Ольга Чернокоз: Стандарты для ИИ — где заканчиваются правила и начинается ограничение к... — 19 августа 2026 г. в 13:36:00.559
Ольга Чернокоз: Стандарты для ИИ — где заканчиваются правила и начинается ограничение конкуренции Ольга Чернокоз, председатель правления Ассоциации инновационных решений и искусственного интеллекта «Регионы XXI ВЕК», член Совета ТПП РФ по развитию информационных технологий и цифровой экономики, член Комитета ТПП РФ по предпринимательству в сфере медиакоммуникаций. 🌐 Недавнее решение создать под патронажем Минцифры Совет по генеративной разработке программного обеспечения ставит более широкий вопрос: что именно государству следует стандартизировать в быстро меняющейся сфере искусственного интеллекта — требования к результату или сами способы его достижения? ✅ Сбер предложил создать отраслевую площадку по развитию генеративной разработки программного обеспечения. Предполагается, что в её работе примут участие научное сообщество, заказчики и разработчики решений на основе искусственного интеллекта. Среди заявленных задач — создание единой методологической базы, подходов к оценке экономического эффекта применения ИИ и эффективности использования вычислительных ресурсов. В дальнейшем результаты этой работы могут стать основой для национальных стандартов в области агентной разработки. Инициатива на первый взгляд вполне логична. Генеративный ИИ действительно меняет разработку программного обеспечения. ИИ-агенты уже способны писать и анализировать код, проводить тестирование, искать ошибки и выполнять часть задач, которые раньше решались непосредственно программистами. 📊 Появляется и объективная проблема измерения результата. Если одна компания заявляет, что применение ИИ повысило производительность разработчиков на 20%, а другая — на 50%, необходимо понимать, что именно измерялось, учитывались ли затраты на вычислительные ресурсы, как изменилось качество продукта и действительно ли получен экономический эффект. Единые и прозрачные подходы к оценке такого эффекта рынку действительно могут быть полезны. ❔Однако значительно сложнее другой вопрос: должно ли государство стандартизировать саму методологию организации генеративной разработки? В рыночной экономике способ организации производства является одним из источников конкурентного преимущества. Одна IT-компания может построить разработку вокруг нескольких специализированных ИИ-агентов. Другая создаст собственную архитектуру. Третья использует открытые модели. Четвёртая выяснит, что для определённого класса задач массовое применение агентов экономически неоправданно. Результат этой конкуренции должен показать, какие модели действительно эффективнее. Поэтому при формировании будущих стандартов принципиально важно разделять две вещи. 1️⃣ Первая — требования к результату: безопасность, качество, надёжность, сопоставимые показатели эффективности, корректность оценки экономического эффекта. 2️⃣ Вторая — способ достижения этого результата: архитектура решения, используемая модель, среда разработки, организация внутренних процессов компании. В первом случае стандартизация способна помогать рынку. Во втором она может, напротив, ограничивать технологическую конкуренцию. Если национальный стандарт начнёт закреплять определённую архитектуру или конкретную модель организации генеративной разработки, возникает риск, что рынок будет двигаться не в сторону наиболее эффективного решения, а в сторону решения, которое лучше соответствует заранее установленной методологии. ❓ Кто должен создавать правила нового рынка? Есть и ещё один принципиальный вопрос. Инициатором создания Совета выступил Сбер — одновременно один из крупнейших технологических игроков страны, активно развивающий собственные модели, инструменты и инфраструктуру искусственного интеллекта. Сбер предлагает передать участникам Совета накопленный опыт трансформации процессов разработки десятков тысяч своих инженеров в качестве стартовой базы. Этот опыт, безусловно, представляет большую ценность. Но опыт крупнейшей корпорации не обязательно является универсальной моделью для всей экономики. Подробнее