В «Яндексе» придумали, как улучшить рекомендательные алгоритмы. Конечно же, не обошлось без искусственного интеллекта. Новая нейросеть получила название Sona, и она полностью меняет подход к формированию рекомендаций. Если раньше приходилось использовать целые каскады алгоритмов и вручную подбирать признаки для оценки работы каждого из них, теперь эта рутина упакована в ИИ-модель, которая делает всё то же самое, но в «сквозном» режиме. Разработчики утверждают, что Sona не имеет аналогов в мире и демонстрирует отличную эффективность.

Журналисты уже спрашивают, как новая нейронка «Яндекса» соотносится с моим законом о рекомендательных алгоритмах, и не становится ли она какой-то принципиально иным явлением, нуждающимся в отдельном регулировании? Формально нет: Sona всё также соответствует законодательному определению «технологии предоставления информации на основе сбора, систематизации и анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей». Но нюансы есть: разработчикам будет значительно сложнее описать «процессы и методы сбора, систематизации, анализа и предоставления информации» и определить виды используемых для этого сведений – ведь это уже не классические алгоритмы, а черный нейронный ящик.

На самом деле, ничего страшного не произошло. Правовое регулирование всегда носит догоняющий характер, особенно если его предметом становятся высокие технологии. Думаю, что появление специализированной рекомендательной ИИ-модели – это хороший повод модернизировать нормы закона. Например, разделить рекомендательные технологии на алгоритмические и нейросетевые. И предъявлять ко второй категории специальные требования: оценку воздействия, описание целей оптимизации модели, право пользователя на полный сброс своего рекомендательного профиля. Разумеется, при этом нужно исходить из главной цели закона: обеспечить прозрачность рекомендаций и исключить возможность манипуляций с ними.