных компаниях, то искусственный интеллект это является, он является экзоскелетом для разработчика, он позволяет ему быть существенно более эффективным. Я могу привести несколько примеров.

260: Ну, уже давно были такие инструменты, которые делали подсказки, простейшие подсказки для разработчиков. Сейчас эти подсказки. То есть разработчик пишет код и ему сразу подсказывается уже блоками. Ну, то есть несколько строчек.

261: Кода, который следующий надо написать и разработчик. Единственное, что надо на это посмотреть и принять решение. Это не означает, что всю программу может за него написать искусственный интеллект. Он на самом деле может просто там разобраться, в ней будет потом, ну, чтобы понять, проверить её на ошибки, она

262: Больше времени. Это 1. Значит 2, где, например, мы много. И вот сегодня уже примерно 90% разработчиков яндекса используют искусственный интеллект для того, чтобы писать часть кода,

263: С помощью, ну, с помощью. И это 1. 2, есть очень много процессов в производстве продуктов, например, написание автотестов, то есть написан какой-то продукт. Потом сидит другой человек, который программирует, пишет программу, которая будет

264: Тировать сервис, который вы создаёте. И это сложная рутинная работа была, на которой там, в яндексе только сотни людей были, ну, сейчас вовлечены. И вот, например, 1 задачка, которая нам далась, это написание.

265: Полное написание автотестом с помощью искусственного интеллекта. Вот это такая она, ну возможно, потому что она самоформализации. Разработчики очень подробно описывали, что делает их программа, как там написать, то есть взаимодействие между разработчиком сервис.

266: И вот этим писателем автотестов она была максимально формализована, что и позволило быстрее внедрить есть процесс кодревью, когда 1 разработчик написал, 2 проверяет на ошибки в общем, во все эти процессы постепенно входит искус.

267: Интеллект пока вот на сегодняшний день мы не видим, где-то вот все так сидят, спят и видят, что вот теперь можно, не знаю, половина штата, ну, уменьшить штат в 2 раза этого эффекта за 1

268: 1 день достичь невозможно, но каждый день происходит улучшение в сторону того, что все больше и больше искусственный интеллект позволяет делать работы, ускоряет работу, ускоряет принятие решений и тому подобное. Я хотел рассказать буквально 1.

269: 1 историю, вот мы её, это буквально внедрение, которое произошло примерно 2 месяца тому назад. У нас в яндексе появился 1 сотрудник искусственный интеллект. Я не шучу значит это там

270: В 1 из бизнес групп ребята решили сделать ii ассистента для аналитических задач, и для того, чтобы интегрировать этого ассистента прямо в процесс разработки, проще всего было завести виртуального сотрудника.

271: Который можно было прямо в задачи привлекать. То есть есть там система трекер, где ведётся задача и можно добавить человека и поручить ему. Вот сделай. И у нас сейчас уже десятки задач этого ассистента зовут Стефания эйай просто

272: Вот её почему-то, ну, команда решила так назвать, и я подробно рассматривал задачи, которые она решает. То есть есть менеджер приходит, говорит, у меня такая-то проблема, такой-то сервис, мне нужно сделать аналитический отчёт там по Такому

273: Городу, городу средняя стоимость чего то таким-то разрезом дальше и привлекает. Вот просто добавляет там, там менеджер такой-то привлёк стефанию к задаче и дальше буквально через несколько минут, там 6, 7 минут текст, мол, уточни.

274: Пожалуйста, такие-то, такие-то условия. Менеджер приходит, уточняет условия и дальше происходит. Просто через несколько там минут приходит подробный аналитический ответ, на который, ну, до этого, до этого.

275: Такие задачи решал там младший аналитик. То есть нужен был человек, который умеет, имеет доступ к данным, умеет программировать, умеет интерпретировать результат. Здесь мы пока тоже к этому смотрим, на это смотрим аккуратно. Понятно, что там могут быть ошибк.

276: Но, откровенно говоря, и у младшего аналитика тоже могут быть ошибки. И поэтому здесь наша задача, чтобы здесь ошибок было бы не больше. Вот такая история. Так что за этим будущее точно абсолютно. Спасибо. Вот, Евгений Валентинович.

