Архитектор реальности: Вячеслав Васильев о будущем генеративного интеллекта и риске «коллапса» данных
Вячеслав Васильев, ведущий научный сотрудник отдела базовых моделей Kandinsky Сбербанка, делится видением эволюции искусственного интеллекта. Эксперт подчеркивает критическую важность человеческого участия в проверке данных, предупреждает о рисках использования исключительно синтезированной информации для обучения и описывает процесс научного поиска как форму творческого познания.
# Архитектор реальности: Вячеслав Васильев о будущем генеративного интеллекта и риске «коллапса» данных
В мире, где границы между цифровым и физическим стремительно размываются, искусственный интеллект перестал быть просто инструментом анализа. Мы переходим к эре генеративных систем, способных создавать визуальный контент, симуляции и новые данные. Чтобы понять масштаб и тонкости этих изменений, мы обратились к Вячеславу Васильеву, Senior Data Scientist в управлении базовых моделей Kandinsky.
Васильев, один из создателей нескольких поколений нейросетей Kandinsky, рассказывает о том, как наука и индустрия сливаются воедино, почему генерация изображений — это путь к пониманию человеческой креативности и какие фундаментальные проблемы стоят перед разработчиками.
От физтеха до корейского мастер-класса ICML
Путь в науку о машинном обучении был для Вячеслава Васильева естественным развитием интересов с самого детства. Образование в МФТИ и Сколтехе под руководством таких ученых, как Виктор Лемпицкий, заложило базу, но главным фактором стало желание работать в среде с высокой конкуренцией и возможностью решать амбициозные задачи. Опыт стажировок в Кембридже и Дрездене подтвердил для него верность выбранному пути.
Сейчас Васильев работает в Сбербанке уже четвертый год. За это время он прошел путь от написания кода и обучения моделей до наставничества младших коллег и управления исследовательскими проектами. Важным аспектом его карьеры стала работа над научными статьями, две из которых в 2025 году получили R&D-премию Сбера в номинациях «Журналы» и «Конференции».
«Мне ближе исследования, но в идеальной ситуации они неотделимы от продуктовой работы», — отмечает эксперт. Создание уникального продукта невозможно без фундаментальных разработок, особенно когда ведущие компании закрывают доступ к своим алгоритмам.
Участие в крупных конференциях, таких как ICML в Сеуле, остается для него ключевым каналом обмена идеями. Неформальное общение с ведущими исследователями мирового уровня позволяет получать инсайты, которые часто становятся основой для следующих научных прорывов.
Галлюцинации, этика и проблема синтетических данных
Одна из самых острых проблем современной индустрии — галлюцинации нейросетей. Васильев объясняет их природу фундаментальным ограничением архитектуры: модели обучаются выдавать вероятностный ответ, а не проверять истинность утверждений. Статистически нейросети выгоднее выдать правдоподобную ложь, чем признаться в незнании.
Полностью устранить этот феномен невозможно, так как это вытекает из принципов обучения. Единственным надежным решением на текущем этапе остается участие человека в цикле разработки — подход, известный как *human-in-the-loop*.
Более того, эксперт предупреждает о долгосрочном риске, связанном с обучением на синтезированных данных. Когда модели начинают генерировать данные для последующего обучения других моделей, возникает угроза «коллапса» качества. Даже небольшое количество синтетических данных может привести к деградации модели, так как в них могут накапливаться искажения.
«Нужно тщательно и аккуратно работать с данными, отбирая их с участием людей», — подчеркивает Васильев. Ирония над романом Лема «Солярис» прозвучала острее всех: «Модели нужен человек». Без человеческого контроля и оценки научной ценности исследований прогресс может обернуться самокопированием ошибок.
Творчество как высшая форма познания
На вопрос о ценности направления генерации изображений и видео, Васильев отвечает философски. Генеративные системы — это шаг к созданию ИИ, способного к мультимодальным абстракциям и творчеству. Способность модели генерировать контент, подобно тому как ребенок рисует каракули, открывает новые горизонты в понимании визуальных концепций.
С точки зрения бизнеса, эти технологии открывают возможности для создания рекламного контента, персонализированных миров и симуляций для роботов. С научной стороны — это вызов, который может вывести архитектуру нейросетей на принципиально новый уровень.
Для самого исследователя процесс творчества не имеет границ. Вне работы Васильев отдает время музыке, классической гитаре и литературе. "От науки надо получать удовольствие, иначе ей не надо заниматься" — совет, который он дает начинающим исследователям, напоминает, что главный двигатель прогресса — это живой интерес и любопытство.
Вашим исследованиям, а не клиповому мышлению.