Как различните страни използват ИИ: примери в ключови сектори
На 11 август 2025 г. президентът Касим-Жомарт Токаев заяви, че изкуственият интелект трябва да стане движеща сила за развитието на Казахстан.
През следващите 5 години страната планира да се превърне в цифрова държава, която максимално използва потенциала на ИИ. Агенция Kazinform проучи световни примери за внедряване на ИИ.
Медицина и здравеопазване
В Израел изкуственият интелект се използва активно в здравеопазването за диагностика, персонализирано лечение, реагиране при спешни ситуации и разработване на лекарства. Например, стартъпът Aidoc внедри алгоритми на ИИ в най-големите болници в страната за незабавно откриване на инсулти, кръвоизливи и фрактури на КТ снимки.
Персонализираната медицина също се развива бързо: съвместен проект на Техниона и Maccabi намали броя на неправилните назначения на антибиотици при инфекции на пикочните пътища с 35% и помогна в борбата с резистентността към лекарства.
AI се използва и в спешните служби, например в United Hatzalah, където системата прогнозира възможните места на спешни повиквания с точност до 85%, което намалява времето за реакция.
Използването на медицински данни обаче изисква строга защита, тъй като изтичането им може да застраши поверителността на пациентите. Високата цена на решенията, базирани на ИИ, и необходимостта от интеграция с съществуващите системи затрудняват внедряването им в малки клиники. Съществува и риск от прекомерна зависимост на лекарите от ИИ, което може да намали вниманието им при диагностицирането.
За да се намалят тези рискове, в редица страни са въведени стандарти за сертифициране на медицински системи с ИИ, задължителни процедури за проверка на алгоритми и протоколи за съвместно вземане на решения от лекаря и ИИ. Създават се отворени медицински данни за повишаване на точността и обективността на моделите. Обучението на медицинските специалисти за работа с ИИ им помага да интерпретират правилно резултатите и да възприемат ИИ като инструмент за подкрепа, а не като заместител на клиничния опит.
Образование
Финландия активно внедрява ИИ в образованието, съчетавайки националната стратегия с иновации на ниво училища и университети. Например, платформата ViLLE, разработена от Turku Institute for Learning Analytics, използва адаптивни методи за обратна връзка. Тя анализира отговорите на учениците, техните силни и слаби страни, както и други показатели, за да определи къде се нуждаят от допълнителна подкрепа и къде са готови за нови задачи.
Алгоритмите обаче могат да съдържат предубеждения – например, да оценяват неправилно работата поради стила на писане или културния контекст. Прекомерната зависимост от ИИ в обучението може да отслаби критичното мислене и уменията за самостоятелни изследвания. Въвеждането на ИИ също може да засили неравенството в образованието между регионите и социалните групи.
За да намалят тези рискове, много страни създават етични стандарти за използване на ИИ в образованието, включително задължителни проверки за прозрачност и справедливост. Разпространяват се хибридни модели, в които ИИ подпомага учителите, а не ги замества. Педагозите се обучават да работят с ИИ инструменти, за да могат ефективно да контролират процеса на обучение и да коригират грешките на системата.
Транспорт и логистика
Нидерландия активно използва ИИ за повишаване на ефективността и устойчивостта на транспортната инфраструктура. В пристанището на Ротердам ИИ система с висока точност прогнозира времето на пристигане на корабите, използвайки данни за минали пристигания, типове кораби, маршрути и скорост. Това е намалило средното време на изчакване с 20%, подобрявайки планирането за терминали, корабни агенти и оператори на кораби.
В САЩ ИИ поддържа логистиката на ниво отраслови услуги. Например, Uber Freight използва алгоритми за машинно обучение, за да намали броя на пътуванията на празни камиони. Обикновено около 35% от камионите пътуват без товар, но този показател е успял да се намали с 10-15%.
Въпреки това, предсказващите системи зависят силно от качествени и актуални данни, а много пристанища и логистични центрове все още работят с разпръснати или остарели информационни потоци. Прекомерната автоматизация на решенията носи операционни рискове, ако алгоритмите интерпретират неправилно необичайни условия – например, екстремни метеорологични условия или геополитически сътресения.