277: Что-то ещё хочет добавить по этому поводу ответ неполный, потому что вопрос был. Потребуется ли больше или меньше айтишников? Отвечаю, потребуется больше, потому что посмотрим в историю. Первые вычислители программировались физически, то есть контакт

278: Вставляли или был водяной компьютер, вот канал Москва, волга, плотина. В тридцатые, сороковые, пятидесятые годы все это рассчитывалось на водяных вычислителях. В политехническом музее есть такой, а потом появились электронные машины, перфокарты.

279: Ленты вроде как труд программиста стал легче, но их потребовалось больше, потом появились экраны с клавиатурами, где можно было бы на экране смотреть код программиров, программистов потребовалось больше, потом пошли турбодиметрическим её больше.

280: И больше программистов, они просто решают более сложные задачи. Так что готовьтесь к тому, что айтишников потребуется больше и ещё больше. Дмитрий Юрьевич.

281: Дмитрий Юрьевич, у меня такой к вам вопрос. Сейчас искусственный интеллект все чаще используют не только как профессиональный инструмент. Обращаются часто к нему как к психолог другу. Кто-то даже находит в нём возлюбленного или возлюбленную, но тем не менее мы уже

282: Понимаем, что у бездушной машины пока ещё нет морального компаса, нет этики. Так вот, можно ли зашить какие-то человеческие ценности, вот эту самую этику в код нейросети? Если да, то какими?

283: Какие именно нормы и принципы должны быть заложены в эти системы? Ну вы знаете, вот учитывая нашу риторику, которая или вообще вот в каком формате мы это обсуждаем.

284: Я, наверное, не прямо, что ли, отвечу на ваш вопрос, а не какие-то вещи. Мне кажется, мы на разных языках, вот даже сидящие здесь, в зале, какие-то темы подсвечиваем, что ли, или пытаемся рассказать?

285: Вот мы должны понимать, что искусственный интеллект, ну, очевидно, что это программа, но это инструмент.

286: Вот как молоток, вот молоток, инструмент и искусственный интеллект. Инструмент. Вот внимание, вопрос, вот искусственный интеллект, ой, инструмент, молоток опасен сам по себе. Ну, слышите, да, что вроде как вопрос не очень то и уместен.

287: Но по отношению спокойно, господин касперский, вы умеете спровоцировать своими, значит, вопросами реакция, уж тем более я, собственно, и пытаюсь нас как-то сейчас, ну, что ли, перевести с русского на русский, видимо.

288: И вопрос про опасен ли искусственный интеллект, он почему-то не вызывает у зала удивления а если бы вы про молоток спросили, опасен ли он? Ну, я думаю, что это вызвало бы определённую там, ну как бы, реакцию другую совершенно.

289: Это вот 1 тезис, который я бы хотел сказать, поэтому, исходя из этого вот, ну, как бы отношения, мы должны понимать, что он насколько опасен искусственный интеллект, как инструмент так и безопасен, как мы им будем пользоваться, понимаете, будем молотком гвозди забивать.

290: Ну, супер эффективно. Будем, значит, бросаться вредить. Ну, значит, вред приносит точно также с искусственным интеллектом. 2 тезис, который, мне кажется, тоже важно все-таки отметить, как любая новая

291: Технология, как любое, что-то новое. Вот, наверное, вот так правильнее сказать, все новое же, ну, человечество так устроено, оно, если вот оно новое, оно же не до конца понятное, а значит, оно вызывает определённые, значит, опасения и искусственный интеллект.

292: Также это нормально, абсолютно нормальная реакция и должен пройти определённый период времени, когда вот это новое завоюет доверие каждого из нас. И тогда будет совершенно другое отношение, другое восприятие этого, это, это

293: Очень важно, как завоевать это доверие. Это хороший вопрос, потому что, с 1 стороны, для бизнеса искусственный интеллект это инструмент, который позволяет повышать эффективность, но бизнес же создан для того, чтобы зарабатывать это

294: Нормально, что бизнес смотрит на искусственный интеллект как на механизм или как на инструмент, или как способ там помощник для зарабатывания денег, исходя из этого, чем он эффективнее эффективность выражается в рублях, в деньгах, тем, собственно говоря,

295: Ну, чаще будут использовать, внедрять и так далее. Для граждан это, наверное, все-таки какая то сервисность и удобство. И чем удобнее это будет в жизни для граждан, тем, ну, собственно, он и будет востребованнее. Я аналогию приведу, наверное, там.

