ИИ становится стандартом

Главной темой секции «Цифровизация госсектора стал искусственный интеллект (ИИ). Кто-то утверждал, что технология уже достаточно зрелая для серьезных задач, кто-то — что она в лучшем случае перспективная. Открытых противников ИИ в зале, однако, не нашлось. Все сошлись на дальнейшем его использовании и развитии. А широта возможного применения ИИ нашла отражение в докладах участников.

«Изначально решения на основе ИИ разрабатывались для бизнеса. Там был спрос, бюджеты, готовность внедрять. Сейчас технология уже достаточно опробована для расширения сферы применения. Есть цель внедрить ее во всех отраслях, включая госуправление», — заявил Артем Шейкин, сенатор РФ. Все условия для этого есть. Утверждена новая национальная стратегия развития ИИ до 2030 года. В рамках национальной программы «Экономика данных» предусмотрен отдельный проект в этой сфере. Анонсирована единая программа исследований в области ИИ, в которую будут вовлечены как представители бизнеса, так и госструктуры.

Однако возможность использования ИИ мошенниками вызывает у многих тревогу. Все более широкое распространение получают дипфейки. В Совете Федерации прорабатывается законопроект, который будет направлен на защиту голоса гражданина — использовать его можно будет только с разрешения носителя. Нормы, защищающие изображение граждан уже существуют. Все это должно затруднить деятельность мошенников, пользующихся ИИ, заверил Артем Шейкин.

Имея дело с ИИ, необходимо соблюдать баланс между стимулированием развития технологии и ее регулированием. Обойтись без него уже не получится — он стал стандартом нашей жизни. «Что касается меня лично, я полагаю, что развитие ИИ очень важно», — заключил Артем Шейкин.

Затронул тему ИИ в своем докладе и Ильдар Бикбаев, заместитель полпреда республики Башкортостан при президенте РФ. Технология, по его мнению, должна стать одним из ключевых факторов повышения инвестиционной привлекательности регионов России. «Это большой амбициозный проект. Но в данном вопросе мы пока на стадии идеи», — констатировал Ильдар Бикбаев. При этом он выбрал довольно эффектный способ продемонстрировать перспективность использования технологии — финальная версия его доклада была подготовлена ИИ.

В нынешних непростых условиях для развития экономики необходимо укреплять межрегиональное взаимодействие. Регионам нужно сформировать единые принципы привлечения инвесторов, иными словами — универсальную инвестиционную экосистему. А для обеспечения инвестирования требуется цифровизировать процессы — сейчас деятельность в этой области осуществляется практически вручную.

Основой этого должна стать инновационная web-платформа с ИИ, которая будет автоматически подбирать проекты, учитывая интересы как региона, так и бизнеса. Пока взаимодействие сторон не находится на должном уровне, но платформа должна способствовать исправлению ситуации и росту числа совместных проектов. «Искусственному интеллекту можно доверить широкий спектр задач — от подготовки презентаций инвестиционных проектов до прогнозирования поведения инвесторов», — уверен Ильдар Бикбаев. Например, ИИ должен рассчитывать потенциальную прибыль, прогнозировать риски и давать оценку перспективности проекта. Интерфейс решения должен быть удобным и интуитивно понятным, чтобы пользователи могли легко находить нужную информацию, заполнять заявки и получать необходимые консультации. Подобных решений в России и в мире на данный момент, по словам Ильдара Бикбаева, не существует.

Вячеслав Спиренков, заместитель руководителя Федерального агентства лесного хозяйства, поделился уже реализованным проектом на основе ИИ. Первоочередной задачей в лесном хозяйстве является борьба с пожарами. Чем раньше началось тушение, тем меньший ущерб будет причинен. В местах с высокой плотностью населения сообщение о возгораниях поступают от граждан достаточно оперативно. В случаях, когда предупредить о пожаре некому, в дело вступают специальные комплексы наблюдения на базе видеокамер, которые монтируются на вышках сотовой связи. «Последние 5 лет мы активно внедряем в этой сфере ИИ, и сейчас он заменил живых операторов, которые отслеживали дым по камерам. ИИ успешно отличает дым от тумана, дождя и прочих визуальных помех, а также умеет определять расстояние до места возгорания. Это внедрение позволило нам сильно сэкономить. А скорость обнаружения выросла — сейчас почти 90% пожаров тушится в первые сутки. На данный момент мы установили порядка 2300 камер и в обозримом будущем планируем установить еще 5000 камер по всей стране», — говорит Вячеслав Спиренков.

На вопрос из зала о перспективности внедрения предиктивной аналитики, чтобы «не искать, а заранее знать место возможного пожара», докладчик с сожалением ответил, что данных для этого недостаточно. Также Вячеслав Спиренков посетовал на нынешний опыт применения беспилотной авиации для обнаружения пожаров: «Дрон летает и снимает. Пока он вернется, пока специалисты отсмотрят видео и обнаружат на нем возгорание, пройдут сутки. Хотелось бы, чтобы беспилотники обладали ИИ, могли самостоятельно обнаруживать пожары и сообщать о них. Если кто-то может такое реализовать, это будет серьезный прорыв».

