Защитник, помощник, судья: как ИИ управляет нашей жизнью

Регулировщик дорог 

Вы только построили маршрут в автомобильном навигаторе, а у ИИ уже кипит работа: чтобы рассчитать время в пути, он учел день недели, время поездки, ситуацию на дороге и даже ваш стиль вождения. Как объяснил директор по развитию технологий искусственного интеллекта "Яндекса" Александр Крайнов, для подобных прогнозов используют алгоритмы машинного обучения — когда модель сама учится на примерах. ИИ-модели могут "запоминать", как двигается водитель относительно дорожного потока, как часто обгоняет другие автомобили, и учитывает эти факторы. 

Не менее сложно работают и современные сервисы такси: для сохранения оптимальной цены на поездки системы заранее прогнозируют, в каких районах может возникнуть повышенный спрос на основе большого количества данных.​​​​​ "Если там, где будет высокий спрос, цена начинает расти заранее, в район едет больше машин, и это приводит к падению цены. Так алгоритм позволяет удерживать стоимость настолько низкой, насколько это возможно", — отметил Крайнов.

ИИ-модели следят и за порядком на дороге: отслеживают ДТП на крупных трассах, узнают о пробках, выпавшем грузе, пешеходах или животных на проезжей части — и обращают на это внимание операторов дорожных служб. "Модель выявляет момент, когда что-то пошло не так. Система анализирует изображение с тысяч камер и показывает оператору только те, где есть подозрения на какое-то отклонение, финальное решение принимает уже человек", — объяснил доцент Института ИИ МФТИ Андрей Грабовой

В ряде городов ИИ-системы отслеживают загруженность общественного транспорта: следят по видеокамерам, сколько человек скопилось на той или иной остановке, и отправляют отчет диспетчерам. Модель может рекомендовать, какие маршруты стоит перестроить, а по каким пустить больше транспорта. На дорогах все чаще встречаются "умные" светофоры и видеодетекторы: датчики в реальном времени анализируют интенсивность движения и подстраивают под это фазы светофоров.

Управленец "умного" города 

Алгоритмы помогают решать и бытовые вопросы: например, в Подмосковье нейросети мониторят, где не убран снег, переполнена урна, не подстрижен газон или незаконно нарисовано граффити. "Умные" помощники следят за благоустроенностью дворовых территорий: правильно ли припаркованы автомобили, не перекрывают ли они проезд спецтехники или контейнерные площадки. Если закон нарушен, такие системы могут зафиксировать номер транспортного средства и выписать штраф его владельцу. 

Нейросети даже способны обнаружить аварии в энергосистеме. Для этого на объектах ЖКХ — котельных, насосных станциях и не только — могут устанавливать специальные датчики, которые передают данные в информационные центры. Анализировать сведения способны модели искусственного интеллекта — так специалистам проще устранять поломки.

Невидимый правоохранитель

Как поймать похитителя картины, прервать мошеннический звонок и предотвратить кражи? Со всем этим уже давно справляются ИИ-модели. Так, еще в 2019 году московская система видеораспознавания лиц помогла задержать преступника, ограбившего Третьяковскую галерею, — его нашли уже на следующий день. Подобные алгоритмы, обрабатывая изображения с видеокамер, умеют распознавать лица и силуэты, это позволяет находить потерявшихся и пропавших без вести людей, а еще задерживать находящихся в розыске преступников. Нейросети могут анализировать происходящее и в реальном времени — например, они мониторят поток с видеокамер в магазинах, выявляют подозрительные действия и даже предотвращают кражи, вовремя оповестив персонал.

ИИ-модели помогают и в борьбе с онлайн-мошенниками: они обрабатывают сведения о финансовых операциях, выявляют подозрительные ситуации — например, платеж на необычно большую сумму, и сигнализируют об этом сотрудникам банка. Системы  распознают и звонки злоумышленников: модель можно натренировать таким образом, чтобы она выявляла обман и манипуляции прямо во время разговора, анализируя поведенческие маркеры и сценарии общения. Если звонят мошенники, она оборвет связь и отправит вам уведомление.