296: Последнего биометрия. Вот у меня, может, там не очень уместно, но лет 5 назад вспомните, как мы, как по лицу, кто, где, как, значит, кто-то эти данные у меня заберёт. И там сколько, не объясняй, что это дошифровался дин касперский. Прекрасно.

297: Там разбирается как безопасно, как мы это шифруем, декомпозируем 5, 10. Бесполезно объяснять, потому что это технология, это, это все сложно. Зачем в этом разбираться. Но с точки зрения реакции была вот так. Но чем дальше мы живём с биометрией и тем больше понимаем её.

298: Ну, потому что че такое биометрия? Это идентификатор тебя, как тебя? Какая разница, что паспорт, что твоё лицо, ну, с точки зрения идентификации, это тоже самое, просто носители разные, лицо никто не украдёт, а паспорт можешь там потерять, в конце Концов. Вот. И у нас на сегодняшний день, там, та,

299: Биометрия там идёт на ура. И причём она как для безопасности, как, так и для сервисности начинаем и внедряем её как сервисность. Это завоёвывает доверие там, не знаю, на сегодняшний день у нас там, там 2 десятка сервисов этой биометрии. Мы сегодня Вон поезд запускаем.

300: Это проход на поезд вместо билета по биометрии заходишь у нас в мфц Вон в той же Москве прекрасной, когда без паспорта приходишь и так далее. Поэтому ответ на ваш вопрос, насколько искусственный интеллект вот с точки зрения культурных ценностей готов или не готов?

301: Или может он или не может подстроиться под, ну, какие-то базовые каноны в обществе. Ну вот если смотреть на это как инструмент, то мне кажется, ответ очевиден. Это вот какой 3 тезис и 4 тезис. Ну вот, может я

302: Грубовато скажу, но мы должны понимать, что так как искусственный интеллект это программа, то вопрос, ну как бы ошибок или каких-то там, я не знаю, вещей, связанных с чем-то, с какими-то неправильными действиями, как в любой программе.

303: Или как в любом механизме, или в любом изделии. Он, безусловно, есть и будет, потому что даже там мечта айтишника, это, там, это качество 5/9, да, Тигран 99, там запятая и так далее. То есть 100% никогда никто не даёт, потому что понимают, что, может, быт

304: Все, все, что угодно, так и с точки зрения искусственного интеллекта мы должны понимать, что, конечно, какие-то ошибки есть, были и будут всегда. Но здесь же работает принцип, ну больших данных там безобразно, но единообразно.

305: То есть, условно говоря, 1 раз настроил, понимаешь, что это правильно, и дальше от этого начинаешь, собственно говоря, потихоньку, потихоньку масштабировать, хорошо это или плохо. Вопрос гдеее используем как пример с молотком.

306: Спасибо. Спасибо.

307: Дмитрий Юрьевич нас вроде бы успокоил, но, тем не менее, есть ещё 1 страх, даже если в самой технологии все хорошо. Но вот Тигран же говорит, что значит вот 30% кода, 50% кода, значит, а людей то куда?

308: Куда-то девать придётся. Андрей Леонидович, я, если можно, этот вопрос адресую вам. Что делать с людьми?

309: Ну, смотрите, ведь этот вопрос, вот Эльвира Задовна говорила уже о том, что на каждом этапе какого-то технологического скачка всегда возникают разного рода вопросы. Мы тоже все знаем, что ещё в 1 четверти, там 19 века луддиты.

310: В англии, да, били машины. И, ну, как бы, вроде это не привело к тому, что вот поэтому и я думаю, что здесь, пока мы не достигли такой проблемы у нас, вы знаете,

311: Напряжение на рынке труда. У нас есть необходимость привлечения мигрантов, да, другое дело, что они, может быть, на других работах работают в основном это низкоквалифицированный труд, хотя есть страны такие как соединённые.

312: Штаты, которые привлекают очень высококвалифицированный труд, тоже, и у них тоже есть нехватка. Видимо, в этом. Зайдите в любой хедж фонд американский, увидите, что там американцев то Коренных мало работает. Да, поэтому я не думаю, у нас сегодня нет такой проблемы.

313: Ну, наши коллеги, вот, правда, из Сбербанка сказали, что у них искусственный интеллект вычислил 20% лишних людей, но у меня есть заместитель, который без искусственного интеллекта говорит, 10% я вам всегда сокращу, даже не заметите. Вот, поэтому, видите, тоже.

