Искусственный интеллект: правовое регулирование и как управляющим документами поучаствовать в «разделе пирога»

Искусственный интеллект – что понимать под этим термином? Смысловое наполнение уже меняется! Законодательное регулирование использования ИИ: первые ласточки за рубежом, ближайшие планы в России, зачем и как документировать деятельность ИИ (с примерами сроков хранения). Как внедрение ИИ меняет деловую деятельность? Какие риски возникают (в т.ч. кто будет отвечать за ошибочно принятые искусственным интеллектом решения)? Какие конкурентные преимущества могут использовать специалисты «архивно-документационной» отрасли, чтобы стать незаменимыми? За счет чего мы можем повысить эффективность внедрения ИИ в различных сферах деятельности организации, а не только в ДОУ?

Надо правильно понимать значение термина «искусственный интеллект»

В современном мире термин «искусственный интеллект» (ИИ) используется повсеместно – от новостных заголовков до дискуссий на разных уровнях, вплоть до высшего руководства страны. Однако, несмотря на его популярность и широкое распространение, пока что не существует единого, универсально принятого всеми понимания того, что именно он означает.

Понятие «искусственный интеллект» существует уже много лет, и его трактовка с течением времени менялась, акцентируя внимание на технологиях сегодняшнего и завтрашнего дня – на тех задачах, которые сегодня кажутся преимущественно «в зоне ответственности» человека, а завтра могут быть успешно автоматизированы. В то же время те алгоритмы и инструменты, которые на заре компьютерной эры причислялись к ИИ, сейчас уже не воспринимаются таким образом, особенно те из них, которые стали широко распространенными, – достаточно вспомнить, например, умение машины играть в шахматы.

Согласно одной из распространенных трактовок, под искусственным интеллектом понимается компьютерная система, способная выполнять работу, для которой обычно требуется квалифицированный специалист-человек.

Сегодня понятие ИИ в основном ассоциируется с технологиями машинного обучения и генеративного ИИ. В этом случае вместо «жесткого» программирования правил решения той или иной задачи проводится «обучение» систем ИИ на больших массивах данных.

Поскольку как работающим в сфере ИИ специалистам, так и потребителям современных технологий необходима возможность говорить на одном языке и понимать друг друга, на международном и национальном уровне постоянно прилагаются усилия, направленные на уточнение определений ключевых терминов. К сожалению, результаты не всегда получаются удачными, в т.ч. и у таких авторитетных органов по стандартизации, как Международная организация по стандартизации (ИСО) и Международная электротехническая комиссия (МЭК), чьи стандарты также активно переводятся в России и адаптируются в виде национальных стандартов (ГОСТов). Примером может служить определение, данное в основном международном терминологическом стандарте для ИИ, адаптированном как ГОСТ Р 71476:

Фрагмент документа

ГОСТ Р 71476-2024 (ИСО/МЭК 22989:2022) «Искусственный интеллект. Концепции и терминология искусственного интеллекта»

3.1.3. Искусственный интеллект; ИИ (artificial intelligence, AI): <дисциплина>
Исследование и разработка механизмов и приложений систем ИИ.

Примечание – Исследования и разработки могут проводиться в одной или нескольких областях, таких как информатика, наука о данных, гуманитарные науки, математика и естественные науки.

3.1.4. Система искусственного интеллекта; система ИИ (artificial intelligence system, AI system): Техническая система, использующая одну или несколько моделей ИИ, которая порождает такие конечные результаты, как контент, прогнозы, рекомендации или решения для заданного набора определенных человеком целей.

В отечественной «Национальной стратегии развития искусственного интеллекта на период до 2030 года» даны, с моей точки зрения, более понятные определения (хотя и они далеки от совершенства):

Фрагмент документа

Национальная стратегия развития искусственного интеллекта на период до 2030 года (утв. Указом Президента РФ от 10.10.2019 № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации»)

5. Для целей настоящей Стратегии используются следующие основные понятия:

а) искусственный интеллект – комплекс технологических решений, позволяющий имитировать когнитивные функции человека (включая поиск решений без заранее заданного алгоритма) и получать при выполнении конкретных задач результаты, сопоставимые с результатами интеллектуальной деятельности человека или превосходящие их. Комплекс технологических решений включает в себя информационно-коммуникационную инфраструктуру, программное обеспечение (в том числе в котором используются методы машинного обучения), процессы и сервисы по обработке данных и поиску решений;

б) технологии искусственного интеллекта – совокупность технологий, включающая в себя компьютерное зрение, обработку естественного языка, распознавание и синтез речи, интеллектуальную поддержку принятия решений и перспективные методы искусственного интеллекта <. . .>

Сфера искусственного интеллекта – это динамичная, активно развивающаяся область, и по мере этого развития неизбежно меняется наполнение понятия «искусственный интеллект»:

  • вчера на первом плане были экспертные системы, алгоритмы распознавания и синтеза текста и речи, алгоритмы распознавания лиц и объектов,
  • сегодня – алгоритмы машинного обучения и генеративного ИИ,
  • а завтра это могут быть еще более революционные возможности, которые сегодня кажутся фантастическими.

