Эксперты Вышки зададут стандарт искусственному интеллекту
Высшая школа экономики по заказу Федерального агентства по технологическому регулированию и метрологии разработает российские стандарты создания и применения искусственного интеллекта (ИИ) в сетях связи, системах аналитики, нейронных сетях, системах госуслуг, для контроля оборота алкоголя и в других сферах. Об этом проекте и о том, зачем и как нужно стандартизировать ИИ, новостной службе портала рассказал директор по научным проектам НИУ ВШЭ, председатель национального технического комитета по стандартизации ТК164 «Искусственный интеллект» Сергей Гарбук.
Стандарты необходимы для создания благоприятных нормативных возможностей внедрения технологий искусственного интеллекта в различные отрасли экономики и социальной сферы. Дело в том, что в настоящее время отсутствуют единые, признанные профессиональным сообществом и государственными регуляторами правила подтверждения функциональной надежности и безопасности прикладных интеллектуальных систем. Отсутствие таких правил делает невозможным применение систем ИИ в наиболее ответственных задачах, ошибки решения которых могут привести к опасным последствиям: на транспорте, в медицине, образовании, в системах безопасности и других. Система стандартов в области искусственного интеллекта как раз и направлена, прежде всего, на формирование таких единых принципов оценки соответствия систем ИИ установленным требованиям, выполнение которых обеспечивало бы гарантии качества прикладных интеллектуальных систем.
Сергей Гарбук
Государству стандарты нужны для того, чтобы защитить потребителя систем ИИ, предоставляя ему гарантии качества, надежности и безопасности этих систем. Добросовестным разработчикам стандартизация в области искусственного интеллекта необходима для обеспечения единства измерений в этой сфере, благодаря чему появится, например, возможность объективного сопоставления прикладных систем ИИ, созданных разными разработчиками. Такая возможность обеспечит прозрачность конкурентной среды и безусловно будет способствовать развитию отрасли искусственного интеллекта в целом.
Стоит подчеркнуть, что технологии ИИ бурно развиваются. Большие перспективы открываются, в том числе, в связи с использованием интеллектуальных технологий в образовательном процессе. Но такое использование возможно лишь при одном условии: если будут обеспечены гарантии того, что качество образования при этом, как минимум, не снизится. Получение таких гарантий предполагает создание системы оценки соответствия интеллектуальных технологий предъявляемым требованиям. При этом как сами типовые требования к технологиям ИИ, так и способы оценки соответствия этим требованиям должны быть едиными для всех, то есть унифицированными, одобренными профессиональным сообществом, и закреплены в соответствующих стандартах.
Таким образом, отсутствие стандартов ИИ не позволяет использовать эти технологии во многих важных прикладных областях, включая образование, то есть там, где требуются определенные гарантии качества работы интеллектуальных систем. В данном случае можно говорить о наличии серьёзного нормативно-технического барьера, препятствующего эффективному созданию и применению систем искусственного интеллекта.
Стандарты ИИ уже несколько лет активно разрабатываются в разных странах и на международном уровне. Например, национальный план разработки стандартов искусственного интеллекта в США был принят в августе 2019 года. Работа над международными стандартами ведется с начала 2018 года, когда был создан соответствующий подкомитет SC42 Artificial Intelligence Объединенного технического комитета по стандартизации JTC1 Information Technologies. В настоящее время в разработке находится более 20 международных стандартов, и Высшая школа экономики принимает активное участие в этой работе.
В России Перспективный план разработки стандартов искусственного интеллекта на 2021-2024 годы был принят в конце 2020 года. В перечень работ Высшей школы экономики войдет разработка национальных стандартов общего назначения, устанавливающих термины и определения в данной области, форматы представления данных и другие вопросы, решение которых обеспечит терминологическое единство и необходимый уровень совместимости интеллектуальных систем с существующей и перспективной информационной инфраструктурой. Также значительное внимание будет уделено стандартам, устанавливающим единые требования к испытанию систем ИИ, рассчитанных на решение различных прикладных задач. Особенностью таких стандартов является то, что в этих документах будут сформулированы требования к тестовым наборам данных (т.н. датасетам), на которых необходимо проводить испытание интеллектуальных систем для определения их безопасности и функциональности.
Часть стандартов будет разрабатываться путем гармонизации отечественных нормативных документов с соответствующими международными стандартами. Такие работы также запланированы в рамках данного комплексного проекта.
Принципиальным моментом нормативно-технического регулирования ИИ на данном этапе является то, что стандарты не устанавливают требований к способам создания интеллектуальных систем. Унификации подлежат лишь принципы их испытаний, измерения функциональных характеристик и характеристик безопасности. При этом стандарты никак не ограничивают исследователей и разработчиков в выборе принципов создания и функционирования систем.
