Академик РАН и лауреат премии Oganesson Арутюн Аветисян рекомендует россиянам избегать чрезмерного увлечения "яркими вспышками" в сфере искусственного интеллекта. Ученый подчеркивает: ключевое значение имеет умение использовать ИИ-технологии для усиления конкурентоспособности России, а также ведение планомерной работы с полным осознанием преимуществ и недостатков нейросетей.
Мнение эксперта
Академик Российской академии наук Арутюн Аветисян призывает сохранять баланс: не зацикливаться на эффектных, но краткосрочных достижениях ИИ, но и не недооценивать потенциал технологии. Известный математик специализируется на системном программировании, возглавляет Институт системного программирования РАН, обладает статусом доктора физико-математических наук и профессора РАН.
В 2026 году Аветисян получил премию Oganesson, основанную выдающимся физиком Юрием Оганесяном — руководителем лаборатории ядерных реакций ОИЯИ в Дубне. Эта награда вручается с 2023 года; средства на ее учреждение (20 млн рублей) Оганесян выделил из Научной премии Сбербанка, полученной в 2022 году. Аветисян удостоен премии за разработки в области доверенного искусственного интеллекта.
Директор ИСП РАН убежден: при появлении новых ИИ-инструментов и моделей критически важно научиться применять их для устойчивого конкурентного развития страны. "Нам следует сосредоточиться не на сиюминутных эффектах ("ярких вспышках"), а на системном понимании траектории развития технологий, их возможностей и ограничений", — заявил ученый. Он акцентировал, что конечная цель любой технологии — либо радикальное повышение производительности, либо создание принципиально новых систем.
Аветисян настаивает на реалистичном подходе к развитию ИИ в России, предостерегая от излишнего оптимизма. Особое внимание академик уделяет сохранению фундаментальных основ отечественного образования при интеграции ИИ-ресурсов. Он предлагает разумно внедрять нейросети в школах, например, для автоматизации проверки домашних заданий, что существенно снизит нагрузку на педагогов.
Безопасная разработка
Арутюн Аветисян отмечает: современные ИТ-разработчики, создающие ИИ-модели, активно используют специализированные фреймворки. Эти предустановленные пакеты инструментов значительно упрощают построение систем машинного обучения (ML), выступая фундаментом для будущих ИИ-решений и предоставляя базовую структуру.
Однако любые недочеты, слабые места или скрытые дефекты в этой основе неизбежно переносятся в конечный продукт. Поэтому ИСП РАН проводит глубокий анализ ML-библиотек и фреймворков, применяя методы статического и динамического тестирования. Эти методики выявляют ИТ-уязвимости, способные вызвать серьезные сбои в работающих системах.
"Даже признанные решения уровня TensorFlow и PyTorch представляют собой невероятно сложные программные комплексы. Наш анализ таких фреймворков и сопутствующих компонентов регулярно обнаруживает десятки ошибок, — констатирует Аветисян. — Параллельно в ИСП РАН разработаны защищенные версии популярных ML-инструментов — TrustTorch и TrustFlow, где уже устранено свыше 50 и 33 недочетов соответственно".
Национальный план
В апреле 2026 года Президент России Владимир Путин поручил Правительству и региональным властям разработать общенациональный план внедрения искусственного интеллекта.
Путин подчеркнул: регулирование ИИ-сферы должно не ограничивать, а стимулировать ускоренную разработку и опережающее внедрение технологий. От способности России соответствовать глобальным темпам изменений напрямую зависят ее суверенитет и будущее развитие, указал глава государства.
Источник: biz.cnews.ru
