Как разные страны используют ИИ: кейсы в ключевых секторах
11 августа 2025 года Президент Касым-Жомарт Токаев заявил, что искусственный интеллект должен стать движущей силой развития Казахстана. В течение ближайших 5 лет страна планирует трансформироваться в цифровое государство, максимально использующее потенциал ИИ. Агентство Kazinform изучило мировые примеры внедрения ИИ.
Медицина и здравоохранение
В Израиле искусственный интеллект активно используется в здравоохранении для диагностики, персонализированного лечения, реагирования на экстренные ситуации и разработки лекарств. Например, стартап Aidoc внедрил алгоритмы ИИ в крупнейшие больницы страны для мгновенного выявления инсультов, кровоизлияний и переломов на снимках КТ.
Персонализированная медицина также быстро развивается: совместный проект Техниона и Maccabi сократил количество неправильных назначений антибиотиков при инфекциях мочевыводящих путей на 35% и помог бороться с устойчивостью к лекарствам.
ИИ применяется и в экстренных службах, например, в United Hatzalah, где система прогнозирует возможные места экстренных вызовов с точностью до 85%, сокращая время реагирования.
Однако использование медицинских данных требует строгой защиты, так как утечки могут поставить под угрозу конфиденциальность пациентов. Высокая стоимость решений на основе ИИ и необходимость интеграции с существующими системами затрудняют их внедрение в небольших клиниках. Есть и риск чрезмерной зависимости врачей от ИИ, что может снизить их внимательность при диагностике.
Чтобы снизить эти риски, в ряде стран введены стандарты сертификации медицинских систем ИИ, обязательные процедуры проверки алгоритмов и протоколы совместного принятия решений врачом и ИИ. Создаются открытые медицинские данные для повышения точности и объективности моделей. Обучение медицинских специалистов работе с ИИ помогает им правильно интерпретировать результаты и воспринимать ИИ как инструмент поддержки, а не замену клинического опыта.
Образование
Финляндия активно внедряет ИИ в образование, сочетая национальную стратегию с инновациями на уровне школ и университетов. Например, платформа ViLLE, разработанная Turku Institute for Learning Analytics, использует адаптивные методы обратной связи. Она анализирует ответы учащихся, их сильные и слабые стороны, а также другие показатели, чтобы определить, где им нужна дополнительная поддержка, а где они готовы к новым заданиям.
Однако алгоритмы могут содержать предвзятость – например, неправильно оценивать работы из-за стиля письма или культурного контекста. Чрезмерная зависимость от ИИ в обучении может ослабить критическое мышление и навыки самостоятельных исследований. Внедрение ИИ также способно усилить неравенство в образовании между регионами и социальными группами.
Чтобы снизить эти риски, многие страны создают этические стандарты использования ИИ в образовании, включая обязательные проверки на прозрачность и справедливость. Распространяются гибридные модели, в которых ИИ поддерживает учителей, а не заменяет их. Педагогов обучают работе с ИИ-инструментами, чтобы они могли эффективно контролировать процесс обучения и исправлять ошибки системы.
Транспорт и логистика
Нидерланды активно применяют ИИ для повышения эффективности и устойчивости транспортной инфраструктуры. В порту Роттердама система ИИ с высокой точностью прогнозирует время прибытия судов, используя данные о прошлых прибытиях, типах судов, маршрутах и скорости. Это сократило среднее время ожидания на 20%, улучшив планирование для терминалов, судовых агентов и операторов судов.
В США ИИ поддерживает логистику на уровне отраслевых сервисов. Например, Uber Freight применяет алгоритмы машинного обучения для сокращения числа поездок пустых грузовиков. Обычно около 35% грузовиков едут без груза, но этот показатель удалось снизить на 10-15%.
