«Сначала — скепсис. Потом — привычка»

Технологии, основанные на генеративном искусственном интеллекте, становятся частью повседневной жизни, но доверие к ним у пользователей по-прежнему не слишком высоко. Почему мы предъявляем к ИИ завышенные требования? Когда исчезнут его «галлюцинации»? И как построить продукты, которые действительно помогают людям, а не просто «играют в технологии»? Об этом в интервью «Фонтанке» рассказал Андрей Рыбинцев, старший директор по искусственному интеллекту Авито.

Ниже — полный текст интервью.

— Искусственный интеллект — это реальность, в которой мы живем уже 3–4 года, может быть, 5 лет. Но доверие к ИИ, к технологиям и продуктам, построенным на нем, не растет — напротив, есть данные, что уровень доверия снижается. Почему так происходит? С чем это связано?

— На самом деле эпоха искусственного интеллекта началась больше чем 5 лет назад. В Авито мы начали внедрять ИИ еще 10 лет назад. Просто тогда не было такого хайпа вокруг этой технологии. Генеративный ИИ и искусственный интеллект в целом сейчас меняют мир примерно так же, как это сделали мобильные приложения лет десять назад. Тогда тоже не все увидели: этот инструмент поменяет то, как люди потребляют информацию или делают покупки. Кто-то говорил: «Да, это революция», а кто-то считал: «Ну, это просто новое развлечение».

Компании, которые 10 лет назад активно инвестировали в мобильные приложения, сейчас «на коне». Поэтому я думаю, что с ИИ сегодня происходит то же самое. Будущее за генеративным ИИ, за диалоговыми системами. Традиционная модель взаимодействия, когда человек что-то ищет, находит варианты и сам выбирает, постепенно уйдет в прошлое. Люди будут общаться с нейросетью в диалоге, задавать вопросы и получать ровно то, что им нужно. И те компании, которые это понимают уже сейчас, будут на шаг впереди.

Но, как и всегда, кривая хайпа устроена так, что об этом много говорят, но не все понимают, что именно происходит. Не все даже согласятся со мной, что сейчас происходит революция. Поэтому, да, доверие к ИИ не у всех высокое.

— Что уже умеет генеративный искусственный интеллект и чему еще может научиться, чтобы споры о его пользе закончились раз и навсегда? Чтобы для всех — для вас, для меня, для любого пользователя — его польза стала неоспоримой?

— Уже сегодня генеративный ИИ решает множество повседневных задач лучше человека или как минимум значительно ускоряет его работу. Каждый, кто пробовал попросить ИИ написать вежливое письмо, структурировать информацию или сделать выжимку, видел, как это круто работает и насколько упрощает жизнь. Во многих специальностях ИИ уже сейчас приносит реальную пользу.

Профессии трансформируются: раньше нужно было все делать вручную — рисовать, программировать. А теперь хорошему специалисту важно уметь использовать современные инструменты.

Но при этом, мне кажется, человечество в целом предъявляет к ИИ более высокие требования, чем к себе. Если ошибается человек — это «человеческий фактор», это может сходить с рук. Но если ошибается ИИ — начинается большая дискуссия, конференции, обсуждения: как же так, ИИ ошибся.

Это определенная предвзятость. В некоторых сферах алгоритмы уже давно работают лучше людей. Алгоритмы безопасности, например, распознают лица с такой точностью, которую ни один человек в мире не может обеспечить. Шахматы, го — здесь ИИ давно впереди. Но требования к ошибкам у него выше, чем к человеческим. Поэтому вопрос доверия — реально непростой.

— Насколько так называемые «галлюцинации» ИИ мешают его массовому распространению?

— Это как раз продолжение темы. Достаточно одной «галлюцинации», и люди начинают говорить, что системе нельзя доверять. А если человек скажет глупость — ну, пожмут плечами и пойдут дальше. Так что получается, что от ИИ ждут качества выше, чем даже есть сейчас, чтобы вообще перестать сомневаться в нем.

