В PwC предсказали введение налога на искусственный интеллект
К 2030 году в России может появиться налог или лицензия на искусственный интеллект. К такому выводу пришли руководители и менеджеры из ИТ-индустрии, опрошенные компаниями PricewaterhouseCoopers (PwC) в России, IDC, КРОК и нетворкинг-платформой Digital Leader (результат исследования есть у РБК). В опросе приняли участие 160 менеджеров ИТ-компаний, консалтинга, подразделений, занимающихся внедрением и разработкой инноваций, а также цифровой трансформацией.
Зачем нужна такая лицензия и другие выводы исследования — в материале РБК.
Налог на искусственный интеллект
Большинство респондентов убеждены, что к наибольшим изменениям в компаниях приведут технологии искусственного интеллекта и машинного обучения. Внедрение первой в те или иные сферы может иметь последствия в виде фальсификации видео и фото, манипуляции с персональными данными и т.д., считает комьюнити-менеджер Digital Leader Алексей Сидорин.
«Логично, что в будущем правительства все больше будут обращать внимание на регулирование искусственного интеллекта, возможно, обязывать компании получать лицензии или сертификаты на разработку или эксплуатацию технологий на его основе. С помощью этого рычага можно будет блокировать создание общественно опасных решений и обеспечить синхронизацию с социальными и трудовыми институтами», — говорит Сидорин.
По его прогнозу, вслед за лицензированием и оценкой реального влияния на общество могут ввести налог на искусственный интеллект, который будут собирать с использующих эту технологию организаций, в частности с тех, кто заменяют ею своих работников. В таком случае государство сможет перераспределить полученные средства в пользу потерявших работу сотрудников, чтобы те могли освоить другие навыки. Сидорин напомнил, что уже сегодня видны попытки регулирования использования искусственного интеллекта, например, власти США обвиняют Facebook и Google в том, что во время прошлой президентской кампании алгоритмы этих интернет-игроков позволили влиять на выбор граждан.
Директор Центра машинного обучения компании «Инфосистемы Джет» Евгений Колесников также считает введение подобного налога вероятным сценарием. «Внедряя подобные технологии, предприятие может оптимизировать процессы и уволить 10% сотрудников. Это напрямую скажется на себестоимости продукции, и все потребители выиграют, получив товар за меньшую цену, но появятся люди, которым будет нечем кормить семью. Вопрос про этичность использования машинного обучения и другие вопросы требуют регулирования на уровне государства», — говорит он. Колесников предполагает, что может появиться не только налог на технологии, но и даже штраф за их использование или неиспользование в компаниях.
Впрочем, старший управляющий директор управления развития компетенций по исследованию данных Сбербанка Максим Еременко считает введение налога на искусственный интеллект малореалистичным сценарием. «Если следовать идее, что технологии искусственного интеллекта — это новое «электричество», или провести аналогию с любым другим добываемым ресурсом, то, наверное, можно ввести налог на его добычу, но вводить налог на применение этих технологий в продуктах и сервисах смысла нет», — говорит он. Еременко объяснил, что введение налога на искусственный интеллект увеличит затраты на развитие технологии, что может помешать ее массовому внедрению.
Искусственный интеллект и машинное обучение за последние десять лет уже существенно трансформировали бизнес, этот тренд сохраняется, и сегодня мы вышли на стадию создания нормативно-правовой базы для этой сферы, соглашается представитель МТС. «Введение налога на технологии искусственного интеллекта кажется очень маловероятным, напротив, именно возможность делиться моделями, данными для их обучения позволит ускорить развитие отрасли и повсеместное внедрение инноваций», — считает он.
Tinder для бизнеса
Значительных изменений эксперты ожидают также от внедрения технологии интернета вещей. Так, в течение ближайших пяти лет ее развитие позволит бесконтактно считывать информацию о собеседнике на офлайн-мероприятиях. Например, сейчас, чтобы узнать что-то о человеке на конференции или встрече, нужно отвлекать его, расспрашивать, брать визитки, искать в соцсетях.
«Внедрение бесконтактного считывания информации позволит экономить время деловых людей на офлайн-мероприятиях и даст им возможность делать взаимодействие интереснее, а нетворкинг эффективнее», — считает Сидорин. Например, технология может быть реализована как приложение или функция операционной системы телефона. Посетитель делового мероприятия будет видеть в телефоне профили всех, кто дал к ним доступ. «По сути, это Tinder для бизнеса. Благодаря тому, что получать доступ к профилю можно будет только в случае, если его владелец разрешил это действие, будет исключена возможность нежелательного распознавания личности», — рассуждает Сидорин. По его словам, уже сейчас розничные компании умеют очень точно определять профиль и интересы пользователей в онлайне, активно развивают проекты по подобному сценарию в офлайне. «Соотнести цифровой профиль покупателя и человека, который зашел в магазин, сегодня можно, например, с помощью технологии Wi-Fi», — указал эксперт.
По словам Еременко, идею Tinder для бизнеса технически можно реализовать уже сейчас: «Бесконтактно считывать данные в офлайне по человеку и окружающим нас объектам технологически уже возможно. Более того, есть уже ряд сервисов, которые позволяют по фотографии человека или любого иного объекта найти и собрать о нем всю информацию в свободном доступе. Однако часто нужны согласия тех, в отношении кого осуществляется поиск информации. И это, на мой взгляд, основной фактор сдерживания развития таких технологий».
Главным барьером для цифровизации сегодня и через десять лет эксперты назвали негибкие и медленные процессы в компаниях. На втором и третьем месте по важности — отсутствие бюджетов на проекты по цифровизации и нормативно-правовые барьеры.
Проект о людях, создающих позитивные долгосрочные изменения в бизнесе и обществе
Проект о людях, создающих позитивные долгосрочные изменения в бизнесе и обществе
