Почему искусственный интеллект вызывает споры: возможности, риски и мнение экспертов

24.08.2025

Искусственный интеллект (ИИ) — одна из самых резонансных и быстроразвивающихся технологий XXI века. Он стремительно внедрился в нашу жизнь — от чат-ботов до генераторов изображений, меняя привычные процессы.

Интерес к нему взрывной: только за 2023−2025 годы аудитория ИИ-сервисов выросла в разы, а мировой рынок продолжает экспоненциальный рост. Но чем шире применение, тем острее споры. Вопросы этики, безопасности труда, экономических последствий и даже культурной идентичности выходят на первый план. Почему же технологии, сулящие невероятные блага, вызывают столь бурные дебаты и что об этом думают эксперты? Разберемся по порядку.

Что такое искусственный интеллект и как он работает

Простыми словами, ИИ — это способность машин выполнять задачи, традиционно требующие человеческого интеллекта: обучаться, распознавать образы, понимать язык, принимать решения. В основе его технологий лежат такие методы, как машинное обучение, нейросети и глубокое обучение (Deep Learning).

Алексей Карлов, гендиректор Angel Relations Group, привел эффектную статистику:

«Сайт ChatGPT вошел в десятку самых популярных в мире (по данным Similarweb), вкладкой Яндекса ИИ саммари от Алису пользуется уже не менее 20 миллионов человек в месяц. Это одни из самых ярких примеров популярности нейросетей у людей для решения бытовых вопросов. В профессиональной среде и рабочих задачах рост внимания к нейросетям тоже кратный: например, в 2022 году в вакансиях пиарщиков навык работы с нейросетями упоминался менее чем в 0,1%, в 2024 году — уже в 3% вакансий, а в 2025 — более 8%».

Различают несколько видов ИИ:

Узкий (Narrow AI) — выполняет специализированные задачи (например, распознавание речи или лица).Общий (AGI) — пока гипотетический интеллект, способный решать любые задачи человеком.Генеративный (Generative AI) — создает новые данные (тексты, изображения, видео).

ИИ учится на больших данных с помощью алгоритмов и моделей, постоянно улучшая свои результаты. В повседневной жизни он встречается повсеместно: поисковые системы, голосовые ассистенты, чат-боты — все это примеры использования искусственного интеллекта.

Возможности и преимущества искусственного интеллекта

ИИ меняет бизнес и повседневную жизнь, открывая новые горизонты:

Алексей Карлов отмечает значительный рост рынка и количество пользователей ИИ-сервисов в период 2023—2025 годов. Это подтверждает масштабное внедрение ИИ, который уверенно выходит за пределы экспериментальных решений и становится неотъемлемой частью повседневного цифрового мира.

Автоматизация и повышение эффективности

ИИ помогает оптимизировать процессы, сокращать издержки и повышать качество работы. В банках, логистике и промышленности эффективность выросла благодаря внедрению ИИ.

Инструменты для творчества

Генерация текстов, изображений, музыки с помощью ChatGPT, Midjourney, YandexGPT и других программ позволяет создавать уникальный контент без больших затрат времени.

Применение в медицине

Диагностика заболеваний стала точнее благодаря анализу медицинских снимков и данных пациентов, что помогает врачам принимать решения быстрее и точнее.

Иван Григорьев, эксперт по цифровой трансформации и CEO компании Aiston, подчеркивает, что ИИ в медицине — это прежде всего инструмент-помощник, а не революционная замена врачам. Он хорошо проявляет себя в технических задачах, таких как голосовое заполнение протоколов приема и речевой анализ звонков, облегчая работу врачей и администраторов и повышая качество сервиса.

Григорьев отмечает, что в диагностике и прогнозировании заболеваний, а также в анализе медицинских изображений нужно отказаться от иллюзий полной замены врача.

ИИ служит вторым мнением и инструментом поддержки принятия решений (СППР). Он справляется с типовыми патологиями, но теряет точность в сложных и пограничных случаях

Проблема усугубляется качеством данных: в российских клиниках сохраняется «разрозненная медицина» с бумажными картами и разными системами. В таких условиях подключение ИИ-моделей дает низкую точность, поэтому сначала необходимо цифровизировать и стандартизировать данные, а затем применять машинное обучение.

