Анастасия Башкатова
|
|
Глава Минцифры Максут Шадаев заинтриговал своим экспериментом правительственные ведомства. Фото с сайта digital.gov.ru |
Минфин станет участником эксперимента по поиску и отбору сотрудников для госслужбы с помощью платформы «Государственные кадры» с применением ИИ, сообщили «НГ» в пресс-службе.
«Рассчитываем, что это позволит создать дополнительные условия для реализации клиентоцентричных цифровых кадровых сервисов, удобных как для внутренних пользователей – государственных гражданских служащих, так и для граждан, которые выбирают Минфин для продолжения своей карьеры», – пояснили «НГ» в министерстве.
Помимо Минфина участниками эксперимента, как планировалось, должны стать Минтруд, Минэкономразвития, Росаккредитация, различные госорганизации и само Минцифры, которое при этом будет еще и координатором эксперимента. Это следовало из проекта постановления Минцифры, размещенного ранее на федеральном портале проектов нормативных правовых актов.
Задач у эксперимента много. Среди них – «внедрение в кадровую работу технологий искусственного интеллекта». Также в списке задач разработка цифровых кадровых сервисов, направленных на автоматизацию таких процессов, как мониторинг потребностей в кадровом обеспечении, поиск и отбор кандидатов, оценка профессиональных и личностных качеств, эффективности гражданских служащих и работников, применение инструментов материальной и нематериальной мотивации и т.д.
Судя по проекту, эксперимент должен пройти в два этапа: первый продлится до 1 марта 2024-го, второй – до 1 ноября 2024-го. Общественное обсуждение проекта завершилось 4 сентября.
Эксперты оценили эту инициативу. «Большие данные и цифровые инструменты, вероятно, позволят соединить все базы с действующими сотрудниками и кандидатами (к примеру, победителями кадровых конкурсов) на одной платформе. ИИ тут может быть использован для того, чтобы более эффективно отбирать потенциальные кадры под задачи конкретного ведомства», – рассуждает руководитель HR-департамента компании «Полилог» Евгения Болтак.
«Полагаю, что искусственный интеллект сможет намного быстрее и качественнее проводить предварительный скрининг кандидатов, формировать перечень рекомендованных вопросов к кандидатам в зависимости от их бэкграунда, – комментирует гендиректор Агентства трансформации и развития экономики, резидент экспертного клуба Центра стратегических разработок Владислав Онищенко. – Основная выгода использования ИИ в отсутствии субъективизма. При этом, конечно, очень важно не доверять ИИ слишком много. Его роль в первую очередь могла бы быть рекомендательной».
Вариантов, где можно применить ИИ, все больше. Например, коллектив ученых из Сколтеха разработал гибкую систему машинного обучения для распознавания товаров на весах в магазинах самообслуживания. «И сфера применения алгоритма не ограничивается супермаркетами. Его можно использовать для обучения распознавания однородных объектов, например, на конвейерах для сортировки семян или твердых бытовых отходов», – уточнили исследователи.
Но и эта задача при всей ее актуальности тоже может показаться скромной с учетом того потенциала, которым обладает ИИ. Сам по себе по мере своего совершенствования он способен перевернуть привычный образ жизни. При этом технологии искусственного интеллекта могут вызвать существенное перераспределение инвестиций по всему миру.
«Искусственный интеллект становится инструментом созидательного разрушения, и инвесторы пытаются определить компании, которые могут стать прорывными маркетмейкерами… Компании, которые смогут инкорпорировать искусственный интеллект в бизнес-модели, будут сильнее влиять на фондовый рынок в ближайшие месяцы и, возможно, годы. Они также будут задавать тон развитию секторов, в которых оперируют», – сообщил партнер и портфельный стратег компании Das Family Office Райнер Михаэль Прейсс в своей колонке на портале Econs (сайт ведут сотрудники Центробанка РФ).
«Вполне возможно, что искусственный интеллект в будущем изменит стратегическое позиционирование торговых партнеров и вызовет перегруппировку сил в торгово-экономических альянсах стран», – добавил эксперт. По его уточнению, ИИ уже стал основой для сотрудничества «между странами с различными экономическими моделями». «Так, при стратегической напряженности отношений между Китаем и США число совместных исследований двух стран в области искусственного интеллекта выросло с 2010 по 2021 год в пять раз – до 9660 научных работ. КНР также активно развивает технологическое сотрудничество с Саудовской Аравией», – сообщается в колонке.
Однако инвестиции в сферу ИИ сопряжены и с большими рисками. «Сейчас ИИ, как говорят профессионалы, галлюцинирует. Нейросети смешивают правду и неправду, причем делают это так хорошо и искусно, что если человек не погружен глубоко в тему, то он может не отличить одно от другого», – пояснял ранее «НГ» директор Центра научно-технологического прогнозирования Института статистических исследований и экономики знаний Высшей школы экономики Александр Чулок (см. «НГ» от 11.05.23).
В то же время, как сказал «НГ» главный сотрудник научной лаборатории «Прикладное моделирование» РЭУ им. Г.В. Плеханова Владимир Судаков, «ИИ работает с теми знаниями, что заложил в него человек, но делает это существенно быстрее и реже ошибается; и если ответственно подойти к формированию базы знаний и моделей машинного обучения – эффект будет колоссальный».
Так что с учетом и рисков, и потенциала возникает вопрос о том, насколько осознанно правительственные ведомства пытаются внедрять ИИ и готовы ли они ставить перед ним задачи помасштабнее, чем поиск новых сотрудников?
Допустим, насколько реально использование ИИ тем же Минфином для решения проблемы балансировки бюджета или Центробанком для решения проблемы ускоряющейся инфляции без угнетения экономического роста? Помогло бы социальному блоку использование ИИ найти способ устойчивого увеличения доходов населения?
Как пояснил Владислав Онищенко, принятие бюджетных решений требует обработки огромного массива данных, это очень трудозатратно, а сама работа должна быть проведена в кратчайшие сроки, «что резко увеличивает риски ошибок и выбора неоптимального решения». «В сборе, обработке и оценке данных ИИ мог бы быть очень востребован, оставляя время государственным служащим на принятие решений на основе их профессиональных знаний», – считает он.
Как при этом говорит заместитель гендиректора холдинга T1 по технологическому развитию Антон Якимов, теоретически ИИ может повысить эффективность органов исполнительной власти, но только на уровне «рутинных» задач. «Существенное повышение эффективности органов исполнительной власти – маловероятный исход, так как принятие решений основывается на многочисленных факторах, оцифровать которые зачастую не представляется возможным», – пояснил он.
«Важно помнить, что использование технологий в сфере госуправления может повлечь за собой некоторые проблемы, такие как недостаток прозрачности и ответственности в принятии решений, угроза приватности и этические вопросы, – считает основатель и технический директор Flussonic Максим Лапшин. – Поэтому внедрение ИИ следует проводить планомерно, с учетом ответственности и баланса интересов всех сторон».
Указанные задачи – балансировка с помощью ИИ бюджета, борьба с инфляцией, повышение доходов населения – «мы пока не научились решать строго оптимально», продолжил Судаков. И те большие данные, которыми мы обладаем, либо сильно зашумлены (содержат ошибки), либо недостаточно полны (есть пробелы), и у современных компьютеров не хватает мощности, чтобы все это учесть. Так что, судя по его оценкам, пока перспективы решения таких задач «туманны, но они есть».