Еще одна область, где Рослесхоз планирует применять ИИ, — контроль вывоза леса с целью предотвращения незаконной вырубки. С помощью камеры, установленной на трассе, в тестовом режиме удалось вполне успешно определять тип машины (лесовозы) и груза в ней. Впрочем, ошибки тоже бывали — иногда за лес ИИ принимал, например, подготовленные пиломатериалы или разобранные деревянные постройки.

Пилотный проект по фиксации лесовозной техники с использованием ИИ

Однако потенциал у проекта есть, уверен Вячеслав Спиренков. Нужно лишь масштабировать его. Пока у агентства лишь одна собственная камера, а дорожные службы доступа к своим не предоставляют.

Счетную палату РФ на секции представляли Дмитрий Людмирский, референт департамента цифровой трансформации, и Антон Тарутин, главный специалист управления и развития цифровых методов аудита. «В нашем ведомстве обрабатывается гигантское количество документов. С так называемыми большими данными мы столкнулись раньше многих других. Поэтому цифровую трансформацию Счетная палата РФ запустила довольно рано. Мы стали пионерами в этом. Для начала мы пересадили на цифровые инструменты наших инспекторов, что позволило повысить эффективность их работы даже не в разы, а в десятки раз. А позже для анализа текста документов стал применяться ИИ», — кратко обрисовал историю ведомства Дмитрий Людмирский.

Антон Тарутин, которому его коллега передал слово, уточнил, что документы анализировались классическим ИИ, а недавно у ведомства начался период использования генеративных нейросетей. Мнение относительно будущего технологии в ведомстве у него оптимистичное. «Хотелось бы особо отметить, что мы не используем ChatGPT и другие запрещенные для нас решения. Вместо них мы пользуемся Mistral. Еще недавно эти модели проигрывали другим решениям. Но буквально за несколько недель до этой конференции они показали сравнимые с тем же ChatGPT показатели. И главное — прогресс не останавливается, а значит, показатели будут только улучшаться», — говорит Антон Тарутин.

Утвержденная президентом национальная стратегия развития ИИ подразумевает множество направлений. Одно из них — приоритетное использование ИИ в органах государственной власти. Счетная палата РФ не только успешно выполнила планы по внедрению и использованию технологии, но и уверенно удерживает лидерство в этой сфере, говорит Дмитрий Людмирский.

Цифровые решения для государственных ведомств

Конечно, цифровизация госсектора — это не только внедрение ИИ. Сергей Труненков, начальник управления информационно-аналитических систем ГКУ ЦНД, уверен, что цель его организации — сделать сбор налогов справедливым и неотвратимым с помощью цифровых технологий. При этом ИИ, по словам Сергея Труненкова, хоть и используется, но является не главным направлением. Более того, он рассказал, что нейросети пробовали использовать для определения неплательщиков налогов, но результаты эксперимента ведомство не удовлетворили.

Зато ИИ оказался успешен в другом. В ГКУ ЦНД стекаются все ежедневно пробиваемые чеки. Это гигантские объемы данных. Для их обработки используется нейросеть, которая ранжирует чеки по типам (торговля, общепит или услуги) для определения, каким налогом они облагаться. Для обучения модели применялись чеки, размеченные вручную, а также авторазметка по ОКВЭД и кластеризация. Точность определения нейросетью вида деятельности составила 93%, а время определения типа чека сократилось более, чем в 100 раз.

Еще один проект, о котором рассказал Сергей Труненков, — конструктор рабочих процессов. Это визуальный редактор, в котором можно автоматизировать рабочие процессы без привлечения программистов. С его помощью был создан инструмент межведомственного взаимодействия для процесса инвентаризации земельных участков с проецированием проблемных мест на онлайн-карту. Также всего за месяц был запущен процесс судебной защиты интересов Москвы в налоговых спорах.

Сергей Труненков рассказал также об использовании RPA. Например, внедрение роботов в аппарате заместителя мэра обеспечило автоматизацию росписи обращений граждан в ЭДО согласно классификатору тем. Для мониторинга особо важных законопроектов реализован роботизированный сервис, который отслеживает изменения статусов и при необходимости направляет соответствующие уведомления. Реализован сервис по сбору и обновлению данных юридических лиц по более чем 20 источникам. При этом некоторые гости конференции отнеслись к перспективам использования RPA довольно скептически. В частности, было сказано, что это не стратегическое направление цифровизации, а «костыли для legacy, чтобы оно хоть немного еще проработало». Сергей Труненков с озвученным мнением не согласился, но широкого развития дискуссия не получила.

Елена Звонарева, советник министра строительства и ЖКХ РФ, признала, что ее область — одна из самых консервативных по целому ряду причин. «Строители одними из последних подошли к цифровизации. Но для нас это очень принципиальный момент. Это не точка роста, а точка выживания — без современных технологий никак не обойтись. Более того, это вопрос выживания не только для нас, но и для всех, кто с нами связан. Не все знают, но за каждым строителем стоит примерно 50 человек самых разных профессий. Нам нужно думать не только о себе, но и о них», — говорит она.

