Согласно отчёту Microsoft, искусственный интеллект распространяется быстрее, чем любая другая крупная технология в истории. Более 1,2 миллиарда человек использовали инструменты на основе ИИ в течение трёх лет после выхода первых массовых релизов. Рост происходит быстро, но он оказывает неравномерное давление на правительства, отрасли и службы безопасности.
Внедрение происходит с рекордной скоростью
Интернет, радио и смартфоны быстро получили распространение. ИИ распространяется ещё быстрее. Внедрение наиболее активно происходит в странах, которые с самого начала инвестировали в связь и цифровую грамотность. В ОАЭ и Сингапуре более половины взрослого населения трудоспособного возраста используют инструменты ИИ. В ОАЭ этот показатель составляет 59,4%. В Сингапуре — 58,6%. Эти страны создавали цифровую инфраструктуру на протяжении нескольких десятилетий, и теперь благодаря этой подготовке у них одни из самых высоких показателей использования в мире.
Там, где есть надёжное электроснабжение, широкополосный доступ и цифровая грамотность, растёт использование ИИ. Там, где эти основы слабы, внедрение ИИ замедляется. Почти четыре миллиарда человек живут без базовых условий, необходимых для использования систем ИИ. Этот разрыв будет влиять на экономическое развитие, готовность рабочей силы и доступ к инструментам безопасности на основе ИИ.
Разрыв между Севером и Югом увеличивается
Средний уровень внедрения в странах Глобального Севера примерно в два раза выше, чем в странах Глобального Юга. Во многих странах Африки к югу от Сахары и в некоторых частях Азии уровень внедрения не превышает 10 % от общей численности населения.
Данные показывают, что ВВП на душу населения лучше других факторов предсказывает внедрение ИИ. Как только ВВП на душу населения в стране опускается ниже 20 000 долларов, использование ИИ сокращается. В этих странах часто не хватает стабильного энергоснабжения, надёжного широкополосного интернета и программ по развитию цифровых навыков. В результате увеличивается разрыв в распространении технологий, который будет влиять на то, как организации создают и защищают технологии в разных регионах.
Компания, работающая как в регионах с высоким, так и с низким уровнем внедрения ИИ, заметит существенные различия в поведении сотрудников. В некоторых регионах сотрудники могут ежедневно использовать инструменты ИИ. В других регионах у команд может не быть навыков или инфраструктуры, необходимых для использования таких возможностей. Эти различия влияют на обучение, подбор персонала, управление внутренними рисками и разработку мер безопасности.
Язык становится проблемой безопасности
Модели ИИ лучше всего работают с языками, для которых доступно много ресурсов. Английский доминирует в открытом интернете, хотя лишь около 5 % населения мира говорит на нём как на родном языке. Когда в стране используется язык, для которого доступно мало цифрового контента, системам ИИ сложно интерпретировать вводимые пользователем данные. Это приводит к более низкому уровню внедрения, даже если уровень доходов и доступность связи в стране такие же, как в других странах.
В странах, где преобладают языки с низким уровнем ресурсов, показатели внедрения ИИ примерно на 20 % ниже, чем в странах, где используются языки с высоким уровнем ресурсов. Этот разрыв влияет на качество рабочих процессов с использованием ИИ, включая перевод, адаптацию, рекомендации по политике и автоматизированную поддержку. Он также влияет на эффективность инструментов мониторинга или классификации на основе ИИ в средах, где местные языки недостаточно представлены в обучающих данных модели. Если система ИИ не может точно обрабатывать входные данные, её ценность снижается, а риск ошибок пользователей возрастает.
Разработчики и пользователи движутся с разной скоростью
В отчёте экосистема ИИ разделена на разработчиков передовых технологий, разработчиков инфраструктуры и пользователей. Разработчики передовых технологий создают продвинутые модели. Разработчики инфраструктуры управляют центрами обработки данных и облачными платформами, которые поддерживают обучение и логический вывод. Пользователи применяют ИИ в реальных условиях. Эти группы развиваются с разной скоростью, и этот дисбаланс влияет на распространение ИИ.
Разработчики передовых технологий продолжают повышать производительность. Только семь стран производят модели передового уровня, но разрыв между ними сокращается. США лидируют с моделью GPT 5. Китай отстаёт менее чем на полгода. Франция, Южная Корея, Великобритания, Канада и Израиль отстают примерно на год. В предыдущих технологических циклах национальные преимущества сохранялись дольше. Текущая разработка продвигается быстро, что сокращает время, необходимое организациям для адаптации.
Инфраструктурные компании демонстрируют ещё большую сосредоточенность. В США и Китае сосредоточено почти 86% мировых мощностей центров обработки данных. Эти объекты обеспечивают как обучение новых моделей, так и использование существующих. Сосредоточенность в двух странах накладывает ограничения на многие регионы. Задержка, правила соответствия, требования к хранению данных и трансграничный доступ — всё это влияет на возможность масштабирования ИИ.
Пользователи составляют самую многочисленную часть экосистемы. В отчёте используются агрегированные данные телеметрии Windows и рыночные данные для оценки глобального использования. Внедрение быстро набирает обороты в регионах с высоким уровнем дохода, а затем замедляется из-за появления структурных барьеров. Результаты показывают, насколько внедрение зависит от базовой цифровой готовности. Когда уровень электроснабжения, подключения к сети или цифровых навыков падает ниже ключевых пороговых значений, использование снижается.