В Москве обсудили использование нейросетей для решения общественно-политических задач

Экспертный институт социальных исследований (ЭИСИ) провел круглый стол «Искусственный интеллект и нейросети в решении общественно-политических задач».

Мероприятие прошло на площадке Международного мультимедийного пресс-центра медиагруппы «Россия сегодня».

Участие в дискуссии приняли:

➖Глава федерального штаба «Цифровой России» Алексей Ландарь
➖Руководитель Департамента политических исследований ВЦИОМ Михаил Мамонов
➖Руководитель Экспертного совета ЭИСИ Глеб Кузнецов
➖Руководитель департамента искусственного интеллекта агентства «Социальные сети» Николай Деревцов
➖Доктор технических наук, разработчик систем ИИ, генеральный директор «Smart Engines» Владимир Арлазаров

Эксперты обсудили вопросы применения технологий искусственного интеллекта в общественно-политической сфере, а также проблематику нормативного регулирования технологии.

В ходе своего доклада Алексей Ландарь отметил, что нейросети открывают широкий спектр новых возможностей для решения общественно-политических задач. Прежде всего, за счет быстрой обработки больших массивов данных. Нейросети также могут улучшить качество общественных услуг, автоматизируя бюрократические процессы и помогая в оптимизации распределения ресурсов.

При этом использование нейросетей связано с серьезными рисками. Главный из них — манипуляция общественным мнением. Нивелирование рисков использования технологии можно добиться за счет создания эффективной правовой рамки.

"В первую очередь необходимо создать прозрачные стандарты использования нейросетей, чтобы все алгоритмы, применяемые в общественно-политической сфере, могли проходить независимую экспертизу на предмет этичности и отсутствия предвзятости. Это позволит снизить риск манипуляций и обеспечить доверие общества к решениям, основанным на ИИ. Кроме того, обязательной должна стать публичная отчетность о принципах работы нейросетей и данных, на которых они обучаются, чтобы избежать непрозрачности их применения", – отметил Алексей Ландарь.

Важно также внедрить механизмы защиты персональных данных и прав на конфиденциальность. Для обучения моделей необходимы большие массивы данных, в том числе персональная информация. По мнению Ландаря, необходимо установить строгое регулирование доступа к персональным сведениям, их хранения и обработки, а также предусмотреть введение санкций за нарушения.