Сергей Решетняк: предложение Минцифры РФ о расширении применения технологий искусственного интеллекта на ряд отраслей выглядит как дискуссионное

Минцифры предлагает расширить применение технологий искусственного интеллекта в ряде отраслей, включая образование, здравоохранение, сельское хозяйство. По мнению заместителя декана факультета экономики, управления и права Северо-Кавказского института-филиала РАНХиГС Сергея Решетняка, в настоящий момент времени такое предложение выглядит, как минимум, как дискуссионное. Причин, по его мнению, несколько.

Прежде всего, необходимо чётко осознавать, что не всё, что сейчас называют искусственным интеллектом таковым в действительности, является. Термин «искусственный интеллект» стал скорее модным трендом, нежели привязкой к полновесному искусственному разуму, коего, к слову, в полной мере пока как такового ещё нет.
Говоря об искусственном интеллекте, обычно подразумевают и различного рода цифровые алгоритмы анализа и обработки данных, и процессы автоматизации, и даже простые математические расчёты, совершаемые простыми программными алгоритмами. Бесспорно, всё это облегчает работу человека, и достаточно часто снижает количество ошибок. По крайней мере тех, которые являются техническими и вызваны физиологическими факторами, такими как утомляемость, болезнь или невнимательность.

«Но ИИ в современном состоянии, не в силах осуществлять самостоятельный анализ, он не в состоянии принимать решения, не определенные в его алгоритмах. Он жестко привязан к ним. И, во многом, зависит от разработчиков алгоритмов. То есть он может спасти от неверных расчётов, на основании эталонных, но не спасет от ошибки в самом алгоритме, если она будет иметь место.
А в вопросах автоматизации и вовсе, он становится лишь инструментом, а не субъектом, принимающим решения.
Отсюда и сложность внедрения ИИ во все перечисленные направления. Да и там, где применим, он не всегда может быть идеальным исполнителем. Так, в медицине, ИИ реально в состоянии на основании указанных симптомов, определить диагноз, назначить лечение, вести мониторинг состояния человека и уведомлять врача о состоянии пациента (а в некоторых ситуациях, например при реанимации, действовать самостоятельно). Но есть сложно диагностируемые болезни, определить которые может только опыт практикующего врача.
В образовании та же история. ИИ может быть полезен при технических аспектах обучения, таких как мониторинг посещаемости, оценка тестовых заданий, при наличии ключа правильных ответов. Но он не в состоянии вести сам процесс обучения. Как минимум потому, что он не дает должной степени социализации обучающегося. А ведь обучение — это не только процесс передачи прикладных и теоретических знаний, но и форма коммуникации, выстраивание социальных связей. При обучении преподаватель учит обучаемого мыслить, анализировать, применять свои знания в прикладном аспекте. Современный ИИ не в состоянии не сделать это, ни оценить, поскольку работает с алгоритмами правильных ответов. Он может лишь научить одному, единственно верному, с его точки зрения варианту. Таким образом, образование перестанет обучать людей мыслить творчески, а будет заниматься конвейерной сборкой узко специализированных исполнителей.
В сельском хозяйстве и вовсе речь скорее об автоматизации процессов. Что уже давно существует на Западе. Возможно, с элементами мониторинга. Но точно здесь рано говорить о применении ИИ-технологий.
И уж точно рано давать ИИ возможность определять лиц, которым будет предоставляться грантовая поддержка. Он сможет проверить заявки на гранты лишь по факту наличия обязательных элементов и провести сравнении заявок между собой, но вряд ли он сможет проверить готовность исполнителя гранта реализовать на практике всё то, что он задумал. Тут уже нередко нужен именно человеческий опыт. Иначе есть риск, что средства поддержки будут получать те, кто мастерски делает заявки и проектную документацию, но не всегда успешно реализует всё задуманное.
Человеческий фактор, который рассматривается как минус, нередко становится тем единственным фактором, благодаря которому удаётся реализовывать самые невообразимые, рискованные и математически не просчитываемые вещи. Современный уровень ИИ не столь высок, чтобы отказываться от человека при принятии решений.
Поэтому к практическому применению задумки Минцифры стоит относиться с осторожностью и смотреть на практические предложения, оценивая каждое их них в отдельности.
Но стоит отметить и другое. Важно, что правительство в лице профильного министерства берет курс на дальнейшую цифровизацию и автоматизацию экономических и производственных процессов. Это особенно важно в настоящий момент, когда меняется формат самой экономики и производственных отношений, поскольку позволит нашей экономике остаться конкурентноспособной и не отставать от других стран мира», - рассказывает заместитель декана факультета экономики, управления и права Северо-Кавказского института-филиала РАНХиГС Сергей Решетняк.