Сбербанк-АСТ: Как обучить ИИ, аналитика AI на сегодня, прогноз развития моделей
Андрей Крюков, заместитель генерального директора по информационным технологиям, Сбербанк-АСТ, рассказал о применении искусственного интеллекта (ИИ) в своей компании – операторе электронной торговой площадки. Он поделился опытом внедрения ИИ, рассмотрел текущие тренды, вызовы и перспективы развития этой технологии. Обзор трендов ИИ: Кривая хайпа Gartner: AI-агенты: На пике популярности. Подготовка данных: Высокая актуальность для работы ИИ. Generative AI (генеративный ИИ): На стадии спада с пика, но останется востребованным. Привлекательные технологии для роста: Мультимодальный ИИ. Суперинтеллект (Artificial General Intelligence). Развитие ИИ: История ИИ началась в середине прошлого века. Революция произошла 3 года назад с появлением технологий генерации изображений. Будущее за мультимодальными системами (язык + изображения + звук + другие модальности). Возможность появления суперинтеллекта в ближайшие 10 лет. Принципы работы языковых моделей: Не обладают собственным сознанием и знаниями. Предсказывают следующее слово, основываясь на вероятности. Архитектура трансформера (Google, 2018 год) обеспечивает связанность контекста. Обучение ИИ — процесс загрузки данных, например, в GPT-3 было 175 миллиардов токенов, в GPT-4 - в разы больше. Модели ИИ ограничены срезом знаний по времени и могут плохо справляться с математическими вычислениями. Для получения правильных ответов используются промпты и технология RAG. Примеры реализации ИИ в компании: Форма выпуска банковской гарантии: Языковая модель взаимодействует с пользователем. Агент запрашивает и согласовывает параметры банковской гарантии через API. Генерация проекта гарантии на основе шаблона. Запуск выпуска гарантии через API. Сервис востребован пользователями. Работа с документацией по техническому заданию: Модель выбирает ключевую информацию. Пользователи могут задавать вопросы и уточнять детали. Проблемы и вызовы: Галлюцинации моделей: ИИ может выдавать неверную информацию (пример с поэмой Есенина/Лермонтова). Профессиональная подготовка кадров: Риск уменьшения опыта специалистов из-за автоматизации рутинных задач. Возможное решение - использование кодинга, когда программист описывает логику работы программы, а модель генерирует код. Заключение: Андрей подчеркнул оптимистичный взгляд на будущее ИИ, отметив его потенциал для улучшения жизни и призывая с улыбкой смотреть в будущее этой технологии. CNews FORUM 2025: Информационные технологии завтра. Предcтавители бизнеса, госструктур, ИТ-компаний, а также независимые эксперты и аналитики приняли участие в дискуссии о том, как будет проходить информатизация экономики в ближайшие годы. Цель мероприятия – предоставить независимую площадку для обсуждения ключевых вопросов и актуальных проблем рынка ИКТ, инновационных технологий, подходов к реализации ИТ-проектов – с участием трех сторон – бизнеса, ИТ-поставщиков и государства. Цель мероприятия – предоставить независимую площадку для обсуждения ключевых вопросов и актуальных проблем рынка ИКТ, инновационных технологий, подходов к реализации ИТ-проектов – с участием трех сторон – бизнеса, ИТ-поставщиков и государства.
Андрей Крюков, заместитель генерального директора по информационным технологиям, Сбербанк-АСТ, рассказал о применении искусственного интеллекта (ИИ) в своей компании – операторе электронной торговой площадки. Он поделился опытом внедрения ИИ, рассмотрел текущие тренды, вызовы и перспективы развития этой технологии. Обзор трендов ИИ: Кривая хайпа Gartner: AI-агенты: На пике популярности. Подготовка данных: Высокая актуальность для работы ИИ. Generative AI (генеративный ИИ): На стадии спада с пика, но останется востребованным. Привлекательные технологии для роста: Мультимодальный ИИ. Суперинтеллект (Artificial General Intelligence). Развитие ИИ: История ИИ началась в середине прошлого века. Революция произошла 3 года назад с появлением технологий генерации изображений. Будущее за мультимодальными системами (язык + изображения + звук + другие модальности). Возможность появления суперинтеллекта в ближайшие 10 лет. Принципы работы языковых моделей: Не обладают собственным сознанием и знаниями. Предсказывают следующее слово, основываясь на вероятности. Архитектура трансформера (Google, 2018 год) обеспечивает связанность контекста. Обучение ИИ — процесс загрузки данных, например, в GPT-3 было 175 миллиардов токенов, в GPT-4 - в разы больше. Модели ИИ ограничены срезом знаний по времени и могут плохо справляться с математическими вычислениями. Для получения правильных ответов используются промпты и технология RAG. Примеры реализации ИИ в компании: Форма выпуска банковской гарантии: Языковая модель взаимодействует с пользователем. Агент запрашивает и согласовывает параметры банковской гарантии через API. Генерация проекта гарантии на основе шаблона. Запуск выпуска гарантии через API. Сервис востребован пользователями. Работа с документацией по техническому заданию: Модель выбирает ключевую информацию. Пользователи могут задавать вопросы и уточнять детали. Проблемы и вызовы: Галлюцинации моделей: ИИ может выдавать неверную информацию (пример с поэмой Есенина/Лермонтова). Профессиональная подготовка кадров: Риск уменьшения опыта специалистов из-за автоматизации рутинных задач. Возможное решение - использование кодинга, когда программист описывает логику работы программы, а модель генерирует код. Заключение: Андрей подчеркнул оптимистичный взгляд на будущее ИИ, отметив его потенциал для улучшения жизни и призывая с улыбкой смотреть в будущее этой технологии. CNews FORUM 2025: Информационные технологии завтра. Предcтавители бизнеса, госструктур, ИТ-компаний, а также независимые эксперты и аналитики приняли участие в дискуссии о том, как будет проходить информатизация экономики в ближайшие годы. Цель мероприятия – предоставить независимую площадку для обсуждения ключевых вопросов и актуальных проблем рынка ИКТ, инновационных технологий, подходов к реализации ИТ-проектов – с участием трех сторон – бизнеса, ИТ-поставщиков и государства. Цель мероприятия – предоставить независимую площадку для обсуждения ключевых вопросов и актуальных проблем рынка ИКТ, инновационных технологий, подходов к реализации ИТ-проектов – с участием трех сторон – бизнеса, ИТ-поставщиков и государства.