Статья Ивана Попова «Как управлять развитием генеративного ИИ»
Генеративный искусственный интеллект (ГенИИ) — передовая технология, способная глубоко трансформировать бизнес‑процессы компаний и серьезно изменить мир вокруг нас. Однако для полноценной реализации потенциала ГенИИ нужно создать свод общепринятых подходов и практик — концепцию AI Governance. О трудностях и особенностях ее разработки рассказывает Иван Попов, управляющий директор практики «Разработка прикладного искусственного интеллекта» компании Axellect.
Быстрый рост – сложная адаптация
ГенИИ, несмотря на свою относительную новизну, уже демонстрирует видимые преимущества для бизнеса в некоторых сферах и в определенных сценариях использования. Так, инструменты на его основе позволяют работать быстрее и эффективнее по сравнению с традиционными цифровыми решениями. Однако внедрение этой технологии сопряжено с серьезными организационными и управленческими сложностями.
Ситуация во многом напоминает этап адаптации больших данных и аналитики. Не так давно ключевой задачей цифровой трансформации был контроль над жизненным циклом данных — от сбора до интерпретации. Тогда эти процессы были систематизированы в рамках концепции Data Governance, которая объединила в себе политики, методы и технологии работы с информацией.
Аналогичный подход теперь необходим и для ИИ — в форме AI Governance.
Среди стратегических вызовов здесь — обеспечение достоверности решений, принимаемых ИИ, и формирование доверия к ним. Не менее важна защита конфиденциальности данных: утечки или неэтичное использование результатов работы алгоритмов могут подорвать репутацию технологии.
На фоне галопирующих темпов развития ГенИИ откладывать разработку AI Governance становится рискованным. С расширением сфер применения ИИ и усложнением его архитектуры создать качественную концепцию будет все сложнее. Сегодня технология находится на стадии перехода от «слабого» ИИ, решающего узкие задачи (например, распознавание изображений), к «среднему» — способному обобщать информацию без специального обучения, подобно человеку.
Следующим этапом станет Super AI превосходящий человеческие возможности. «Средний» и «Супер» ИИ смогут управлять сложными экосистемами — от отраслевых процессов до межотраслевых цепочек создания стоимости. Это откроет новые уровни эффективности, но и увеличит риски: сбои или ошибки управления будут иметь масштабные последствия.
Именно поэтому разработка принципов AI Governance критически важна уже сейчас — чтобы потенциал ИИ не опережал механизмы контроля над его развитием.
Реализация AI Governance: ключевые принципы
Эффективное управление ИИ требует комплексного подхода, особенно для компаний, внедряющих генеративные решения. Основные направления работы в этом направлении включают несколько критически важных элементов.
Персонал играет ключевую роль в успешной интеграции технологии. Обучение сотрудников и разъяснение принципов работы ИИ помогают снизить сопротивление изменениям, повысить доверие к системе и осознанность при её использовании. Вовлечение команды в процесс внедрения позволяет учесть практические нюансы, заметные только на операционном уровне.
Безопасность данных должна оставаться приоритетом. Четкие регламенты обработки информации, механизмы предотвращения утечек и прозрачные правила доступа минимизируют риски, связанные с использованием ИИ. Это особенно важно для генеративных моделей, работающих с чувствительными данными.
Поэтапное внедрение через пилотные проекты дает возможность оценить эффективность технологии в контролируемых условиях. Такой подход позволяет выявить слабые места до масштабирования системы на все бизнес‑процессы.
Особое внимание следует уделять тестированию. ИИ‑модели, особенно генеративные, не всегда корректно интерпретируют сложные запросы, что может приводить к ошибочным результатам. Многоуровневая валидация перед запуском снижает вероятность сбоев и повышает надёжность решений.
Отдельная задача — определение ответственности за действия ИИ. Правовая неоднозначность в случаях ошибок алгоритмов создает риски для бизнеса. Четкое распределение зон ответственности между разработчиками, операторами системы и конечными пользователями помогает избежать конфликтов и юридических сложностей.
Пример реализации AI Governance в здравоохранении
Внедрение ИИ в медицину (диагностика, прогнозирование заболеваний, персонализированное лечение) требует строгого контроля, так как ошибки алгоритмов могут стоить жизни пациентам, а использование чувствительных медицинских данных — угрожать конфиденциальности.
Как может выглядеть AI Governance в этой сфере? На каких принципах она должна быть основана и постоянно работать с оглядкой на них?
1. Прозрачность и объяснимость
Все диагностические ИИ‑системы должны предоставлять обоснование решений (например, почему алгоритм поставил тот или иной диагноз). Это потребует внедрения «белых ящиков» — моделей, чью логику могут проверить врачи (в отличие от «черных ящиков» типа нейросетей).
