Чтение онлайн

Честно говоря, методология данного исследования вызывает у меня целый ряд вопросов. Например, неясно, учитывалось ли изменение общего количества анкет по странам за указанный период. В тексте говорится о доле профилей людей, получивших новую работу в области ИИ, от общего числа профилей LinkedIn для данной страны, но неясно, на какой момент было взято это общее число профилей. Порог степени покрытия рынка труда данными LinkedIn выбран достаточно произвольно, что подтверждает волюнтаристское включение в список Индии и Китая. А почему, например, не включена Индонезия, занимающая четвёртое место в мире по населению? Вместо того чтобы выбрасывать из списка некоторые страны, авторы могли бы рассчитать средневзвешенное значение индекса, что было бы в принципе куда более уместно в эру глобальной экономики. Из исследования не совсем ясно, в какой мере наблюдаемый эффект обусловлен ростом частоты смены работы со стороны ИИ-специалистов, а в какой мере — появлением новых ИИ-специалистов или переходом специалистов между отраслями. Ну и наконец, нет попытки оценить, насколько смещена сама выборка пользователей LinkedIn относительно имеющегося в странах рынка труда. Опросы, проводимые в интернете, как известно, неизменно показывают наличие доступа в интернет у 100% опрошенных. Но, несмотря на все эти замечания, на сегодняшний день это единственное столь масштабное исследование рынка труда в области ИИ, охватывающее практически все крупнейшие экономики мира, и результаты, полученные в нём, однозначны: из 25 проанализированных стран ни в одной значение индекса не было меньше 1,25, что говорит о масштабных сдвигах на рынке труда. В США с 2010 по 2020 г. доля вакансий в областях ИИ и машинного обучения от общего числа вакансий, опубликованных в интернете, выросла примерно в шесть раз [1766] .

Надо сказать, что в следующих отчётах, AIIR-2022 и AIIR-2023, авторы вместо AI Hiring Index стали подсчитывать Relative AI Hiring Index, который рассчитывается относительно других стран региона. При таком подходе лучший результат показали Новая Зеландия и Гонконг (соответственно 2,42 и 1,37 в данных отчётах) [1767] , [1768] .

Если обратиться к данным российского рынка труда, то исследование, проведённое сервисом HeadHunter по заказу автономной некоммерческой организации «Цифровая экономика» в ноябре 2018 г., показало, что за год число вакансий в сфере искусственного интеллекта выросло в 2,5 раза, а за последние два года — в 15 раз, причём основными драйверами роста стали финансовая сфера и телекоммуникации [1769] .

Активный рост интереса к ИИ наблюдается и в сфере образования. Например, в январе 2018 г. на онлайн-курсы сервиса Udacity по тематикам, связанным с ИИ (введение в ИИ, введение в описательную статистику, введение в Hadoop и MapReduce, введение в машинное обучение и введение в TensorFlow для глубокого обучения), записалось около 105 000 пользователей, а годом позже, в январе 2019 г., — уже более 392 000 (рост за год более чем в 3,7 раза). Правда, авторы AIIR-2019 не приводят данные по суммарному количеству пользователей, записавшихся на курсы Udacity в эти же месяцы, что было бы весьма нелишним в условиях всеобщего роста интереса к массовым открытым онлайн-курсам (Massive open online course, MOOC) [1770] . Эти данные не так уж просто раздобыть, ежегодные отчёты компании Udacity старательно обходят эту тему. Известно, что в декабре 2018 г. Udacity отметила выпуск своего 50 000-го студента, а в декабре 2019-го — уже 100 000-го [1771] . Если темпы роста количества студентов, успешно завершивших обучение, соответствуют темпам роста числа записавшихся на курсы, то годовой прирост доли студентов, записавшихся на курсы Udacity, составит уже не 3,7, а 1,85 раза, что, несмотря на коррекцию, является впечатляющим результатом.

К сожалению, статистика для самого популярного сервиса онлайн-обучения Coursera не позволяет получить даже столь приблизительную оценку динамики интереса к обучению в области ИИ. Однако первое по популярности место занимает на протяжении многих лет стэнфордский курс по машинному обучению от Эндрю Ына, при этом число пользователей Coursera выросло в 2019 г. примерно в 1,2 раза (с 37 до 45 млн человек) [1772] . Благодаря Coursera Эндрю Ын, вероятно, учит больше учеников, чем кто-либо другой на планете. По данным на апрель 2019 г., суммарное количество пользователей Coursera, записавшихся на его курс, превысило 2 млн человек [1773] .

Самый популярный русскоязычный курс по машинному обучению на Coursera от НИУ ВШЭ и Школы анализа данных Яндекса (преподаватели — Константин Воронцов и Евгений Соколов) может похвастаться 106 868 регистрациями на 02.08.2021 [1774] .

