В России готовится к запуску экспериментально-правовой режим, который откроет новые возможности для сбора и обработки промышленных данных с применением искусственного интеллекта. Проект нацелен на создание единой нормативной базы и снижение барьеров для использования критически важной информации, при этом обеспечивая её защиту в условиях растущих киберугроз.
Федеральный центр прикладного развития искусственного интеллекта (ФЦПРИИ), Минпромторг и Минэкономразвития разработали новый экспериментально-правовой режим (ЭПР), который предполагает особые условия для сбора и систематизации промышленных данных с последующей обработкой с использованием технологий искусственного интеллекта.
Речь идет о данных, которые генерируются в ходе производственных процессов непосредственно на предприятиях — это информация, поступающая от станков, различного оборудования, эксплуатационные параметры и другие подобные показатели. В конце прошлого года стало известно, что Минпромторг разработал концептуальный документ, в котором были изложены ключевые принципы управления такими данными, включая механизмы их сбора, хранения, дополнения, обработки, передачи, распространения и последующего уничтожения.
Представитель ФЦПРИИ в беседе с «Ведомостями» подчеркнул, что промышленная информация часто содержит чувствительные сведения — от коммерческой тайны до элементов интеллектуальной собственности. В условиях постоянно растущих киберугроз критически важно обеспечить высокий уровень защиты этих данных от несанкционированного доступа и использования.
В настоящее время предложенный режим находится в стадии доработки с учетом полученных замечаний от Минэкономразвития. Запуск эксперимента намечен на текущий год, и его реализация будет продолжаться в течение трех лет.
Суть ЭПР заключается в создании особых условий, при которых компании, присоединившиеся к эксперименту, смогут свободно — и безвозмездно — использовать промышленные данные без необходимости постоянного контроля со стороны госрегуляторов. Благодаря этому они смогут применять нейросетевые технологии, обученные на обширных массивов отраслевой информации, что, как ожидается, поможет сократить издержки и повысить точность работы систем на базе ИИ.
Принять участие в эксперименте выразили желание 10–15 компаний, работающих в таких секторах, как нефтегазовая промышленность, химическое производство и робототехника.
Эксперимент также нацелен на определение типов промышленных данных и выработку стандартов их обработки, хранения и передачи. Одновременно планируется начать обучение крупных языковых моделей на отраслевых, а не отдельных корпоративных данных, что значительно расширит возможности ИИ. По завершении эксперимента на основе полученных результатов будет сформирована нормативная база, регулирующая работу с промышленной информацией. Помимо прочего, это позволит заранее оценить потенциальные угрозы и последствия возможных утечек.
Эксперты сходятся во мнении, что в настоящее время регулирование промышленных данных в России носит фрагментарный характер и опирается на общие нормы, не учитывающие специфику таких данных. Отсутствие специализированного правового механизма создает правовые риски, связанные с утечкой информации и нарушением конфиденциальности. Предлагаемый ЭПР рассматривается как необходимый шаг к формированию единой и сбалансированной нормативной базы, которая позволит эффективно работать с промышленными данными, особенно в условиях ускоренной цифровизации производства.
Кроме того, подчеркивается высокая чувствительность и уникальность таких данных, а также необходимость аккуратного подхода к их сбору и передаче. Отдельно отмечается, что внедрение единой системы идентификации и стандартизации данных требует значительных организационных и технических ресурсов, а потому внедрение ЭПР должно начинаться с пилотных проектов, чтобы протестировать эффективность предложенной модели и минимизировать возможные риски.