Диагноз — это не только снимки или цифры, а комплекс факторов: жалобы, история болезни, сопутствующие состояния, психоэмоциональный фон. Компьютер пока не умеет полностью учитывать весь этот контекст, работая как «черный ящик» с ограниченной объяснимостью.

Главный риск ИИ в медицине, по мнению Григорьева, — чрезмерное доверие врачу. Врач должен всегда перепроверять результаты. Для замены человека алгоритмы должны пройти сертификацию и доказать безопасность и эффективность, чего большинство решений пока не достигает, поэтому их роль вспомогательная.

Внедрение ИИ в медицинских учреждениях

Цена ошибки в медицине — человеческая жизнь, и заявления о «диагностике без врача» создают ложные ожидания и вводят рынок в заблуждение. Определенные решения ИИ в медицине уже имеют сертификаты. Максим Петухов, директор по информационным технологиям АО «Медицина» (клиника академика Ройтберга), рассказывает о системном применении искусственного интеллекта в цифровой трансформации медучреждения. В клинике ИИ используется не как модный тренд, а как эффективный инструмент повышения качества медицинской помощи и уровня сервиса для пациентов.

Искусственный интеллект анализирует показатели, выявляет отклонения от нормы и сигнализирует врачу, если есть повод для беспокойства. Фото: iStock

В клинике созданы собственные интеллектуальные сервисы — голосовые роботы, чат-боты и нейросетевые решения, которые автоматизируют запись пациентов, собирают обратную связь и информируют о процедурах и акциях. Врачи широко применяют ИИ при анализе рентгеновских и томографических снимков, где алгоритмы выделяют подозрительные зоны и ускоряют описание. Все решения сертифицированы как медицинские изделия, что гарантирует их точность и надежность.

Особое внимание уделяется ПЭТ/КТ и цифровой радиологии, где ИИ формирует «второе мнение» и обеспечивает быструю подготовку заключений, снижая влияние человеческого фактора и риски ошибок

ИИ помогает также в обработке медицинской документации, формировании отчетности, проверке назначения препаратов и контроле за стандартами оказания помощи.

Для врачей и пациентов цифровые технологии разгружают от рутинной работы, оптимизируют бизнес-процессы и коммуникацию, позволяя медикам сосредоточиться на непосредственной работе с пациентом.

Клиника активно делится опытом внедрения ИИ на профильных конференциях, ведет рабочие группы по совершенствованию технологий и участвует в цифровизации российского здравоохранения.

При этом Петухов отмечает вызовы: необходимость защиты медицинских данных, возможность ошибок, скепсис в медицинском сообществе и вопросы юридической ответственности. В АО «Медицина» эти риски учитываются, а специалисты повышают квалификацию и совершенствуют процессы для обеспечения безопасности систем.

Главная цель — сочетание профессионализма врачей мирового уровня и современных технологических решений, что позволяет обеспечивать пациентам медицинскую помощь высочайшего качества.

Почему искусственный интеллект вызывает споры

Несмотря на преимущества, ИИ вызывает серьезные опасения.

Алексей Карлов из AngelRelationsGroup обращает внимание на вызов для СМИ: ИИ, особенно в поисковой выдаче, «все больше отбирает трафик и, следовательно, не позволяет развивать рекламную модель — основной канал заработка СМИ». Этот факт подогревает споры о влиянии ИИ на экономику медиа и необходимость адаптации к новой реальности.

Угроза рабочим местам

Автоматизация рутинных процессов может привести к сокращению рабочих мест в одних сферах, но и создать новые в других. Особенно подвержены риску профессии с повторяющимися задачами.

Этические вопросы

Распространение deepfake, фейковых новостей и манипуляции общественным мнением вызывают опасения. Также обсуждаются права на контент, созданный искусственным интеллектом.

Мария Антоненко, руководитель Первого российского агентства видеоновостей RUPTLY, выделяет несколько громких кейсов дипфейк-мошенничества 2024−2025 годов. Одним из самых резонансных стал случай с гонконгским финансовым работником, которого обманом заставили выплатить 25 миллионов долларов. Преступники использовали дипфейк, подделав видеоконференцию с финансовым директором компании. Это стало самым дорогим случаем мошенничества с дипфейками в истории.

В России в 2024 году жертвой резонансного кибермошенничества стала певица Лариса Долина. С помощью поддельного видеоролика, созданного ИИ, ее убедили в достоверности требований мошенников, что привело к ущербу более 200 миллионов рублей.

Дипфейк-мошенничество — это использование технологий искусственного интеллекта для создания реалистичных поддельных видео и аудио, чтобы обмануть людей с целью вымогательства денег. Фото: iStock

В августе 2025 года СМИ обратили внимание на распространение дипфейка с Владимиром Мединским, где он якобы говорил о сдаче Аляски в аренду США на 160 лет. Видео выявили как поддельное из-за неестественных движений губ и несоответствия звука, что позже подтвердил и сам Мединский.

Такие случаи демонстрируют, что в 2025 году технологии дипфейк вышли далеко за пределы шуточных видео и становятся серьезной угрозой для корпоративной и личной безопасности с огромными финансовыми рисками.

Статистика подтверждает рост проблемы: в I квартале 2025 года выявлено 60 новых дипфейков и 2,3 тысячи их копий. За год количество поддельных фото и видео в медиапространстве выросло на 67%.

Эксперты прогнозируют, что каждый второй россиянин столкнется с дипфейками в 2025, а в 2026 году случаи мошенничества с передовыми технологиями будут только нарастать

Мария Антоненко отмечает влияние ИИ и на СМИ: в стремлении опережать события повышается риск фейковых новостей. Пример — вирусное видео с нападением касатки на дрессировщицу Джессику Рэдклифф, которое распространялось и в новостных изданиях. Для борьбы с этим в RUPTLY создан отдел верификации контента, который оценивает использование ИИ и других технологий модификации для предоставления достоверных новостей.

Прозрачность и подотчетность

Алгоритмы часто работают как «черный ящик» — трудно понять, почему ИИ принял то или иное решение. Это вызывает вопросы ответственности: кто отвечает, если ИИ ошибается или наносит вред?

Проблема «черного ящика» остается серьезной, потому что детально проследить процесс принятия решения большой нейросетью невозможно. Фото: iStock

Проблема «черного ящика» остается серьезной, потому что детально проследить процесс принятия решения большой нейросетью невозможно. Хотя языковые модели могут объяснять ход своих рассуждений, это пока не устраняет все опасения из-за галлюцинаций. Тем не менее, такой режим — первый шаг к интерпретируемости, позволяющий человеку проверять верхнеуровневый процесс мышления ИИ.

Владислав Волков, технический директор компании АппВелокс, отметил, что прозрачность и подотчетность алгоритмов ИИ являются не только ключевыми препятствиями для внедрения технологий, но и важнейшими темами современной цифровой этики и законодательства.

Он указывает, что ответственность за действия искусственного интеллекта всегда должна лежать на людях и организациях, которые не только разрабатывают, но и внедряют и применяют ИИ-системы. Сам алгоритм — лишь инструмент, поэтому ответственность распределяется между разработчиками, отвечающими за корректность модели, и пользователями, которые интерпретируют и применяют результаты.

Особенно сложны современные модели, как нейросети, которые могут выдавать результаты без прозрачного и понятного человеку механизма их получения. Для пользователей ИИ зачастую представляется как «черный ящик», что создает риски: трудно проверить справедливость решений, выявить ошибки или предвзятость. Это снижает доверие к ИИ, особенно в социально значимых областях — медицине, судопроизводстве, финансовой сфере, управлении.

Волков считает, что задача разработчиков и исследователей — минимизировать эффект «черного ящика» с помощью методов интерпретируемого ИИ (Explainable AI), открытых данных и аудита алгоритмов. Также необходимы четкие правовые рамки: «ИИ не может быть субъектом права, значит ответственность несут те, кто его создает, контролирует и применяет».

Максим Милков, руководитель направления «Искусственный интеллект» компании «Софтлайн Решения» (ГК Softline), подчеркивает, что ключевой вопрос внедрения ИИ — ответственность за результаты работы алгоритмов. Технологии широко используются в различных сферах, и ошибки неизбежны. Поэтому компании должны фиксировать процесс принятия решений и понимать, на каком этапе могут возникнуть неточности. В ближайшие годы прозрачность и способность объяснять логику модели станут основными факторами доверия к ИИ.

Милков отмечает различные подходы к регулированию ИИ в разных регионах: Европа акцентирует защиту пользователей, США развивают саморегуляцию, а в Азии усилен государственный контроль. В России пока больше обсуждается стратегия применения ИИ, чем детальное регулирование, что дает простор для экспериментов. Важно, что крупные компании предлагают собственные стандарты и правила для предсказуемого развития рынка с учетом интересов общества.

Большие языковые модели (LLM) — это передовые системы искусственного интеллекта, которые обучаются на огромных массивах текстовых данных, чтобы понимать и генерировать человекоподобный язык. Фото: iStock

Риски безопасности

ИИ может использоваться в кибератаках, мошенничестве и нарушении приватности, что требует усиленного регулирования.

Александр Дьяконов, руководитель направления «Искусственный интеллект» в Центральном университете, подчеркивает, что ИИ — всего лишь инструмент, который может использоваться как во благо, так и во вред. Ответственность всегда лежит на пользователе несмотря на то, что в некоторых компаниях требуют обязательного применения ИИ-инструментов, но не некритичного их использования.

Современные языковые модели (LLM) он сравнивает с «начитанными, но наивными детьми» — обладающими обширными знаниями и полезными советами, но способными ошибаться и искажать факты. Он приводит пример своего первого опыта внедрения LLM в умном колл-центре, где языковая модель (GPT-2) в ответ на жалобу посоветовала клиенту сменить компанию и даже назвала конкурента. Современные риски минимизируют с помощью тонкой настройки моделей и методов, как Retrieval-Augmented Generation (RAG).

Дьяконов напоминает, что ИИ — это алгоритмы на физическом оборудовании, подверженные сбоям, примером чего стал масштабный отказ ChatGPT в июне 2025 года, вызвавший потери для бизнеса.

Особый вызов — защита от преднамеренного вреда. Издание Nature Medicine опубликовало исследование, показывающее, что целенаправленная порча обучающих данных может вызвать значительные ошибки моделей. Злоумышленники могут влиять на выводы ИИ, «зашивая» предопределенные ответы. Недавний академический скандал показал, что исследователи внедряют скрытые текстовые маркеры в научные статьи, которые при оценке языковой моделью получают завышенные оценки, ставя под сомнение объективность рецензирования.

Дьяконов резюмирует: проблемы ИИ — не только технические, но и этические, методы использования требуют критического мышления, технической грамотности и четких норм. Даже специалисты не застрахованы от злоупотреблений, а рядовые пользователи часто переоценивают возможности ИИ.

Громкие споры и реальные кейсы

Midjourney — это нейросеть нового поколения, которая умеет создавать изображения по предложенному ей тексту. Фото: iStock

В медиапространстве неоднократно возникали ситуации, когда ИИ становился объектом критики. Например, обвинения ChatGPT и Midjourney в предвзятости и дискриминации.

Судебные иски против разработчиков ИИ за нарушение авторских прав

Скандалы скорее возникают из-за людей, которые используют нейросети без перепроверки. Так эксперта Алексей Карлова удивляет, что люди стали буквально выключать свои навыки критического мышления и фактчекинга, причем это касается и ответов в поисковиках: «Например, вспоминается кейс с Red Wings про Саратов, который они назвали родиной Гоголя и сделали рассылку этой альтернативной истории по своим клиентам… В результате новость попала в СМИ и бренд стали ассоциировать с незнанием истории, ведь писатель родился в другом городе и даже никогда не бывал в Саратове», — заключил эксперт Angel Relations Group.

