Создание ИИ для ускорения научных исследований и улучшения жизни

Сегодня мы достигли важной вехи, которая стала результатом десятилетий исследований и развития ИИ: технологии Google теперь поддерживают более 300 языков, на которых говорят 7 миллиардов человек — это 86% населения планеты. Чтобы помочь понять, как эти инструменты создают реальные возможности, сегодня мы также выпустили новые интерактивные материалы в рамках нашего проекта AI & Economy ATLAS — самого масштабного исследования того, как реальные люди используют ИИ по всему миру. Это дополняет ряд ключевых достижений ИИ в науке, направленных на улучшение жизни людей, которые были сделаны всего за последние несколько недель:

• Мы составили карту всех 9 миллиардов возможных однонуклеотидных генетических изменений в геноме человека с помощью AlphaGenome Atlas и открыли её для исследователей.
• Мы представили WeatherNext 3 — нашу самую совершенную и точную глобальную модель погоды, которая обеспечивает на 50% более точные прогнозы осадков за день и более до их выпадения; она уже используется в наших продуктах.
• Мы объединили данные о глобальном здравоохранении, продовольственной безопасности и социально-экономических показателях в едином Планетарном механизме прогнозирования, чтобы прогнозировать планетарные кризисы. Он уже использовался во время продолжающейся вспышки вируса Эбола в Демократической Республике Конго, а также в США для выявления уязвимых сообществ по 21 показателю здоровья CDC.
• Мы масштабировали исследования в области ИИ, чтобы сократить воздействие авиации на климат. Эта работа уже применяется в Великобритании (в сотрудничестве с правительством) и в Азии.

Что объединяет всю эту работу? Убеждённость в том, что достижения в области ИИ могут ускорить научный прогресс и напрямую улучшить жизнь людей сегодня и в будущем. Это один из ключевых факторов, определяющих нашу работу в сфере ИИ. Мы сосредоточены на наиболее важных направлениях: сделать заболевания выявляемыми, излечимыми и предотвратимыми, прогнозировать стихийные бедствия, расширять возможности обучения и открывать экономические возможности для большего числа людей.

Хотя перспективы впечатляют, преимущества ИИ не гарантированы. Чтобы воплотить их в жизнь, одновременно снижая связанные с ИИ проблемы и риски, общество должно работать сообща. Нам ещё многое предстоит сделать, однако прогресс в области ИИ уже позволяет ставить перед собой смелые и амбициозные цели, способные принести пользу людям, а также задавать и решать вопросы, которые когда-то считались неразрешимыми.

Мы добиваемся прогресса в использовании ИИ для улучшения выявления и диагностики заболеваний, а также для более глубокого понимания состояния здоровья:

