Государство и нейросети: ИИ в надзоре
30 моделей ИИ в одном ведомстве: опыт Россельхознадзора, а также плюсы и минусы ИИ в надзоре.
На ПМЮФ заместитель руководителя Россельхознадзора Светлана Алексеева заявила о необходимости государственного регулирования применения искусственного интеллекта (ИИ) в контрольно-надзорной деятельности. По её словам, уже сегодня в информационных системах службы используются 30 моделей ИИ, что позволило увеличить объём обрабатываемых цифровых данных в 5 000 раз и повысить эффективность административных и профилактических мер в 165 раз.
Преимущества внедрения ИИ
Масштаб и скорость анализа. За счёт автоматизированной обработки больших массивов данных инспекторы получают в кратчайшие сроки выявленные сигналы о возможных нарушениях, тогда как ручной труд не справился бы с таким объёмом информации.
Повышение точности. Алгоритмы ИИ обучаются на исторических данных и способны выявлять нетипичные паттерны, которые человек может пропустить, – например, аномалии в ветеринарных документах или фитосанитарных отчётах.
Снижение затрат. Автоматизация рутинных операций освободила инспекторов от проверки тысяч документов вручную, что сэкономило ресурсы и позволило сконцентрироваться на сложных случаях.
Проактивность. Благодаря прогнозным моделям ИИ надзорные органы могут не только фиксировать факты нарушений, но и предсказывать их возникновение, направляя профилактические меры в наиболее рискованные сегменты.
Ограничения и риски
Перегрузка инспекторов. Хотя ИИ выявляет «огромнейшее количество» потенциальных нарушений, каждое решение должно проверяться человеком. Это создаёт «колоссальную нагрузку» на специалистов, что негативно отражается на скорости и качестве финальной экспертизы.
Необходимость стандартизации. Отсутствие единых правил обмена данными и оценки качества алгоритмов может привести к разбалансировке надзорных процедур в разных регионах.
Потенциальные ошибки и смещение. Модели, обученные на неидеальных выборках, могут допускать систематические ошибки или предвзятость, что влечёт за собой неверное определение нарушений.
Правовые и этические вопросы. Неясные границы ответственности при автоматическом принятии решений требуют чёткой законодательной фиксации: кто отвечает за сбои системы и какие данные можно использовать.
Необходимость государственной регламентации
Эксперты форума сошлись во мнении, что регулирование должно быть гибким и непременным. Нужно классифицировать отрасли и задачи, в которых ИИ применяется, установить стандарты верификации алгоритмов и правила взаимодействия между машинными системами и инспекторами.
Светлана Алексеева резюмировала: «Государственное регулирование не должно быть чрезмерным, но оно крайне важно для устойчивого развития цифровых технологий в контроле и надзоре».
А как Вы считаете, дорогие читатели? Напишите в комментариях.
С уважением к Вашему делу, Ника Виноградова
Источник: Мilknews.ru