Совершенный кредитный специалист

Оценить нашу благонадежность тоже помогают модели ИИ, например для выдачи кредита. Банковские системы анализируют данные о человеке и его цифровые следы в Сети. На основе собранной информации алгоритмы могут оценить кредитоспособность, увеличить или уменьшить кредитный лимит. "Такая система ориентируется на прецеденты: этому человеку я дал кредит, и он его вернул, дальше модель видит нового человека — тот похож на предыдущего (например, по возрасту, уровню дохода, семейному положению — прим. ТАСС), значит, тоже, скорее всего, долг вернет — так и происходит обучение", — объяснил Андрей Грабовой.

Чтобы алгоритмы работали качественно, используют как можно больше сведений: в каком магазине вы были, сколько потратили средств, на какой заправке купили бензин. "Допустим, система в предыдущий день выдала много кредитов, появилась новая информация, надо ее использовать — и на следующий день модель работает несколько иначе. Грубо говоря, если человек находится в пограничной зоне, сегодня ему могут кредит еще не одобрить, а завтра — уже наоборот", — добавил эксперт.

Рекрутер и коллега в одном лице 

Ваше резюме при приеме на работу уже мог оценить искусственный интеллект. Такие системы анализируют текст анкеты, определяют, насколько резюме релевантно вакансии, и составляют ранжированный список кандидатов для рекрутера — это помогает, когда на одну позицию приходят сотни анкет.

Как отметила директор по развитию человеческого капитала Т-банка Анна Орлова, массово подобные модели пока не используются — не заслужили доверия, но есть способы усовершенствовать отбор. "Чтобы система ошибочно не отсеивала кандидатов, рекрутер составляет промпт (текстовую команду для системы искусственного интеллекта — прим. ТАСС), и модель оценивает, насколько кандидат подходит под требования. Тут есть свои лайфхаки, например, чтобы модель не относила кандидата к какой-то социальной группе, рекомендуется во время скоринга убирать любую детальную информацию — пол, возраст. В таком случае оценивается только "тело" резюме и повышается точность оценки", — объяснила специалист.

Системы ИИ могут стать и нашими коллегами. По данным компании OpenAI, на 2025 год около 30% пользователей Chat GPT применяют его в рабочих целях, а 40% запросов связано именно с выполнением задач: написанием текстов, составлением планов, программированием. Подобное не проходит бесследно: исследование Microsoft показало, что использование моделей ИИ, которые генерируют новый контент, потенциально может привести к чрезмерной зависимости от инструмента и даже снизить навыки самостоятельного решения проблем. "[Когда человек] делегирует когнитивно сложную задачу системе, он создаст сразу два негативных эффекта: с одной стороны, человек постепенно деградирует, с другой, совсем необязательно, что то, что сделает ИИ-агент, будет хорошим продуктом", — отметил руководитель Лаборатории искусственного интеллекта Школы управления "Сколково" Александр Диденко.

Близко ли восстание машин

Несмотря на то что системы ИИ не только выходят во многих сферах на первый план, но и порой управляют нами "за кадром", искусственный интеллект все еще остается помощником, а не управленцем. С распространением алгоритмов и ИИ-агентов важными остаются критическое мышление, умение грамотно делегировать задачи и организовывать рабочий процесс. "Важно сохранить себя, свое профессиональное ядро и развить умение строить план того, как вы над задачей будете работать, чтобы вам было интересно и были необходимые инструменты и знания", — подчеркнул Александр Диденко.

Как и человек, ИИ-системы не застрахованы от ошибок, однако не могут нести ответственность за принятые решения — это ограничивает его использование во многих стратегически важных областях. "В целом конец света можно организовать хоть сейчас, если большой языковой модели [искусственного интеллекта] дать доступ к военным объектам, например. Думаю, нам пока далеко до этого, все понимают, что подобное использование ИИ безалаберно, ограничивают его", — добавил Андрей Грабовой.

Дарья Щербакова