Дипфейк как благо

Базовый набор технологий, которые меняют мир, в принципе, определен. Все по–прежнему вертится вокруг искусственного интеллекта, больших данных, интернета вещей и машинного обучения. Нюансы — в деталях. И у каждой сферы в новом году они могут быть свои.

Производство: машина решит

Промышленность консервативнее других отраслей, но с необходимостью вкладывать в IT гиганты индустрии, кажется, смирились. Поэтому в 2020 году главным трендом на производстве, как считают эксперты, может оказаться внедрение автоматизированных когнитивных систем, которые будут брать на себя все больше управленческих функций.

"Например, у вас есть цифровой двойник и происходит внештатная ситуация, — объясняет Игорь Рождественский, генеральный директор компании Martal SPb. — Сейчас сидят люди, которым автоматика подает сигнал и они каким–то образом начинают реагировать. Но в будущем появится возможность того, что автоматика сама сравнит ситуацию с цифровым двойником и, опираясь на его предсказания, примет решение, что нужно сделать. Без участия человека".

Одновременно все большее значение будут получать предиктивные технологии, позволяющие заранее предсказать возможность выхода из строя оборудования по анализу больших данных — например, температурного режима или вибраций. Ремонт будет осуществляться не после поломки, а до нее, что существенно снизит издержки. По данным McKinsey, прогнозная модель обслуживания оборудования сокращает время простоя на 30–50% и увеличивает срок его службы на 20–40%.

Но и то оборудование, которое уже отслужило свой срок, нельзя будет просто отправить на помойку. Новый общественный консенсус может привести к полному пересмотру подходов к утилизации. "Мы оптимизируем промышленное производство с разных точек зрения, но сейчас не думаем об оптимизации утилизации. Мне кажется, этот вопрос будет серьезно поднят и в параметры конструирования оборудования будут закладывать удобство утилизации, чтобы минимизировать экологические последствия", — считает Рождественский.

Общество: глубокая ложь

Переход на зеленую экономику называет главным трендом наступившего года и норвежская телекоммуникационная компания Telenor, которая ежегодно составляет собственный рейтинг грядущих технологических изменений. "В 2020 году никто уже не будет удовлетворен пустыми словами. Мы увидим, как зеленые инновации перестанут восприниматься как хайп и начнут реально работать", — убеждены в Telenor. Наибольшего прорыва эксперты ждут от комбинации интернета вещей, искусственного интеллекта и big data. Потребители будут стремиться увеличить срок службы своих гаджетов и обеспечат популярность приложениям, помогающим сформировать экологические привычки. А государство и частный бизнес активизируют инвестиции в зеленые стартапы.

Это хорошая новость. Но есть и плохая: распространение дипфейков в 2020 году может стать настолько массовым, что реальность и выдумка окончательно смешаются. Первой эту технологию опробовала порноиндустрия: нейросети позволили создать тысячи видеороликов с голливудскими звездами. Теперь подтягиваются и специалисты по черному пиару.

"Узнаваемое лицо всегда ассоциируется с контекстом. Развитие технологии подставки лиц позволяет поместить любого персонажа в любую возможную среду. Даже если люди будут понимать, что это всего лишь созданное на компьютере видео, это может подпортить имидж, а самое главное — создать ложные ассоциации с ним, — считает Василий Ящук, креативный директор агентства Players. — Что еще тревожнее, эта технология лишает человека самого главного: как он выглядит. Все уже свыклись с проблемой того, что компании воруют у нас данные, компании знают про нас все, но теперь у нас могут украсть и лицо".

Зато маркетологи, наоборот, потирают руки. Им больше не придется платить огромные деньги звездам, чтобы задействовать их в своих рекламных роликах (правда, скоро мы увидим и судебные иски против таких компаний). Политтехнологам тоже пора задуматься, как использовать дипфейк, но не во вред, а на благо. "Распространять таким образом контрпропаганду на выборах не получится, к этому гораздо внимательнее относятся, — считает Дмитрий Солонников, директор Института современного государственного развития. — Но трендом становится таргетирование электоральной политики, то есть обращение не ко всем избирателям сразу, а к каждой группе, с тем подходом, теми словами, в том образе, который им понятен. Кто–то будет лучше воспринимать лысого Трампа, кто–то — волосатого. Аудитория, которая любит "Тик–Ток" и маски в "Инстаграме", скорее всего, на выборы пойдет года через два. Но с ними политики будут общаться в этих образах: на нарисованных картинках, с большими глазками".

