istockphoto.com
Минцифры собирается предложить федеральным и региональным органам власти провести эксперимент по использованию генеративного искусственного интеллекта для решения стандартных задач, таких как обработка документов, управление данными и работа с кадрами. ИИ-сервисы могут стать полезными помощниками для HR-специалистов в начальном анализе резюме кандидатов и создании тестовых заданий для подбора и развития сотрудников. По мнению Антона Никонорова, ИТ-предпринимателя, эксперта в области нейросетей, СЕО и вице-президента компании NeuraLoom, этот эксперимент станет шагом к более глубокой интеграции искусственного интеллекта в повседневную жизнь пользователей.
Антон Никоноров — основатель нескольких успешных проектов в сфере ИИ и сторонник идеи, что технологии должны быть доступными и полезными для каждого. Он разработал и запатентовал метод машинного обучения, который позволяет определить основные черты личности, такие как интроверсия и экстраверсия, на основе минимального набора данных: имени, фамилии, даты рождения и города проживания. Этот подход обеспечивает быструю и точную оценку психологических характеристик человека без использования традиционных тестов и открывает новые возможности для HR, рекрутинга и персонализированных цифровых сервисов. Мы обсудили с экспертом, как он создал свой метод, не приведет ли технологии к утрате нашей идентичности, возможно ли сохранить человечность в мире, где у каждого есть цифровой двойник, и где алгоритмы знают нас лучше, чем мы сами.
Алексей Тетерин, aif.ru: Антон, расскажите, как нейросетевые алгоритмы могут определять тип личности на основе таких простых данных, как имя, дата рождения и город? Что стоит за этим методом?
Антон Никоноров — ИТ-предприниматель, эксперт по нейросетям, СЕО и вице-президент компании NeuraLoom. Фото: Из личного архива
Антон Никоноров: Это и есть «волшебная» способность нейронных сетей и глубокого обучения: при наличии большого проверенного и размеченного набора данных они способны выявлять закономерности и связи (паттерны), которые человек не смог бы заметить, так как не в состоянии мгновенно обработать миллионы записей. Нейросети и современные алгоритмы обучения это делают.
— Вы запатентовали этот подход. Насколько он точен по сравнению с традиционными психометрическими тестами?
— Этот метод не заменяет классические тесты, а дополняет их, особенно на ранних этапах отбора. Его точность в определении основных личностных черт, таких как интроверсия или экстраверсия, достигает 75–80 % по сравнению с валидированными опросниками. Основное преимущество заключается в скорости, масштабируемости и отсутствии необходимости активного участия пользователя.
— Для кого в первую очередь предназначен этот инструмент? Он помогает компаниям лучше понять людей или все-таки классифицирует их?
— В первую очередь этот инструмент полезен HR-специалистам, рекрутерам и цифровым платформам, где важно быстро понять психологический профиль пользователя. Он не столько «классифицирует», сколько помогает лучше осознать мотивацию, стиль общения и поведенческие предпочтения. Это способ сделать взаимодействие более персонализированным — как в процессе найма, так и в пользовательских сценариях, например, в обучении или цифровых сервисах. Хочу подчеркнуть, что технология не навешивает ярлыки, а предоставляет предварительную картину, с которой человек может согласиться, отказаться или уточнить ее параметры.
— Не упрощает ли это восприятие человека? Не существует ли риска, что технологический подход стирает индивидуальность и сводит все к формуле?
— Это справедливый вопрос. Любая модель — это упрощение реальности, и мы это осознаем. Однако цель не в том, чтобы свести человека к формуле, а в том, чтобы предоставить отправную точку для понимания. Наш подход не заменяет личного общения или глубинной оценки, а скорее помогает быстрее выявить основные черты, которые могут быть актуальны в конкретном контексте — например, при формировании команды или персонализации интерфейса. Индивидуальность — это не то, что можно отменить алгоритмом. Напротив, технологии могут помочь лучше раскрыть ее, если использовать их ответственно.
— Как вы лично находите баланс между эффективностью технологии и этической ответственностью?
— Для меня ключевым принципом является прозрачность и добровольность. Технология должна быть понятной: человек должен знать, какие данные используются, для чего и как они применяются. Мы не «оцениваем» людей, мы создаем инструменты для понимания. Баланс достигается, когда эффективность не противоречит уважению к личности. Я считаю, что этика — это не ограничение, а рамка, в которой технология может приносить реальную пользу, не превращаясь в инструмент давления или стереотипирования.
