Главные препятствия для широкого применения искусственного интеллекта сегодня связаны не с технологиями, а с данными, нормативной базой, инфраструктурой и доверием к системам ИИ. Об этом в эфире программы «Народный ГОСТ» рассказал заместитель генерального директора по научной работе Объединенного института проблем информатики НАН Беларуси Сергей Касанин.

Касанин отметил, что у Беларуси есть серьезный научный потенциал в сфере ИИ, однако для масштабного внедрения технологий нужно решить ряд организационных и инфраструктурных задач.

«Главный барьер сегодня уже не технологии. Основные вызовы сегодня лежат в организационной, нормативной и инфраструктурной плоскости», – сказал он.

Одной из ключевых проблем он назвал доступ к качественным данным.

«Для искусственного интеллекта недостаточно просто иметь большой объем информации. Данные должны быть структурированными, достоверными, совместимыми между различными информационными системами и пригодными для машинной обработки», – пояснил Касанин.

Особенно сложной эта задача остается в медицине, где речь идет о персональной информации и необходимости профессиональной разметки данных.

Доверие и стандарты

Еще одним важным барьером, по словам эксперта, остается доверие к искусственному интеллекту. Он подчеркнул, что любая интеллектуальная система должна быть прозрачной, безопасной и понятной человеку.

«Именно поэтому сегодня во всем мире большое внимание уделяется разработке стандартов, этических принципов и механизмов ответственного применения искусственного интеллекта», – отметил он.

Касанин также напомнил, что институт участвует в разработке стандартов в рамках межгосударственного технического комитета, а также подготовил модельный закон о технологиях ИИ.

Кадры и собственные модели

Отдельно он остановился на кадровом вопросе и возможностях создания собственных больших языковых моделей. По его словам, научный потенциал для этого в институте есть, как и вычислительная база.

«В институте имеется суперкомпьютерный центр с необходимыми вычислительными ресурсами», – сообщил он.

При этом Касанин уточнил, что важно различать экспериментальную работу с открытыми моделями и создание полноценной собственной большой языковой модели.