В интервью «Абирегу» министр цифрового развития Воронежской области Денис Волков рассказал, как регион переходит к управлению «на основе данных» и где уже работает ИИ. Он объяснил, как дашборды меняют стройку, ЖКХ и здравоохранение, зачем МФЦ голосовой робот и почему систему «Безопасный город» уже чувствуют жители.
Отдельно Волков высказался об ограничениях мессенджеров и публичного Wi‑Fi, переходе органов власти в «макс», работе белых списков и о том, чем Воронеж может быть удобнее Москвы для жизни и работы в IT.
—Какие стратегические приоритеты в сфере цифрового развития вы ставите перед Воронежской областью на ближайшие годы?
— Для нас основные приоритеты — это управление на основе данных и внедрение бережливых технологий в государственном управлении для повышения эффективности, качества и производительности. Здесь нам помогает весь спектр технологий, но, разумеется, нужно отдельно отметить искусственный интеллект.
Наша задача при изменении процессов переложить рутинные, шаблонные операции на машину: будет ли это заранее определенный (детерминированный) алгоритм или нейронная сеть. Тогда люди смогут фокусироваться на нестандартных задачах, для которых человеческий мозг подходит лучше всего. И на принятии решений, поскольку ответственность всегда остается на человеке.
— Как вы измеряете успех цифровой трансформации региона? Что уже стало лучше?
Несомненно, есть успехи. Когда мы смотрим на работу той или иной команды или отдельно на процесс, то меня интересует: какие потери мы видим и какие технологии могли бы помочь с их устранением.
Если процесс перестраивается, у него должны появиться метрики качества, успешности. Должна обеспечиваться бесшовная передача информации между процессами. Должна появляться возможность графического анализа при помощи аналитических панелей (многие называют их английским словом «dashboard»). Сейчас у нас уже более 300 таких панелей, которыми органы власти пользуются для оценки качества контролируемых ими процессов.
Поэтому успешным я считаю такой процесс, который позволяет его участникам обладать всей полнотой информации о его ходе, степени успешности, рисках и т.д. Мы стараемся предоставлять именно такие инструменты.
– Управленческий процесс в отрасли уже стал цифровым и управляемым «на основе данных»?
Да, стал в значительной степени и мы продолжаем работу. Очень многие процессы мы трансформируем, используя преимущества, которые нам дают современные технологии. Например, сейчас мы вместе с министерствами строительства и ЖКХ и энергетики трансформируем процессы в сфере контроля за строительством объектов в рамках государственного и муниципального заказов. Наша задача — видеть план-факт по графикам работ, исполнения, строительной готовности, оценивать финансовую дисциплину проекта, как в целом, так и по отдельным разрезам. И видеть это в режиме «реального времени». И сделать так, чтобы это не было «дополнительной нагрузкой» на исполнителей, а было вплетено в сам процесс.
И это первые, очевидные шаги. Дальше к работающему цифровому процессу, в котором обеспечена работа с данными, мы будем добавлять новые измерения, нацеленные на повышение качества строительства, контроля цен, рисков и т.д. Это поэтапный процесс. А накопив массив информации, уже можно подключать решения на основе искусственного интеллекта, машинного обучения, делать прогнозы.
— Приведите конкретные примеры для чего в правительстве уже используется ИИ?
— Первый пример — робот «Анастасия» в центре обработки вызовов МФЦ. Она работает уже около четырех лет и обрабатывает порядка 30 тысяч звонков в месяц, в первую очередь по статусу заявлений. Это те запросы, на которые нерационально тратить человеческий ресурс: робот справляется с ними отлично. Сейчас мы тестируем новое ПО, которое уже использует генеративную модель: если «Анастасия» работает по сценариям, то новая модель сама формирует текст ответов.
Второй и третий примеры — система круглосуточного видеонаблюдения на базе МКУ «Безопасный город» и интеллектуальная транспортная система (ИТС). В первой используется компьютерное зрение и распознавание лиц. В ИТС используются модели ИИ для анализа и прогнозирования транспортных потоков, настройки «зеленых волн» и так далее. Вместе они позволяют видеть правоохранителям (эта функциональность доступна только им) ретроспективу перемещений отдельных людей и транспорта, и это одно уже дает заметный эффект. Например, везде, где внедряются такие системы резко падает количество квартирных краж. Ведь, если преступление все же совершено, то высока вероятность того, что преступник попадет в объективы камер.
Четвертый пример — системы перевода в текст речи, которые используются при подготовке протоколов совещаний. Мы наращиваем вычислительные ресурсы, чтобы транскрибировать записи любых ВКС: пока автоматически обрабатываются мероприятия губернатора, заместителей и совещания высокого уровня.