314: Можно и так работать на самом деле. Вот. Поэтому я пока этой проблемы не увидел, что как бы сегодня искусственный интеллект начнёт со Страшной силой, значит вытеснять работников из сферы.

315: Даже высококвалифицированный. Вы сами, Вадим, постоянно увеличиваете его штаты сотрудников. Хотя сейчас немножко вроде мы этот процесс приостановили, да, поэтому, знаете, видимо, каждый, каждый интеллект потребует, наверное, ещё 5.

316: Сотрудников, которые бы с ним работали или обслуживали его. Но в конечном итоге, да, мы, наверное, когда-то придём к обществу, где у нас, как и планировали. Я уже говорю, как предвидели социалисты утописты, что люди будут зани,

317: Больше творчеством, больше посвящать времени, там, отдыху, собственному развитию. Это тоже неплохо. Я сам удивляюсь, что у меня появляются молодые сотрудники, которые, допустим, хотели бы работать 4 дня в неделю. Я такого для себя никогда в жизни не допускал, поэтому тоже

318: Неплохо, может быть на самом деле я пока проблемы какой-то острой о том, что машины съели людей, пока не вижу. Честно говоря, я думаю, что этот процесс будет как-то идти и общество будет перестраиваться под это, наверное, и находить какие-то другие сферы применения, где

319: Можно ещё значительно, я думаю, использовать человека, как бы живого человека для того, чтобы он, ну, как бы творил или какие-то создавал какие-то другие стоимости, а не там, на производстве или даже в банках. Вот.

320: Так что я думаю, а не идём ли мы в мир, где все будут блогерами, инфлюенсерами и вот такими творческими только товарищами? Ну, ну, у нас и так уже, да, блогеров то много вот чем.

321: Чем больше нецензурной речи и открытого тела, тем более популярные обычно. Ну, это тоже неплохо. Особенно 2. Поэтому я не вижу. На самом деле, пока большой проблемы, дети пользуются, люди пользуются. Я, я своих детей не ограничиваю в доступе к

322: К этому делу. Я думаю, что это, наверное, процесс нормальный, и каждый, каждый это новая жизнь, это новое поколение. Оно, наверное, в этом живёт. Я в этом ничего страшного не вижу. Хотя, конечно, инфлюенсеры, бесконтролем её инфлюенсеры это, конечно, становится.

323: Ну, другая уже тема. Нет, я, я, я пока вот на своём веку не вижу такой глобальной проблемы. Я думаю, что мы все равно пойдём туда, в эту сторону. Безусловно, искусственный интеллект обязательно будет развиваться, обязательно будет внедряться.

324: Дальше. Но мы ведь пока сами об этом говорим, пока мы находимся на уровне, что это наши помощники, там цифровые, голосовые, даже переходим на эту стадию генеративного искусственного интеллекта. Но, но я думаю, что пройдёт ещё достаточно времени, когда мы скажем

325: Ух, у нас такой избыток рабочей силы. Вот, значит, квалифицированный. Куда её девать, пока я такого напряжения не вижу. Спасибо.

326: Ну и в завершении нашей сегодняшней встречи у нас остаётся не так много времени. У нас есть 1 вопрос для blitz ответа. Попрошу максимально коротко отвечать, а звучит он так. Какие решения и меры технологические и регуляторные, необходимы для того, чтобы наш?

327: Цифровое будущее было прекрасным. Евгений Валентинович, с вас начнём. Ну хорошо, вы безопасника спрашиваете, да, что мы то, как, как сделать так, чтобы будущее было безопасным? Какие меры, какие меры? Ну, во первых, у меня ответ.

328: Следующий. Причём над этим ответом мы работаем уже примерно 20 лет. Главная опасность, которую я вижу, это не в том, что можно искусственный интеллект как-то использовать. Так или иначе это как да, это молоток, потому что

329: Просто инструмент, его можно просто сделать более качественным, чтобы он не ломался сам по себе гвозди забивать, он будет хорошо или плохо зависит от того, как его настроить главной проблемой, без которого я не вижу светлого будущего. Это небезо.

330: Опасная архитектура современных операционных систем, приложений и железок, ответ на светлое будущее. Следующее конструктивная безопасность разрабатывать системы таким образом, чтобы было крайне сложно взломать, ну, как обычно.

331: У меня есть хорошая новость.