Киберсигурност
AI все по-често се използва за откриване на киберзаплахи, тяхното предотвратяване и реагиране в реално време. В САЩ Microsoft Security Copilot използва генеративен AI, за да помага на анализаторите по сигурността при разследване на инциденти, съпоставяне на данни за заплахи и разработване на мерки за тяхното отстраняване.
Във финансовия сектор HSBC използва модели на ИИ за мониторинг на милиони транзакции на ден, откривайки подозрителна активност и блокирайки измамни плащания за секунди.
Въпреки това, системите за защита, базирани на ИИ, могат сами да станат мишена на атаки: злоумишлениците използват методи за adversarial attack, подхвърляйки фалшиви данни, поради което системата пропуска заплахи или подава фалшиви сигнали. Моделите, обучени на непълни или пристрастни данни, могат да не разпознават нови видове атаки, докато прекомерната зависимост от автоматизирани решения може да забави човешката намеса при сложни инциденти. При това злоумишлениците също използват ИИ – за автоматизиране на фишинг атаки, създаване на полиморфен злонамерен софтуер и масово търсене на уязвимости в мрежите.
Енергетика и екология
Прогнозирането на производството на вятърна енергия е от ключово значение за Дания, където половината от електроенергията идва от възобновяеми източници, а в някои дни вятърът осигурява до 50% от потреблението. Моделите, базирани на ИИ, значително повишават точността на прогнозите, позволявайки на мрежата да работи по-ефективно с нестабилно производство.
В Австралия стартъпът Neara анализира инфраструктурата на енергийните мрежи, като отчита екстремните метеорологични условия, помагайки да се изберат оптимални стратегии за ремонт и да се повиши надеждността на доставките.
Въпреки че ИИ спомага за постигането на екологични и енергийни цели, самото му развитие може да навреди на околната среда. Обучението на генеративни модели с милиарди параметри изисква огромно количество електроенергия, което увеличава емисиите на CO₂ и натоварването на енергийните системи. Охлаждането на сървърите също изисква милиони литри вода.
За да намалят екологичния отпечатък на ИИ, страните разработват по-екологични решения за центровете за данни. Все по-широко се използват системи за течно и потапящо охлаждане, които намаляват енергопотреблението с 50% и намаляват разхода на вода. Центърът за данни също преминава към възобновяеми източници на енергия. Например, в Бразилия те са свързани към мрежа, която работи почти 90% от водноелектрически централи.
Селско стопанство
В Нидерландия оранжериите използват системи за компютърно зрение за мониторинг на състоянието на растенията и автоматично регулиране на поливането, осветлението и температурата. В САЩ фермерите използват платформи като John Deere See & Spray, които с помощта на ИИ определят плевелите и разпръскват хербициди само на необходимите места, намалявайки разхода на химикали няколко пъти. В Австралия дронове с ИИ-аналитика следят за здравето на добитъка и състоянието на пасищата.
Но и тук има сложности. Високата цена на оборудването и сложността на интеграцията затрудняват внедряването на ИИ в малките ферми. Алгоритмите могат да грешат – например, да диагностицират неправилно болести по растенията или състоянието на почвата, което води до загуби. Зависимостта от облачни услуги и сензори повишава уязвимостта към кибератаки, които могат да нарушат цялата селскостопанска работа.
За да решат тези проблеми, правителствата и компаниите стартират програми за обучение на фермери, предоставят субсидии за закупуване на технологии и създават платформи за ИИ, адаптирани към местните условия. Разработват се и хибридни системи, способни да работят без постоянна връзка с интернет, което намалява риска от сривове и атаки.
По-рано, под председателството на първия заместник министър-председател на РК Роман Скляра, се състоя среща, посветена на въпросите на внедряването на технологии за ИИ в дейността на големите промишлени предприятия в Казахстан.
Оригиналният материал на английски език може да бъде прочетен тук.
автор: Мадина Гумарова
източник: www.inform.kz