Пятый – системы консультативные, используемые для помощи при принятии решений. Их задача дать быструю справку по вопросу для специалиста. Не секрет, что законодательство может меняться достаточно быстро, могут появляться решения судов, контрольных органов и т.д. Cотрудник органа власти не имеет права на ошибку, поэтому нам важно, чтобы он получал всю обновленную информацию в максимально сжатой и доступной форме. Эти системы очень помогают в процессах адаптации новых сотрудников. И таких интеллектуальных помощников у нас будет все больше.
Сейчас идет и ряд интересных проектов в этой сфере, о которых смогу рассказать позднее.
— ИИ применяется только в управлении или и в социальной сфере тоже?
— Активно применяется в здравоохранении. Есть решения для маммографии, компьютерной томографии, есть система, которая дает врачу так называемое «третье мнение», пилотируются анализ кардиограмм, решение в сфере фармакологии и другие. Но здесь можно делать отдельное большое интервью.
— Насколько вообще можно доверять ИИ?
– У искусственного интеллекта есть общее с естественным свойство — он может ошибаться. Более того, есть понятие «галлюцинации» — это технический термин. Он означает, что модель начинает отвечать не на основе пройденного обучения, а исходя из неясных внутренних процессов. Например, может «придумать» цифру, которой не было в исходных данных, или сделать заключение, не имеющее причинно-следственной связи с исходными посылками. Это серьезная проблема нейросетей потому, что хотя термин и пришел к нам из медицины, но, когда вы общаетесь с человеком, вы оцениваете степень его адекватности по ряду других признаков, ну, например, не ходит ли он в шапочке из фольги. А с моделью искусственного интеллекта так не работает.
– Какие еще есть проблемы у нейросетей?
– Упорство в своей неправоте. Сейчас нейросети часто невозможно переубедить, даже если они объективно неправы. На лекциях привожу такой пример: «Пришла пара ботинок: левый вместо правого, правый вместо левого. Можно ли ее носить?» — все проверенные мной модели упорно отвечают, что нет, это вредно для стопы, и даже при объяснении, что это не так, продолжают настаивать. Этот пример, кстати, еще показывает и то, что модели не очень хорошо владеют смыслом и логикой (хотя над этим активно сейчас работают).
Поэтому мы категорически не используем и в ближайшие годы не планируем использовать системы, которые принимают решения вместо человека. Уровень готовности технологии пока недостаточен. Но как помощник при анализе документов, подготовке справок, разгрузке людей от рутины, искусственный интеллект справляется отлично.
— Можно ли привести пример выгоды в деньгах или времени информационных систем?
— Уже упомянутая «Анастасия» в МФЦ: 30 тысяч звонков в месяц вместо операторов — это колоссальная экономия, если пересчитать на зарплаты и рабочее время. «Безопасный город» напрямую в рублях не посчитать, но снижение количества преступлений — это и безопасность, и экономия ресурсов системы правопорядка.
На уровне управления большим эффектом обладают централизованные ИТ‑проекты. Например, внедрение централизованной бухгалтерии в органах власти: сокращение количества специалистов, унификация процессов — экономия минимум десятки миллионов рублей в год, а скорее сотни миллионов. Система электронного документооборота для более чем трех тысяч пользователей — это экономия на бумаге, принтерах, пересылке, скорости принятия решений, их полноте. Но даже тут основные эффекты мы получим после того, как на ней заработают системы искусственного интеллекта.
Эффект от управления на основе данных сложнее посчитать. Но очевидно, что лучшая информированность дает сотни миллионов рублей экономии или дополнительного эффекта.
— Какие главные барьеры для широкого внедрения ИИ вы видите? Кадры, недоверие, деньги?
— Во‑первых, кадры. И не столько «узкие эксперты», сколько люди в отраслях, которые понимают, что такое ИИ и где в их процессе его можно применить. Во‑вторых, стоимость решений. Стоимость оборудования для больших языковых моделей начинается с десятков миллионов рублей, программное обеспечение тоже недешево (разумеется, здесь речь идет о промышленном применении с использованием средств защиты и исполнением законодательства о персональных данных, например). И нужно учитывать, что требуется дообучение – это тоже затратная процедура.
Иногда забывают, что искусственный интеллект — это самый дорогой способ решить задачу. Нужно быть уверенным, что все более простые методы уже были проанализированы. Очень многие задачи вообще нужно решать не внедрением искусственного интеллекта, а правильной организацией процессов.
Третий барьер — качество данных. Если данных нет или они плохие, модель работать не будет, как и человек, которого бросили в лесу без карты. К слову, человек в условиях неопределенности разберется быстрее искусственного интеллекта.
Наконец, есть законодательные ограничения, особенно в части персональных данных. Нельзя просто взять и отправить персональные данные в открытую модель вроде публичного ИИ: для этого нужны закрытые решения, получение согласия и т.д.
— Есть ли госпрограммы финансирования внедрения ИИ для бизнеса?