Владимир Бродский, руководитель социально-гуманитарного направления Центрального университета, отмечает, что нейросети все глубже проникают в ткань общественной жизни — науку, искусство, образование, бизнес, судопроизводство. Их применение снижает временные и финансовые издержки, но часто ценой нарушения принципов социальной справедливости.

Он приводит примеры дискриминации, выявленной алгоритмами нейросетей. Так, внедрение ИИ в подбор персонала в компании Amazon привело к систематическому понижению рейтинга резюме с упоминанием женских колледжей и ассоциаций. Продолжаются дискуссии вокруг американских полицейских систем COMPAS и PredPol, «маркировавших» афроамериканцев как склонных к рецидиву, что ставит под угрозу право на справедливый суд.

Недавний инцидент с федеральным судом Миссисипи, где нейросеть, вероятно, сгенерировала судебное решение с ошибочными ссылками и формулировками, демонстрирует, что применение ИИ в критически важных общественных процессах должно быть постепенным и этически продуманным.

Хотя принимаются законодательные меры (например EU AI Act 2024 года), эффективность таких инициатив остается предметом обсуждения.

Одним из победителей крупнейшего конкурса фотографии Sony World Photography Awards в 2023 году стало изображение, сгенерированное нейросетью. Фото: Boris Eldagsen/Sony World Photography Award 2023

В сферах искусства и образования ИИ делает свои вызовы. Премия Sony World Photography Awards 2023 обернулась скандалом — победившее в категории «Свободное творчество» фото было полностью создано ИИ. Автор снимка сознательно спровоцировал дискуссию о художественной ценности цифровых произведений. В России растет интерес к этим вопросам — важным событием стал паблик-ток «В начале были 0 и 1» с участием представителей Центрального университета и художественной сферы.

Как преподаватель и администратор, Бродский сталкивается с необходимостью пересмотра педагогических форматов. Вместе с коллегами он разрабатывает новые задания, в которых ИИ используется как вспомогательный инструмент, не заменяющий процесс решения и позволяющий сохранить образовательную целостность.

Судебные иски против разработчиков ИИ — это в основном претензии авторов контента (СМИ, в том числе) на факт и процесс обучения ИИ на их информации. Постепенно складывается практика лицензирования контента — особенно актуальна она с пока еще уникальным контентом и новостниками. В большинство нейронок уже встроен поиск, и в отличие от Яндекса и Гугла происходит не только ранжирование контента, но и его интерпретация.

Реакция общества и регулирование

Пользователям по большому счету, все равно, так как они, как и в медиапотреблении, в первую очередь ценят скорость доставки информации, а не качество. А вот медиабизнес почти на пороге паники, так как ИИ и особенно блок ИИ в поисковой выдаче все больше отбирает трафик и, следовательно, не позволяет развивать рекламную модель — основной канал заработка СМИ.

Споры насчет этики и безопасности ИИ бесконечны, но, как полагает Алексей Карлов, «лучше развивать эту область и пытаться контролировать рисковые ответы и кейсы применения, чем тормозить прогресс и, тем самым отстать от теневого развития технологий самыми разными силами в нашем мире».

Корпорации делают ставку на ИИ в своей конкурентной борьбе за рынок, государства пытаются защищать население от рисков и не забывают про свои налоговые интересы.

Правительства разных стран — ЕС, США, Китай и Россия — разрабатывают законодательство для контроля за внедрением и развитием искусственного интеллекта. Крупные технологические компании также высказываются за баланс между инновациями и безопасностью.

Экономические и социальные последствия

Чат-бот — это компьютерная программа или виртуальный сервис, имитирующий диалог с человеком и выполняющий роль виртуального собеседника или помощника. Фото: iStock

ИИ значительно меняет рынок труда: Требует новых навыков и образовательных программ. Создает потенциал для роста экономики через инновационные сервисы и автоматизацию.