• Углубление научных открытий: Наша получившая Нобелевскую премию AlphaFold предсказала структуру всех 200 миллионов известных науке белков, создав новую основу для понимания и исследования заболеваний. Сейчас ею пользуются 4 миллиона исследователей в 190 странах — от разработки лекарств до изучения забытых заболеваний, таких как болезнь Шагаса и лейшманиоз. AlphaMissense помогает исследователям предсказывать генетические мутации, вызывающие заболевания. Теперь мы развиваем AlphaFold и AlphaMissense с помощью AlphaGenome Atlas, предоставляя учёным прогнозные сведения о том, как генетические вариации изменяют поведение клеток.
• Более раннее выявление: Наше недавнее исследование рака молочной железы, проведённое совместно с Имперским колледжем Лондона и Национальной службой здравоохранения Великобритании, показало, что ИИ способен выявить 25% случаев интервального рака, ранее пропущенных при маммографии 175 000 женщин. Одновременно мы добиваемся значимого прогресса в разработке инструментов для выявления рака лёгких, колоректального рака и генетических мутаций в опухолевых клетках.
• Глобальный скрининг: При туберкулёзе, когда примерно 40% инфицированных людей во всём мире не получают диагноза, наша система анализа рентгеновских снимков грудной клетки (используемая компанией Nexus Intelligence) провела скрининг более 25 000 рентгеновских снимков в 40 учреждениях шести стран. Мы также используем биоакустические модели для выявления туберкулёза по кашлю с помощью Health Acoustic Representations. Тем временем разработанная с партнёрами модель диабетической ретинопатии помогла провести более 1,15 миллиона обследований по всему миру. В течение следующего десятилетия планируется увеличить это число до 6 миллионов, чтобы выявлять излечимую, но всё более распространённую причину предотвратимой слепоты.
• Расширение доступа: Мы первыми начали использовать обычные смартфоны и носимые устройства для раннего выявления сердечно-сосудистых заболеваний, инсулинорезистентности, гипертонии, потери пульса и пассивного мониторинга частоты сердечных сокращений. Мы работаем с лидерами Арканзаса, помогая разработать план улучшения показателей здоровья в сельских районах.
• Инструменты для учёных и медицинских работников: Совместные инструменты ИИ, такие как Co-Scientist, помогают исследователям ускорять и расширять ключевые этапы научного метода, например выдвижение и проверку новых гипотез, таких как выявление новых терапевтических применений существующих лекарств для лечения острого миелоидного лейкоза. Мы также открыли исходный код таких инструментов ИИ, как DeepConsensus, DeepVariant и DeepPolisher. За последнее десятилетие эти инструменты помогли завершить расшифровку генома человека, подготовить первый пангеном и вести текущую работу в рамках Консорциума эталонного пангенома человека, обеспечивая более полное представление о генетическом разнообразии людей и позволяя экспертам точнее диагностировать и лечить заболевания. С помощью AMIE (Articulate Medical Intelligence Explorer) мы продолжаем работу над проспективными доказательствами в реальных условиях, сотрудничая с академическими и медицинскими учреждениями (например, с медицинским центром Beth Israel Deaconess), а также проводя первое национальное испытание такого рода в реальных условиях оказания медицинской помощи. AMIE помогает медицинским работникам на передовой, высвобождая время врачей для общения с пациентами.

Чтобы защитить безопасность и средства к существованию людей, нам нужны точные прогнозы стихийных бедствий и погоды. Для создания точных прогнозов необходимо понимать физические процессы на Земле. Вот как наш технический и научный прогресс уже меняет ситуацию в области прогнозирования и выявления кризисов:

• Экстремальные погодные явления и землетрясения: В прошлом году власти Ямайки использовали WeatherNext, чтобы точно предсказать траекторию урагана «Мелисса», обеспечить заблаговременное финансирование ликвидации последствий стихийного бедствия и подготовить жизненно важные экстренные меры задолго до выхода шторма на сушу. Всего несколько месяцев назад наша система Earthquake Alert предупредила миллионы людей в Венесуэле о приближающемся землетрясении. Мы также добиваемся прогресса в других областях, включая циклоны и экстремальную жару.
• Муссоны и наводнения: Масштаб этой работы внушает надежду. В 2025 году наши прогнозы муссонов предоставили информацию 38 миллионам фермеров в Индии. Всего за несколько лет наши прогнозы в Flood Hub, охватывающие теперь как речные, так и внезапные наводнения, распространились на 2 миллиарда человек более чем в 150 странах в районах, подверженных значительным наводнениям.
• Лесные пожары: Наши инструменты ИИ помогли предсказывать границы лесных пожаров в США и ещё 33 странах. Мы также работаем с партнёрами над созданием спутниковой группировки FireSat для выявления лесных пожаров, которые раньше были слишком малы, чтобы обнаружить их в любой точке Земли. В 2025 году мы разместили в Google Search более 520 кризисных оповещений, предоставив своевременную информацию о лесных пожарах более чем 75 миллионам пользователей по всему миру.
• Прогнозирование нового поколения: С помощью WeatherNext 3 мы объединяем спутниковые наблюдения в реальном времени с ИИ и предоставляем почасовые прогнозы высокого разрешения без огромных вычислительных мощностей суперкомпьютеров. Это важный шаг вперёд для регионов с дефицитом данных, которые долгое время были обделены прогнозированием высокого разрешения.
• Картирование планетарных кризисов: Недавно мы представили Планетарный механизм прогнозирования Earth AI (PPE) — автономную систему ИИ, которая с помощью простых текстовых инструкций почти мгновенно прогнозирует глобальные кризисы, такие как вспышки заболеваний, нехватка продовольствия и климатические риски, помогая гуманитарным организациям быстрее реагировать в чрезвычайных ситуациях. Во время продолжающейся вспышки Эболы в Демократической Республике Конго PPE заранее успешно определил 83% формирующихся очагов, превзойдя современные системы прогнозирования. В Нигерии PPE вдвое повысил точность прогнозирования продовольственной безопасности на уровне местных районов. А в США PPE превзошёл традиционные модели при выявлении уязвимых сообществ по 21 показателю здоровья CDC. Мы продолжаем расширять горизонты прогнозирования, чтобы сделать эти инструменты ещё более полезными.

