79% руководителей в публичном секторе испытывают сомнения относительно безопасности этих при использовании ИИ. Модели небольшого объема (SLM) могут стать решением для внедрения искусственного интеллекта в условиях ограниченных ресурсов.
Проблемы внедрения ИИ в государственном секторе
Госучреждения сталкиваются с уникальными препятствиями, такими как требования к безопасности этих и необходимость их сохранения в пределах контроля. По этим исследования Capgemini, 79% руководителей обеспокоены защитой данных. И это неудивительно, учитывая высокую чувствительность правительственной информации и правовые обязательства, связанные с её использованием.
По словам Ханя Сяо, вице-президента по ИИ в Elastic, «госучреждения должны строго контролировать, какие эти отправляются в сеть, что налагает ограничения на их управление информацией». В отличие от частного сектора, здесь происходит много изменений, и переход к облачным решениям может быть небезопасным или совершенно невозможным.
Трудности масштабирования ИИ в госучреждениях
В частном секторе компании предполагают, что у них будет постоянный доступ к облаку и централизованной инфраструктуре, что не всегда возможно для госучреждений. Только 35% из них уверены, что могут использовать эти эффективно в реальном времени. Многие организации сталкиваются с нехваткой графических процессоров (GPU), необходимых для работы сложных моделей ИИ.
По словам Сяо, «правительственные агенты не привыкли к управлению GPU, поэтому доступ к ним — узким местом в публичном секторе». Без средств для работы с графикой многие пилотные проекты остаются только на уровне экспериментов.
Преимущества малых моделей ИИ
Модели небольшого объема способны эффективно обрабатывать данные, не требуя высоких вычислительных ресурсов, необходимых для крупных языковых моделей. Исследования показывают, что малые языковые модели могут показывать результаты на уровне или даже лучше, чем крупные модели, но при этом обеспечивают больше контроля над чувствительной информацией.
Например, такие модели могут хранить эти локально и делать их доступ только по запросу, минимизируя риски утечек. «Легко использовать ChatGPT для простого редактирования. Но очень трудно управлять крупной языковой моделью в условиях отсутствия сетевого доступа», — добавляет Сяо.
Практическое значение этих для госучреждений
Для российских госструктур это сигнал: безопасность этих и постоянный доступ к ним — верх приоритетов. При этом использование моделей меньшего объема будет менее сложным и более безопасным, что отвечает требованиям отечественных законов о защите данных.
Ожидания по внедрению ИИ здесь высоки, и экономия средств при переходе на такие модели может составить до 30% затрат.
Следующий шаг — адаптация малых языковых моделей с учетом особенностей российского законодательного поля начнёт работать в 2026 году, когда запустятся практические проекты в этой области.