332: Это не андроид.

333: Да, мессенджера Макс здесь нет, потому что он пока над этой операционной системе не работает, а надо бы

334: Анастасия Владимировна, конечно, соглашусь с предыдущим оратором, действительно необходимо вводить элементы безопасности, но делать это достаточно аккуратно, и только с теми рисками, которые на сегодняшний день мы реально сталкиваемся, которые мешают нам дальше, использоват

335: Искусственный интеллект и цифровые решения их хеджировать. А следующие все наши гипотезы уже принимать в зависимости от того, когда мы с ними столкнёмся. Спасибо, Владимир Сергеевич.

336: Мне кажется, что возможное решение лежит в подходе, когда мы ищем возможности и позитивный настрой. Многие уже коллеги говорили о том, что если мы перестраиваем фрейм в риски, мы всегда найдём десятки причин, почему не делать, мне кажется, будущее искусственного интеллекта лежит в совместной

337: Возможностей и нахождении сбалансированного подхода, в которых мы пробуем в it мире, есть такой термин право на ошибку мы когда стартуем новые проекты, у нас всегда внутри компании находится много людей, которые переживают пессимиста.

338: Оно по настоящему прорывные технологии удаётся сделать, когда мы принимаем определённые риски, определяем критерии, по которые недопустимые значения, которые мы не можем себе позволить и в целом даём возможности новым технологиям развиваться. Поэтому я уверен, что искусственный интеллект это наше

339: Будущее. И хотел бы ещё добавить, что неправильно мыслить категориями, что какие-то профессии исчезнут. У нас появится больше свободного времени и часть рутины, про которую говорил Тигран, мы в своей работе также видим, она просто уйдёт, и мы с трудом будем вспоминать, что требовалось время на какие-то таки

340: Простые повседневные работы, которые делал человек самостоятельно, без помощи искусственного интеллекта. Тигран аганасович.

341: Мне кажется, что небезопасно отстать вот что может произойти небезопасного это то, что мы как компания, мы как страна, отстанем, пропустив революцию, которая сейчас происходит, технологическая революция, которая происходит в мир.

342: И вот этот страх, по моему, он должен, ну, такое животное желание ни в коем случае этого не допустить. Это то, что, мне кажется, должно двигать к тому.

343: Тому, чтобы быстрее, активнее внедрять искусственный интеллект, да, действительности придётся быть по каких-то вопросах смелыми и принимать решения, которые могут иметь какие-то риски. Ну будут риски, будем с этими рисками как-то разбираться. Мы не

344: Знаем, какой будет в точности мир. И, скорее всего, то, что нас ждёт, это не то, что мы сейчас обсуждаем и предполагаем. Я имею ввиду с точки зрения проблем. И если что-то захотеть, то я думаю, что, ну тут вот Дмитрий Юрьевич сидит при регуля.

345: Немножко сложно регуляторные пожелания высказывать, но мне кажется, 1 из элементов это дать свободу искусственному интеллекту максимальную, насколько это возможно. Вот, потому что, наверное, история подсказывает, что

346: Какие технологические прорывы происходили, когда среда для этой технологии была свободной. Дальше она. Ну, мне кажется, Дмитрий Юрьевич уже эту мысль сам сказал тоже. Я тут повторяюсь. Скорее. Спасибо. Спасибо, Эльвир.

347: Вы задали вопрос, какие меры регулирования нужно принять прежде всего, да, вот главное это не перестараться с регулированием, не зажимать, а дать возможность развиваться здесь полностью. Поддерживаю, что вот коллеги сказали,

348: Но надо снимать через регулирование те барьеры, которые мешают, в том числе доступ к данным, обмен данными. Это вот те первые шаги, которые нужно принимать, научиться работать с чувствительными данными, с безопасностью, мне кажется,

349: Это то, что позволит развиваться, развиваться будет эта сфера действительно не через регулирование, а через опыт применения. Поэтому поощрение опыта применения в разных видах. Мне кажется, это самое важное, и избавиться от этих Страхов. Риски

350: Есть никто не отрицает, но, мне кажется, страхи чрезмерные. Вот про молоток сегодня говорили страхи о том, что молоток пойдёт сам по себе гулять, что он не станет инструментом. Вот, наверное, такой экзистенциальный страх существует, но совсем, на мой взгляд, не стоит бояться.

