Как искусственный интеллект меняет подход к стратегическим решениям

Как искусственный интеллект меняет подход к стратегическим решениям

Искусственный интеллект способен принести пользу стратегической политике не в качестве замены государственному суждению, а как средство повышения внимания, оперативности и системности анализа. Наиболее оправданно применять его для быстрой обработки больших объемов информации, поиска малозаметных сигналов, построения и сопоставления реалистичных сценариев, проверки исходных предположений и обнаружения отклонений в кризисной обстановке. Решения об эскалации, использовании силы, необратимых действиях и международно-правовой ответственности пока не должны передаваться ИИ. Однако он может существенно расширить аналитическую основу, на которой принимаются такие решения.

В российском законодательстве искусственный интеллект определяется как совокупность технологических решений, способных воспроизводить отдельные когнитивные функции человека. В понятийный аппарат также включены фундаментальные модели (frontier models). В результате под общим обозначением оказываются инструменты разного типа: от узкоспециализированных систем компьютерного зрения до генеративных языковых и мультимодальных моделей. В докладе обобщен российский и зарубежный опыт использования ИИ в стратегическом управлении, рассмотрены основные ограничения и обозначены принципы управленческой дисциплины.

**Российский и зарубежный опыт: уже достигнутые результаты**

Наиболее наглядные примеры применения ИИ за рубежом связаны с обработкой информации и прогнозированием. Запущенная Министерством обороны США в 2017 году программа Project Maven была первоначально ориентирована на использование компьютерного зрения для распознавания объектов и отбора важных сигналов при анализе видеоматериалов, полученных с беспилотных платформ. Принцип работы прост: алгоритм выполняет первичную сортировку информационного потока, позволяя аналитику сосредоточиться на отобранных данных, а не изучать весь массив целиком.

Программа IARPA Hybrid Forecasting Competition показала, что наиболее точные прогнозы возникают при совместной работе человека и машины. В такой модели экспертная оценка и алгоритмические расчеты не конкурируют, а дополняют друг друга.

Оставить комментарий