Россия среди лидеров в законодательстве и по применению ИИ в госуправлении
На сессии, которая завершала Data Fusion, говорили о сотрудничестве и минимализации конкуренции между всеми участниками и регуляторами рынка ИИ в России. Модератор беседы - директор по стратегическим партнерствам компании «Иннопрактика» Анастасия Павленко - отметила позитивную роль государства. Наша страна одной из первых в мире приняла федеральный закон о поддержке развития искусственного интеллекта. Кроме того, государство является активным пользователем ИИ-решений.
Обеспечить внедрение лучших практик и ИИ-решений поручил президент России, сообщила руководитель аппарата по направлению «Коммуникации, связь, цифровая экономика» экспертно-координационного центра комиссий Госсовета РФ Ольга Минеева. И государство внедряет системные и комплексные меры здесь. Совместно с рядом ведомств, экспертным и бизнес-сообществом проведено большое исследование по стране по оценке готовности к внедрению решений на базе ИИ. Наиболее востребованными в 2023 году были выявлены технологии интеллектуальной поддержки принятия решений и компьютерного зрения, а технологии распознавания и синтеза речи продемонстрировали максимальные темпы роста - число применяющих их организаций удвоилось.
ИИ-решения, которые используются в государственных и муниципальных органах власти, на данном этапе преимущественно направлены на ускорение работы с гражданами: чат-боты и голосовые помощники для удобной навигации на государственных ресурсах, ответов на вопросы по предоставляемым услугам или записи к специалисту, инструменты для первичной обработки поступающих документов и др.
Благодаря использованию искусственного интеллекта повысилась скорость деловых процессов. К 2030 году экономический эффект от внедрения технологий искусственного интеллекта в России должен составить 11,2 трлн рублей.
«Предусмотрена поддержка компаний, которые производят оборудование для хранения и обработки данных, - сообщила Ольга Минеева. - На платформе Гостех будут размещены компоненты для работы с искусственным интеллектом и сервисы, которые будут использоваться для сбора и разметки датасетов. Увеличивается число бюджетных мест в образовательных программах подготовки по направлениям искусственного интеллекта в ведущих вузах страны. В рамках нового национального проекта «Экономика данных», который сейчас формируется, планируется обеспечение роста вычислительных мощностей суперкомпьютеров в 10 раз».
Эффект синергии
Финансовый сектор сегодня является и одним из главных выгодоприобретателей, и активным участником процесса развития ИИ, считает заместитель руководителя департамента анализа данных и моделирования - вице-президент ВТБ Денис Суржко. Часть решений из банковской индустрии, перерастают в продукты, которые могут быть применены на стыке отраслей. В качестве примера удачного взаимодействия бизнеса, науки и власти он привел синергию данных. Сейчас фактически существуют «монополии на данные» внутри государственных органов, либо частных компаний. Их распространение ограничивает банковская тайна, требования к безопасности.
«Один из продуктов, который мы разрабатываем, технология криптоанклавов, - рассказал Денис Суржко. - В России нет аналогов таких технологий. Речь о защищенном «черном ящике». Попадающая в него информация никем не может быть извлечена, даже владельцам анклава. Мы не можем доверить эти данные человеку, потому что он обладает субъектностью. Но можем передать ИИ. И он с помощью данных из этого «черного ящика» может построить максимально точные прогнозы в полностью автоматическом, слепом режиме и вывести это вовне, как сервис».
Также, по словам Дениса Суржко, банк ВТБ активно сотрудничает с российскими вузами и научными центрами. Так, например, в партнерстве с МФТИ ведутся работы по созданию универсального оптимизационного решения, в том числе для банковских задач. Денис Суржко уверен, что партнерство бизнеса с государством и наукой будет укрепляться, чтобы ускорить развитие новых технологий.
Наука готовит кадры, бизнес - разрабатывает технологии
Исследование Стэнфордского университета показало, что бизнес в 2023 году создал 51 модель машинного обучения, в то время как академическая наука - лишь 15. Директор по развитию технологий искусственного интеллекта «Яндекс» Александр Крайнов считает, что ученые и разработчики занимаются схожими задачами. При этом некоторые исследователи могут быть аффилированы с корпорациями, но продолжать публиковаться в университете. Вместе с тем, он против того, чтобы все ученые переходили в коммерческие компании - так как это негативно скажется на университетах, лишив их возможности готовить топовых разработчиков.
«Критерии эффективности для ученых - это научные публикации, а выгода, которую извлекает бизнес, - это люди, которые могут работать с наукой, - пояснил Александр Крайнов. - Технологии будут развиваться независимо от того, занимаемся именно мы исследованиями или нет. Но, если не будет ученых, мы не сможем понять, что происходит в мире науки и применить это. Если у вас нет ученых, которые публикуются в этой области, значит, у вас нет экспертизы, и вы никогда не сможете применить на практике, в бизнесе, мировые достижения».