ФГАУ "Федеральный центр прикладного развития искусственного интеллекта" Минпромторга России зафиксировал появление "ИИ-цыган" - компаний, которые предлагают продукты, в которых заявлено наличие искусственного интеллекта, но он на самом деле там отсутствует. Цель приобретения данных решений - выполнение показателей, которые требуются для отчетности.
Яков
Шпунт
© ComNews
03.06.2024

Об обнаружении данного явления, у которого пока отсутствует общепринятое название, на конференции "Экономика данных. Вызовы и перспективы" сообщил директор ФГАУ "Федеральный центр прикладного развития искусственного интеллекта" Минпромторга России Эдуард Шантаев. Он отметил, что выявить подобного рода практику помог скоринг использования основных сквозных технологий с помощью отчетности, собранной государственной информационной системой "Промышленность".

Директор департамента развития искусственного интеллекта и больших данных министерства цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Сергей Сергиенко признал наличие подобного рода практики. По его оценке, это обратная сторона ажиотажа вокруг технологий ИИ, от которого, однако, больше пользы, поскольку он привлекает в данную сферу новые кадры, которых не хватает.

Практика обязательного внедрения ИИ входит в перечень показателей эффективности (KPI) не только Минпромторга, но и других ведомств. В частности, федеральный Минздрав требовал от департаментов здравоохранения 84 регионов РФ в 2023 г. приобрести не менее двух систем или медизделий с использованием ИИ. Как отметила заместитель директора департамента цифрового развития Минздрава России Олия Артемова на XIV Съезде онкологов и радиологов стран СНГ и Евразии, по состоянию на конец апреля 2024 г. реально применяли хотя бы одно из них лишь 58.

https://www.comnews.ru/content/232957/2024-04-27/2024-w17/1008/cifrovye…

Заместитель директора Национального центра развития искусственного интеллекта при правительстве Российской Федерации, руководитель группы мониторинга реализации национальной стратегии развития искусственного интеллекта Олег Ли назвал уровень проникновения ИИ в России низким. Он привел данные Росстата, согласно которым лишь 7% российских предприятий используют ИИ, а среди крупных и средних он достигает 30%.
Олег Ли заявил, что во многом столь низкий уровень вызван объективными причинами. Среди них он особо выделил кадровый дефицит и недостаток вычислительных мощностей. Нехватка кадров в сфере ИИ, как заявил Олег Ли, находится на уровне 70 тыс. чел. Также он обратил внимание на то, что сфера образования научилась выпускать только специалистов начального уровня, или "джунов", тогда как рынку нужны специалисты более высокой квалификации.

https://www.comnews.ru/content/230595/2023-12-08/2023-w49/1008/it-rynke…

По мнению Олега Ли, более серьезной сложностью является недостаток вычислительных мощностей. Их объем в России, по его оценке, в десятки раз меньше, чем в Китае или США, а стоимость аренды в долларовом эквиваленте в России в среднем втрое выше.

Старший вице-президент по информационным технологиям ПАО "Ростелеком" Дарий Халитов также назвал задачу расширения сети ЦОД и наращивания вычислительных мощностей серьезным вызовом. Ее быстрому решению, как заявил ИТ-директор "Ростелекома", мешает то, что среди сертифицированного российского оборудования до сих пор отсутствуют GPU-вычислители, необходимые для обучения нейросетей. Как отметил Дарий Халитов, на рынке есть китайское оборудование по приемлемым ценам, но его использование затруднено регуляторными ограничениями. Однако он назвал выполнимой задачу выйти на экзафлопные мощности к 2030 г.

Вместе с тем, как подчеркнул Эдуард Шантаев, российская промышленность заинтересована во внедрении ИИ, причем запрос идет снизу. Он привел пример химической промышленности, где очень активно используют генеративный ИИ для составления разного рода документации на основе библиотечных данных, и прямая экономия только за счет снижения трудозатрат составила около 50 млрд руб.

Заместитель начальника департамента информатизации ОАО "РЖД" Герман Суконников поделился итогами пилотных проектов внедрения ИИ, которые оказались многообещающими: прямой эффект вдвое превысил затраты. Главным препятствием для внедрения ИИ он назвал устаревшую нормативную базу, в том числе и внутренние документы крупных компаний, которую необходимо оперативно корректировать.

Новости из связанных рубрик