Александр Ведяхин: «Речь идет о построении целостной экосистемы умных устройств»

В последние годы генеративный искусственный интеллект (ИИ) совершил прорыв в создании контента, но следующим логическим этапом становится его выход в физический мир – от автономного транспорта до человекоподобных роботов. Однако масштаб этой задачи требует не только новых технологий, но и принципиально иных подходов к управлению сложными экосистемами интеллектуальных устройств. О том, какими могут быть эти подходы, в интервью «Ведомости. Капиталу» рассказал первый заместитель председателя правления Сбербанка Александр Ведяхин.

– Появление физического ИИ (Physical AI) – закономерный этап развития технологии. Изначально нейросети были сосредоточены на работе с информацией – текстами, изображениями, базами данных. Но для достижения большего экономического эффекта технологии должны влиять на физический мир напрямую, а не только опосредованно через экраны и интерфейсы.

Эксперты McKinsey в своем прогнозе оценивали потенциальную экономическую выгоду от внедрения автономного транспорта в мире к 2030 г. в $300–400 млрд в год. Такой эффект достигается за счет снижения аварийности, оптимизации логистики и высвобождения времени. Аналитики BofA Global Research (подразделение Bank of America, которое занимается глобальными исследованиями и анализом. – «Ведомости. Капитал») прогнозируют, что к 2035 г. годовые поставки человекоподобных роботов превысят 10 млн единиц, а их средняя стоимость снизится более чем на 50% по сравнению с 2025 г. Это создаст основу для достижения общего парка в 3 млрд единиц к 2060 г.

«Любое воплощение физического ИИ опирается на знания из десятков научных областей»

– Внедрение ИИ в материальный мир выходит далеко за рамки простой автоматизации с помощью отдельных роботов. Речь идет о построении целостной экосистемы умных устройств. Такие машины должны безопасно и эффективно взаимодействовать не только с человеком, но и друг с другом. Этого можно достичь за счет двух технологических принципов. Прежде всего, это роевой интеллект, т. е. способность множества автономных аппаратов действовать согласованно без единого центра управления, подобно муравьиной колонии или пчелиному рою. Кроме того, требуется продвинутая сенсорика – сложные системы датчиков, которые обеспечивают машинам точное восприятие окружающей обстановки.

Любое воплощение физического ИИ опирается на знания из десятков научных областей: от классической механики и электроники до современного материаловедения, изучающего создание материалов с заданными свойствами. Необходимость активного взаимодействия устройств между собой и с людьми дополнительно усложняет задачу, выводя на первый план требования к надежности устройств. Особого внимания требует вычислительная архитектура. Традиционные процессоры, используемые в большинстве современных систем, постепенно достигают предела энергоэффективности: они потребляют слишком много энергии для решения сложных задач управления в реальном времени, особенно когда речь идет о мобильных роботах, работающих от аккумуляторов. Перспективным решением здесь выступают нейроморфные процессоры. Они позволяют обрабатывать большие объемы сенсорной информации с гораздо меньшими энергозатратами.

Если ошибка в генеративной нейросети приводит к некорректному тексту или изображению, то ошибка в физическом ИИ может обернуться прямой угрозой для жизни и здоровья человека. Именно поэтому вопросы безопасности и безотказности работы здесь выходят на передний план.

«DAO – это попытка найти баланс между автоматизацией кода и коллективным управлением»

– Это один из ключевых вопросов, и здесь мы подходим к понятию децентрализованных автономных организаций (DAO). По сути, это способ коллективного управления, построенный на технологиях блокчейна (распределенная система хранения данных, где каждый участник сети хранит полную копию всей информации. – «Ведомости. Капитал»). Управление осуществляется с помощью токенов – цифровых активов, которые дают их владельцам право голоса. Чем больше токенов у участника, тем весомее его влияние. Таким образом можно определять направления развития системы, распределять общие средства или менять параметры работы. Однако если говорить о полноценной автономии, то такая организация – это не просто блокчейн с токенами для голосования. Это симбиоз распределенного реестра и генеративного ИИ. В логике DAO роль сотрудников компании выполняют ИИ-агенты, а задания – это смарт-контракты, которые эти агенты исполняют, анализируют и оптимизируют. Процесс разбора ошибок, адаптации к новым условиям и самообучения – это уже функции автономного ИИ с возможностью самостоятельного перепрограммирования. Управление с помощью токенов задает лишь целевые ориентиры и правила игры, а операционная рутина, координация и исполнение все больше переходят к ИИ.