Обучение — основа экономического и общественного прогресса. Мир добился огромных успехов в сфере образования: 90% детей младшего школьного возраста во всём мире посещают школу, а около 87% заканчивают начальное образование. Однако исследование 2022 года выявило неравный доступ к образованию, различия в качестве образования и ограниченную доступность контента на разных языках, а также другие проблемы. За последние два десятилетия результаты обучения в мире снизились в 81 стране.

ИИ даёт уникальную возможность расширить доступ к знаниям и поддержать как учащихся, так и преподавателей:

• Для учащихся: ИИ может обеспечить персонализированное обучение, устранить языковые барьеры и сделать сложные предметы более доступными с помощью таких инструментов, как Guided Learning. Он также может расширить доступ и поддержку для учащихся и преподавателей, например предоставляя бесплатный доступ к инструментам для студентов в нескольких странах.
• Для преподавателей: ИИ может помогать с исследованиями, подготовкой и административными задачами, высвобождая время для работы с учащимися.

Решение проблем и ответственная разработка: ИИ создаёт реальные проблемы для обучения, включая вопросы точности, безопасности, критического мышления, списывания и потери знаний. Поэтому мы сотрудничаем с ISTE+ASCD, чтобы обеспечить обучение основам ИИ для всех 6 миллионов педагогов в США, и одновременно проводим постоянные тщательные исследования, чтобы наши образовательные инструменты создавались под руководством учителей, а ИИ выступал в роли помощника. Нам по-прежнему многое предстоит совместно проработать.

Во всех секторах экономики ИИ может стимулировать инновации и производительность работников, компаний и организаций. Его истинная ценность заключается не в том, что он делает самостоятельно, а в том, как люди решают его использовать и что создают с его помощью:

• Для малого бизнеса: ИИ может помогать создавать новые продукты, услуги и экономический рост. Малые предприятия масштабируют индивидуальные маркетинговые кампании с помощью Pomelli и объединяют сложные региональные данные о продажах из разных товарных направлений с помощью Gemini Enterprise App.
• Будущее работы: Экономические преимущества ИИ не являются ни автоматическими, ни гарантированными. Как и другие новые технологии, мы ожидаем, что ИИ изменит рынок труда тремя основными способами: некоторые рабочие места, вероятно, исчезнут, количество других увеличится, а многие изменятся по мере того, как ИИ будет всё активнее помогать работникам. Чтобы понять эти изменения, мы запустили AI & Economy ATLAS, который предоставляет эмпирические данные о том, как люди используют инструменты ИИ на работе и в повседневной жизни, и преобразовали эти данные в интерактивный ресурс с открытым доступом.
• Развитие навыков: Обучение и развитие навыков должны быть доступны всем независимо от географии, языка или доступа к капиталу. На сегодняшний день Google выделила более 1 миллиарда долларов по всему миру на инициативы в области обучения и развития навыков, помогая более 100 миллионам людей приобрести необходимые цифровые навыки и навыки работы с ИИ — от электриков и других квалифицированных специалистов до медицинских работников в сельской местности и работников производственной сферы. Вероятно, потребуется более адресная помощь работникам и поддержка при переходе.

