Что понимают под цифровизацией
Что такое цифровизация. Объясняем простыми словами
Цифровизация — внедрение цифровых технологий в разные сферы жизни.
Цифровизация предполагает глобальное переосмысление подхода к бизнесу, повышение эффективности компании за счёт оптимизации и автоматизации бизнес-процессов, а также организацию согласованной работы IT-систем.
В основе цифровизации лежит аналитика данных. Так называют процесс преобразования первичных данных в полезные знания, которые можно использовать. Например, если подключить все станки завода к системам мониторинга, владелец или директор сможет получить данные о загруженности и производительности оборудования. А на основе этих данных — разработать стратегию развития предприятия.
Пример употребления на «Секрете»
«Сегодня цифровая компонента возникает в любой сфере экономики. В любой отрасли, стремящейся к автоматизации, цифровизации, компьютеризации, всегда найдётся место и айтишнику, и профессиональному пользователю существующих цифровых решений. Это может быть, например, медик, который работает со сложными медицинскими аппаратами либо консультирует людей с помощью телемедицины».
(Генеральный директор Университета 20.35. Олег Подольский — о дефиците кадров в IT.)
Ошибки в употреблении
Эксперты выделяют два понятия, сходных с цифровизацией, но не идентичных ей. Это оцифровка и цифровая трансформация.
Оцифровка — перевод бизнес-процессов в цифровой формат.
Цифровизация — это следующий этап. Оцифрованные данные и процессы используют, чтобы упростить и оптимизировать бизнес-операции.
Цифровая трансформация — ещё более глубокий и масштабный процесс, когда происходит преобразование всей компании при помощи цифровых решений. Цель цифровой трансформации — выход на новые рынки, создание новых каналов продаж и решений, которые генерируют новую чистую выручку и приводят к увеличению стоимости компании.
Также не следует путать цифровизацию с автоматизацией. Процесс цифровизации, как правило, включает в себя автоматизацию производства. Однако цель цифровизации куда масштабнее: это изменение модели работы компании в целом, достижение полной цифровой трансформации.
Разберём на примере обучения в школе или университете. Использование цифровых учебников и видеоуроков — это автоматизация. А вот построение новой образовательной системы, которая даёт ученику возможность самому выбирать темп и программу обучения, — это цифровизация.
Мнение
Цифровизацию экономики тормозят человеческий и технологический факторы, убеждён гендиректор компании «Цифра» Игорь Богачев.
«Цифровизация — это сложный процесс. И главная трудность заключается в том, что айтишники не понимают производство, а производственники не понимают IT, — говорил он в интервью «Секрету фирмы». — Второй вызов: на рынке промышленных систем и машин нет стандартизации. В мире 8000 производителей станков, и у них всё разное: ПО, номенклатура и т. д. Типовых протоколов пока нет (есть на словах, но не в реальности)».
Быть готовым: какие сферы затронет цифровизация
Раньше передовые цифровые технологии прежде всего уходили в военную промышленность, но сейчас они помогают обрабатывать информацию и моделировать опыт в обычной жизни.
Чтобы понять, как развивается цифровизация, мы посмотрели, кто занимается этим в России и как наши примеры соответствуют мировым трендам.
Сначала мы расскажем о самом понятии цифровизации, а потом увидим, как она работает в экономике, бизнесе, медицине, культуре и других сферах.
Что такое цифровизация
Цифровизация – это внедрение цифровых технологий в разные сферы жизни для повышения её качества и развития экономики. Она помогает выполнять рутинные задачи и принимать решения без участия человека.
Примеры цифровизации: умные дома, роботы на заводах, беспилотные автомобили.
Суть цифровизации в автоматизации процессов – переходе информации в более доступную цифровую среду, где её проще проанализировать, а потом получить точное решение автономно.
Задача цифровизации – сделать процесс «гибким». То есть с помощью анализа данных точно знать, что хочет получить рынок в конкретный момент, и подстроить под это производство или бизнес.
