Дарья Фокина

«Это скорее сигнал, что гонка стала слишком быстрой: модели становятся мощнее, дешевле и уже начинают выполнять реальные бизнес-процессы. Остановить развитие ИИ глобально практически невозможно. США, Китай, Европа, корпорации и государства продолжат инвестировать, потому что это вопрос конкурентоспособности и безопасности. Но регулирование точно нужно, но не как запрет, а как правила применения: какие задачи можно отдавать ИИ, где человек должен оставаться в контуре, кто отвечает за ошибку, как защищаются данные. И реальные риски — это не восстание машин, а перестройка рынка труда, ошибки в критичных решениях, киберугрозы, зависимость бизнеса от нескольких ИИ-платформ».

«Риск ухудшения ИИ-моделей есть. Современные ИИ-модели учатся не только на чистых датасетах, но и на огромном массиве публичного контента. Если в этой среде растет доля примитивного, повторяющегося ИИ-контента, возникает эффект замкнутого круга: модели начинают учиться на собственных же упрощенных производных. Чтобы ухудшение качества не происходило, крупные игроки уже сейчас инвестируют в фильтрацию данных, синтетические чистые датасеты и ручную экспертизу обучения. Таким образом, эта проблема пока решается».

«Реклама по телевизору, баннеры в соцсетях, фото на маркетплейсах — огромное количество генеративного контента. Понятно, почему бизнес использует нейросети. Если три года назад это было круто, модно, хайпово, то сейчас это просто дешевле и быстрее. Зачем нанимать съемочную группу, фотографа, арендовать студию, если контент можно сделать через ИИ-сервис? Чтобы не вызывать негатив пользователей, надо делать качественный контент, нанимать специалистов, которые умеют это делать хорошо. И тогда контент, который будет приближен к настоящему, никто не отличит от реального, и негатива не будет».