Тем не менее, предиктивные системы сильно зависят от качественных и актуальных данных, а многие порты и логистические центры до сих пор работают с разрозненными или устаревшими потоками информации. Чрезмерная автоматизация решений несёт операционные риски, если алгоритмы неправильно интерпретируют необычные условия – например, экстремальную погоду или геополитические сбои.
Кибербезопасность
ИИ всё чаще используется для обнаружения киберугроз, их предотвращения и реагирования на них в реальном времени. В США Microsoft Security Copilot применяет генеративный ИИ для помощи аналитикам безопасности в расследовании инцидентов, сопоставлении данных об угрозах и разработке мер по их устранению.
В финансовом секторе HSBC использует модели ИИ для мониторинга миллионов транзакций в день, выявляя подозрительную активность и блокируя мошеннические платежи за секунды.
Однако системы защиты на основе ИИ сами могут становиться мишенью атак: злоумышленники применяют методы adversarial attack, подсовывая ложные данные, из-за чего система пропускает угрозы или подаёт ложные сигналы. Модели, обученные на неполных или предвзятых данных, могут не распознавать новые виды атак, в то время как чрезмерная зависимость от автоматизированных решений может задержать вмешательство человека во время сложных инцидентов. При этом злоумышленники тоже используют ИИ – для автоматизации фишинговых атак, создания полиморфного вредоносного ПО и массового поиска уязвимостей в сетях.
Энергетика и экология
Прогнозирование выработки ветровой энергии имеет ключевое значение для Дании, где половина электроэнергии поступает из возобновляемых источников, а в некоторые дни на ветер приходится до 50% потребления. Модели на основе ИИ значительно повышают точность прогнозов, позволяя сети эффективнее работать с нестабильной генерацией.
В Австралии стартап Neara анализирует инфраструктуру энергосетей с учётом экстремальных погодных условий, помогая выбирать оптимальные стратегии ремонта и повышать надёжность снабжения.
Однако, хотя ИИ способствует достижению экологических и энергетических целей, его собственное развитие может нанести вред окружающей среде. Обучение генеративных моделей с миллиардами параметров требует огромного количества электроэнергии, увеличивая выбросы CO₂ и нагрузку на энергосистемы. Охлаждение серверов также требует миллионов литров воды.
Чтобы снизить экологический след ИИ, страны разрабатывают более экологичные решения для дата-центров. Всё шире применяются системы жидкостного и иммерсионного охлаждения, сокращающие энергопотребление на 50% и уменьшающие расход воды. Дата-центры также переходят на возобновляемые источники энергии. Например, в Бразилии они подключаются к сети, почти на 90% работающей на гидроэлектростанциях.
Сельское хозяйство
В Нидерландах тепличные хозяйства используют системы компьютерного зрения для мониторинга состояния растений и автоматической регулировки полива, освещения и температуры. В США фермеры применяют платформы вроде John Deere See & Spray, которые с помощью ИИ определяют сорняки и распыляют гербициды только в нужных местах, сокращая расход химикатов в несколько раз. В Австралии дроны с ИИ-аналитикой следят за здоровьем скота и состоянием пастбищ.
Но и здесь есть сложности. Высокая стоимость оборудования и сложность интеграции затрудняют внедрение ИИ на небольших фермах. Алгоритмы могут ошибаться – например, неправильно диагностировать болезни растений или состояние почвы, что приводит к потерям. Зависимость от облачных сервисов и датчиков повышает уязвимость к кибератакам, которые могут нарушать всю сельскохозяйственную работу.
Для решения этих проблем правительства и компании запускают программы обучения фермеров, предоставляют субсидии на покупку технологий и создают платформы ИИ, адаптированные к местным условиям. Также разрабатываются гибридные системы, способные работать без постоянного подключения к интернету, что снижает риски сбоев и атак.
Ранее под председательством первого заместителя Премьер-министра РК Романа Скляра состоялось совещание, посвященное вопросам внедрения технологий ИИ в деятельность крупных промышленных предприятий Казахстана.
Оригинал материала на английском языке можно прочесть здесь.