Виды цифровизации
Но не стоит путать «цифровизацию» с «информатизацией» – технологиями, которые помогают нам быстрее обмениваться информацией: мобильная связь, мессенджеры, электронная почта.
Цифровизация экономики
Задачи проекта:
Цели проекта к 2024 году:
Экономистам цифровые технологии откроют те же преимущества, что и специалистам других отраслей. Они снизят расходы, автоматизируют работу и помогут прогнозировать экономические события через ИИ.
Цифровизация производства
В России над цифровизацией промышленности работают эти проекты:
Цифровизация энергетики
Энергетика – одна из самых развитых отраслей России в вопросах цифровизации. В крупнейших компаниях моделируют добычу полезных ископаемых на основе Big Data и автоматизируют центры управления.
У «Татнефти», «Лукойла», «Газпром-Нефти» и «Роснефти» есть проекты «Умная скважина». Это система добычи нефти с датчиками, которые помогают скважине самой подстраиваться под изменяющиеся условия, вести оперативный контроль и снижать расходы на добычу.
Цифровизация сельского хозяйства
Сельскохозяйственная сфера нуждается в IT-системах, которые помогают:
Российские примеры: беспилотный трактор «Роскосмоса», беспилотный комбайн Cognitive Technologies, система уничтожения сорняков дронами, спутниковая геодезическая система для сельхозтехники от «Ростеха».
Цифровизация образования
Цифровизация здравоохранения
Зарубежные примеры цифровой медицины – это IBM Watson и Wolters Kluwer. Первая платформа помогает врачам принимать более точные решения благодаря искусственному интеллекту. Вторая – база лекарств с информацией об их сочетаемости, противопоказаниях.
В России примеров меньше. Медико-хирургический центр им. Пирогова использует комплексную медицинскую информационную систему, а также единую платформу для всех административно-хозяйственных подразделений. К 2024 году заработает система обеспечения льготными лекарствами. Уже работает ЕГИСЗ – единая информационная система с унифицированными электронными медкартами.
Цифровизация бизнеса
Высокая конкуренция в бизнесе делает его одной из наиболее продвинутых по «цифре» сфер. Здесь цифровизируется не столько производство или сбыт, сколько менеджмент. Технологии отслеживают спрос и удовлетворённость клиентов, анализируют и прогнозируют бизнес-показатели, подсказывают, какие изменения нужны корпоративной культуре.
В основном, цифровизация в бизнесе это чат-боты или CRM – системы взаимоотношениями с клиентами и планирования ресурсов. Их разрабатывают IT-компании вроде 1С и Битрикс24.
Цифровизация финансов
Финансовая цифровизация – это безналичные расчёты и блокчейн. Причём блокчейн нужен не только в виде криптовалют, но и в виде защиты денежных операций. Вместе с этим цифровизируется мобильный банкинг, онлайн-шоппинг, удалённая оплата.
Цифровизация труда
Рынок труда уязвим перед цифровыми технологиями, потому что автоматизация вытесняет человека из некоторых профессий.
Цифровизация персонала уберёт потребность в кассирах, машинистах, фасовщиках, почтальонах, вахтёрах. Часть специалистов останется на этих должностях, но работать придётся в новом формате – управлять и настраивать, а не выполнять действия напрямую.
Цифровизация городского хозяйства
В России есть государственная информационная система «Безопасный город». Это комплекс устройств по наблюдению и прогнозированию событий в городе, связанных с транспортом, экологией, преступностью. Здесь данные собираются видеокамерами, а потом обрабатываются искусственным интеллектом.
Система работает совместно с пожарной службой, скорой, полицией, антитеррором, службой газа и системой экстренного реагирования при авариях «ЭРА-ГЛОНАСС».
«Безопасный город» уже тестируется в Москве, Санкт-Петербурге, Астраханской области, Таганроге, Татарстане, Новороссийске, Сочи.
Цифровизация в строительстве
В западных странах цифровизация для строительной сферы развивается по концепции BIM – Building Information Modelling (информационное моделирование зданий). Она автоматизирует все процедуры на стройке и позволяет проектировать не только в 3D, но и в 5-7D. Ещё система учитывает время, деньги и трудовые ресурсы. В России разработка такой технологии запланирована на 2024 год.