– Первая такая организация – проект The DAO – появилась в 2016 г. Он привлек $150 млн, но из-за уязвимости в коде хакеры вывели треть средств, что наглядно продемонстрировало риски, связанные с безопасностью смарт-контрактов. С тех пор модель DAO существенно эволюционировала. Практика показала, что в больших сообществах участники редко проявляют активность: без дополнительных стимулов явка на голосования остается низкой. Поэтому ведущие DAO фактически выстроили структуру, похожую на обычные компании. В них появились специализированные команды – разработчики, риск-менеджеры, аудиторы, специалисты по безопасности, – которые получают оплату за свою работу. Участники же голосуют в основном за назначение этих сотрудников и одобряют ключевые решения.

При этом наличие токенов не всегда дает реальную власть. Команды проектов и крупные инвесторы часто сохраняют контроль через подконтрольные структуры, что периодически приводит к конфликтам. Например, в протоколе Aave – крупнейшей платформе децентрализованного кредитования – разногласия между держателями токенов и ключевыми стейкхолдерами не раз вызывали споры о том, кто в итоге принимает окончательные решения.

По сути, DAO – это попытка найти баланс между автоматизацией кода и коллективным управлением. При этом такие организации признаны официально лишь в ограниченном числе юрисдикций – например, в швейцарском кантоне Цуг, американских штатах Вайоминг, Теннесси и Юта, а также на Мальте. В большинстве случаев децентрализованные организации не имеют статуса юридического лица и существуют как неформальные объединения. Тем не менее именно эта модель сегодня рассматривается как один из вариантов организации управления в системах, где множество автономных агентов взаимодействуют друг с другом и с человеком.

– Для российского рынка модель DAO в теории открывает возможность радикально сократить транзакционные издержки между контрагентами. Представим три логистические компании, которые совместно используют складской комплекс. Смарт-контракт автоматически распределяет время загрузки и списывает оплату пропорционально фактическому часу использования без участия администратора, ежемесячных актов сверки и риска споров о приоритете.

Наиболее эффективными сценариями здесь могут быть промышленная кооперация, совместное использование оборудования, логистические хабы. Экономический эффект в таких случаях складывается из экономии миллионов человеко-часов на согласованиях, проверках и бумажной работе.

На практике же подобные механизмы пока существуют лишь в формате точечных экспериментов, преимущественно в сфере цифровых финансовых активов (ЦФА). Сейчас ведется активная работа по формированию законодательной базы для токенизации активов реального сектора российской экономики. При этом важно понимать культурный барьер: российский бизнес привык к «ручному докручиванию», особенно в кризис. Алгоритм же жестко следует коду. Пока юридическая база не адаптирована под «автономную волю» кода, сложные стратегические решения останутся за советами директоров. Еще один серьезный вызов – взаимодействие с регулятором при отсутствии «физического директора». Возможно, мы придем к системе лицензированных IТ-систем, которые выступают мостом между кодом DAO и государственными реестрами.

«Сфера ЦФА становится естественной средой для апробации децентрализованных механизмов»

– «Сбер» рассматривает развитие децентрализованных технологий как одно из стратегических направлений. Банк усиливает фокус на блокчейн и ИИ, видя в DAO потенциальных конкурентов традиционным институтам, а также инструмент, способный предложить рынку новые модели координации и управления.

На текущем этапе полноценное внедрение DAO в корпоративное управление «Сбера» невозможно, поскольку у банка есть акционеры и мы не можем допускать конфликтов интересов, аналогичных тем, что возникают в некоторых DAO с аффилированными структурами, имеющими разнонаправленную мотивацию. Однако это не означает, что направление остается без внимания. Банк готов помогать клиентам реализовывать собственные эксперименты с DAO и децентрализованными механизмами.

Кроме того, банк участвует в формировании законодательной базы для токенизации активов реального сектора. Сфера ЦФА становится естественной средой для апробации децентрализованных механизмов – от распределения дивидендов до ведения реестров и голосования по типовым вопросам.-