Проблем у отрасли немало. Цифровое неравенство субъектов РФ, а также государственных и муниципальных заказчиков препятствует стандартизации, сбору и консолидации отраслевых данных. У малых и средних предприятий наблюдается низкий уровень цифровой зрелости. Не хватает инструментов сопровождения и контроля внедрения нормативных изменений в сфере строительства, в результате чего они начинают применяться со значительным лагом. ИТ-проекты в сфере строительства развиваются асинхронно, а единые стандарты ИТ-развития отсутствуют. Отмечается большое количество правок в проектной документации из-за несвоевременного получения подрядчиком ее актуальной версии. Нет прозрачности расходования денежных средств по всей цепочке участников строительного проекта. Из-за бумажного документооборота и ручной проверки документов период от фактически выполненной работы на строительной площадке до ее оплаты составляет 40-50 дней — это достаточно долго.

Цифровая вертикаль строительного проекта

Решить эти проблемы хотя бы частично можно путем цифровой трансформации строительной отрасли. При этом важно обеспечить взаимосвязь различных типов информационных систем и сервисов, применяемых участниками строительства на всех уровнях, на основе единых форматов и правил обмена данными. Добиться этого можно налаживанием процессов в цифровой вертикали строительного проекта с помощью информационной системой управления проектами (ИСУП). Елена Звонарева заметила, что у кого-то из участников этого процесса может возникнуть страх перед новым инструментарием. Но его необходимо преодолеть.

Как «цифра» помогает регионам

Приняли участие в работе секции и представители коммерческих компаний. Даниил Матвеев, руководитель направления «Геоаналитика» МТС, рассказал о результатах взаимодействия с госорганами. Для начала докладчик обозначил, что под геоаналитикой он подразумевает «данные относительно перемещения людей по локациям и их соцдемпортрет». На вопрос из зала, является ли эта информация персданными, Даниил Матвеев ответил отрицательно, поскольку она обезличена. Но при этом признал, что некоторые дискуссии на эту тему понятны.

Даниил Матвеев поделился кейсом, реализованным в Самарской области. Замеры показывали, что в этом регионе непропорционально мало туристов из Калиниграда. Проанализировав информацию, специалисты сделали вывод, что проблема в отсутствии прямого авиасообщения. «Правительство региона договорилось с авиаперевозчиками. Был организован регулярный прямой рейс из Калининграда. И туристы из этого региона стали активно летать в Самару», — подытожил Даниил Матвеев.

В Нижегородской области благодаря геоаналитике удалось разгрузить городскую транспортную инфраструктуру. Для этого проанализировали информацию о перемещении как местного населения, так и туристов (в том числе внутренних) на всех видах транспорта, включая канатную дорогу. Был составлен портрет пассажира. А затем специалисты предложили варианты, как переманить пользователей «загруженного» транспорта на другой, но также комфортный для них.

Отдельно Даниил Матвеев упомянул правоохранительные органы. Взаимодействие с ними идет все активнее и продуктивнее. Правда, драйвером для этого, стали, по признанию докладчика, печальные события последнего времени. Два главных кейса в этом направлении касаются наркоторговцев (так называемых закладчиков) и мигрантов, в том числе нелегальных. В первом случае геоаналитика помогает значительно сузить область поиска мест, где происходит оборот запрещенных средств. Во втором — определить места концентрации мигрантов. Подробностями проектов Даниил Матвеев поделиться не смог, но заметил, что у них большие перспективы.

Актуальные цифровые тренды перечислил в своем выступлении Константин Егошин, генеральный директор компании «Кеды профессора». Компания занимается заказной разработкой. Основные клиенты — вузы и госорганизации. «Доступ к сервисам осуществляется через мобильное приложение и web-портал. Совсем недавно появился доступ через Telegram. В будущем будет, как в Китае — все через WeChat. Из App Store мы уйдем», — говорит Константин Егошин.

Также докладчик упомянул систему управления электронными образовательными курсами Moodle. С просьбой создать решение на ее основе все чаще обращаются организации, для которых образование не является профильной деятельностью. Это вполне возможно — Moodle является перепроектируемым опенсорсом, который на многое способен. При этом заказчики хотят новым решением заменить существующие лицензионные продукты разного типа.

Архитектура экосистемы цифровых образовательных сервисов

Еще одно новшество — цифровые сервисы-ассистенты с генеративным ИИ. Они подключаются к LMS-платформе и «потребляют весь контент». Обученный сервис применяется на научных кафедрах, а также используется в качестве консультанта для студентов, помогая понять материалы того или иного курса. Ассистент уже активно применяется, но будет и дальше развиваться вместе с технологией ИИ. Вообще, по мнению Константина Егошина, ИИ мог бы анализировать вакансии, а затем генерировать обучающий контент по наиболее новым и востребованным направлениям.