— Вы прошли путь от разработчика в «Сбербанк-Технологиях», аккредитованной ИТ-компании, разрабатывающей продукты в области работы с данными, кибербезопасности и интеграционных сервисов, до основателя международной ИИ-компании. Что из корпоративной среды СберТеха оказалось для вас наиболее ценным?
— Наиболее ценным для меня стал опыт работы с крупными, сложными системами и понимание того, как технологии внедряются в реальный бизнес. В корпоративной среде ты учишься мыслить не только как инженер, но и как стратег: учитывать интересы различных команд, пользователей и регуляторов. Это дало мне навык смотреть на продукт не только с точки зрения «как он работает», но и «как он будет использоваться», «кто за него заплатит» и «какие риски он несет». Именно с этими понятиями я позже пришел в стартап-среду.
— В 2020 году основанный вами стартап NeuraLoom был отмечен и затем привлек инвестиции в размере $550,000 за инновационную AI-платформу для создания цифровых персонажей в рамках престижной и одной из крупнейших акселерационных программ Starta VC. В 2016-м проект под вашим руководством стал победителем в категории iDealMachine USA Landing международного конкурса GoTech, привлекающего сотни стартапов со всего мира, и получил акселерационный грант США. Насколько важна такая поддержка стартапов, на ваш взгляд?
— Поддержка на начальных этапах сравнима с кислородной подушкой для стартапа, и речь идет не только о финансировании для дальнейшей работы и развития проекта. Знакомства с менторами, инвесторами и другими фаундерами зачастую оказываются более ценными, чем сами гранты. Многие технологические прорывы происходят именно в таких средах, где доступны экспертиза, нетворкинг, и ты учишься формулировать ценность для рынка, выстраивать бизнес-процессы. Такие программы — это лифт для стартапов, особенно в сфере ИИ, где конкуренция велика, а цикл разработки долог.
— Сейчас ваша стартап-компания NeuraLoom сотрудничает с такими гигантами, как SAP, Amazon, Sony, Samsung. Расскажите, какие задачи решает ваша технология в их проектах?
— Наши партнеры используют технологию генеративных ИИ-аватаров для улучшения как внутренних, так и внешних коммуникаций. Например, в случае с SAP это автоматизированные обучающие видеоролики для сотрудников, адаптированные под различные языки и культуры. В Amazon и Sony — персонализированные видеоинструкции и поддержка для пользователей. С Samsung мы изучаем применение аватаров в смарт-устройствах — от голосовых помощников до интерфейсов для умного дома. Во всех случаях цель одна — сделать коммуникацию с технологиями более живой, понятной и персонализированной.
— Ваш проект NeuraLoom создает ИИ-аватаров для коммуникаций. Чем он принципиально отличается от генеративных сервисов?
— В отличие от обычных сервисов, мы акцентируем внимание на интеграции с бизнес-процессами: аватар может обучать, продавать, консультировать — в реальном времени с учетом поведения пользователя. Кроме того, мы уделяем внимание защите данных и юридической прозрачности, что имеет критическое значение для корпоративного уровня. Это не просто генерация видео, а полноценный инструмент коммуникации.
— Возможно ли в будущем реализовать персонализацию в реальном времени, например, чтобы ИИ-аватар адаптировался под зрителя в зависимости от выражения его лица или реакции?
— Безусловно, это возможно, каждые два-три года мощность видеокарт удваивается, а именно они выполняют вычисления для нейронных сетей. Исследователи также находят все более быстрые и эффективные алгоритмы для их работы. Китайские и американские стриминговые платформы инвестируют миллиарды долларов в такие исследования, чтобы приблизить, если не создание видеофильма «на лету» для зрителя, то хотя бы несколько его возможных концовок.
— И, наконец, можно ли в мире цифровых двойников сохранить человечность? И как это осуществить?
— Решение заключается в осознанности: необходимо разделять «цифровое» и «реальное». Например, следует запретить ИИ-клонам выдавать себя за людей без соответствующей маркировки (как в Калифорнии с законами о раскрытии информации о ботах). Цените несовершенство, ведь человечность проявляется также в спонтанности, ошибках, иррациональных действиях. ИИ пока не способен на бессмысленную доброту или юмор «просто так». Технологии должны дополнять, а не заменять. Как VR не убил театр, так и аватары не должны вытеснять живое общение.