Опираясь на основополагающую миссию нашей компании, мы делаем важные шаги для устранения языковых барьеров и барьеров доступности с помощью продуктов, исследований и моделей, которые понимают языки мира именно в том виде, в каком на них говорят:

• Языковые инструменты: ИИ и машинное обучение используются в Google Переводчике с момента его запуска в 2006 году. С тех пор достижения в области ИИ помогли нам расширить технологии и продукты, обеспечив поддержку почти 300 языков, на которых говорят 7 миллиардов человек — это 86% населения планеты; более 1 миллиарда людей переводят с их помощью около 1 триллиона слов каждый месяц. Наша цель — обеспечить поддержку 1 000 самых распространённых языков мира.
• Инклюзивные речевые технологии: Доступность — это не только перевод. Например, автоматическое распознавание речи использует ИИ для понимания устной речи и преобразования её в текст. Чтобы создавать инклюзивные речевые технологии, мы объединились с Университетом Макерере, Университетом Ганы и Digital Umuganda для создания открытого набора данных для 27 африканских языков, на которых говорят более 100 миллионов человек. Один язык может иметь 100 диалектов, каждый со своими особенностями, поэтому мы также сотрудничаем с IISC-Banglore и ARTPARK над проектом Vaani, чтобы открыть наборы речевых и визуальных данных для 109 индийских языков.
• Доступность: Помимо устных языков, мы делаем наши инструменты более доступными для людей с инвалидностью, в том числе с помощью недавно представленной модели преобразования жестового языка в текст (SL2T) для диктовки с жестового языка в текст.

Смело и ответственно — вместе

Мы считаем, что столь амбициозные цели, связанные с общественной пользой ИИ, всегда должны сопровождаться столь же сильной приверженностью принципам ответственности. На этом основан наш смелый и ответственный подход к ИИ. Помимо текущей работы по устранению непосредственных и будущих рисков ИИ, описанной в наших ежегодных обновлениях, применение ИИ и научных методов создаёт особые проблемы. С одной стороны, нам необходимы правильные инструменты выявления, отчётности и снижения рисков, связанных с ненадлежащим использованием химических, биологических, радиологических и ядерных технологий (CBRN). С другой стороны, важно избежать риска неиспользования — то есть отказа применять ИИ там, где он мог бы принести пользу, что в некоторых случаях усугубляет существующие общественные проблемы и неравенство.

Мы считаем, что развитие научных открытий и распространение их преимуществ среди сообществ требуют глубокого сотрудничества со многими исследователями и учёными, работающими над решением аналогичных проблем, включая представителей академических кругов, национальных лабораторий, благотворительных фондов, неправительственных организаций, правительств, других компаний и местных партнёров. Приведённые выше примеры достижений стали возможны благодаря таким исследовательским партнёрствам, а также грантам Google.org, направленным на ускорение научных открытий и решение величайших проблем общества. Поэтому в рамках нашей давней приверженности поддержке науки и исследований в академической среде Google с 2006 года выделила более 1 миллиарда долларов для более чем 1 700 исследовательских учреждений по всему миру.

Как отметил нобелевский лауреат Джоэл Мокир, новые технологии стимулируют научные достижения, которые, в свою очередь, ведут к появлению новых технологий, создавая «положительную обратную связь, которая может постоянно развиваться без видимого конца». И происходит это таким образом, что улучшает благополучие людей и способствует общественному прогрессу. ИИ — самый мощный из когда-либо созданных нами двигателей этого цикла, и мы только начинаем.

Узнайте больше о том, как мы используем ИИ, чтобы помогать людям, улучшать их жизнь и приносить пользу обществу, на нашем сайте.