Ретейл: предугадать желания

Все большую персонализацию пророчат эксперты и ретейлерам. Компании уже накопили достаточное количество данных о предпочтениях своих покупателей. Пришло время опережать желания и формировать вкусы. Например, предлагать товары, о которых потребитель не знал, но которые, судя по цифровому следу, могут ему понадобиться.

Известна история, когда разгневанный клиент пришел в магазин Target в США, чтобы призвать сеть к ответу за то, что она высылает его дочери купоны на памперсы и детскую одежду, как если бы она была беременна. Менеджеры много раз извинились, но вскоре выяснилось, что прав был бездушный механизм, который определял беременность по потребительским предпочтениям клиенток еще до того, как они узнавали об этом. Причем программа ориентировалась скорее на импульсивность поведения, а не на очевидные покупки.

"Этот кейс скорее анекдотический, но в реальности мы все к этому придем, — считает Иван Федяков, гендиректор информационно–аналитического агентства INFOLine. — Другое дело, что это не будет так глобально. Допустим, у ряда ретейлеров появляется такая опция, как "Любимый товар". Это попытка персонализироваться, но вместе с покупателем. И если я выбрал любимый товар, то, конечно, мне нужны подсказки, как я могу сочетать этот продукт с чем–то еще. Продукты питания быстро приедаются, хочется разнообразия вкусов. Плюс россияне очень нелояльны к брендам, это дает возможность заводить на рынок новые продукты. Если провести параллель, на YouTube огромное количество видео, в которых пользователь просто утонул бы. Но вместо этого мы проводим там продолжительное время, потому что лента сформирована на основе наших предпочтений".

Большим вызовом может оказаться также система быстрых платежей на базе QR–кодов, которая постепенно приходит на смену карточному эквайрингу. "Пока никто не знает, насколько эта технология будет успешно реализована, но хотелось бы верить, что быстрые платежи скоро появятся в России и мы уйдем от карточного рабства. Платеж там идет с помощью сканирования кода, значит, используются смартфоны. Весь процесс можно привязать к приложениям ретейлера", — подчеркивает Федяков.

Медицина: интернет тел

Самым интересным нововведением в медицине может стать концепция "интернета тел", считают эксперты Telenor. В 2020 году приложения будут не только мониторить различные показатели человеческого тела (как фитнес–трекеры измеряют пульс), но и автоматически вмешиваться тогда, когда это необходимо. Самый простой пример — инсулиновые помпы, которые отслеживают сахар в крови и вводят лекарство тогда, когда это необходимо.

Впрочем, сперва нужно сделать промежуточный шаг — добиться идеальной точности измерений, считает Сергей Ануфриев, к. м. н., основатель Петербургского медицинского форума. "Большинство нательных устройств дают ориентировочные данные параметров жизнедеятельности организма, но не те данные, которые позволяют врачу принимать медицинские решения. Всё движение будет от любительских устройств в сторону достоверных, профессиональных. Есть уже определенные прорывы. Первое — это специальное устройство для мониторинга уровня глюкозы для пациентов с диабетом с микроиглой", — говорит он.

Также специалисты предполагают появление нового поколения гаджетов для трекинга сна. Это не только пульс и движение тела, но также уровень кислорода в крови и, возможно, даже активность мозга. Хотя проблема все та же — точность измерений, без которой медицинская польза приборов под вопросом.

Главным же риском для всего технологического мира остается банальный кризис. Больше половины венчурных инвесторов опасаются рецессии, а негативная динамика экзитов на американском рынке, неудачи IPO Uber и провал проекта Wework только подтверждают эти опасения. В конце концов, каким бы всесильным ни казалось машинное обучение, грамотные экономические модели для центробанков роботы выстраивать еще не научились. Может быть, в 2020 году стоит задуматься о таком стартапе?