Искусственный интеллект может стать катализатором устойчивого развития
Искусственный интеллект трансформирует все сферы жизни, расширяя наши возможности и границы. В то же время технологии бросают человечеству новые вызовы, связанные с безопасностью, этикой и защитой окружающей среды. На сегодняшний день каждая нейросеть оставляет за собой большой углеродный след. Однако при грамотном управлении ИИ может принести пользу планете и стать залогом устойчивой экономики будущего. Об этом рассказал научный руководитель Лаборатории алгоритмов и технологий анализа сетевых структур НИУ ВШЭ в Нижнем Новгороде Панос Пардалос в рамках XXV Ясинской (Апрельской) международной научной конференции по проблемам развития экономики и общества.
Сегодня мир переживает четвертую промышленную революцию, главным героем которой стал искусственный интеллект. Подобно электричеству во время прошлой революции, ИИ занял господствующее положение среди всех технологий. Многие страны, такие как США, Китай, Франция, Канада и др., включили развитие технологий машинного обучения в число своих национальных приоритетов, тем самым подчеркнув значимость и перспективность этой сферы.
Панос Пардалос
«Мы много говорим сегодня об искусственном интеллекте. Удивительно, насколько технологии расширили наши биологические возможности в области зрения, слуха, наши когнитивные способности. Я считаю, что правильнее было бы называть эти разработки не искусственный, а дополненный интеллект, — отметил Панос Пардалос. — Телескопы, сенсоры, интерфейсы мозг — компьютер, метавселенная, ChatGPT — в основе всех этих впечатляющих достижений лежит сложная математика и алгоритмы оптимизации».
По мнению профессора Пардалоса, повсеместное внедрение технологий и автоматизация, с одной стороны, могут принести огромную пользу мировой экономике и благосостоянию, но с другой — сопряжены с серьезными проблемами с точки зрения использования ресурсов. Так, технологии машинного обучения связаны с колоссальными объемами энергопотребления.
«Мы часто забываем о том, какую цену приходится платить за технологии. Алгоритмы машинного обучения обладают невероятными вычислительными мощностями, но требуют таких же невероятных объемов электроэнергии. Углеродный след от обучения одной модели сопоставим с выбросами в атмосферу от нескольких автомобилей за весь срок их службы», — подчеркнул исследователь.
Среди других проблем, которые выделяет ученый, — переработка электронной техники и добыча редкоземельных металлов. Металлы сами по себе необходимы для производства зеленых технологий (двигателей электромобилей, ветрогенераторов, энергосберегающих ламп), но их добыча неэкологична и губительна для окружающей среды.
По данным исследования 2023 года, Земля уже перешла 7 из 8 возможных границ безопасной жизни на ней человека, среди которых выбросы опасных веществ в атмосферу, сокращение биологического разнообразия, изменения климата и др. При этом Панос Пардалос считает, что именно искусственный интеллект способен стать залогом устойчивой экономики будущего.
«У нас уже есть все необходимые технологии для развития устойчивой экономики, и при грамотной политике ИИ может стать ключевым фактором для перехода к ней. Использование ядерной и возобновляемой энергии, переработка отходов, цифровые двойники предприятий, создание энергохранилищ, разработка новых материалов — все это возможно уже сегодня. Безусловно, цена внедрения новых решений достаточно высока. Необходима политическая воля и ряд образовательных, просветительских мер, чтобы с максимальной пользой использовать возможности, которые дает нам ИИ», — заключил Панос Пардалос.
Вам также может быть интересно:
Ученые НИУ ВШЭ доказали, что машинное обучение может тратить меньше ресурсов
Международная группа исследователей, в которой участвовали математики из Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ, теоретически обосновала простой и вычислительно легкий метод оценки неопределенности для стохастического градиентного спуска (SGD). Работа опубликована на сервере научных препринтов arXiv.org и была представлена на AISTATS 2026.
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.
В НИУ ВШЭ разработали приложение для диагностики фонологической обработки у детей
Специалисты Центра языка и мозга НИУ ВШЭ представили новый цифровой инструмент для оценки навыков фонологической обработки у детей — батарею тестов «ЗАРЯ» («Звуковой анализ русского языка»). Это первое в России стандартизированное приложение, позволяющее быстро и надежно выявлять нарушения способности различать звуки речи, удерживать их в оперативной памяти и проводить фонематический анализ. Программа работает на планшетах и смартфонах с операционной системой Android, доступна для скачивания в RuStore. Детали валидации теста опубликованы в Journal of Speech, Language, and Hearing Research.
«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.
Время жизни популяций определяется законами математики
Исследователи НИУ ВШЭ и МГУ доказали универсальный закон, описывающий время исчезновения популяций в случайной среде. Анализ эволюции ветвящихся процессов — сложных вероятностных систем — показал, что вне зависимости от изначального числа особей процесс вымирания подчиняется строгим математическим закономерностям. Результаты опубликованы в Journal of Applied Probability.
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.
Ученые ВШЭ объяснили, как эмоции человека влияют на отношение к цифровому государству
Сегодня взаимодействие человека с государством все чаще происходит через цифровые платформы: порталы госуслуг, электронные сервисы, системы на основе искусственного интеллекта и алгоритмы принятия решений. Однако до сих пор такие технологии в основном рассматривались как технические инструменты, эффективность которых оценивают по скорости работы и удобству интерфейсов. Авторы нового исследования предлагают смотреть на цифровое управление шире — как на эмоциональный опыт, который напрямую влияет на доверие граждан к государству.