Математику, русский и английский языки обязательно нужно хорошо знать молодым специалистам, желающим работать в сфере искусственного интеллекта. Об этом в интервью «Детской редакции» на Форуме будущих технологий (ФБТ-2026) рассказала Екатерина Муравлева, и.о. директора Центра AI для науки Сбербанка.
В то же время порог входа для разработки новых цифровых продуктов снижается, ведь благодаря ИИ-ассистентам собирать их смогут не только инженеры. Екатерина Муравлева также отметила, что необходимость учиться новому возрастает с каждым годом. Если раньше переподготовка требовалась раз в пять лет, то сейчас гораздо чаще.
Как искусственный интеллект помогает в научных изобретениях?
Проникновение искусственного интеллекта в науку началось достаточно давно, просто в последний год оно достигло значительных высот. Большие языковые модели могут быть суперполезными для научных исследований. Например, при составлении обзоров. Допустим, нужно прочитать 700 статей и из каждой получить полезную информацию. Подготовленный человек потратит на это несколько месяцев, а дообученная языковая модель позволяет решить ту же самую задачу за несколько часов. Происходит освобождение времени ученых для более творческих задач, совершения открытий. Это самый простой пример. Добавлю, что в 2024 году две премии в естественных науках: по химии и физике, были присуждены за использование искусственного интеллекта.
Вы говорите про комплексные чат-боты. Тяжело ли их разрабатывать?
В последние несколько месяцев появились очень качественные ассистенты разработчиков. Тем самым порог входа в разработку существенно снижается. Конечно, нужны знания, чтобы оценить качество, но старт оказывается, действительно, легким.
Если говорить про нашу платформу, то мы на первое место ставим надежность наших сервисов. Известно, что при использовании больших языковых моделей легко получить хорошо известные недостатки, а именно галлюцинации ИИ. GPT, порой, на запрос по определенной тематике может выдать список статей и ссылок, часть из которых будут несуществующими. Это галлюцинация языковой модели. Их может распознать только человек, обладающий глубокими знаниями в конкретной теме. Мы таких недоработок стараемся всячески избегать. Надежность продуктов – самое важное.
Получается, что нейронные сети создаются с определенным промптом?
Промпт – это инструкция, чтобы получить ответ на ваш вопрос. При этом есть очень забавный фокус: если вы хотите улучшить промпт, самое простое – это попросить языковую модель его улучшить. Чем сложнее ваши задачи, тем более длинным и подробным будет ваш запрос.
Но промт – это история для работы с языковыми моделями. А кроме этого, есть много сервисов, которые не связаны с языком и предназначены для конкретных областей науки. И кроме промтинга есть ризонинг или рассуждение. Когда вы ставите задачу прочитать учебники по определенной тематике, а потом просите нейросеть порассуждать, не просто выдавать набор знаний, а строить логические цепочки. Это мне кажется сейчас самым интересным.
Какие профессии будут развиваться в ближайшее время?
Самое главное, мне кажется, не упираться в конкретную профессию, а стараться быстро получать навыки, работать с новыми инструментами. Если раньше профессия выбиралась на всю жизнь, еще не так давно нужно было учиться чему-то новому каждые пять лет, перестраиваться. А сейчас это время будет еще сжиматься. То есть главное не фокусироваться на каком-то одном навыке или наборе навыков, а постоянно учиться новому.
Какие качества я должен развивать и какое образование получить, чтобы через 7-10 лет вы меня приняли в свою команду?
Мне кажется, что есть базовые вещи, которые будут полезны всем и всегда вне зависимости от планов. Во-первых, математика, она дает навыки логического мышления, которые будут полезны, чем бы вы ни занимались. Это, безусловно, языки: русский и английский. Если же говорить об акценте на искусственный интеллект, мне кажется важным не только пользоваться его достижениями, но и понимать основы, как он работает. Без понимания базовых принципов сложно понимать границы применимости, где вы можете им пользоваться, а где нет. Ну и, безусловно, поскольку мы говорим о науке в целом, важно быть профессионалом, экспертом в дополнительном домене (физика, химия, биология и т.д.), тогда вы сможете удачно сочетать все знания и навыки и двигаться дальше.