Минцифры намерено предложить федеральным и региональным органам власти в качестве эксперимента использовать генеративный искусственный интеллект для решения стандартных задач, включая обработку документов, управление данными и кадровую работу.
Искусственный интеллект может стать помощником для HR-специалистов при первичном анализе резюме соискателей, а также при создании тестовых заданий для подбора и развития кадров. Антон Никоноров, ИТ-предприниматель и эксперт в области нейросетей, СЕО и вице-президент компании NeuraLoom, считает, что такой эксперимент станет шагом к глубокой интеграции искусственного интеллекта в повседневную жизнь пользователей.
Антон Никоноров — создатель нескольких успешных проектов в сфере ИИ и сторонник идеи о том, что технологии должны быть доступны и полезны всем. Он разработал и запатентовал метод машинного обучения, который позволяет по минимальному набору данных — имени, фамилии, дате рождения и городу проживания — определить основные черты личности: интроверсию, экстраверсию и другие. Такой подход позволяет быстро и точно оценивать психологические особенности человека без традиционных тестов и открывает новые горизонты для HR, рекрутинга и персонализированных цифровых сервисов. Обсудили с экспертом, как он создал свой метод и как технологии могут повлиять на нашу идентичность, можно 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 на основе таких простых данных — имени, даты рождения и города — могут определять тип личности? Что лежит в основе этого метода?
Антон Никоноров: Это и есть «волшебное» свойство нейронных сетей и глубокого обучения: если имеется большой проверенный и размеченный набор данных, они способны выявить закономерности и связи (паттерны), которые человек не заметил бы, так как не может сразу проанализировать миллионы записей и удержать их в памяти. Нейросети и современные алгоритмы обучения обладают этой способностью.
— Вы запатентовали этот подход. Насколько он точен по сравнению с классическими психотестами?
— Метод не заменяет традиционные тесты, но дополняет их — особенно на ранних этапах отбора. Его точность при определении базовых черт личности, таких как интроверсия или экстраверсия, достигает 75–80% по сравнению с валидированными опросниками. Главное преимущество — скорость, масштабируемость и отсутствие необходимости в активном участии пользователя.
— Кому в первую очередь нужен такой инструмент? Он помогает компаниям лучше понимать людей или все-таки сортирует по категориям?
— В первую очередь этот инструмент полезен HR-специалистам, рекрутерам и цифровым платформам, где важно быстро определить психологический профиль пользователя. Он не столько «сортирует», сколько помогает лучше понять мотивацию, стиль общения, поведенческие предпочтения. Это способ сделать взаимодействие более персонализированным — как при найме, так и в пользовательских сценариях, например, в обучении или цифровом сервисе. Подчеркну, что технология не навешивает ярлыков, а предоставляет предварительное представление, с которым человек может согласиться или откорректировать его параметры.
— Не упрощает ли это восприятие человека? Нет ли риска, что технологический подход стирает индивидуальность и сводит все к формуле?
— Это справедливый вопрос. Любая модель — это упрощение реальности, и мы это понимаем. Но задача не свести человека к формуле, а дать отправную точку для понимания. Наш подход не заменяет личного общения или глубинной оценки, а скорее помогает быстрее увидеть основные черты, которые могут быть актуальны в конкретном контексте — например, в подборе команды или персонализации интерфейса. Индивидуальность — это не то, что можно отменить алгоритмом. Наоборот, технологии могут помочь ее лучше раскрыть, если использовать их ответственно.
— Как вы лично находите баланс между эффективностью технологии и этической ответственностью?
— Для меня ключевой принцип — прозрачность и добровольность. Технология должна быть понятна: человек должен знать, какие данные используются, зачем и что на их основе происходит. 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 стереотипизации.
— Вы прошли путь от разработчика в «Сбербанк-Технологиях», аккредитованной ИТ-компании, специализирующейся на разработке продуктов в области работы с данными, кибербезопасности и интеграционных сервисов, до основателя международной ИИ-компании. Что из корпоративной среды СберТеха оказалось для вас наиболее ценным?
— Самым ценным для меня стал опыт работы с большими, сложными системами и понимание, как технологии внедряются в реальный бизнес. В корпоративной среде ты учишься думать 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 концепциями я впоследствии 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 году 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 ранних этапах сопоставима с кислородной подушкой для стартапа, и речь не только о финансах для дальнейшей работы и развития проекта. Знакомства с менторами, инвесторами и такими же основателями часто оказываются ценнее грантов. Многие технологические прорывы возникают именно в таких средах, где доступны экспертиза и нетворкинг, ты учишься формулировать ценность для рынка, выстраивать бизнес-процессы. Так что такие программы — это лифт для стартапов, особенно в сфере ИИ, где конкуренция велика, а цикл разработки длителен.
— В настоящее время ваша стартап-компания NeuraLoom сотрудничает с такими гигантами, как SAP, Amazon, Sony, Samsung. Расскажите, какие задачи решает ваша технология в их кейсах?
— Наши партнеры используют технологию генеративных ИИ-аватаров для улучшения внутренних и внешних коммуникаций. Например, в кейсе с SAP это автоматизированные обучающие видеоролики для сотрудников, адаптированные под разные языки и культуры. В Amazon и Sony — персонализированные видеоинструкции и поддержка для пользователей. А с Samsung мы исследуем 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 персональной.
— Ваш проект NeuraLoom создает ИИ-аватаров для коммуникаций. Чем он принципиально отличается от генеративных сервисов?
— В отличие от типовых сервисов, у нас акцент на интеграции с бизнес-процессами: аватар может обучать, продавать, консультировать — вживую, с учетом поведения пользователя. Кроме того, мы сосредоточены на защите данных и юридической прозрачности, что критично для корпоративного уровня. Это не просто генерация видео, это полноценный инструмент для коммуникации.
— Возможно ли в будущем персонализировать в реальном времени, например, чтобы ИИ-аватар адаптировался под зрителя по выражению его лица или реакции?
— Конечно, это возможно, каждые два-три года мощность видеокарт удваивается, а именно они выполняют вычисления для нейронных сетей. Также исследователи находят все более быстрые и эффективные алгоритмы для их работы. Китайские и американские стриминговые платформы вкладывают миллиарды долларов в такие исследования, чтобы приблизить, если не видеопроизведение «на лету» для зрителя, то по крайней мере несколько его различных концовок.
— И наконец, можно ли в мире цифровых двойников сохранить человечность? И как это сделать?
— Решение заключается в осознанности: разделять «цифровое» и «реальное». Например, запретить ИИ-клонам представляться людьми без маркировки (как в Калифорнии с законами о раскрытии ботов). Ценить несовершенство, ведь человечность проявляется в том числе и в спонтанности, ошибках, иррациональных поступках. ИИ пока не способен на бессмысленную доброту или юмор «просто так». Технологии предназначены для дополнения, а не замены. Как VR не уничтожил театр, так и аватары не должны вытеснять живое общение.
Фото: hi-tech.mail.ru