Цифровизация транспорта
Пока лучшие примеры здесь – это приложения с картами движения общественного транспорта, которые есть в смартфоне у каждого. Самые впечатляющие – беспилотные поезда метро, электрички и такси.
Но влияние цифровизации на отрасль шире. Технологии делают эффективнее парковки, помогают управлять пробками на основе больших данных, следят за соблюдением ПДД, упрощают контроль за крупногабаритными перевозками.
Предполагается, что регионы будут получать данные из городов, а страна из регионов. Это значит, что все варианты развития транспорта можно рассчитать в одном цифровом поле и понять, в каком городе нужна новая инфраструктура, а в каком её, наоборот, не нужно строить.
Цифровизация безопасности
На персональном уровне цифровая безопасность реализуется через «умные дома», которые защищают от пожаров, затоплений, проникновений грабителей.
На общественном уровне основное направление – системы мониторинга порядка (установки камер видеонаблюдения и распознавания лиц). В России над этим работает проект NTECH LAB – их система успешно протестирована на Чемпионате мира по футболу 2018.
Цифровизация культуры
Технологии важны для культуры, досуга и туризма, потому что делают их доступнее. Участники отрасли сами идут им навстречу, поэтому примеров много. Вот наиболее заметные из них:
Цифровизация науки
Вопрос цифровизации науки парадоксален, потому что наука сама источник цифровых технологий. Кроме того, эта отрасль тесно связана с образованием.
Научной систематизации и обмену информацией помогают сервисы ResearchGate и Academia. В России похожее делает «КиберЛенинка», но уступает по масштабам.
Совет по цифровому развитию и IT планирует запуск «Единой цифровой платформы науки». Это будет маркетплейс с большим набором сервисов. Он поможет проводить исследования удалённо и в условиях, когда технической базы в конкретной лаборатории не хватает.
Цифровизация в политике
Как исследовательский инструмент цифровые технологии помогают анализировать и моделировать общественное мнение. А как инструмент воздействия – создавать рекламу и эффективно продвигать её на целевую аудиторию. Возможность моментально получать обратную связь подскажет, что необходимо людям, какие проблемы их волнуют.
Технологии нужны и для выборов, где, кроме подсчёта голосов, можно гарантировать безопасность системы, достоверность результатов, точность идентификации избирателей.
Что понимают под цифровизацией
Цифровизация – процесс перехода предприятия или целой экономической отрасли на новые модели бизнес-процессов, менеджмента и способов производства, основанных на информационных технологиях [1].
Цифровизация в России и за рубежом: немного истории
Впервые термин «цифровизация» появился в последнее 5-летие XX века, когда в 1995-ом году американский информатик Николас Негропонте из Массачусетского университета озвучил понятие «цифровая экономика» [2]. Стратегия развития информационного общества в России на 2017-2030 годы, утвержденная Указом Президента РФ от 09.05.2017 г. № 203, дает следующее определение: «Цифровая экономика – это хозяйственная деятельность, в которой ключевым фактором производства являются данные в цифровом виде, обработка больших объемов и использование результатов анализа которых по сравнению с традиционными формами хозяйствования позволяют существенно повысить эффективность различных видов производства, технологий, оборудования, хранения, продажи, доставки товаров и услуг» [3]. Таким образом, термин «цифровизация» означает процесс перехода к цифровой экономике.
Цифровизация – переход к цифровой экономике
Основными элементами цифровой экономики считают электронную коммерцию, интернет-банкинг, электронные платежи, интернет-рекламу и электронный доступ к государственным услугам. Степень доступности и активного использования этих направлений определяют индекс цифровизации государства DEI, Digital Evolution Index. По результатам расчёта DEI в 2017 году, проведенного компанией Mastercard совместно со Школой права и дипломатии имени Флетчера при университете Тафтса, в цифровом рейтинге лидируют Норвегия, Швеция и Швейцария. США, Великобритания, Дания, Финляндия, Сингапур, Южная Корея и Гонконг входят в топ-10. Россия занимает 39-е место, рядом с Китаем, Индией, Малайзией и Филиппинами [2].
