Комментировать

Эксперты НИУ ВШЭ создали первую в России систему сертификации продукции в области ИИ

Эксперты НИУ ВШЭ создали первую национальную межотраслевую систему добровольной сертификации (СДС) в области искусственного интеллекта «Интеллометрика». Она прошла регистрацию в Федеральном агентстве по техническому регулированию и метрологии (Росстандарт). Технологические решения на основе ИИ будут в том числе проходить оценку на безопасность, что повысит доверие к ним пользователей. Об этом CNews сообщили представители НИУ ВШЭ.

«Стратегия России в области ИИ предполагает динамичное развитие и масштабирование инновационных технологий. Однако использование этих технологий сопряжено со многими рисками. Наша система будет инструментом по их минимизации. Технологии искусственного интеллекта разнообразны, и важно, чтобы продукция на их основе, соответствовала тем задачам, которые перед ней ставят — как техническим стандартам, так и этическим нормам. В испытаниях в рамках сертификации мы будем использовать богатый научный опыт и материальную базу, накопленные в Высшей школе экономики — одном из ведущих исследовательских центров в сфере искусственного интеллекта», – сказал Сергей Гарбук, директор по научным проектам НИУ ВШЭ.

Система продумана так, чтобы исключить возможное влияние разработчиков и других заинтересованных лиц на результаты испытаний. Она также наиболее полно учитывает отечественный и международный опыт в области тестирования прикладных систем ИИ. Таким образом, СДС будет выступать объективной «третьей стороной» при взаимодействии между производителями или поставщиками услуг и пользователями.

Потребителям независимая оценка поможет сориентироваться на растущем рынке продукции и услуг с применением технологий искусственного интеллекта и дать гарантии безопасности. Сертификация также будет способствовать повышению общего уровня качества продукции. А производители, получившие сертификат, смогут повысить спрос на свои предложения.

Руководить работой СДС будет наблюдательный совет. В его состав войдут представители профильных органов исполнительной власти, государственных регуляторов, общественных организаций, разработчиков продуктов и услуг ИИ, научного сообщества.

Созданная система носит межотраслевой характер. НИУ ВШЭ будет обеспечивать соблюдение единых подходов к оценке соответствия продукции ИИ с учетом специфики отдельных сфер. Университет также займется обеспечением взаимодействия между участниками системы.

«Совсем не одно и то же использовать нейросеть для анализа рентгеновских снимков пациентов или ситуации на дороге при движении автомобиля. Поэтому продукцию ИИ, решающую, казалось бы, схожие задачи, необходимо оценивать в рамках отдельных сфер. Для этого в нашей системе органы по сертификации и испытательные лаборатории создаются на базе ведущих отраслевых организаций. При этом важно, чтобы подходы к испытаниям были едиными. Высшая школа экономики выступит организатором процесса, который будет отвечать за унификацию подходов к оценке продукции и услуг», – сказала Екатерина Шамина, главный эксперт Дирекции по научным проектам НИУ ВШЭ.

Источник: CNews

#искусственный интеллект #инновационные технологии
Комментировать

Комментарии

Комментировать

Вам может быть интересно

25
#цифровизация

«Мозги» российской нейросети и триллионы рублей от ИИ. О чем говорил Мишустин в Алма-Ате

Председатель правительства РФ рассказал об экономическом эффекте от внедрения технологий ИИ в России, отличии российской нейросети от западной ChatGPT и российских предложениях для зарубежных партнеров
31
#Китай

«ИИ в коробке»: в Китае набирают популярность системы для локального запуска моделей

Китайские компании, обеспокоенные сохранностью своих данных, отдают предпочтение «ИИ в коробке». Такие системы позволяют запускать генеративные модели в локальном или частном облаке, на которые приходится около половины рынка облачных сервисов в стране
26
#искусственный интеллект

«Сбер» и СПбГУ займутся подготовкой специалистов в области искусственного интеллекта и науки о данных

На новой образовательной программе магистратуры студенты будут изучать прикладные задачи машинного обучения, в том числе, связанные с большими языковыми моделями и их применением в бизнес-задачах