В России впервые вводятся нормативы эффективности, связанные с применением искусственного интеллекта (ИИ). Соответствующие показатели на 2026 год для различных ведомств были утверждены правительственной подкомиссией по вопросам ИИ. Об этом сообщили в аппарате вице-премьера Дмитрия Григоренко.
Новые стандарты для ведомств
Разработанные нормативы делятся на сквозные, то есть общие для всех, и отраслевые, которые будут применяться в конкретных сферах. Это призвано стимулировать более широкое внедрение технологий искусственного интеллекта в государственное управление и ключевые отрасли экономики.
ИИ в медицине: амбициозные цели
Особое внимание уделяется сфере здравоохранения. К концу 2026 года планируется, что учреждения Минздрава будут обрабатывать половину маммографических исследований с помощью ИИ. Также ставится задача обрабатывать четверть всех рентгеновских снимков грудной клетки и столько же снимков компьютерной томографии, используя возможности нейросетей. Это позволит ускорить диагностику и повысить её точность.
Искусственный интеллект в промышленности и на транспорте
В Минпромторге установлены следующие цели: к концу 2026 года 17,8% предприятий машиностроения должны быть оснащены системами компьютерного зрения, а 5,5% предприятий химической промышленности — технологиями с искусственным интеллектом. Эти меры направлены на модернизацию производственных процессов и повышение их эффективности.
Министерство транспорта ставит перед собой задачу использовать ИИ для контроля за соблюдением весовых норм грузовиками. Цель — увеличить долю выявляемых с помощью нейросетей нарушителей до 5%. В настоящее время такие технологии для этой цели не применяются.
Ожидания экспертов
Специалисты полагают, что ведомствам не составит большого труда достичь поставленных показателей. По их мнению, нейросети уже активно интегрируются во многие сферы, включая промышленность и государственные структуры. ИИ используется для контроля производственных процессов, управления персоналом и автоматизации офисной работы. В медицине нейросети также широко применяются для анализа медицинских данных и карт.