Национальная стратегия развития ИИ есть – а что думает об этом сам ИИ?

В Совете Федерации состоялось заседание секции «Искусственный интеллект» Совета по развитию цифровой экономики при Совете Федерации. Мероприятие провел заместитель председателя Совета по развитию цифровой экономики при Совете Федерации Артем Шейкин, со-модератором выступил генеральный директор АО «Технотранс-Интегра» Михаил Демидов. Участниками стали представители комитетов СФ, Минпромторга РФ, Минцифры РФ, федеральных органов власти, авиационной промышленности, нефтегазового сектора, судостроения и прикладной науки, а также разработчики аналитических и операционных систем.

Открывая заседание, Артем Шейкин отметил значимость обновленной Национальной стратегии развития искусственного интеллекта (ИИ) на период до 2030 г., напомнив, что объем оказанных услуг по разработке и реализации решений в области ИИ к 2030 г. должен вырасти как минимум до 60 млрд руб. по сравнению с 12 млрд руб. в 2022 г. Количество выпускников высших учебных заведений, получивших образование в сфере нейросетей, вырастет с 3 тыс. до 15,5 тыс. человек, а доля приоритетных отраслей экономики с высокой готовностью к внедрению ИИ увеличится с 12 до 95%.

Кроме того, согласно стратегии, технологии ИИ внедрят в цифровую трансформацию органов публичной власти, на платформе «Гостех» появится реестр апробированных доверенных технологий ИИ, а разработчики получат доступ к обезличенным персональным данным. И сейчас перед законодателями стоит задача по разработке нормативно-правового регулирования в этой сфере, устранения необоснованных ограничений для разработчиков программного обеспечения и установления требований к информационной безопасности в сфере ИИ.

Недостоверные «достоверные» данные

Как подчеркнул в свою очередь Михаил Демидов, в стратегии обязательно должна быть отражена информация про достоверные данные. Сегодня большими языковыми моделями занимаются Яндекс и Сбер, достигшие больших успехов. Но есть узкая отрасль, которая требует особого подхода в части ИИ и данных, – это промышленность. Так, например, сопровождение жизненного цикла объектов может быть качественно усилено технологиями ИИ, но и здесь есть свои особенности.

Несомненно, в современном мире на объектах нужны цифровые датчики, но в инфраструктурной отрасли есть сложные изделия, состоящие из узлов, агрегатов и целых предприятий, уровень которых отличается друг от друга целыми временными эпохами. Например, одни изделия были созданы в 60-е годы ХХ века и функционируют до сих пор, а другие модернизируются и создаются сегодня по абсолютно новым технологиям. В частности, критически важная национальная инфраструктура функционирует в девяти часовых поясах и разных климатических зонах с протяженностью внешней границы около 60 тыс. км. И все это многообразие было создано в разных временных эпохах.

Однако вся эта разносортица, не приведенная к одному уровню, не позволяет применять новые технологии, в том числе ИИ. Также не стоит забывать, что если конструктивно не заложено, что датчик должен быть, то заложить его в уже действующий объект крайне сложно.

Вторая особенность заключается в том, что, по статистике, лишь 30% информации можно собрать с помощью датчиков, а остальные 70% каким-то другим способом. И если датчики никого не обманывают, они накапливают абсолютно достоверную информацию, то 70% данных собирают люди – и здесь действует пресловутый человеческий фактор. Поэтому сегодня стоит острая проблема – как создать эффективную систему без повышения трудоемкости, снабжая ее достоверными данными и каким-то образом контролируя человека.

Исходя из этого, чтобы успешно внедрять новые технологии, на время переходного периода необходимо упрощать существующие и устоявшиеся правила работы. Только тогда технологии смогут приносить результаты уже в ближайшей перспективе. И в первую очередь всю информацию о сложных объектах необходимо приводить к единому структурированному виду – это позволит перейти на прогнозное обслуживание объекта.

Как подчеркнули участники мероприятия, ИИ – это аналитическая система. И если она берет в работу недостоверные данные, то, соответственно, выдаст совершенно недостоверный и никому не нужный результат.

Третья проблема состоит в том, что в России не производятся процессоры для нейросетей, а использование заграничных в некоторых отраслях не представляется возможным в принципе.

Таким образом, все неминуемо сходится к созданию нормативно-технической базы, в которой нужно прописать, что такое достоверные данные, и методике работы с данными. Только в этом случае заказчик, согласный на работу с нейросетью, на выходе получит необходимый результат, а не некие фантазии.

Дать поддержку проектам

В то же время нет смысла отрицать, что любой проект по внедрению технологий ИИ не только дорогой, но и рискованный для предприятий. И всегда есть потребность воочию увидеть, к чему это приведет – повышению качества, эффективности, прибыли. Но на рынке существуют красивые образцы продукции и работ, созданные с помощью технологий дополненной реальности, совершенно не соответствующие действительности. И пока нет никакой законодательной поддержки компаний для внедрения технологий искусственного интеллекта. На это особенно обратил внимание Артем Шейкин.

Как рассказал директор департамента цифровых технологий Минпромторга РФ Владимир Дождев, предприятия, которые внедряют технологии машинного обучения, смогут получить новую субсидию на внедрение промышленно-инженерного программного обеспечения в приоритетном порядке. Соответствующие повышающие коэффициенты и дополнительные баллы на конкурсном отборе будут получать проекты, в которых предусматривается внедрение этих технологий. И такая мера поддержки может появиться уже весной или летом текущего года.

Так, по его данным, из всех промышленников 27% предприятий считают, что внедряют технологи ИИ. Но зачастую оказывается, что это лишь классические технологии автоматизации. Например, компании используют машинное зрение, рекомендательные системы и «умных» помощников. И без создания инфраструктуры для сбора и хранения данных перейти к принципиально новому этапу не представляется возможным. Поэтому в мерах поддержки делается особый акцент на машинное обучение.

Также Владимир Дождев напомнил, что предприятиям уже доступны льготные займы под 3% на внедрение инновационных технологий.

В завершении Артем Шейкин подчеркнул, что секция Совета по развитию цифровой экономики при Совете Федерации продолжит работу по поиску решений, обеспечивающих эффективное использование ИИ в промышленном секторе. Для этого необходимо создать нормативно-правовую базу для внедрения методологий сбора достоверных исходных данных, использования практических программных инструментов ИИ в производстве и послепродажном цикле высокотехнологичной продукции, а также в управлении техническими инфраструктурами в национальном масштабе. Кроме того, следует популяризовать новую культуру обращения с данными при использовании инструментов ИИ.

Иоланта Вольф

Фото: Совет Федерации

Этот материал опубликован в апрельском  номере Отраслевого журнала «Строительство». Весь журнал вы можете прочитать или скачать по ссылке: https://www.ancb.ru/files/pdf/pc/Otraslevoy_zhurnal_Stroitelstvo_-_2024_god_04_2024_pc.pdf