МВД намерено внедрить ИИ в свою работу. В 2024 году оно подготовит базу данных для обучения и тестирования нейросетей, а в 2025 году планирует запустить две системы на базе ИИ — «Клон» и «Конъюнктура». «Клон» позволит выявлять поддельные видео, «Конъюнктура» — прогнозировать инциденты и моделировать сценарии реагирования на них
МВД собралось заказать разработку систем на базе искусственного интеллекта (ИИ) «Клон» и «Конъюнктура» в 2025 году, а в 2024 году подготовить датасеты для обучения и тестирования нейросетевых моделей, пишут «Ведомости» со ссылкой план по внедрению технологий ИИ в деятельность органов внутренних дел на 2023–2025 годы. План утвердил заместитель министра внутренних дел Виталий Шулика, подлинность документа подтвердил сотрудник крупного IT-интегратора, работающего с госзаказами.
Нейросеть «Клон» сможет проверять подлинность видеоизображений, а «Конъюнктура» — прогнозировать инциденты и ЧС и моделировать сценарии реагирования на них. В документе отмечается, что для реализации планов уже в этом году будут созданы специальные подразделения в подведомственных МВД Главном информационно-аналитическом центре (ГИАЦ) и НПО «Специальная техника и связь МВД России» (НПО СТиС). Департамент информтехнологий, связи и защиты информации МВД, ГИАЦ И НПО СТиС до конца 2024 года должны создать лабораторию анализа данных (песочницу) для моделирования и управления данными.
«Ведомости» направили запрос в МВД и в Минэкономразвития (отвечает за федеральный проект «Искусственный интеллект» нацпрограммы «Цифровая экономика»). Представитель Минцифры отказался от комментариев. В плане МВД по внедрению ИИ говорится, что «инструменты ИИ изучены и внедрены в рамках решения отдельных задач: НИР «Зеркало (Верблюд)», НИР «Серия», НИР «Анатомия 1», НИР «Дозор», интеллектуальной модели прогнозирования преступлений «Виктория» и подсистемы «Опознание (биометрическая идентификация)» программно-технического комплекса «ИБД-Ф».
Замдиректора Центра компетенций НТИ («Национальная технологическая инициатива») «Технологии доверенного взаимодействия» на базе ТУСУРа Руслан Пермяков сказал, что подобных «Клону» и «Конъюнктуре» готовых продуктов сейчас на российском рынке нет. Коммерческий директор РДТЕХ Светлана Иванова добавила, что полные их аналоги отсутствуют по причине достаточно узкой специфики решаемых задач. Пермяков уточнил, что подрядчиком может быть любая компания, но со специальной лицензией — разработка предполагает доступ к гостайне.
Директор центра разработки Artezio (входит в группу «Ланит») Дмитрий Паршин отметил, что за рубежом продукты, подобные «Клону» и «Конъюнктуре», используются для анализа и прогнозирования. Так, «Клон» напоминает сервис Deepfake Detection Challenge, разработанный Facebook, Microsoft и Amazon для обнаружения видеофейков с помощью ИИ, а «Конъюнктура» — сервис IBM Watson Openscale для мониторинга и управления ИИ-моделями. Технический директор HFLabs Никита Назаров отметили, что близкие по своим задачам системы создаются не только лидерами рынка, но и НКО, например учеными ДГТУ (Ростов-на-Дону). По его словам, аналогом решения для прогнозирования негативных и чрезвычайных ситуаций можно назвать Palantir Gotham и Palantir Foundry, которые выступают как системы поддержки принятия решений с ИИ-функциями.
Паршин отметил, что создание песочниц, которые представляют собой специализированные среды для безопасного и эффективного обучения нейросетевых моделей на больших объемах данных, — вполне ожидаемый шаг МВД. Он предположил, что будут использоваться как собственные данные МВД, так и открытые, в том числе текстовые, графические, видео-, аудио-, географические, биометрические и другие типы данных. Назаров пояснил, что под песочницей обычно подразумевают изолированную среду для безопасного использования программ, а также проведения различных экспериментов, они формируются под конкретную задачу.
О публичных песочницах известно мало, существуют только частные проекты, предоставляющие датасеты на возмездной основе, сказал Пермяков. Вероятнее всего, песочница МВД будет доступна только для проектов в интересах ведомства, считает он. Данные для обучения нейросетей можно собирать из открытых источников и с камер, входящих в систему умного города, допустил эксперт. Действующая песочница уже есть у Ассоциации больших данных: в ней обрабатываются наборы отраслевых датасетов и данные из открытых источников, уточнил представитель организации, отказавшись раскрыть объемы и цели использования информации.