Отмечу, что нынешний всплеск интереса к ИИ далеко не первый в истории, но в этот раз ключевой особенностью, отличающей его от предыдущих, является то, что ИИ впервые широко внедряется во все аспекты жизни общества, в т.ч. в государственное управление и деловую деятельность (где ИИ порождает документы и используется при их обработке) и, в частности, в деятельность архивистов и специалистов по управлению документами.

Несмотря на определенный консерватизм архивно-документационной профессии, наше профессиональное сообщество уже начало активно обсуждать вопрос о том, как эту технологию использовать в интересах отрасти и ее специалистов, – причем на моей памяти это первый случай, когда такой интерес к инновационным технологиям у нашего сообщества проявился почти одновременно с сообществом специалистов в области информационных технологий.

Почему технологии ИИ важны для архивно-документационной отрасли?

По мере того как ИИ начинает повсеместно использоваться во всех информационных системах и гаджетах, нам как профессионалам необходимо дать ответ на ряд ключевых вопросов:

  • При использовании ИИ в деловой деятельности появляются новые специфические виды документов, новые деловые процессы и технологии, поэтому следует изучить вопрос о том, повлияет ли это (и если да, то как именно) на нашу профессиональную деятельность. Специалистов отрасли в связи с этим в первую очередь волнуют:
    • правовые рамки использования ИИ;
    • документирование результатов работы ИИ;
    • признание надлежащими доказательствами созданных с помощью ИИ документов.
  • Не менее важен вопрос о том, как мы можем использовать ИИ для выполнения наших профессиональных обязанностей и повышения своей квалификации.
  • Инновационные технологии, включая ИИ, широко используются для автоматизации различных видов деятельности и повышения их экономической эффективности, в т.ч. за счет сокращения рабочих мест. Для нас важно понять, каким образом внедрение ИИ может повлияет на судьбу нашей профессии и на наши рабочие места, какие возможности и риски несет с собой ИИ для каждого из нас.
  • «Поезд» инноваций не остановить – в наших силах лишь смягчить риски и попытаться воспользоваться новыми возможностями. Важно понять:
    • какие конкретно возможности для нашей профессии появляются благодаря различным видам ИИ;
    • где и как имеет смысл внедрять ИИ в деятельность архивов и служб управления документами;
    • какие навыки и компетенции необходимо освоить.

Управляющим документами следует:

  • осознать преимущества и риски ИИ;
  • выявить существующие законодательно-нормативные требования и правовые проблемы;
  • понять, какую позицию занять в своей организации, чтобы получить свою долю от выделяемого на ИИ финансирования и не оказаться оставленными на платформе после отбытия «поезда» инноваций.

Нужно учитывать, что современный ИИ способен обучаться на опыте людей и на их ошибках, аккумулируя и обобщая практический опыт. Возможность накопления огромных массивов знаний, непосильных для одного человека, их передачи и повторного использования во времени и пространстве является одним из ключевых преимуществ ИИ. Подумайте,...

Вы видите начало этой статьи. Выберите свой вариант доступа

Купить эту статью
за 700 руб.
Подписаться на
журнал сейчас
Получать бесплатные
статьи на e-mail

Читайте все накопления сайта по своему профилю, начиная с 2010 г.
Для этого оформите комплексную подписку на выбранный журнал на полугодие или год, тогда:

  • его свежий номер будет ежемесячно приходить к вам по почте в печатном виде;
  • все публикации на сайте этого направления начиная с 2010 г. будут доступны в течение действия комплексной подписки.

А удобный поиск и другая навигация на сайте помогут вам быстро находить ответы на свои рабочие вопросы. Повышайте свой профессионализм, статус и зарплату с нашей помощью!

Рекомендовано для вас

Как разработать Регламент конвертации / миграции электронных документов

На основании какой нормативно-методической базы и каких ГОСТов разрабатывать ЛНА по работе с электронными документами. На что опираться при разработке ЛНА по конвертации / миграции электронных документов. Как его назвать: когда это будет инструкция, а когда регламент или положение, порядок. Какие вопросы необходимо регламентировать. Какие разделы включить.