Основные направления корпоративной цифровизации
Цифровизация в отраслевом или производственном масштабе оценивается по следующим аспектам:
Выгоды, риски и проблемы цифровизации
В докладе Всемирного банка о состоянии цифровой экономики «Цифровые дивиденды», сделанном в 2016 году, подчеркиваются следующие выгоды цифровизации [4]:
Однако, цифровизация несет следующие потенциальные риски:
Тем не менее, цифровизация каждой отрасли экономики и страны в целом, становится неотвратимым явлением. Но чтобы цифровая экономика стала реальностью, необходимо решить следующие проблемы:
Хотите узнать, как решить эти и другие проблемы, связанные с цифровизацией вашего предприятия? Приходите на наши практические курсы, где мы подробно расскажем, что такое цифровизация, а также научим вас эффективно разрабатывать и успешно реализовывать проекты цифровой трансформации в любой прикладной области: от нефтегазового сектора до образования. На занятиях вы освоите все тонкости работы с корпоративными проектами, оптимизацией бизнес-процессов, большими данными (Big Data), машинным обучением (Machine Learning), средствами интернета вещей (Internet of Things) и узнаете множество других полезных технологий. Выбирайте свой курс и до встречи в классе!
Азбука цифровизации: от нейрона до умного города
Чем цифровизация отличается от цифровой трансформации? Правда ли, что 5G продлевает жизнь? Что такое «сильный ИИ»? Разбираемся вместе.
Обложка: Meery Mary для Skillbox
Такие слова, как «искусственный интеллект», «нейросеть» и «цифровизация», мы слышим каждый день. С помощью всего этого работают и госучреждения, и хайповые приложения для обработки фотографий, и домашняя техника. Тем не менее объяснить устройство нейросети смогут не все, а цифровизацию, к которой так стремится бизнес, в каждой сфере понимают по-своему.
В этом гайде мы разберём самые важные понятия и процессы, связанные с диджитализацией. Расскажем, откуда взялись расхожие заблуждения (например, о том, что 5G вызывает рак). Спросим разработчиков, как научить нейросеть творить. Узнаем, когда люди начнут жить в умных городах и чем опасно быстрое развитие ИИ.
Обозреватель Skillbox Media, в прошлом продюсер РБК. Пишет про идеи, технологии и истории. И про то, как на всем этом можно заработать
Что такое искусственный интеллект?
Единственного канонического определения искусственного интеллекта не существует. Обычно под ИИ подразумевают систему, способную «мыслить» или действовать как человек и постепенно учиться новому, используя собранную информацию.
Последнее необязательно. Иван Ямщиков, исследователь искусственного интеллекта, доцент ВШЭ, а в прошлом ИИ-евангелист ABBYY, считает, что «искусственный интеллект — расплывчатое понятие; иногда под ним понимается просто экспертная система, которая отвечает по развесистому набору правил в духе „если А, то Б“. Чтобы такую систему улучшить, программист должен руками прописать новое правило».
Самые распространённые ИИ-технологии — это чат-боты, системы персонализированных рекомендаций в онлайн-магазинах и кинотеатрах и голосовые помощники вроде Siri или Алисы. Намного более сложные алгоритмы уже руководят строительством и разрабатывают новые лекарства.
И всё же искусственный интеллект пока не достиг уровня человеческого разума. Создать систему, которая справится со всем, что по силам человеку, то есть «сильный ИИ», — мечта многих разработчиков. По оценке технического директора Google Рэймонда Курцвейла, это произойдёт не ранее 2029 года.
ИИ может учиться новому. Это и есть машинное обучение?
Да, машинное обучение — это обучение ИИ. Чтобы создателю системы не приходилось постоянно дополнять её вручную, ИИ тренируют выполнять определённые действия, используя в качестве обучающих материалов массив данных. Например, показывают тысячи изображений котов и собак и учат отличать этих животных друг от друга. Если система назовёт собаку котом, программист поправит её и в следующий раз вероятность ошибки будет ниже.
