Курс на цифровизацию: как мировой опыт в сфере ИИ поможет Казахстану
Президент Касым-Жомарт Токаев поставил задачу сделать искусственный интеллект (ИИ) ключевым драйвером развития Казахстана и всех отраслей его экономики. В ближайшие пять лет страна нацелена на трансформацию в цифровое государство, в полной мере использующее потенциал новых технологий. В связи с этим представляет интерес изучение мирового опыта внедрения ИИ, его ключевых успехов и распространенных проблем.
В сфере медицины показателен опыт Израиля, где ИИ активно применяется для диагностики, персонализированного лечения и реагирования на чрезвычайные ситуации. Например, алгоритмы стартапа «Aidoc» в крупнейших больницах страны помогают мгновенно выявлять инсульты и переломы на КТ-снимках. В неотложной помощи система «United Hatzalah» с точностью до 85% прогнозирует места возможных вызовов. Вместе с тем, использование медицинских данных требует строгой защиты, а высокая стоимость решений затрудняет их внедрение в небольших клиниках. Для снижения этих рисков в ряде стран вводятся стандарты сертификации для медицинских систем ИИ и протоколы совместного принятия решений врачом и алгоритмом.
В образовании примером служит Финляндия, где платформа «ViLLE» анализирует успеваемость учеников, чтобы адаптировать учебный процесс. Однако здесь существуют риски предвзятости алгоритмов, которые могут неверно оценить работу из-за стиля изложения. Чрезмерное доверие к ИИ также способно ослабить у учащихся навыки критического мышления. В качестве решения разрабатываются этические стандарты использования ИИ в обучении, а также внедряются гибридные модели, в которых технология выступает помощником учителя, а не его заменой.
Значительных успехов удалось достичь в транспорте и логистике. В порту Роттердама (Нидерланды) система ИИ с высокой точностью прогнозирует время прибытия судов, что позволило сократить среднее время ожидания на 20%. В США платформа «Uber Freight» с помощью машинного обучения снижает количество порожних рейсов грузовиков. Основными проблемами в этой сфере остаются зависимость от качественных данных и операционные риски, связанные с возможными ошибками алгоритмов при нестандартных ситуациях.
Искусственный интеллект все чаще применяется для обнаружения и предотвращения киберугроз. Так, система «Security Copilot» от «Microsoft» помогает аналитикам по безопасности расследовать инциденты, а банк «HSBC» использует ИИ для блокировки мошеннических платежей. При этом сами системы защиты могут стать объектом атаки: злоумышленники способны «обмануть» алгоритм. Кроме того, киберпреступники также берут ИИ на вооружение для автоматизации атак.
В энергетике ИИ помогает оптимизировать использование возобновляемых источников. В Дании нейросети повышают точность прогнозов выработки ветряной энергии, позволяя эффективнее управлять энергосистемой. Однако развитие самого ИИ создает нагрузку на окружающую среду: обучение крупных моделей требует огромного количества электроэнергии и воды. Для решения этой проблемы дата-центры переходят на возобновляемые источники энергии и внедряют более экономные системы охлаждения.
В сельском хозяйстве технологии ИИ позволяют значительно повысить эффективность. В Нидерландах компьютерное зрение контролирует здоровье растений в теплицах, в США платформа «John Deere» точечно распыляет гербициды только на сорняки, а в Австралии дроны следят за состоянием пастбищ. Основными барьерами для широкого внедрения остаются высокая стоимость оборудования для малых хозяйств и уязвимость перед кибератаками. Для преодоления этих трудностей правительства вводят программы обучения для фермеров и субсидии на покупку техники.
