Росприроднадзор может стать одним из первых российских учреждений в сфере государственного контроля, которое внедрит в работу искусственный интеллект (ИИ), сообщила в интервью РИА Новости руководитель службы Светлана Радионова. Глава ведомства также рассказала, как нейросеть помогает выявлять должников, и объяснила, почему искусственный разум не лишит работы инспекторов агентства. Беседовал Павел Зюзин.
– Результат кампании в рамках РОП (расширенной ответственности производителя – ред.), который в этом году обеспечила служба – наш абсолютный рекорд. В пользу развития переработки нам удалось собрать более 19,9 миллиарда рублей. Почему эта цифра – достижение? Потому что около 80% юридических лиц, имеющих обязательство отчитаться за утилизацию или заплатить экосбор, этого не делали, оставаясь в тени. «Расколдовать» невидимок помог искусственный интеллект. Мы смогли довольно быстро проанализировать миллионы строк данных, подготовить предостережения для юрлиц. ИИ позволил выиграть время, сократить затраты при ограниченных ресурсах и усилиться в аналитике. Возможно, мы станем первой надзорной службой в России, которая внедрит в работу искусственный интеллект.
– Сейчас искусственный интеллект мы используем, в основном, для обеспечения своевременных и корректных платежей в рамках механизма РОП. Здесь в океане данных ИИ помогает вылавливать экологических уклонистов.
В конце прошлого года мы «приручили» порядка двух терабайт данных о природопользователях, это уникальные данные Росприроднадзора, и объединили их с наборами других источников.
То есть мы взяли данные, поступившие к нам от ФТС (Федеральной таможенной службы – ред.), ЦРПТ (Центра развития перспективных технологий – ред.), сравнили их со своей базой ПТК «Госконтроль», нашли несоответствия и задали необходимые параметры. Под каждую задачу пишутся алгоритмы. Например: «найдите нам юридические лица, которые были импортерами, которые с неликвидированным ИНН (Идентификационным номером налогоплательщика – ред.)». То есть это огромный массив очень быстро обрабатываемой информации.
Полученные данные дорабатывает человек, получая возможность направить предостережение компаниям, которые нарушают закон, игнорируя отчетность. Подчеркну, именно человек преобразует вычисления алгоритмов в реальные решения. Кроме того, искусственный интеллект помогает и в периметре внутреннего взаимодействия, выдавая за секунды данные по нужному запросу.
– Универсального сервиса нет. Для аналитики больших данных специалисты самостоятельно пишут так называемые сценарии обработки показателей и выявления отклонений. Так, например, в работе с профстандартами и большими текстовыми документами мы пользуемся разными моделями. Одни лучше разбираются в нормативных актах, другие – в анализе текстов и так далее.
К слову, вместе с Высшей школой экономики Росприроднадзор провел уникальное верифицированное тестирование нейросетей. Мы выяснили, какой инструмент более «образованный» в вопросах экологического спектра, какой – менее, и составили рейтинг моделей искусственного интеллекта по соответствию требованиям.
К сожалению, наши, отечественные разработки от «Яндекса» и «Сбера» заняли только четвертое и пятое места, но я уверена, что компании правильно воспользуются этим сигналом. Мы будем обновлять рейтинг каждые полгода и публиковать результаты. В целом, результаты исследования будут полезны многим – всем, кто не захочет плестись в хвосте эволюции.
– Мы хотим выполнять свою работу быстрее, точнее и с меньшими затратами. Нам интересно все, что служит этой цели. Мы даже космос берем в союзники.
Думаю, что искусственный интеллект позволит нам обрабатывать данные ДЗЗ (дистанционного зондирования Земли) – это данные Роснедр с космических спутников – и накладывать их на результаты наших информационных баз. То есть у нас есть все шансы начать решать те задачи, которые человеку не под силу – синхронно и очень быстро совмещать разрозненные данные, выбираясь из ведомственного «колодца».
Сколько времени нужно человеку, чтобы сравнить восемь тысяч лицензий? Это огромное количество данных, но, если ты можешь корректно воспользоваться искусственным интеллектом, несоответствие будет обнаружено моментально. Это серьезная помощь. Мы можем сократить практически до минимума выезды инспекторского состава.
Мы можем также отметить, что средняя «цена» выписанного в рамках отчетной кампании РОП предостережения – примерно 120-150 тысяч рублей. То есть каждое предостережение, направленное с помощью искусственного интеллекта, принесло стране примерно 120-150 тысяч рублей, а нам это не стоило почти ничего. Правильно прописанные алгоритмы смогут быстро определить топ-50 крупнейших неплательщиков и рассчитать соответствующую плату, которую они в соответствии с законом должны внести. Иными словами, мы просто адаптируем новые технологии к риск-ориентированному подходу, который применяет правительство Российской Федерации.
– Наши специалисты шутят: «ИИ – тоже человек, забывает, что было вчера». В связи с этим есть определенные ограничения в рамках каждой сессии. Что еще мы поняли: обучать ИИ важно именно на успешном опыте. Мы хотим, чтобы «Яндекс» или «Сбер» настолько развили экологические навыки своих моделей, чтобы те стали для нас единым окном.
Разумеется, сейчас все результаты работы искусственного интеллекта проверяет человек, и от человека на 80% зависит успех работы с алгоритмами, благодаря умению правильно задать вопрос, определить цель, интерпретировать решение. Мы стремимся к тому, чтобы у ведомства и всех сторон было единое поле данных.
– Ее лишь прибавляется. Есть вещи, которые может сделать только человек. У нас огромная лабораторная работа, выездные проверки, аналитика. Если мы сможем освободить людей для более интеллектуальной и более многозадачной работы, с которой искусственный интеллект пока не справляется, то это очень хорошо. Готовы создать ради этого отдельное подразделение по ИИ. А инспекторы должны быть там, где они больше всего нужны.В школах может появиться курс по работе с нейросетямиВчера, 03:28
