• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Новости

Леонид Гохберг рассказал на страницах Nature о возможностях ИИ-поддержки для обоснования политики

Как показала ситуация борьбы с пандемией COVID-19, обществу очень дорого обходятся ошибки, связанные с недостаточно проработанными мерами политики в медицине, науке, образовании и других социально значимых секторах экономики. Тему расширяющейся практики принятия управленческих решений с опорой на анализ больших данных затронул первый проректор, директор ИСИЭЗ НИУ ВШЭ Леонид Гохберг в июльском номере журнала Nature и призвал команды разработчиков ИИ-решений объединять усилия.

Леонид Гохберг рассказал на страницах Nature о возможностях ИИ-поддержки для обоснования политики

Приводим перевод комментария Леонида Гохберга Use AI to mine literature for policymaking.

Сегодня процесс разработки политики, основанной на научных данных, сложнее, чем когда-либо. Лицам, принимающим решения, приходится учитывать массу факторов — управление цепочками поставок, изменение климата, экономическое неравенство, технологические прорывы, дезинформацию и многое другое. Использование искусственного интеллекта (ИИ) для анализа больших массивов текстов может поставить политику на более прочную основу.

Современные модели анализа больших данных и обработки естественного языка позволяют выйти за рамки конвенциональных индикаторов и экспертных дискуссий при принятии решений. Можно без особых проблем проанализировать миллионы научных статей, патентов и обзоров рынков, чтобы выявить мегатренды или направления, теряющие популярность, и с опорой на извлеченное знание прогнозировать будущее (см.: go.nature.com/31snkp5).

При помощи алгоритмов машинного обучения можно создавать карты компетенций целых государств и находить центры передовых исследований; выявлять «слабые сигналы» и эффекты маловероятных, но потенциально опасных событий — «джокеров»; обнаруживать пробелы в законодательстве. Такие программные продукты могли бы способствовать формированию проактивной политики.

Для борьбы с пандемией коронавируса требуется координация работы различных команд, применяющих технологии ИИ (см., к примеру: J. Blumenstock Nature http://doi.org/d28w; 2020). В этом могла бы оказаться полезной Сеть Futures Literacy ЮНЕСКО (см.: go.nature.com/2nqqfpd). В противном случае, при возникновении подобных ситуаций в будущем несоответствие между научной политикой и реальностью может обойтись обществу очень дорого.