Искусственный интеллект / ИИ / AI

Искусственный интеллект (ИИ, AI — artificial intelligence) — это комплекс технологий, программного обеспечения и инфраструктуры, который позволяет имитировать отдельные когнитивные функции человека: анализировать информацию, распознавать закономерности, находить решения, прогнозировать результаты и создавать новый контент.

Проще говоря, ИИ — это технология, которая позволяет компьютерной системе выполнять задачи, для которых обычно требуются интеллектуальные способности человека: понимать текст и речь, распознавать изображения, отвечать на вопросы, анализировать документы, делать прогнозы или предлагать варианты решений.

В российской Национальной стратегии развития искусственного интеллекта до 2030 года ИИ определяется как комплекс технологических решений, способный имитировать когнитивные функции человека, в том числе искать решения без заранее заданного алгоритма, и получать результаты, сопоставимые с результатами интеллектуальной деятельности человека или превосходящие их. В комплекс входят инфраструктура, программное обеспечение, технологии машинного обучения, процессы и сервисы обработки данных.

Что относится к технологиям искусственного интеллекта

ИИ — это не одна конкретная программа или нейросеть, а целая группа технологий. Национальная стратегия и российское законодательство относят к технологиям ИИ, в частности, компьютерное зрение, обработку естественного языка, распознавание и синтез речи, интеллектуальную поддержку принятия решений и перспективные методы искусственного интеллекта.

На практике к ИИ относятся:

• машинное обучение (Machine Learning, ML) — системы находят закономерности в данных и используют их для прогнозирования или классификации;
• нейронные сети — один из методов машинного обучения, который используется, например, для работы с текстами, изображениями и речью;
• компьютерное зрение — распознавание изображений, лиц, объектов, документов и видеозаписей;
• обработка естественного языка (NLP) — анализ и понимание текстов и человеческой речи;
• распознавание и синтез речи — перевод речи в текст и создание искусственной речи;
• системы поддержки принятия решений — анализируют данные и предлагают прогноз, рекомендацию или вариант действия;
• генеративный ИИ — создает новый контент: тексты, изображения, программный код, аудио, видео и другие материалы;
• большие языковые модели (LLM) — разновидность моделей ИИ, предназначенных прежде всего для обработки и генерации текста.

Генеративный искусственный интеллект и большие языковые модели отдельно названы среди приоритетных направлений развития технологий в обновленной российской стратегии ИИ.

Ключевые признаки ИИ

Выполнение интеллектуальной задачи. ИИ решает задачи, которые связаны с анализом информации, распознаванием, прогнозированием, генерацией контента или выбором решения.

Работа с данными. Современные ИИ-системы используют данные для обучения модели, формирования ответа, выявления закономерностей или построения прогноза.

Поиск решения без жестко прописанного сценария. В отличие от обычной программы, которой разработчик заранее задает последовательность действий, ИИ может находить способ решения задачи с использованием обученной модели. Именно поиск решений без заранее заданного алгоритма входит в официальное российское определение искусственного интеллекта.

Использование программного обеспечения и вычислительной инфраструктуры. ИИ — это не самостоятельный «разум», а технологический комплекс, в который могут входить модель, программное обеспечение, серверы, данные и сервисы их обработки.

Результат интеллектуального характера. Система может сформировать прогноз, классификацию, рекомендацию, текст, изображение, программный код или иной результат.

Чем ИИ отличается от обычного алгоритма

Обычный алгоритм выполняет заранее определенную последовательность действий: если происходит событие А, программа выполняет действие Б.

ИИ может анализировать большое количество параметров и выбирать или формировать результат на основе модели и данных, не имея заранее прописанного разработчиком ответа для каждой возможной ситуации.

Например:

• калькулятор, который рассчитывает штраф по заранее заданной формуле, — обычная программа;
• система, которая анализирует несколько тысяч судебных решений и прогнозирует вероятный исход спора, — технология ИИ;
• поиск документа по точному номеру — обычный информационный поиск;
• сервис, который анализирует содержание договоров, выявляет потенциально рискованные условия и формирует их краткое описание, — пример применения ИИ.

При этом наличие автоматизации само по себе еще не делает систему искусственным интеллектом.

ИИ, нейросеть и машинное обучение — это одно и то же?

Искусственный интеллект (ИИ) — наиболее широкое понятие. Оно объединяет технологии, позволяющие компьютерным системам выполнять интеллектуальные задачи.

Машинное обучение (ML) — одно из направлений ИИ. Модель обучается на данных и выявляет закономерности, которые затем использует для решения новых задач.

Нейронная сеть — один из методов машинного обучения.

Поэтому корректнее говорить: нейросеть может быть технологией машинного обучения, а машинное обучение — одним из способов создания систем искусственного интеллекта.

Что такое генеративный ИИ

Генеративный искусственный интеллект (Generative AI, GenAI) — технологии ИИ, которые способны создавать новый контент на основании запроса пользователя и данных, использованных при разработке и обучении модели.

Генеративный ИИ может создавать:

• тексты и ответы на вопросы;
• изображения;
• аудио и речь;
• видео;
• программный код;
• таблицы и структурированные данные;
• резюме и анализ документов.

Главное отличие генеративного ИИ от классических аналитических моделей — характер результата. Аналитическая модель, например, может определить вероятность нарушения договора, а генеративная — дополнительно сформировать объяснение результата или предложить новую редакцию условия договора.

ИИ в правовом поле

Юристу важно знать об ИИ, чтобы правильно определить, какие нормы применяются к конкретному ИИ-сервису или сценарию его использования.

Например, юристу важно проверить:

• какие данные передаются ИИ-системе и есть ли среди них персональные или конфиденциальные сведения;
• для чего и на каких условиях поставщик ИИ-сервиса может использовать переданные ему данные;
• кто отвечает за решение или документ, подготовленный с помощью ИИ;
• кому принадлежат права на используемый и созданный контент;
• можно ли использовать результат ИИ без дополнительной проверки человеком;
• существуют ли специальные требования к использованию ИИ в конкретной отрасли;
• нужно ли закрепить правила применения ИИ во внутренних документах компании;
• какие условия об ИИ, данных, ответственности и конфиденциальности следует включить в договор с поставщиком технологии.

Для бизнеса особенно важно различать саму технологию ИИ и результат ее применения. Один и тот же ИИ-инструмент может использоваться для безрисковой технической задачи — например, составления краткого содержания документа — или участвовать в процессе, который влияет на права людей, деньги или юридически значимые решения. Во втором случае требования к проверке результата и управлению рисками будут существенно выше.

Главное

ИИ (AI) — это комплекс технологий, позволяющий компьютерным системам выполнять задачи, связанные с человеческими когнитивными функциями: анализировать информацию, находить решения, распознавать объекты и речь, прогнозировать результаты и создавать новый контент.

ИИ — более широкое понятие, чем нейросеть, машинное обучение или генеративный ИИ. Для юриста значение имеет не только то, используется ли искусственный интеллект, но и для какой задачи он применяется, какие данные получает, какой результат формирует и какие юридические последствия может повлечь использование этого результата.