Гарбук Сергей Владимирович
Вам также может быть интересно:
Исследователи ВШЭ показали, как создавать регуляторную ДНК напрямую
Исследователи НИУ ВШЭ разработали модель для генерации промоторов и энхансеров — участков ДНК, регулирующих работу генов. Модель работает с нуклеотидами ДНК напрямую, без промежуточного преобразования в непрерывное числовое пространство. Разработка может быть полезна в синтетической биологии и генной терапии. Результаты исследования представлены на воркшопе конференции ICLR 2026.
ФКН ВШЭ и ЧГУ реализовали три отраслевых образовательных модуля по искусственному интеллекту
В 2025/26 учебном году факультет компьютерных наук (ФКН) ВШЭ совместно с Череповецким государственным университетом реализовал три отраслевых образовательных модуля по искусственному интеллекту. Инициатива была представлена в рамках проекта «Топ-ИИ» Минцифры России при участии АНО «Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации». Эксперты НИУ ВШЭ совместно с индустриальными партнерами разработали линейку отраслевых образовательных модулей в области искусственного интеллекта.
Новый метод НИУ ВШЭ и Т-Технологий повышает качество работы ИИ
Ученые из лаборатории научных исследований «Т-Технологий» и Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ разработали новый метод семплирования для моделей маскированной диффузии — G-Star+. Он помогает быстрее и качественнее исправлять ошибки во время генерации текста и кода за небольшое число шагов. Метод показал эффективность в задачах генерации текста и кода и может применяться там, где генеративным моделям нужно быстро и качественно создавать текст или код при ограниченных вычислительных ресурсах.
В Вышке открыли проектно-учебную лабораторию совместно с Группой «Т-Технологии»
Группа «Т-Технологии» (головная структура Т-Банка) открыла проектно-учебную лабораторию на базе факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ (ФКН НИУ ВШЭ). Проектно-учебная лаборатория Группы «Т-Технологии» в НИУ ВШЭ сосредоточится на проектах и задачах в области искусственного интеллекта, распределенных вычислений, анализа больших данных и информационной безопасности в финансовом секторе. Лабораторию возглавит Алексей Теплов, кандидат физико-математических наук.
«Защищать конкуренцию от ИИ нам придется с помощью самого искусственного интеллекта»
В НИУ ВШЭ прошел двухдневный семинар «Искусственный интеллект и конкурентная политика в странах БРИКС». Его участники обсудили две ключевые для конкурентной политики темы: трансформация конкуренции и рынков под влиянием технологий ИИ и усилени е регуляторного потенциала антимонопольных органов за счет технологий искусственного интеллекта.
В НИУ ВШЭ разработали сервис обезличивания табличных данных для безопасного использования в ИИ-системах
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН ВШЭ разработал сервис обезличивания табличных данных, предназначенный для подготовки корпоративных данных к использованию в аналитических и ИИ-сервисах. Решение позволяет выявлять персональные данные в структурированных наборах, применять к ним воспроизводимые правила обезличивания и формировать артефакты, необходимые для контроля качества, аудита и последующего использования данных в защищенных контурах.
Высшая школа экономики и «Ростелеком» поддержат ИИ-стартапы для госсектора
НИУ ВШЭ и «Ростелеком» подписали на ПМЭФ-2026 соглашение о сотрудничестве в рамках реализации акселератора ИИ-решений для государственного сектора. Совместная работа позволит объединить технологическую экспертизу крупнейшего цифрового партнера государства и академический потенциал ведущего исследовательского университета страны.
Проблемы этики: как и где использовать ИИ
За последние годы этика в сфере искусственного интеллекта превратилась из философско-теоретической в прикладную дисциплину. Эксперты в НИУ ВШЭ обсудили, какие этические проблемы возникают в связи со стремительным развитием цифровизации и какие их инженерные решения могут быть предложены.
НИУ ВШЭ и МТС договорились об обмене ИИ-компетенциями при подготовке инженерных кадров для телекома
НИУ ВШЭ и ПАО «МТС» заключили соглашение о стратегическом партнерстве, которое предполагает подготовку кадров с ИИ-компетенциями для телекоммуникационной отрасли по программам высшего и дополнительного профессионального образования. Соглашение направлено на повышение качества образования, обмен экспертизой и компетенциями при подготовке инженеров, владеющих технологиями ИИ и машинного обучения.
Точка входа в ИИ: на ЦИПР обсудили влияние технологий на будущее
Участники ЦИПР-2026 обсудили, как офисные приложения могут стать точкой массового доступа к ИИ и снизить барьеры использования. Эксперты сошлись во мнении, что будущее — за адаптивными моделями и экосистемным подходом к корпоративным данным. В экспертных дискуссиях приняли участие представители НИУ ВШЭ.