В машинном обучении выделяют более сложный уровень глубокого обучения. Например, компания TwoSense.AI, которая специализируется на цифровой безопасности, с помощью глубокого обучения борется с мошенничеством. Алгоритмы составляют уникальный профиль для каждого пользователя, анализируя несколько параметров, включая длину его шага и геолокацию устройства. В глубоком обучении почти всегда участвуют нейросети.
Расскажите подробнее про нейросети. Это ведь они обрабатывают фото в приложениях? При чём тут обучение ИИ?
Грубо говоря, нейронная сеть — это модель человеческого мозга. В биологии нейронами называют клетки мозга, которые принимают, обрабатывают и передают электрические сигналы. В цифровой сети нейрон — это математическая функция, вписанная в код.
Сеть состоит из нескольких слоёв нейронов, каждый из которых выполняет свою задачу. Например, первый слой принимает информацию, второй обрабатывает её, а на третий выводится результат вычислений. Каждому соединению нейронов — ребру нейросети — разработчики присваивают определённый вес. Если сеть ошибается, то вес корректируют. Это повторяется много раз до тех пор, пока система не перестанет делать ошибки.
Оказалось, что такой подход позволяет не только решать утилитарные задачи, но и творить. В 2016 году российское приложение Prisma, которое превращает фотографии в картины с помощью нейросети, попало в топ App Store. За прошедшие с этого момента пять лет нейросети научили писать собственные картины и музыку. А в 2017 году вышел рассказ «Гарри Поттер и портрет того, что выглядит, словно большая куча пепла», созданный нейросетью, в которую загрузили всю поттериану.
Творческий процесс с использованием нейросети состоит из нескольких этапов. Прежде всего нужно выбрать архитектуру. Она зависит от задачи. Чтобы писать рассказы, нужна одна архитектура сети, а чтобы обрабатывать фото — другая. Например, тексты пишут нейросети, которые называют языковыми моделями. Они «читают» много текста, собирают статистику о нём и «учатся» понимать, как организованы слова: что за чем чаще всего идёт.
При этом нейросеть, которая «обучалась» на книгах Роулинг, не напишет ничего принципиально нового.
«Текст получится похожим на книги о Гарри Поттере, чем-то средним между всеми этими книгами. Чтобы он был другим, нужно дать нейросети „почитать“ других авторов. Например, Пелевина. Тогда на выходе получится что-то среднее между Роулинг и Пелевиным.
И это относится ко всем подобным моделям. Нейросети, которые пишут тексты, картины или обрабатывают фото, ничего принципиально нового в искусстве не изобретут», — рассказала Skillbox Media преподаватель Deep Learning School МФТИ Татьяна Гайнцева.
А как это всё связано с цифровизацией?
В широком смысле цифровизацией принято называть внедрение digital-решений, в частности нейросетей. Весь процесс обычно проходит в несколько этапов. Разберём их на примере бизнеса.
На первом этапе данные с физических носителей просто переводят в цифровой формат. Это стадия оцифровки. Завершив её, можно приступать собственно к цифровизации. На этом этапе оцифрованные данные используют для упрощения и оптимизации процессов. Но цифровизация не финальный этап. За ней следует цифровая трансформация. Это глубокое преобразование бизнеса с опорой на digital-решения. Цифровая трансформация открывает перед компанией новые возможности (например, выйти в новые ниши или повысить выручку за счёт новой стратегии), но не гарантирует успех. Это лишь возможности.
В 2020 году процесс цифровой трансформации резко набрал скорость из-за пандемии. По данным Dell, 85% компаний в России и 80% компаний в мире ускорили внедрение программ цифровой трансформации.
Это всё о бизнесе. А как выглядит цифровизация в обычной жизни?
Сейчас digital-решения внедряют во всех сферах. ИИ помогает в выборе фильма на вечер и подбирает партнёров в Tinder. Дополненную реальность (AR) используют в играх (вспомним хотя бы Pokemon Go), а с помощью виртуальной реальности (VR) можно провести тест-драйв перед покупкой автомобиля.