2. Безопасность данных
Строгая анонимизация медицинских данных перед их использованием в обучении ИИ. Также критичен контроль доступа: только авторизованные сотрудники (врачи, исследователи) могут работать с системами. Шифрование на всех этапах — от сбора до анализа.
3. Тестирование и валидация
Обязательные клинические испытания ИИ‑алгоритмов перед внедрением (аналогично тестированию лекарств). Потребуется и постоянный аудит: даже после внедрения системы регулярно проверяются на точность и корректность рекомендаций.
4. Определение ответственности
Четкие юридические рамки: если ИИ ошибся, кто отвечает — разработчик, больница или врач, принявший решение? В этом поможет журналирование действий: все решения ИИ фиксируются для возможного разбора спорных случаев.
5. Этическая комиссия
Создание междисциплинарных советов (врачи, юристы, пациенты) для оценки спорных кейсов. Соблюдение запрета на использование ИИ в неоднозначных ситуациях (например, прогнозирование продолжительности жизни при назначении терапии).
6. Обучение персонала
Врачи и медсестры проходят курсы по работе с ИИ: как интерпретировать его выводы, когда перепроверять, как объяснять пациентам. Психологическая подготовка: снижение страха перед «роботами‑докторами».
Ожидаемые результаты:
- Пациенты получают более точные диагнозы без риска утечки их данных
- Врачи используют ИИ как инструмент поддержки решений, а не «черный ящик»
- Компании‑разработчики ГенИИ решений для отрасли соблюдают регуляторные нормы
- Общество доверяет технологии, так как ее применение прозрачно и подотчетно.
ЭтическИИе вызовы
Развитие генеративного искусственного интеллекта выходит за рамки чисто технологических аспектов, затрагивая фундаментальные вопросы экономического устройства, общественных отношений и даже философских концепций. Этот процесс ставит перед обществом комплекс взаимосвязанных вызовов, требующих заблаговременного осмысления и подготовки.
Во‑первых, современная рыночная экономика, основанная на человеческом участии во всех производственных цепочках, столкнется с радикальными изменениями. ИИ способен трансформировать сам принцип конкуренции, заменяя творческое соревнование идей точными алгоритмическими расчетами, учитывающими тысячи параметров эффективности. Это неизбежно приведет к перераспределению ролей между участниками рынка и изменению его структуры в целом.
Во‑вторых, с появлением «супер» ИИ традиционные конкурентные преимущества бизнеса могут кардинально изменить свою природу. Уникальные технологии и квалифицированные кадры могут уступить первенство способности компаний наиболее эффективно интегрировать и использовать ИИ‑решения в масштабах целых отраслей.
Далее возникает принципиальный вопрос собственности и контроля. По мере развития технологий потребуется переосмысление существующих моделей владения — возможно, в сторону коллективных или распределенных форм собственности на ИИ‑системы и их продукты. Особую актуальность приобретает проблема контроля над критически важными данными и алгоритмами.
Наконец, коренным изменениям может подвергнуться сама система стратегического управления. Если сегодня ключевые решения принимаются топ‑менеджментом, то в перспективе ИИ, способный анализировать колоссальные массивы данных и предлагать оптимизированные решения, может взять на себя значительную часть этих функций. Это потребует глубокого пересмотра корпоративных управленческих моделей и принципов принятия решений.
Философия ИИ‑оптимизации: чьи интересы во главе угла?
Фундаментальный вопрос применения искусственного интеллекта касается самих целей оптимизации.
Прежде всего, у нас есть традиционный подход, ориентированный на максимизацию прибыли собственников. Он сохранит свою актуальность, но неизбежно столкнется с необходимостью учитывать вопросы социальной ответственности и устойчивого развития.
Альтернативой может стать фокус на удовлетворении потребностей конечного потребителя. Такой подход способен привести к созданию более персонализированных и качественных продуктов, однако ставит под сомнение саму концепцию бесконечного потребления как конечной цели.
Третий возможный вектор — ориентация на экологический баланс. В этом случае ИИ мог бы способствовать достижению устойчивого развития через минимизацию вредного воздействия на окружающую среду и гармонизацию отношений между производством и природой.
Эти вопросы подчеркивают исключительную сложность предстоящих изменений. Их решение будет зависеть от взаимодействия множества факторов: технологического прогресса, регуляторной политики, общественных ценностей и экономической конъюнктуры.
Крайне важно, чтобы формирование будущего ИИ происходило при активном участии всего общества. Только так можно гарантировать, что эта трансформационная технология будет служить интересам большинства, а не узкой группы избранных.
Управляющий директор практики «Разработка прикладного искусственного интеллекта» Axellect Иван Попов для DKnews.kz.