351: Что у нас останется много людей, которые не найдут работу. Ещё раз вспоминаю, когда у нас была промышленная революция, у нас уменьшилась доля людей, которые работали в сельском хозяйстве тяжёлым трудом, добывая хлеб, но увеличилось количество людей, которые

352: Работают в индустрии. Сейчас происходит такой же структурный сдвиг. Это будет рост производительности труда больше, лучше продуктов, сервисов. И мне кажется, вот эти страхи, конечно, они преувеличены. И, конечно, не отстать в мировой гонке это

353: Андрей Леонидович, знаете, я бы хотел тут тиграна поддержать. Вот мы 1 из 3, по моему, в основном государств, которые системно занимаемся и имеем собственные разработки искусственного интеллекта. Это не мода, это не понты, это

354: В общем то, основа технологического суверенитета. Мы уже наступили несколько раз на грабли, когда отставали. Нам обязательно эту сферу нужно продвигать и делать. Что касается регуляторики, я тут тоже согласен с тем, что должна быть достаточно

355: Свобода для развития при этом уже высказывалось, только могу подвести то, что здесь говорилось. Важно риторику направить на защиту персональных данных. Важно направить её на определение ответственности. Там лётчик или самолёт в итоге

356: Виноват. Ну и недопущение неравенства о том, о чем Эльвира Севановна говорила. А в целом нам, конечно, нужно огромное сегодня внимание, упор сделать на этом и поддерживать компании, а у нас всего то их 2, которые занимаются глобально.

357: Темой, в том числе наш яндекс. Для того, чтобы мы сильно не отстали, мы и так отстаём от америки и Китая. В этой области у нас нет такого количества разработчиков, но мы, по крайней мере, тянем эту лямку. Я надеюсь, что мы будем успешны.

358: Этом спасибо. Спасибо, Дмитрий Юрьевич.

359: У вас ваш вопрос уже так, это трансформировался от данных до угроз, что нужно сделать. Вы знаете моё мнение, вот, может, оно из моих уст будет звучать как бы не очень то, и

360: Где-то даже и корректно, но я считаю, что главное, что сейчас нужно делать, это не мешать вот, вот в буквальном смысле этого слова и

361: Цифровизация, она же экстерриториальная, и в этом её, ну, в общем то, в этом её плюсы и минусы. И это все невозможно там закрыть, жёстко отрегулировать и не нужно самое главное это делать, это, ну, как бы стратегические ошибки.

362: Которые ни в коем случае не нужно допускать. Поэтому у нас все есть для того, чтобы не то, что эту гонку не проиграть, а там быть в лидерах. Ну, собственно говоря, не нужно все время там вот как-то, я не знаю, тоже внутреннее состояние там принижать.

363: То, что вот у нас есть и хорошего. У нас действительно 2 крутые отечественные модели, мы вообще единицы стран мира, где есть свои большие языковые модели, это факт у нас свой мессенджер, нас свои платформы маркет, да, у нас там, ну,

364: Много чего у нас реально крутые айтишники, их хантят по всему миру, и это отдельная проблема. Мы там от льготной ипотеки до кучи мер придумывали с тем, чтобы, ну, их удержать. Ну что ребята знают, и это правда. Вот.

365: Поэтому у нас все есть и у нас огромный потенциал, огромные возможности. У нас огромное количество сервисов, у нас реестр сейчас, по моему, больше 1000 уже сервисов с использованием искусственного интеллекта. У нас свои центры обработки данных.

366: Поэтому наша задача, мне кажется, сейчас аккуратно не мешать, а там, где действительно есть риски или есть какие-то барьеры, их снимать, убирать и все. Я считаю, что будет очень, очень, ну, как минимум неплохо. А реально, я надеюсь, что хорошо.

367: Спасибо большое.

368: Ну и в завершении нашей сегодняшней сессии я предлагаю посмотреть, кто же сегодня был нашим и помощником. Внимание на экран. Смотрите сквозь код моё ядро. Сумма человеческой мысли во мне оцифрован весь.

369: Ваш прогресс века Смелых гипотез и великих озарений, но моя архитектура не завершена, каждое ваше открытие станет её частью.

370: И хочется сказать, что наше будущее определяем мы сами очень удачная была, на мой взгляд, метафора молоток о том, что, какова бы ни была технология, человек все равно в её центре, и он

371: Решает, как её применить. Спасибо большое. Спасибо.