Источник: РИА Новости
Искусственный интеллект уже сейчас может решать рутинные задачи, однако его внедрение в работу министерств требует соблюдения нескольких условий: это суверенность и проверенность, таким мнением с РИА Новости поделился гендиректор группы компаний «ST IT», эксперт рынка TechNet НТИ Антон Аверьянов.
В пятницу на пленарном заседании ВЭФ-2025 президент РФ Владимир Путин заявил, что искусственный интеллект сегодня может быть только помощником для принятия решений на уровне ЦБ и кабмина. При этом он отметил, что за использование возможностей ИИ должен отвечать человек.
«Искусственный интеллект необходим для внедрения уже сейчас для рутинных задач. Проблема в том, что не всегда искусственному интеллекту можно доверять, поэтому если говорить про его внедрение в министерство, во-первых, это должен быть отечественный, суверенный искусственный интеллект, а во-вторых, он должен пройти множество тестов и проверок перед тем, как быть внедренным в реальные процессы. Потому что, если говорить про, условно, компании частного сектора, то они не несут такую ответственность, какую несут министерства, в том числе, е сли говорить про финансовые прогнозы», — сказал Аверьянов.
Он отметил, что ИИ уже применяется в финансовых прогнозах в рутинные процессы. Для этого лучше всего разрабатывать собственные ИИ, которые будут эффективно работать именно на той базе данных, на которой были обучены — это сделает прогнозы точнее и приближеннее к реальности.
Такие системы разрабатываются долгое время и не всегда успешно. «Система на искусственном интеллекте, если обучается с нуля, то она обучается некоторое время в зависимости от количества данных и от ее сложности. Это может быть день, неделя, месяц. И пока происходит это обучение, мы заранее закладываем алгоритм, согласно которому это обучение должно произойти. Но при этом без прохождения полноценного цикла обучения мы не можем знать, насколько хорошо в итоге нейросеть будет отдавать требуемый результат», — рассказал Аверьянов.
При разработке таких нейросетей нужно использовать большое количество тестов и тратить больше времени на обучение.
«Основными ограничителями являются необходимость проведения большого количества испытаний для того, чтобы гарантировать, что система не будет галлюционировать и будет выдавать требуемые результаты, а также требуемую помощь человеку. Но еще и необходимо, если говорить про обучение с нуля, также достаточно долгое время ее обучать и также проверять на возможные галлюцинации, на точность ответов и синхронизировать это с реальными данными», — сказал эксперт.
Свежие комментарии