Елена Литовченко: Мы в РУВИКИ создаем качественную базу для обучения ИИ
В эпоху тотального доминирования социальных сетей и частных новостных и аналитических платформ, генерирующих огромное количество информации, остро встал вопрос о качестве данных, которые распространяются в сети Интернет, ведь на их основе потом обучаются нейросети.
Наличие качественных механизмов верификации становится стратегически важной задачей для каждого государства, ведь накапливаемые ошибки ставят под сомнение результаты работы больших платформ. Эту проблему обсудили эксперты во время работы II Глобального цифрового форума в ходе дискуссии «Национальный код без границ: экспорт искусства, технологий и медиа».
Елена Литовченко, заместитель генерального директора интернет-энциклопедии РУВИКИ, партнера II Глобального цифрового форума, отметила, что Россия уже предлагает инструмент для решения этой проблемы.
«Любой, даже самый современный искусственный интеллект, обучается на каких-то базах данных. И если эти данные хаотичные, блоги, что-то, что есть в Интернете, эти ошибки начинают тиражироваться. Таким образом, мы получаем цифровое эхо. И это мировой вызов, и в том числе в научной среде.
Как можно решить эту проблему универсально? Мы в России и в РУВИКИ нашли решение в гибридном формате энциклопедии. Что это означает? Мы не отказываемся от технологий. Они великолепно собирают, актуализируют информацию, работают с ней. Но финальная верификация у нас всегда остаётся за экспертами и за профильными учёными. Наше ноу-хау состоит в сочетании быстроты технологии машины и критического мышления человека. Таким образом, мы создаём качественную, верифицированную, полноценную цифровую базу, цифровой фундамент для обучения ИИ», – отмечает эксперт.
Для зарубежных партнеров РУВИКИ предлагает проект «Цифровой ковчег». Это решение для создания в каждой стране собственной цифровой национальной энциклопедии. Оно позволяет верифицировать информацию и учитывать национальный контекст, ценности и локальное законодательство. Именно такие базы данных способны обеспечить точность, объективность и достоверность работы нейросетей в каждой стране.