Баланс между инновациями и контролем

Это вечная гонка, но ввиду быстрого роста внимания к ИИ регуляторы включаются и уже включаются явно быстрее обычного. Скорее всего, они притормозят прогресс, но и меры контроля, тоже успеют выстроить, внедрить и обеспечить.

Скорость, масштаб и автоматизация рутинных этапов — главные плюсы. Однако существует риск потери навыка критического мышления, поскольку пользователи могут опускать шаг проверки первоисточников и глубокого погружения в детали, что ведет к упущению контекста.

Гиренко предупреждает, что полностью полагаться на ИИ нельзя, поскольку модели продолжают «галлюцинировать» и порой основываются на устаревшей или непроверенной информации. Это частично решается более строгими формулировками запросов и проверками. Он выделяет важные моменты для работы с ИИ:

Рассматривать ИИ как «со-пилота», а не автопилот. Соблюдать границы ответственности в критических сферах: медицина, безопасность, финансы, право. Изучать принципы работы ИИ и развивать навыки критической оценки его результатов.

ИИ — мощный инструмент, но эффективность его использования зависит от сохранения человеческого мышления и ответственности.

О роли и перспективах ИИ в разных сферах

Александр Салов, член президиума Союза Московских Архитекторов и сооснователь бюро Osetskaya.Salov, подчеркивает двусмысленность архитектуры — сочетание образов и инженерной точности — и называет ИИ «источником вдохновения и инструментом ускорения». Нейросети снимают с инженеров и архитекторов рутинную работу, систематизируют данные и позволяют быстрее создавать новые проекты, но не заменяют творческий замысел и не устраняют роль человека в принятии решений. Современный архитектор выступает кураторами ИИ-систем — от генеративных алгоритмов фасадов до цифровых двойников кварталов.

В творчестве ИИ вызывает как страхи, так и энтузиазм. Отто Шварц, основатель Syngeneia Records, говорит о том, что нейросети способны создавать высококачественную музыку, тексты и изображения, вытесняя живых творцов из ряда задач, однако оставляют пространство для живого исполнения и аутентичности — магии момента и культурных традиций. ИИ становится помощником, снимающим рутину и генерирующим идеи, а ответственность и финальное слово — за человеком. Александр Быстров из «Слетать.ру» рассказывает, как в туризме ИИ помогает создавать маркетинговый контент и автоматизировать процессы, повышая эффективность сотрудников и экономя время.

Юридическая практика и регулирование ИИ

Юрист Татьяна Горошко приводит реальные судебные кейсы, где использование ИИ рассматривается в трудах, увольнениях, рекламе и коллекторстве. Суды признают, что ИИ — это инструмент, и не считают невозможным его законное применение, однако сохранение процедур и прав человека — обязательное условие. Юрист Екатерина Тытюк обращает внимание на проблему «черного ящика», дискриминацию и необходимую прозрачность ИИ-систем в российском и зарубежном судопроизводстве. Юрист Мартин Зарбабян подчеркивает отсутствие четких норм и вызовы применения ИИ в медицине, где важен этический контроль и распределение ответственности: «Этика конфиденциальности и врачебной тайны остаются приоритетом, а распределение ответственности при ошибках ИИ — открытым вопросом».

В международной практике Максим Милков из «Софтлайн Решения» выделяет различия региональных подходов к регулированию ИИ: Европейский союз нацелен на защиту пользователей, США — на саморегуляцию, Азия — на государственное регулирование. В России процесс регулирования формируется, в том числе благодаря инициативам бизнеса. Владислав Волков из АппВелокс подчеркивает необходимость уменьшения эффекта «черного ящика» и закрепления ответственности за ИИ на разработчиках и пользователях.

Технологии ИИ в медицине: помощь и ограничения

Иван Григорьев (Aiston) и Артем Паньков (YakYak) сходятся во мнении, что ИИ в медицине — мощный помощник, снимающий рутинные задачи, но не заменяющий врача. Технологии эффективно автоматизируют сбор анамнеза и анализ речевого потока, позволяют проводить «виртуальные консилиумы» и вторичное мнение при диагностике, но нуждаются в стандартизации данных и цифровизации процессов. Главный риск — чрезмерное доверие без перепроверки, что опаснее технических ошибок ИИ.