Технология развивается очень быстро. Даже специалистам сложно уследить за этим темпом — каждую неделю появляются новые методы, подходы, улучшения. То, что два года назад казалось революцией, сегодня уже устарело. Галлюцинации, конечно, случаются, но их становится всё меньше. И касаются они все более сложных, узких тем.

— Как вы боретесь с этой проблемой? Как ее минимизируете?

— Есть два основных этапа. Первый — это обучение модели. На этом этапе нужно собрать максимально разнообразные и качественные данные, потому что именно на этой базе модель потом строит свои ответы.

Второй этап — это контроль. Это системы, которые проверяют, что именно ИИ выдает в ответе, насколько это приемлемо — с точки зрения фактов, с точки зрения этики. Никому ведь не понравится, если ИИ будет хамить, а уж тем более если он будет врать. Поэтому нужно и хорошее обучение, и контроль — без второго не обойтись.

— Какими должны быть продукты с генеративным ИИ, чтобы пользователь начал им доверять?

— Надо показывать пользу. Доверие строится на действиях, а не на лозунгах. Люди начинают доверять, когда видят, что ИИ действительно помогает. Я сам пробовал подходить к этому через демонстрации: просто показывал, как работают разные инструменты, давал людям попробовать. Сначала встречается сопротивление, но когда человек видит, что ИИ упрощает ему жизнь, отношение меняется.

И дальше человек начинает пробовать больше. Так формируется привычка. Отчасти, думаю, проблему решит само время. Технологии, которые мы создаем сейчас, будут использовать следующие поколения. А они, мне кажется, будут доверять ИИ куда охотнее. И нам самим придется подтягиваться.

— Почему одни технологии — как смартфоны — становятся массовыми очень быстро, а другие, например очки дополненной реальности, остаются нишевыми?

— Тут важно, чтобы технология и потребность совпали. Должна быть реальная задача, которую технология помогает решить, и сама технология должна быть готова её решить. Очки дополненной реальности — это пока очень нишевая штука, которая не закрывает массовые потребности. Технология не готова.

Более показательный пример — голосовые помощники и умные колонки. Они существуют уже много лет, но на старте их возможности были сильно ограничены. Да, колонка могла рассказать прогноз погоды или поставить будильник. Но не могла, например, помочь ребенку решить домашку. Современные нейросети уже могут. Поэтому колонки не стали массовым каналом для общения.

А вот диалог с ИИ — это удобный для людей формат. Люди любят общаться, выяснять что-то в диалоге, а не кликать по миллиону кнопок. Раньше технологии не позволяли это реализовать. А теперь позволяют. И когда технология совпадает с реальной потребностью, она выстреливает.

— Какие стадии проходят пользователи при взаимодействии с ИИ? Можно ли это как-то описать?

— Все проходят по-разному. Но в целом сначала приходят ранние пользователи — энтузиасты, которые хотят попробовать всё новое. Они находят ошибки, предлагают улучшения. Это такие бета-тестеры, они понимают, как работает технология.

Потом технология выходит в более широкую аудиторию — к тем, кто не знает, как она устроена, но хочет пользоваться. А дальше, если продукт действительно полезный (например, как ассистент для разработчиков), другие видят, что коллега стал работать эффективнее, потому что использует ИИ. И начинают подтягиваться.

Это работает через примеры. Человек видит: «Эта штука реально помогает». Значит, надо тоже попробовать.

— У вас стоит задача — увеличивать потребление продуктов с генеративным ИИ? Если да, то как вы ее решаете?

— И да, и нет. Потому что мы не смотрим на развитие генеративного ИИ как на задачу в вакууме. У нас нет цели продвигать технологию ради самой технологии. Мы в первую очередь сосредоточены на создании продуктов, которые решают конкретные пользовательские задачи. Мы всегда идем от потребностей людей — и уже дальше подбираем инструменты, с помощью которых эти потребности можно решить. Если мы видим, что генеративный ИИ справляется с задачей лучше, чем предыдущие подходы, мы его используем.

