Глобальные тенденции развития искусственного интеллекта: обзор доклада «Индекс искусственного интеллекта — 2025»

Доклад «Индекс искусственного интеллекта — 2025» (AI Index Report 2025) – восьмое издание ежегодного аналитического обзора состояния искусственного интеллекта, подготовленного Институтом искусственного интеллекта, ориентированного на человека Стэнфордского университета (Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence, HAI). Доклад представляет собой независимое исследование, основанное на глобальных данных о развитии искусственного интеллекта в различных областях — технологических разработках, экономике, государственной политике, образовании, науке, медицине и общественном мнении. В отличие от предыдущих докладов, в издании 2025 года детализированы разделы, посвященные динамике научных публикаций и патентов, а также расширенный анализ ответственного развития искусственного интеллекта и его применения в науке и медицине.

В сводных выводах доклада выделены двенадцать ключевых тенденций. Среди них: устойчивый рост результатов систем искусственного интеллекта на новых оценочных тестах производительности (benchmark); быстрое встраивание ИИ в повседневные практики, включая медицину и транспорт; рекордные частные инвестиции и рост корпоративного использования технологий ИИ; неравномерное развитие экосистемы ответственного искусственного интеллекта (responsible AI); рост глобального оптимизма в отношении ИИ; резкое удешевление и повышение доступности моделей; усиление государственного регулирования и увеличение публичных инвестиций; расширение программ компьютерного и ИИ-образования; усиление доминирования индустрии на переднем крае разработки моделей; признание вклада искусственного интеллекта в развитие науки на уровне Нобелевских премий; и, наконец, сохранение проблемы сложного рассуждения как одного из фундаментальных ограничений современных систем.

Отдельного внимания заслуживает методологическая часть доклада, в которой поясняется логика работы с источниками данных. Для анализа научных публикаций по искусственному интеллекту авторы доклада используют открытую библиографическую базу OpenAlex, а тематическая классификация публикаций уточняется с помощью онтологии компьютерных наук (Computer Science Ontology) и инструмента автоматической классификации CSO Classifier. Такой подход позволяет не ограничиваться агрегированием готовых статистических данных, а строит собственные воспроизводимые процедуры анализа научной и технологической динамики.

Важное направление анализа в докладе посвящено исследованиям и разработкам. Фиксируется устойчивый рост научных публикаций в области искусственного интеллекта и их увеличивающаяся доля в структуре компьютерных наук. Между 2013 и 2023 годами число публикаций по ИИ почти утроилось — примерно со 102 тысяч до более чем 242 тысяч. За тот же период доля работ по искусственному интеллекту среди всех публикаций в области компьютерных наук увеличилась с 21,6 % до 41,8 %. Это свидетельствует о том, что искусственный интеллект уже не является отдельной нишей внутри компьютерных наук, а занимает одно из центральных направлений развития данной области.

Еще один важный структурный вывод касается институционального распределения научной и технологической активности. Академическое сообщество сохраняет ведущие позиции в создании наиболее цитируемых научных публикаций. Однако разработка наиболее заметных и технологически значимых моделей искусственного интеллекта всё в большей степени сосредотачивается в индустрии. В 2024 году почти 90 % наиболее значимых моделей ИИ были разработаны промышленными компаниями, тогда как годом ранее этот показатель составлял около 60 %. Иначе говоря, передний край практического моделестроения постепенно смещается из университетской среды в корпоративный сектор. Доклад рассматривает это как один из наиболее значимых институциональных сдвигов современной экосистемы искусственного интеллекта.

Значительная часть доклада посвящена роли искусственного интеллекта в научных исследованиях. Отмечается, что системы ИИ всё чаще выступают не только инструментом анализа данных, но и полноценным участником научного процесса. Например, в 2024 году дальнейшее развитие получили крупные модели для анализа биологических данных, в частности модели для работы с белковыми последовательностями и структурами, такие как ESM-3 и AlphaFold 3, позволяющие существенно повышать точность предсказаний биологических структур.

В докладе приводятся показатели роста возможностей систем ИИ в медицинских задачах. Так, результаты модели OpenAI o1 на медицинском экзаменационном наборе задач MedQA достигли 96,0 %, что на 5,8 процентного пункта выше лучшего результата 2023 года и на 28,4 процентного пункта выше показателей конца 2022 года. В ряде исследований системы ИИ демонстрируют сопоставимые или более высокие результаты по сравнению с врачами при диагностике сложных клинических случаев и оценке рисков неблагоприятных медицинских исходов.

Отдельный раздел доклада посвящен вопросам образования. Согласно полученным данным, около двух третей стран мира уже внедрили или планируют внедрить обучение компьютерным наукам (computer science) в школьные образовательные программы. Однако внедрение ИИ-образования сопровождается значительными институциональными и кадровыми вызовами.

Согласно данным опросов, 81 % преподавателей компьютерных наук считают, что обучение искусственному интеллекту должно входить в базовые программы подготовки школьников. При этом менее половины педагогов отмечают, что чувствуют достаточную подготовленность для преподавания тем, связанных с ИИ. Это указывает на необходимость расширения программ повышения квалификации и разработки новых методических подходов к преподаванию.

На уровне высшего образования также наблюдается быстрый рост подготовки специалистов. Увеличивается число выпускников магистратуры по искусственному интеллекту между 2022 и 2023 годами оно почти удвоилось, что отражает растущий спрос на специалистов в области машинного обучения, анализа данных и разработки интеллектуальных систем. В целом доклад фиксирует устойчивое расширение образовательных программ, связанных с искусственным интеллектом и информационно-коммуникационными технологиями, при сохранении различий в доступе к таким программам между странами и образовательными системами.

«Индекс искусственного интеллекта — 2025» показывает, что искусственный интеллект окончательно вышел за пределы узкой исследовательской области и стал системообразующей технологией, влияющей на развитие науки, экономики, образования и государственной политики. Быстрый рост научных публикаций, усиление роли индустрии в разработке наиболее мощных моделей, расширение применения ИИ в медицине и рост образовательных программ свидетельствуют о формировании глобальной инфраструктуры искусственного интеллекта. Одновременно доклад фиксирует и ряд структурных вызовов: необходимость подготовки преподавателей для обучения новым технологиям, неравномерность доступа к образовательным ресурсам, а также институциональные изменения в распределении научных и технологических компетенций между университетами и индустрией. В совокупности представленные данные позволяют рассматривать современный этап развития ИИ как фазу перехода от преимущественно исследовательской технологии к фундаментальному элементу научной, экономической и образовательной экосистемы.

Отметим, что в России Институтом статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ в 2025 году подготовлен доклад «Искусственный интеллект в России: разработка и применение», который оценивает ключевые процессы разработки и применения ИИ в России, с акцентом на исследования (затраты, численность исследователей), производство ИИ-продукции, внедрение, инфраструктуру больших данных, кадровую обеспеченность и образование.

Ранее мы рассказывали о результатах масштабного исследования, опубликованном издательством Wiley, – «ОбъясняйИИ» (ExplanAItions – 2025), посвященном роли искусственного интеллекта в исследовательских процессах и академической среде.

Оригинальные публикации (для цитирования):