Кейс Volvo
Для продвижения люксовой модели XC90 компания Volvo создала ролик с тест-драйвом, который можно посмотреть в очках Google Cardboard. Видео набрало четыре миллиона просмотров, а первую партию Volvo XC90 раскупили за два дня.
Доцент «Сколтеха» Дмитрий Лаконцев называет одним из основных драйверов цифровизации интернет вещей (IoT). На бытовом уровне это явление особенно заметно: «умные» устройства с доступом к интернету «общаются» между собой. Чайник можно включить со смартфона, а холодильник также через телефон подсказывает владельцу, какие продукты купить. Это и есть интернет вещей. Правда, чайниками его возможности не ограничиваются. Промышленный интернет вещей (IIoT) автоматизирует производство с помощью «умного» оборудования.
Если технологии уже есть, то почему ещё не всё цифровизировали?
Есть несколько факторов, которые этому мешают. Одних технологий недостаточно.
«Для того чтобы запустить процесс с нужной скоростью, нужны квалифицированные кадры. Пока таких специалистов не хватает», — объясняет заведующий Международной лабораторией цифровой трансформации в государственном управлении при НИУ ВШЭ Евгений Стырин.
По мнению продакт-менеджера Intel по глубокому обучению Ольги Перепёлкиной, для цифровизации нужно больше качественных, правильно размеченных данных, а их подготовка — например, соотнесение с определёнными классами — дорогой и трудоёмкий процесс. Также внедрение ИИ сдерживается недоверием людей к этой технологии и боязнью того, что искусственный интеллект заменит живых специалистов:
«Например, в медицине бывают случаи, когда персонал сопротивляется внедрению таких систем из страха, что часть функций будет отдана на откуп машинам, а специалисты потеряют свою ценность», — пояснила Ольга Skillbox Media.
Ещё одно существенное препятствие — недостаточное распространение 5G-сетей. По оценкам Ericsson, только к 2026 году на них будет приходиться больше половины мирового трафика.
5G? А они безопасны?
5G — это мобильные сети пятого поколения. Буква G в названии означает generation. Первое поколение появилось ещё в 1980-х годах, а в 2010-х стал популярен стандарт 4G. Сейчас идёт развёртывание 5G-сетей. Сигнал 5G передаётся на более высоких частотах, чем 4G-сигнал.
Миф о том, что сети 5G провоцируют развитие рака, появился в 2019 году, когда журнал Scientific American опубликовал статью под названием «У нас нет никаких причин считать 5G безопасными». Её автор опирался на результаты эксперимента 2018 года: крысы, которых подвергали воздействию высокочастотных электромагнитных полей, чаще других болели раком. Эти выводы оказались ошибочными. Выяснилось даже, что самцы крыс, которые подвергались воздействию, жили дольше своих сородичей.
Scientific American выпустил опровержение через полторы недели после первой публикации, но волну паники было не остановить. Противники сетей нового поколения до сих пор жгут вышки 5G и всё, что за них принимают.
Чем 5G лучше 4G?
Новое поколение намного быстрее предшественников. Скорость 5G-интернета — 10–25 Гбит/с, а задержка в передаче сигнала — всего 1–2 мс. Для сравнения: в 4G скорость 1 Гбит/с считалась прорывом.
Это открывает новые возможности. Например, для передачи изображений высокого качества. C 5G виртуальная реальность станет доступной, а телемедицина — более продвинутой. То есть хирург сможет руководить операцией удалённо. 5G ускорит развитие беспилотного транспорта, а идея умного города сможет реализоваться в полной мере.
Умный город — это когда везде камеры?
Не совсем. Сразу оговоримся: единого определения умного города нет. Это словосочетание превратилось в бренд, под которым запускают разные проекты — от экологических до связанных с безопасностью и здравоохранением. Несмотря на разницу в подходах, большинство концепций «умных городов» предполагают такие характеристики, как:
Сейчас главная трудность в том, чтобы совместить и скоординировать все эти направления.
