Нейросеть на госслужбе

Настоящее и будущее искусственного интеллекта в управлении

К 2030 году в России будут сформированы цифровые платформы во всех ключевых отраслях экономики и социальной сферы. При этом во всех направлениях необходимо стремиться к использованию искусственного интеллекта (ИИ), подчеркнул президент РФ Владимир Путин в послании к Федеральному собранию. Кто, как и зачем внедряет ИИ в жизнь государства, читателям RSpectr рассказывает руководитель департамента цифровых решений Агентства «Полилог» Людмила Богатырева.

КУДА ПРИЛОЖИТЬ

Наибольшую эффективность генеративный ИИ показывает там, где мы имеем дело с обработкой большого количества данных, – нейросеть делает это быстрее и эффективнее человека. Госуправление в этом смысле не исключение.

Уже сейчас нейросети активно внедряются в анализе медицинских (разработка рекомендаций по лечению) и спутниковых (вырубка леса, незаконная застройка, использование сельхозземель, синоптика) снимков, в территориальном планировании (поиск оптимальных мест для строительства новых школ, поликлиник и другой социальной инфраструктуры).

На мой взгляд, самый яркий проект 2024 года в части применения искусственного интеллекта в госуправлении – это

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ТЕХНОЛОГИЙ GPT (GENERATIVE PRE-TRAINED TRANSFORMER) С РОССИЙСКОЙ ЯЗЫКОВОЙ МОДЕЛЬЮ НА ПОРТАЛЕ «ГОСУСЛУГИ»

А также оказание государственных услуг с помощью голосовых колонок «Алиса» и «Маруся».

Согласно новому национальному проекту «Экономика данных», который придет на смену «Цифровой экономике», к 2030 году объем услуг в сфере ИИ должен вырасти в пять раз (до 60 млрд рублей), а объем рынка данных составит до 7% ВВП.

Особое внимание в новом нацпроекте будет уделено разработке больших генеративных моделей для их внедрения в ключевых отраслях экономики, увеличению вычислительных мощностей суперкомпьютеров, находящихся в России, взаимодействию разработчиков из России и «дружественных» стран.

Внедрение технологий ИИ заложено в стратегии цифровой трансформации – 2030 по многим отраслям. Например:

• Транспорт: нейросети будут анализировать дорожный трафик, строить оптимальные маршруты, применяться в смарт-контрактах с использованием систем распределенного реестра для отслеживания грузов и обмена юридически значимыми данными, в развитии беспилотных транспортных средств. Такие условия перечислены в распоряжении правительства РФ №3097-р.
• Согласно распоряжению правительства РФ №3309-р, в агропромышленности и рыбном хозяйстве запланировано применение технологий машинного зрения, интернета вещей, анализа больших данных и ИИ, облачных вычислений, дистанционного зондирования Земли для снижения затрат, обеспечения роста урожайности и производительности труда.
• Документ кабмина №3550-р регулирует внедрение ИИ в шести проектах в сфере культуры: «Сервис ГОСБилет», «Единый читательский билет», «Цифровой культурный профиль», «Культурный регион, типовое облачное решение», «Интерактивные культурные помощники», «Домен “Культура”».

Сегодня Россия входит в десятку стран с наиболее продвинутым уровнем цифровой зрелости госуправления. И на мой взгляд, ее особенность в том, что

ГЛУБИНА ЦИФРОВИЗАЦИИ ГОСУДАРСТВЕННЫХ СЕРВИСОВ ЗАЧАСТУЮ ОПЕРЕЖАЕТ КОММЕРЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ

Это означает, что внедрение решений на основе ИИ в госуправление будет важным драйвером развития технологии в стране в целом.

СЛАГАЕМЫЕ УСПЕХА

Помимо Минцифры РФ как регулятора, за внедрение новой технологии в госуправление отвечают руководители цифровой трансформации. На федеральном уровне это заместители руководителей ведомств, а на региональном – заместители руководителя региона. По практике последних лет вижу, что

ПЕРСОНАЛЬНАЯ ОТВЕТСТВЕННОСТЬ ПЕРВЫХ ЛИЦ – ВАЖНАЯ СЛАГАЕМАЯ УСПЕХА ЦИФРОВОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ

Чтобы стимулировать активное внедрение ИИ, Минцифры учитывает это в рейтинге руководителей цифровой трансформации.

На федеральном уровне показатель «ИИ-зрелость» является, пожалуй, одним из самых сложных и включает более 30 индикаторов. В их число входят участие ведомства в хакатонах, количество специалистов по нейросети в штате, срок разработки и внедрения ML-моделей, качество работы с данными, фактическое внедрение решений.

Отмечу, что в отдельных органах власти может просто отсутствовать необходимость в нейросети, например, когда нет больших массивов данных, собираемых в процессе оказания государственных услуг и функций. Думаю, что диверсификация критериев оценки «ИИ-зрелости», с учетом этого параметра, могла бы облегчить ведомствам понимание, что от них требуется.

Помимо мониторинга внедрения технологии в органах власти, регулятор будет включать показатели ИИ в стратегии цифровой трансформации госкомпаний.

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ – ЭТО ДОРОГО, И ЦЕНА УПРАВЛЕНЧЕСКОЙ ОШИБКИ В ТАКИХ ПРОЕКТАХ ВЫСОКА

Поэтому государство развивает не только технологии, но и квалификацию ответственных специалистов.

Для руководителей различных категорий госорганизаций в первом квартале 2024 года должна быть запущена специальная образовательная программа с особым акцентом на большие языковые и генеративные модели.

Пока программа не анонсирована (по крайней мере для федералов), но ответственным в этой сфере можно уже готовиться «учиться, учиться и еще раз учиться». Уверена, и здесь появятся индикаторы для мониторинга.

НЕИСКУССТВЕННЫЙ БАРЬЕР

Существует много препятствий для реализации проектов с искусственным интеллектом: от дефицита квалифицированных кадров до неразвитости инфраструктуры. Я уверена, что

КЛЮЧЕВЫМ БАРЬЕРОМ ВНЕДРЕНИЯ ИИ В ГОССЕКТОРЕ ЯВЛЯЕТСЯ НЕПОНИМАНИЕ, КУДА ВНЕДРЯТЬ НОВУЮ ТЕХНОЛОГИЮ

Обычные пользователи научились генерировать картинки и тексты, но применять новейшие разработки в своих бизнес-процессах бывает чрезвычайно сложно.

Также одна из ключевых задач в этом направлении – обеспечение целостности, непротиворечивость и актуальности государственных данных в различных отраслях. Это позволит успешно реализовывать проекты на базе генеративных технологий.

Задача с данными, действительно, сложная, и эта проблема актуальна не только для госсектора, но и для коммерческих структур. Государство решает ее уже давно, выравнивая данные в ходе развития всех версий системы межведомственного электронного взаимодействия (СМЭВ), затем витрин данных, а сейчас также в рамках перехода госсистем на платформу «Гостех».

НЕ СТОИТ ЖДАТЬ, ЧТО ВСЕ ОРГАНЫ ВЛАСТИ БУДУТ ОДИНАКОВО ЭФФЕКТИВНО ВНЕДРЯТЬ ИИ В ГОСУПРАВЛЕНИЕ

Здесь точно будет неоднородность, исходя из разного уровня компетенций цифровизаторов, разных точек старта, если говорить про объем и качество данных в госсистемах. Однако я уверена, что впереди много отдельных ярких проектов, которые точно нас впечатлят.