Исследовательница из Georgia Tech изучает безопасность ИИ во время стажировки в IBM

Докторантка Georgia Tech Манси Пхуте прошла стажировку в IBM в 2026 году, изучая безопасность коммуникации между мультимодальными агентами искусственного интеллекта, сообщает Newswise. Эта стажировка дала ей возможность продолжить работу в сфере безопасности ИИ и одновременно увидеть, как внутри технологической компании формируются исследовательские приоритеты.

Пхуте занимается устойчивостью систем машинного обучения и безопасностью ИИ в Georgia Tech, где её научным руководителем является Поло Чау, профессор и заместитель заведующего Школой компьютерных наук. Она прошла стажировку в команде AI Foundations компании IBM в Сан-Хосе, штат Калифорния, после чего вернулась в университет.

Этот опыт позволил напрямую сравнить две среды, которые часто по-разному подходят к научной работе. Университеты обычно уделяют особое внимание фундаментальным знаниям и долгосрочным исследованиям, тогда как компании вынуждены также учитывать практическое применение исследований и их связь с более широкими организационными целями. Для Пхуте стажировка стала возможностью понять обе точки зрения, не отходя от тематики своей диссертации.

Фокус на мультимодальных агентах

Пхуте выбрала IBM, поскольку компания играет заметную роль в сфере безопасности ИИ и поддерживает поисковые исследования, сообщает Newswise. Она ожидала, что стажировка позволит ей познакомиться с передовыми промышленными подходами и одновременно продолжить развиваться как академической исследовательнице.

Её работа была сосредоточена на безопасности коммуникации между мультимодальными агентами. Такие системы могут работать более чем с одним типом информации, и Пхуте назвала эту проблему всё более важной по мере расширения сфер применения агентов. Эта тема также тесно связана с её исследовательскими интересами — повышением устойчивости систем машинного обучения и безопасности искусственного интеллекта.

Стажировка опиралась на подготовку, полученную в Georgia Tech. Пхуте рассказала, что её учебные курсы и другой академический опыт хорошо применялись в условиях IBM. Она также подчеркнула ценность работы с людьми, имеющими разный исследовательский опыт, во время учёбы. Знакомство с несколькими направлениями исследований помогло ей общаться с коллегами и адаптироваться к новой профессиональной среде.

Способность работать на стыке разных областей оказалась особенно полезной в промышленной среде, где проекты могут включать не только технические вопросы, но и проблемы безопасности, политики и согласования целей. Беседы с коллегами, занимавшимися этими направлениями, помогли Пхуте сравнить промышленный подход к безопасности ИИ с более академической перспективой, с которой она сталкивалась ранее.

Как научиться общаться с разными аудиториями

Одним из самых значимых моментов для Пхуте стала презентация её работы перед аудиторией, в которую входили как технические, так и нетехнические сотрудники нескольких команд. После презентации её руководитель похвалил её за способность объяснять результаты исследований людям с разным уровнем знакомства с темой.

Эта реакция была важна для Пхуте, поскольку она целенаправленно работала над улучшением своих коммуникативных навыков. Ясное представление сложных исследований разным аудиториям оказалось неотделимо от технической работы; оно стало частью полученных ею знаний о проведении исследований в крупной организации.

Стажировка также показала ей, как проекты в сфере безопасности ИИ связаны с более широкими бизнес-приоритетами компании. В академической среде бывает трудно увидеть, как исследовательский вопрос связан с разработкой продуктов, их внедрением или принятием организационных решений. В IBM Пхуте смогла непосредственно наблюдать эти связи, работая с опытными исследователями в своей области.

Почему промышленность важна для исследований ИИ

Пхуте вернулась в Georgia Tech с более глубоким пониманием роли частных компаний в научном прогрессе, особенно в сфере искусственного интеллекта. Она отметила доступ промышленности к вычислительным ресурсам, который может быть менее ограниченным, чем доступ к ресурсам в академической среде. Такой доступ способен поддержать исследования, которые иначе было бы трудно проводить в масштабах, необходимых для их развития.

Она также видит ценность в понимании того, как компании внедряют и применяют результаты исследований. Знание промышленных приоритетов может помочь исследователям формулировать вопросы и выбирать методы, которые сохраняют научную значимость и одновременно способствуют практическому применению. В сфере безопасности и надёжности ИИ, считает она, такая связь способна усилить влияние исследований за пределами академического сообщества.

Стажировка не заменила академическую направленность Пхуте, а расширила её. Работая с командой AI Foundations компании IBM и обсуждая с профильными специалистами вопросы безопасности, политики и согласования целей, она получила более ясное представление о том, как частный сектор подходит к проблемам, которые также занимают центральное место в её университетских исследованиях.

В материале Newswise эта стажировка представлена как пример растущего взаимодействия между академическими исследованиями и промышленной разработкой в сфере ИИ. Для Пхуте такое взаимодействие дало как технический опыт, так и более глубокое понимание того, как исследования могут пройти путь от фундаментальных идей до систем, используемых в реальном мире.