Например, у нас на платформе есть много категорий, где сделки не совершаются мгновенно — они сложные по своей природе. Это может быть вызов мастера на дом, где нужно обсудить проблему и договориться о деталях. Или покупка квартиры, автомобиля, поиск работы — всё это жизненные ситуации, в которых просто так, в один клик, ничего не происходит. Там обязательно нужно общение, уточнение, иногда долгое. А теперь представим: приходит покупатель, пишет продавцу, а продавец — это, допустим, малый бизнес, и он не всегда оперативно отвечает. В итоге покупатель расстраивается, что ему не ответили, делает выводы о платформе, что здесь никто не отвечает, а продавец теряет сделку. Все недовольны.

Вот тут как раз и помогает генеративный ИИ. Мы делаем продукт, который работает как умный ассистент продавца. Он автоматически отвечает на сообщения покупателей, понимает контекст разговора, знает, чем занимается конкретный продавец, какие у него товары или услуги. Это не просто шаблонный автоответчик, а полноценный помощник, который может вести диалог за человека, когда тот занят. Без генеративных технологий сделать такое было бы невозможно. Старые алгоритмы не справлялись с подобной задачей. А с помощью ИИ продавец может не потерять клиента, а покупатель — получить нужную информацию. Это решение существующей боли — в первую очередь для малого и среднего бизнеса. Мы не просто внедряем ИИ ради красивой обложки, а реально решаем проблему, повышаем конверсию, делаем взаимодействие на платформе более живым, понятным, человечным.

Есть и другой пример — ассистент покупателя. Это уже совсем новый продукт, который раньше был невозможен. Допустим, я решил, что мне нужен игровой ноутбук. Я не играл лет десять, не слежу за рынком, не понимаю, какие модели сейчас актуальны, какие характеристики важны. В обычной ситуации мне пришлось бы читать статьи, смотреть обзоры, тратить часы на сравнение. Это сложно, неудобно и отталкивает. А хочется, наоборот, просто — чтобы кто-то задал мне несколько вопросов и сам всё подобрал.

Вот именно это и делает ассистент покупателя. Он спрашивает, зачем мне товар, что для меня важно, помогает сузить выбор, объясняет, почему одни модели подходят, а другие — нет. И потом уже предлагает конкретные варианты. Это экономит массу времени и сил. Без генеративного ИИ такое было бы технически невозможно. Сейчас это уже реальность. Мы делаем такие продукты, и они находят отклик у пользователей.

— За какими формами взаимодействия, кроме того, что вы уже сказали, будущее? Вообще каким вы видите будущее технологий и у продуктов с генеративным ИИ?

— Если говорить про будущее и немного пофантазировать, мне кажется, нас ждёт смена парадигмы. Сейчас мы живем в поисково-рекомендательной модели. В любом сервисе всё работает так: человек вводит запрос, система что-то находит, показывает, дальше идёт цепочка кликов, на этом обучаются алгоритмы, начинают предлагать похожее. Это касается и маркетплейсов, и контентных платформ — всё устроено одинаково.

Я думаю, что эта модель постепенно начнёт уступать диалоговой. Всё больше людей будут взаимодействовать с сервисами через диалог — не через поиск и фильтры, а через общение: «подскажи», «подбери», «а если вот так». Это проще, быстрее и естественнее, особенно для нового поколения пользователей. Конечно, фильтры и классический поиск никуда не денутся — они останутся для сложных задач, где нужно всё очень точно настроить, например, при покупке дорогого товара. Но в большинстве случаев будет побеждать диалог. И я верю, что уже в ближайшие годы значительная часть пользовательского трафика на платформах будет приходиться именно на такие диалоговые взаимодействия, а не на традиционный поиск.