МИД России планирует в следующем году разработать концептуальный проект системы анализа big data с использованием искусственного интеллекта в отношении внешнеполитической деятельности, сообщил РБК Сергей Кирюшин, спецпредставитель министра иностранных дел России по вопросам цифровой трансформации.
«По результатам концептуального проектирования мы будем определяться в отношении финансирования программы, но пока этот вопрос находится в стадии обсуждения», — отметил он. Какие проблемы должна будет решить система, Кирюшин не уточнил, оговорившись, что аналитических задач во внешнеполитической деятельности много, как и подразделений, нуждающихся в подобной системе.
О создании системы Кирюшин упомянул во время выступления на Открытой конференции Института системного программирования им. В.П. Иванникова (ИСП РАН) в начале декабря (корреспондент РБК присутствовал на мероприятии). ИСП РАН — технологический партнер МИДа в этом проекте. Предполагается также, что в разработке будет участвовать МГИМО, чьи студенты и молодые преподаватели станут помогать в настройке и обучении искусственного интеллекта. Ранее на базе МГИМО совместно с ИСП РАН была создана Лаборатория решения задач в области международных отношений с использованием передовых методов и инструментов интеллектуального анализа больших данных. Планируется запустить новую программу магистратуры МГИМО — «Анализ данных и динамика международных процессов».
МИД запланировал потратить 2,3 млрд руб. на цифровую трансформацию Политика
Весной этого года МИД утвердил программу цифровой трансформации, согласно которой в 2021–2023 годах министерство планирует потратить 2,3 млрд руб. на повышение надежности и безопасности информационных систем, их технологической независимости от иностранных продуктов, а также на повышение удовлетворенности российских граждан цифровыми услугами ведомства. В документе среди прочего отмечалось, что МИД планирует развивать систему «для поддержки внешнеэкономической деятельности с использованием искусственного интеллекта», если получится найти дополнительное финансирование, однако детали не уточнялись.
www.adv.rbc.ru
По словам старшего эксперта Центра перспективных управленческих решений Олега Шакирова, примеры использования искусственного интеллекта в дипломатической сфере в других странах уже есть. Например, Канада и США применяют алгоритмические решения для скрининга визовых анкет, есть много случаев использования чат-ботов для общения с гражданами. «Пример более продвинутого решения — это разработка британским Департаментом международного развития (сейчас — часть МИДа) модели для оценки распределения населения в развивающихся странах на основе анализа спутниковых снимков с помощью машинного зрения. В британском МИДе также разработали решение, которое помогает проверять наличие чувствительной информации в документах перед их опубликованием. СМИ сообщили и о разработке прототипа решений на основе искусственного интеллекта в МИД Китая», — перечисляет Шакиров.
Как и в других сферах, создание систем с использованием искусственного интеллекта может помочь автоматизировать рутинные задачи и дать возможность людям сфокусироваться на тех вопросах, где действительно нужна экспертиза. Также интеллектуальная система могла бы дать новые возможности при анализе больших массивов информации. Основная сложность для МИДа и госорганов в целом, по словам Шакирова, заключается в том, что далеко не все данные, которыми они обладают и которые генерируют в своей работе, сейчас существуют в формате, пригодном для анализа с использованием искусственного интеллекта.
Читайте на РБК Pro
Шторм на рынке труда: почему российские компании отказывают соискателям
«Подарки» от ФНС: как изменятся налоги 1 января 2022 года
На рынке недвижимости США новый бум. Как на этом заработать инвестору
Как играть на бирже в 2022 году. Прогнозы аналитиков «Сбера»
Эксперт затруднился оценить эффективность существующих систем, указав, что если речь идет о таких, которые помогают решать конкретные рутинные задачи, то на них спрос будет расти, поскольку это позволит существенно повысить производительность труда. «Если же говорить о системах, которые должны решать более сложные задачи и обрабатывать разнородные данные, заниматься прогнозированием, то здесь речь идет скорее о создании прототипов, нежели уже работающих решений», — отметил Шакиров.
Авторы
Анна Балашова,
Полина Химшиашвили
Источник