— Специального государственного финансирования именно внедрения ИИ на предприятиях нет. Есть гранты, например РФРИТ, на разработку программных продуктов. Но если предприятие хочет внедрять ИИ в свои процессы, оно должно инвестировать само.
— После ограничений в Телеграме многие бизнесы, которые жили в этом мессенджере, столкнулись с проблемами. Насколько, по-вашему, сложно будет бизнесу перенести коммуникацию в другие мессенджеры?
— Если разработчики Макса не остановятся в развитии, не вижу проблемы. Раньше уведомления от компаний приходили в другие сервисы, и это работало. Важен технический канал доставки сообщения — где он будет реализован, там бизнес и выстроит коммуникацию. В органах власти мы уже полностью перешли в Макс: рабочая коммуникация идет там.
— Как вы оцениваете работу механизма «белых списков»?
— Белые списки — сложный механизм в реализации. Бывают инциденты, когда у того или иного оператора в конкретный момент что‑то отрабатывает некорректно — это технический сбой, от них никто не застрахован. Но в целом все работает: условно, такси вызвать, зайти в банк через сайт, а не приложение — можно.
Бесконечного расширения «белых списков» не будет. Должна быть очевидна социальная важность сервиса именно в период ограничений. Управление белыми списками — сложная задача, поэтому сейчас квота на регион небольшая.
— В этой связи часто всплывает тема публичного городского Wi‑Fi. Можно ли к ней вернуться?
— До введения ограничений публичный Wi‑Fi мало кого волновал. Территория города и региона весьма плотно покрыта сотовой связью с поддержкой высокоскоростной передачи данных. «Белые списки» обеспечивают доступ как к жизненно-важным сервисам, так и верифицированным развлекательным.
— Хватает ли в Воронежской области ИТ‑кадров, если говорить не только о разработчиках, но и о специалистах в широком смысле?
— Кадров всегда не хватает — и у нас, и во всем мире. Часто зацикливаются на программировании, но сейчас идет взрывной рост так называемых киберфизических систем. Это связка механических систем и программных. Когда вы открываете без ключа одним прикосновением дверь машины, работает как раз такая система: она дает команду замку после оценки того, где находится беспроводная метка.
Эти системы — современная магия, которой позавидуют герои поттерианы. И для всего этого нужны разработчики, которые смогут понимать не только как пишется код, но и как нужно взаимодействовать с реальным миром. Таких людей не хватает и будет не хватать еще много лет.
— Часто говорят, что воронежские айтишники уезжают в Москву. Можно ли что‑то с этим сделать?
— Я сам айтишник, который в 2005 году уехал в Москву и несмотря на отлично складывавшуюся карьеру в одной из ведущих российских интеграционных компаний, вернулся. С точки зрения комфорта Воронеж — идеальный город: зеленый, с большим количеством спортивных объектов и кафе, инфраструктурой, с хорошими каналами связи для удаленки. До Москвы семь часов на поезде, 40–60 минут на самолете (сейчас, временно, нет, но все вернется). Да, в столице выше зарплаты и больше проектов, но зарплаты съедаются высокой стоимостью жизни, а на проекты зачастую не хватает времени.
Наблюдал, как мои коллеги в Москве тратят каждый день по полдня на развоз детей по школам и секциям, а выходные в закупках в торговых центрах, много времени проводят в пробках. Большой мегаполис — это пыль, высокая нагрузка, моральное давление. Воронеж в этом смысле комфортнее, и я не считаю Москву «магнитом» по умолчанию.
— Сравниваете ли вы себя с соседями по Черноземью, где активнее развиваются новые технологии?
— У нас много разработчиков, в том числе в компаниях «первого эшелона», и вузы ежегодно выпускают больше тысячи специалистов по профильным направлениям. Это хорошая база. С точки зрения сравнения я не люблю подход «кто лучше, кто хуже». Плох лишь тот, кто не работает. А среди наших коллег лежебок не наблюдается. Да, Москва по уровню решений, несомненный лидер, но современный мегаполис и не может быть другим. Каждый из регионов имеет какую-то свою изюминку. Кто-то активно работает с видеонаблюдением. Кто-то с системами мониторинга ЖКХ, кто-то с картой жителя. Мы учимся на чужом опыте и адаптируем практики. И с удовольствием делимся своим, так, к примеру, только платформу работы с данными, мы демонстрировали почти двум десяткам регионов.
— Какой вклад IT‑сектора вы хотели бы видеть к 2030 году?
— Мы ждем от IT‑сектора развития и программных продуктов, и систем искусственного интеллекта, и киберфизических систем. Любой рост здесь полезен для региона: от автоматизации бухгалтерии до промышленных роботов. Чем больше будет решений, которые снимают с людей рутину и позволяют раскрывать творческий потенциал человека, тем сильнее будет экономика области и страны.