По данным AIIR-2019, высокие темпы роста интереса к образованию в области ИИ наблюдаются и в университетах. В 2012–2018 гг. в Стэнфордском университете количество участников программы «Введение в искусственный интеллект» выросло в пять раз. За тот же период в Иллинойсском университете в Урбане-Шампейне (University of Illinois at Urbana-Champaign, UIUC), самом большом кампусе Иллинойсского университета, количество студентов, изучающих введение в машинное обучение, увеличилось в 12 раз. Сходную динамику для курсов по ИИ демонстрируют Калифорнийский университет в Беркли и Вашингтонский университет (University of Washington, UW). При этом некоторые вузы указали, что рост числа студентов был ограничен числом доступных мест, поэтому упомянутые темпы роста могут недооценивать реально существующий спрос на курсы по ИИ.

ИИ — наиболее популярная область специализации в диссертационных исследованиях по информатике. В 2022 г. почти 25% защитившихся докторов философии в области информатики выбрали темы для своих диссертаций, относящиеся к области ИИ (в 2010 г. этот показатель составлял около 14%). При этом доля иностранцев среди получателей PhD увеличилась за эти годы с 40 до 60%, а после защиты лишь 10–15% из них покидают США [1775] , [1776] , [1777] , [1778] .

В 2022 г. 71% новых докторов философии в области ИИ начал свою карьеру в индустрии в Северной Америке (280 человек из 396, в расчёт не включены те, по которым нет информации). В абсолютных числах это почти семикратный рост по сравнению с 2004 г., когда такое начало карьеры выбрал только 41 человек из 163 (25%), а большинство предпочло пойти в науку [1779] , [1780] .

Во всём мире продолжается существенный рост инвестиций в стартапы, связанные с ИИ. По данным AIIR-2023, если в 2013 г. объём привлечённых средств составил около 5 млрд долларов, то в 2022 г. их объём почти достиг 92 млрд долларов, то есть среднегодовые темпы роста в 2013–2022 гг. составили около 20%. При этом авторы AIIR-2023 принимали в расчёт только ИИ-компании, получившие более 1 500 000 долларов инвестиций. Всего в 2022 г. во всём мире было заключено 3538 инвестиционных сделок (суммой более 1 500 000 долларов) в ИИ-стартапы со средним размером вложения в 8,6 млн долларов.

В 2022 г. безусловными лидерами по объёмам частных инвестиций в ИИ среди стран стали США и Китай (47,4 и 13,4 млрд долларов соответственно). На третьем месте, с более чем десятикратным отрывом от лидеров, — Великобритания (4,4 млрд долларов). Впрочем, если рассчитать значение показателя на душу населения, то тройка лидеров радикально изменится: на первом месте окажется Израиль (со 354 долларами в год на человека), на втором — Сингапур (188 долларов) и только на третьем — США (139 долларов) [1781] .

В России за 2018 г. объём частных инвестиций в ИИ-стартапы составил 18,7 млн долларов (в тысячу раз меньше, чем в том же году в США), что в расчёте на душу населения составляет чуть меньше 13 центов. И всё-таки это более чем 37-кратный прирост с 2011 г., что несколько превышает общемировые темпы роста. Кроме того, за неполный 2019-й (на 4 ноября) сумма частных инвестиций в ИИ-стартапы составила в России уже более 28 млн долларов, что говорит о возможности удвоения этого показателя за год. И всё же это более чем скромные показатели, ставящие Россию в один ряд с такими ИИ-сверхдержавами, как Индонезия, Иордания и Новая Зеландия [1782] .

Если принять в расчёт государственные вложения, то ситуация немного меняется.

На 2023 финансовый год [1783] федеральные гражданские агентства США (т. е. кроме Министерства обороны и DARPA) запросили в бюджете около 1,8 млрд долларов на исследования в области ИИ (R&D AI). Крупнейшими гражданскими распределителями бюджетных средств являются Национальный фонд науки (National Science Foundation, NSF), Национальный институт здоровья (National Institutes of Health, NIH), Департамент энергетики (Department of Energy, DOE) и Национальный институт продовольствия и сельского хозяйства (National Institute of Food and Agriculture, NIFA) [1784] .

Официальный бюджет Министерства обороны США не является общедоступным, но агентство Bloomberg на основе анализа 305 несекретных исследовательских программ Министерства обороны США, в которых указано использование технологий искусственного интеллекта или машинного обучения, оценило расходы по ним в 5,0 млрд долларов США как в 2020-м, так и в 2021 финансовом году. Однако собственный учёт Министерства обороны США даёт гораздо меньшую цифру: лишь 841 млн долларов в 2021 финансовом году (правда, с последующим ростом до 1,1 млрд долларов в 2023 финансовом году [1785] ). Это обусловлено нюансами отделения разработок ИИ от иных расходов: например, создание дронов с искусственным интеллектом в запросе на бюджетное финансирование с использованием технологий искусственного интеллекта будет учитывать и расходы на оборудование для дронов [1786] .