Академик РАН: Россиянам не стоит увлекаться «яркими вспышками» ИИ

Мнение эксперта
Академик Российской академии наук (РАН) и лауреат премии Oganesson Арутюн Аветисян призвал не увлекаться «яркими вспышками» от технологий искусственного интеллекта (ИИ), но и не заниматься шапкозакидательством.
Арутюн Аветисян — российский математик, специалист в области системного программирования. Академик РАН, доктор физико-математических наук, профессор РАН, директор Института системного программирования (ИСП) РАН. Недавно ученый удостоился премии Oganesson, учрежденной знаменитым российским физиком Юрием Оганесяном — руководителем лаборатории ядерных реакций Объединенного института ядерных исследований (ОИЯИ) в Дубне. Премия вручается с 2023 г. На ее учреждение Оганесян направил 20 млн руб., которые получил в 2022 г. после присуждения Научной премии Сбербанка. Арутюн Аветисян стал лауреатом в 2026 г. за работы по развитию доверенного ИИ.
При появлении новых ИИ-моделей и ИИ-инструментов важно научиться применять их для конкурентоспособного развития, заявил в эфире программы «Таманцев. В итоге» на «Радио РБК» Арутюн Аветисян.
«Мы должны все-таки не увлекаться «яркими вспышками», а понимать системную деятельность, в чем заключается, куда все технологии двигаются, в чем их плюсы и минусы», — сказал Аветисян. Он подчеркнул, что цель любой технологии — это либо повышение производительности труда, либо создание новых систем.
В вопросах развития ИИ в России необходимо быть реалистами, а не заниматься шапкозакидательством, считает академик. Отдельное внимание Аветисян обратил на необходимость сохранить фундаментальность отечественного образования при развитии ресурсов ИИ. По его мнению, стоит разумно подходить к внедрению ИИ-технологий в школах, например использовать нейронные сети для проверки домашнего задания, чтобы облегчить хоть как-то тяжелый труд учителей.

Безопасная разработка
По мнению Арутюна Аветисяна, ИТ-разработчики, занимающиеся созданием ИИ-моделей в 2026 г., нередко прибегают к помощи фреймворков. Они представляют собой предустановленные пакеты ИТ-инструментов, призванные облегчить процесс построения систем машинного обучения (ML). По своей сути, они выступают в роли фундамента будущей ИИ-системы, предоставляя специалисту базовую структуру для дальнейшей работы.
Однако, если в этой основополагающей конструкции присутствуют погрешности, слабые места или незамеченные дефекты, они неизбежно окажутся в финальном ИТ-продукте. Именно по этой причине в ИСП РАН осуществляется детальное исследование библиотек и фреймворков для ML. Для этого применяются методики статического и динамического анализа. Указанные методики позволяют выявлять ИТ-уязвимости, которые впоследствии могут проявиться в готовой ИТ-системе и стать причиной значительных проблем.
«Даже такие популярные решения, как TensorFlow и PyTorch, представляют собой чрезвычайно сложные программные комплексы. Когда мы применяем к таким фреймворкам и связанным с ними ИТ-компонентам наши средства анализа, выявляются десятки ошибок. Параллельно в ИСП РАН созданы доверенные версии популярных средств ML — TrustTorch и TrustFlow, где уже исправлено более 50 и 33 ошибок соответственно», — отмечает Аветисян.

Национальный план
В апреле 2026 г. Президент России Владимир Путин поручил Правительству России совместно с главами регионов сформировать национальный план внедрения ИИ на уровне всей страны.
Путин предупредил, что регулирование ИИ-сферы следует настроить таким образом в России, чтобы оно не сдерживало, не мешало, а напротив, служило стимулом для ускорения разработки и опережающего внедрения. От способности России соответствовать темпам глобальных изменений зависят ее существование и суверенитет, указал он.

---

Источник: https://cnews.ru/link/n686162
Дата: 24.04.2026

---

Последние новости: