В СФ оценили возможность перевода бизнеса на суверенные ИИ-модели

Для отдельных чувствительных сфер экономики использование исключительно суверенных моделей искусственного интеллекта (ИИ) оправдано, но для всего коммерческого сектора жёсткая обязанность может дать обратный эффект, сказал «СенатИнформ» замглавы Совета по развитию цифровой экономики при СФ, первый зампред Комитета верхней палаты по конституционному законодательству и госстроительству Артём Шейкин.

В правительстве обсуждают меру, согласно которой бизнес будет обязан использовать суверенную модель искусственного интеллекта (ИИ), если она не дороже национальной более чем в полтора раза, сообщил «Коммерсант». Суверенные модели разрабатывают только российские компании, а работают они исключительно на инфраструктуре в РФ. Национальные модели разрабатывают в России, но они могут включать решения с открытым исходным кодом. В проекте постановления кабмина предлагается применять только суверенные или национальные модели при подготовке стратегического планирования, госпрограмм РФ, нацпроектов, в разработке госорганами нормативных актов, а также в налоговой, таможенной, бюджетной сферах, в критической информационной инфраструктуре (КИИ), образовании, здравоохранении, госуслугах.

Пока речь идёт именно об обсуждаемом подходе, и, как следует из позиции Минцифры, окончательный перечень сфер обязательного применения ещё не сформирован, отметил сенатор Артём Шейкин. Он считает, что важно не торопиться с универсальным правилом для всего бизнеса.

Для отдельных чувствительных сфер, прежде всего там, где речь идёт о критической инфраструктуре, налоговых, бюджетных или иных данных повышенной значимости, — использование суверенных или национальных моделей является оправданным с точки зрения безопасности и технологической независимости

Артём Шейкин, первый зампред Комитета СФ по конституционному законодательству и госстроительству

Но для всего коммерческого сектора жёсткая обязанность может дать и обратный эффект, полагает парламентарий. У компаний разные задачи, архитектура систем и требования к качеству. «Если подходящей отечественной модели под конкретный сценарий пока нет, подход через призму обязательства может увеличить издержки и замедлить внедрение ИИ, а также привести к большому числу ошибок», — сказал Артём Шейкин. Он уверен, что этот вопрос стоит прорабатывать через дифференцированные требования: чем выше риск и чувствительность данных, тем строже должны быть условия к модели и инфраструктуре.

Для бизнеса важна совокупная стоимость внедрения: интеграция модели в процессы, настройка, вычислительная инфраструктура, сопровождение и проверка результата человеком. По словам Шейкина, доступность отечественных моделей можно повышать не только за счёт снижения цен на тарифы и подписки. Работать могут налоговые стимулы, компенсация части затрат на внедрение, льготный доступ к вычислительным мощностям, типовые отраслевые решения и пилотные программы для компаний. Помимо этого, важно сохранить конкуренцию между российскими разработчиками. «Чем больше у бизнеса будет качественных отечественных моделей под разные задачи, тем проще и органичнее они будут встраиваться в рабочие процессы конкретных организаций — не из-за формальной обязанности, а потому что они действительно оказываются удобными, безопасными и экономически оправданными», — считает сенатор.

Ранее Артём Шейкин заявил, что введение налоговых льгот для разработчиков отечественных моделей искусственного интеллекта (ИИ) представляется оправданным, потому что такая деятельность требует значительных инвестиций в исследования, кадры, оборудование.

В России собираются освободить от плановых выездных проверок компании, внедрившие на своих предприятиях технологии ИИ для удалённого мониторинга. 

Председатель Совета Федерации Валентина Матвиенко говорила, что насильственно внедрить ИИ нельзя — нужна мотивация для того, чтобы он получил широкое развитие, а появляется она только тогда, когда есть отдача от применения этих технологий.