В России предложили прогнозировать, как ИИ изменит профессии

По оценке Дементьева, российским вузам не хватает структур, которые системно прогнозировали бы спрос на компетенции и заранее разрабатывали образовательные программы. Сейчас обучение чаще меняют уже после появления новых технологий. Ректор считает, что нужна опережающая подготовка: «В послевоенном Советском Союзе сначала готовили кадры, а потом эти люди создавали технологии».

Пока часть этой работы берёт на себя бизнес. «Газпром нефть» вместе с университетами «Лиги вузов» разрабатывает программы бакалавриата и магистратуры и привлекает к преподаванию специалистов из компаний. Масштаб изменений виден на примере выпускников 2026 года: они поступили в вузы в 2022-м, когда первые версии ChatGPT только появились и многие воспринимали их как «игрушку». «За четыре года их обучения мир просто перевернулся», — заявил руководитель лаборатории прикладных ИИ-агентов Университета ИТМО Егор Спирин.

По данным международных исследований, около 92% студентов используют нейросети в учёбе. ИИ уже выполняет задачи, которые прежде поручали младшим разработчикам. В ИТМО нейросеть проверила более 5000 практических заданий на курсе по машинному обучению. Вуз меняет задания, чтобы нельзя было ограничиться сгенерированным ответом: даже с нейросетями наиболее сложные задачи решили только 41% учащихся. В дальнейшем университет планирует дать каждому студенту персонального ИИ-помощника. Преподаватели при этом возвращаются к личному общению, чтобы оценивать не только результат, но и понимание материала.

В нефтехимических лабораториях ИИ, по оценке директора научно-образовательного центра «Газпром нефть — ИТМО» Елены Кривошапкиной, уже способен выполнять не менее трети задач — прежде всего рутинных. Развитию технологий мешает нехватка качественных данных для обучения нейросетей. Однако машинное обучение вместе с молекулярным моделированием помогло консорциуму вузов «Идел-Полихим» сократить разработку реагента для нефтедобычи с 24 до 6 месяцев.

Дементьев отметил, что цифровой нефтяной компании нужны сотрудники, умеющие работать с данными и нейросетями. Сейчас с помощью ИИ и цифровых двойников «Газпром нефть» добывает 60% нефти и газа. Цифровые модели также помогли обнаружить крупнейшее за 30 лет месторождение нефти на Ямале, а подземные виртуальные карты повысили точность бурения до 98% — рекордного показателя для отрасли.