• Главная
  • Новости
  • Сергей Дубровский рассказал о перспективах российского ИИ в конкуренции с зарубежным

Сергей Дубровский рассказал о перспективах российского ИИ в конкуренции с зарубежным

  • 01.04.2025
Поделитесь с друзьями

Заместитель декана философского-социологического факультета Института общественных наук Президентской академии, соруководитель программы бакалавриата «Цифровые коммуникации и искусственный интеллект» Сергей Дубровский дал комментарий газете «Ведомости», в котором оценил, насколько различаются между собой зарубежные ИИ-модели и как на их фоне выглядят российские разработки в этой области. Приводим тезисы эксперта для наших читателей – и приглашаем обратить внимание на ещё одну образовательную программу ИОН, студенты которой глубоко изучают ИИ-инструменты: «Публичная политика: общественные коммуникации и искусственный интеллект». 

На сегодняшний день можно выделить два ключевых центра развития больших языковых моделей (LLM) и генеративных нейросетей. Технологическое лидерство продолжают удерживать западные компании, прежде всего американские OpenAI и Anthropic, чьи модели GPT-4o и Claude 3.5 Sonnet понимают контекст и выдают результаты с 95% точностью. При этом значительный прорыв совершили китайские разработчики, включая Alibaba Group с их Qwen Max и Deepseek с Deepseek R1, которые в некоторых специфических задачах даже превосходят американские ИИ-модели.

Российские решения, такие как GigaChat и YandexGPT, находятся в активной фазе развития: они демонстрируют хорошие результаты в обработке русского языка и решении отраслевых задач. Кроме этого, у российских, американских и китайских компаний разные подходы к распространению технологий: в то время как американские и российские компании преимущественно придерживаются закрытой модели развития своих разработок в области ИИ, китайские разработчики активно практикуют политику открытого исходного кода, что создает новые возможности для развития технологий. Хотя в России виден сдвиг в пользу открытых моделей. 

Показательны успехи российских команд, таких как проект Vikhr, команда Т-Банк и инициатива ruadapt в МГУ, работающих с открытыми китайскими моделями. Они демонстрируют впечатляющие результаты в адаптации моделей для работы с русским языком. Это создает интересный парадокс: небольшие команды, используя открытые технологии и фокусируясь на качественной адаптации существующих решений, могут достигать лучших результатов, чем крупные корпорации, разрабатывающие собственные модели «с нуля». 

Подробнее про гонку нейросетей и перспективы российского ИИ в конкуренции с иностранным читайте на сайте vedomosti.ru.