Создание диаграмм на основе таблиц в Excel

Показываем, как выбрать диапазон таблицы, из данных которого вы хотите построить диаграмму. Как выбрать оптимальный вид и разновидность диаграммы, которая лучше всего проиллюстрирует те выводы, которые вы хотите сделать на основе собранных «сухих цифр». Как потом наполнять выбранную концепцию деталями: надписями, цветом, линиями и др.

Подводим в Excel итоги за год по объему документооборота

Делимся опытом конкретной компании. Чем поможет Excel, если есть СЭД. Какую структуру данных можно собирать в Excel помесячно с подведением итогов за год. Почему сведения по разным направлениям лучше собирать на разных листах Excel и потом объединять их в сводной таблице. Как суммировать значения отдельных разбросанных ячеек или их непрерывного диапазона, вписывая формулу вручную или используя функцию «СУММ» или инструмент «Автосумма» (какой вариант для чего удобнее использовать). Как вставлять другие математические функции и формулы. Как в формуле использовать значения ячеек другого листа. Как наследовать данные из одной ячейки в другую. Как дублировать формулу в соседние ячейки итоговой строки или столбца (какие тонкости при этом учитывать). Как включить автоматический пересчет формул при изменении данных в исходных ячейках. Как таблицы с готовыми расчетами и сделанные на их основе диаграммы можно перенести в вордовский файл для оформления документа.

Применение Excel в работе службы делопроизводства: группируем, фильтруем и ищем данные

В Excel многие ведут таблицы, журналы, реестры. Мы рассказываем о том, как работать в них эффективнее. Данные больших таблиц можно группировать в строках / колонках с промежуточными итогами. И когда надо, скрывать строки / колонки с излишней детализацией либо раскрывать их. Показываем, как удобнее фильтровать, сортировать и искать данные. Как помогает многоуровневый фильтр и сортировка. Как можно автоматически заменить одно значение на другое (сразу во всей таблице либо с оценкой ее целесообразности в каждой найденной ячейке).

Режим рецензирования в Word: автоматическое выявление правок

Режим «Рецензирование» существенно облегчает разработку, согласование вордовского документа группой людей – он автоматически фиксирует каждую вставку, удаление, перемещение текста, форматирование и все это пользователи еще могут комментировать! Показываем, как управлять отображением правок (каким способом, какие типы и от каких пользователей показывать, как определить автора изменений, как распечатать исходный или окончательный вариант текста). Как выявить правки, которые коллега пытался вставить незаметно! Можно объединить в одном документе правки от разных людей, присланные ими в разных версиях файла. А еще можно защитить документ от редактирования либо установить пользователям пределы дозволенного. Даже если режимом «Рецензирование» уже пользуетесь, из этой статьи сможете узнать новые «ювелирные» настройки, которые сделают вашу работу еще удобнее.

Контроль исполнения поручений в MS Excel

Автор напоминает основные принципы организации контроля исполнения поручений, а потом подробно объясняет, как удобнее автоматизировать эту работу с использованием стандартных возможностей MS Excel (какие поля в таблице регистрационной формы пригодятся, как настроить фильтрацию данных и пользоваться ею, какие сведения удобно выделять автоматически). Статья особенно пригодится тем, кому на покупку специализированного программного обеспечения для автоматизации делопроизводства денег пока не дают.

Презентация годового отчета и плана

Раскрыты секреты создания эффектной презентации в современном стиле для деловых отчетов и планов: как сделать данные наглядными, как привлекать внимание, как лучше форматировать гистограммы и диаграммы, как использовать шрифты, цвета и картинки, где взять бесплатные фото и иконки. Описаны интересные возможности программы PowerPoint из Microsoft Office, которые стоит применять.

Что препятствует массовому переходу организаций к безбумажной модели документооборота

Приведен список из более 60 действующих нормативных правовых и методических документов в сфере управления документами, которые мы систематизировали по 6 разделам: требования к документированию деятельности, автоматизации, работе с документами и данными, их хранению, работе с электронными документами и подписями и др. Авторы статьи рассматривают причины, по которым данная система регламентации и существующие подходы в СЭД пока не позволяют массово внедрить безбумажную модель документооборота. Предложено сформировать эталонную модель цифрового документооборота электронных подлинников документов (с готовыми решениями вместо перечня правил) в виде отечественного стандарта. Его разработкой уже занимается экспертная компания «ДокМенеджмент Консалт», рассказываем, какие пробелы он призван восполнить, какие конкретные методики работы воплотить.