Дмитрий Сошников дополнительно предупреждает о «галлюцинациях» и необходимости интерпретируемости моделей, а также предсказывает революционные изменения в коммуникации человека и технологии в ближайшие 5−10 лет. Максим Гиренко (Akademia) указывает, что ИИ уже скоро станет главным аналитическим инструментом, но предупреждает о рисках утраты критического мышления.

Этика, безопасность и подотчетность

Александр Дьяконов (Центральный университет) подчеркивает, что ИИ — это инструмент с наивным интеллектом, способный ошибаться и искажать факты. Он приводит примеры ложных рекомендаций и сообщает о рисках целенаправленной порчи обучающих данных, что ставит под вопрос объективность и безопасность применения ИИ. Александр Быстров подтверждает, что в бизнесе обязательно ведется контроль за безопасностью данных, проверкой результатов и правами на контент.

Владислав Волков и Максим Милков выделяют чрезвычайную важность прозрачности алгоритмов и закрепления ответственности на людях и организациях. Объяснимость решений и документирование процесса принятия решений являются ключевыми факторами доверия и успешного внедрения. Волков выделяет необходимость минимизации эффекта «черного ящика» с помощью explainable AI, открытых данных и правового закрепления ответственности.

Почему дискуссии вокруг ИИ будут только усиливаться

Влияние ИИ растет, поэтому разговоры о нем не прекращаются еще потому, что будущее ИИ действительно не определено, а истина рождается в споре и дискуссиях — правда, теперь уже не только между людьми, но и с участием нейросетей, советоваться с которыми у многих из нас вошло в привычку.

Дискуссии вокруг искусственного интеллекта будут только нарастать, поскольку технология углубляется во все сферы жизни. Важно подходить к ее развитию осознанно, учитывая и возможности, и риски. Задача общества, государства и бизнеса — сформировать прозрачные правила и технологии, которые обеспечат безопасность и выгоду для всех.

Будущее ИИ — это эпоха совместного творчества человека и машины, где технологии усиливают уникальные человеческие качества, а не заменяют их.

Часто задаваемые вопросы

Что такое искусственный интеллект простыми словами?

ИИ — технологии, имитирующие человеческий интеллект для решения различных задач.

Нейросети — один из методов обучения ИИ, структуры, вдохновленные работой мозга. Фото: iStock

Чем отличается ИИ от нейросети?

Нейросети — один из методов обучения ИИ, структуры, вдохновленные работой мозга.

Какие сферы уже используют ИИ?

Медицина, финансы, производство, образование, творчество и др.

Можно ли использовать ИИ бесплатно?

Да, существует много бесплатных онлайн-сервисов с ограниченным функционалом.

Как скачать и установить ИИ-программу?

Многие программы доступны для скачивания на официальных сайтах производителей.

Как ИИ создает изображения и видео?

На основе обученных моделей генерирует контент, имитируя стиль и структуру.

Какие есть риски использования ИИ?

Угрозы трудоустройству, безопасность данных, этические вопросы.

Как ИИ применяется в медицине?

Диагностика, прогнозирование и анализ данных пациентов.

Может ли ИИ заменить людей в творческих профессиях?

ИИ дополняет, но не полностью заменяет творческий потенциал человека.

Кто несет ответственность за ошибки ИИ?

Законодатели и разработчики стремятся определить эту зону ответственности.

Доцент МАИ Дмитрий Сошников подчеркивает, что проблема ответственности — одна из ключевых и препятствует появлению автономных автомобилей без водителей. Он объясняет, что ИИ — вероятностная модель, которая иногда ошибается или «галлюцинирует». Парадоксально, но исследования в медицинской диагностике показывают, что языковые модели часто превосходят врачей по точности, а совместный диагноз человека и ИИ порой оказывается менее точным, поскольку люди могут исправлять правильные решения ИИ.

24.08.2025

Почему искусственный интеллект вызывает споры: возможности, риски и мнение экспертов

Что такое искусственный интеллект и как он работает