«Городское управление представляет собой не монолитную систему „умный город“, а своеобразный оркестр из множества информационных сервисов, которые работают в единой связке. Одни сервисы муниципалитеты могут создавать сами, другие они заказывают профильным поставщикам. Оптимальная IT-среда для такого оркестра — открытые гибридные облачные платформы, позволяющие быстро интегрировать новые сервисы, в том числе основанные на искусственном интеллекте», — рассказал Skillbox Media Олег Бяхов, директор по государственным программам и развитию бизнеса IBM в России и СНГ.
Чтобы смоделировать все процессы, которые происходят в городе, и оптимизировать их, строят цифровые двойники. Среди самых ярких проектов — двойники Сингапура, Бостона и нового индийского города Амаравати.
Что такое цифровой двойник?
Это виртуальная модель объекта или процесса. Городу цифровой двойник нужен для того, чтобы эффективнее управлять инфраструктурой (например, «умными» светофорами, системами ЖКХ и общественным транспортом), следить за тем, как климатические изменения влияют на жителей и здания, моделировать разные варианты развития территорий и выбирать оптимальные.
А цифровой двойник завода помогает спрогнозировать разные сценарии и предсказать, когда нужно будет ремонтировать оборудование, а когда — менять. Ещё он может подсчитать, сколько именно сырья и в какой момент нужно иметь на складе. Если вы разрабатываете сложное промышленное оборудование, то с помощью цифрового двойника его можно виртуально протестировать в разных условиях. При этом не придётся тратиться на физический прототип.
Цифровые двойники — важная составляющая Индустрии 4.0. Этим термином принято обозначать технологии эпохи четвёртой промышленной революции. Третья пришлась на начало XXI века — она характеризовалась внедрением компьютеров и сокращением использования полезных ископаемых.
В Индустрии 4.0 материальные объекты соединяются с виртуальными и образуют единую цифровую экосистему. «Умное» предприятие, на котором многими процессами управляет ИИ, и есть такая система.
Но ведь ИИ часто ошибается. Как же можно поручать ему ответственные задачи?
Татьяна Гайнцева (Deep Learning School МФТИ) считает, что опасения обоснованны: «Да, действительно, нейросети очень быстро развились, и законы не поспели за этим процессом. По сути, сейчас он никак не регулируется. Две главные проблемы — необъективность нейросетей и невозможность интерпретировать принятые ими решения.
Предвзятость связана с тем, что сеть обучается на данных. Нейросеть лучше „понимает“ то, что она видела чаще всего, а сделать выборку данных сбалансированной по всем параметрам невозможно. Допустим, в ней будет поровну мужчин и женщин всех рас, но тех, кто носит очки, окажется меньше, чем тех, кто их не носит. Людей с короткими волосами может быть больше, чем длинноволосых, и так далее. Всё это делает нейросеть предвзятой.
Вторая проблема: мы никогда не сможем сказать, почему сеть выбрала то или иное. Представим, что нейросеть выносит приговор в суде, — невозможно будет узнать, на каких выводах он основан.
„Вылечить“ это мы пока никак не можем. Поэтому я считаю, что сейчас нет другого выхода, кроме как внести в законы ограничения для нейросетей. Важно реагировать быстро: проблемы будут постоянно обнаруживаться то в одной сфере, то в другой».
Вопрос о том, что можно и нельзя поручать ИИ, — один из главных в цифровой этике. Эта область этики сейчас только формируется. К ней относятся нормы обращения с информацией (в том числе с персональными данными) и технологиями, а также правила онлайн-коммуникации.
Чтобы «присматривать» за ИИ, крупные корпорации, например Google или IBM, нанимают собственных специалистов по цифровой этике или создают для этого группы из нескольких экспертов:
«В IBM есть AI Ethic Boards, то есть комитеты по этике ИИ, которые ещё на этапе дизайна рассматривают проекты с применением искусственного интеллекта. В такие комитеты входят специалисты по данным, дизайнеры систем, юристы и бизнес-консультанты», — говорит Олег Бяхов (IBM).