На 11 август 2025 г. президентът Касим-Жомарт Токаев заяви, че изкуственият интелект (ИИ) трябва да се превърне в движещата сила зад развитието на Казахстан. През идните 5 години страната планира да се трансформира в дигитална държава, която максимално използва потенциала на ИИ. Kazinform е проучил глобални примери за внедряване на ИИ.
Медицина и здравеопазване
В Израел изкуственият интелект се използва активно в здравеопазването за диагностика, персонализирано лечение, реагиране при спешни случаи и разработване на лекарства. Например, стартъп компанията Aidoc е внедрила алгоритми с ИИ в най-големите болници в страната, за да открива незабавно инсулти, кръвоизливи и фрактури на компютърна томография.
Персонализираната медицина също се развива бързо: съвместен проект между Technion и Maccabi е намалил броя на неправилните предписания на антибиотици за инфекции на пикочните пътища с 35% и е помогнал за борба с лекарствената резистентност.
ИИ се използва и в спешните служби, като United Hatzalah, където системата прогнозира възможните местоположения на спешни повиквания с точност до 85%, намалявайки времето за реакция.
Използването на медицински данни обаче изисква строга защита, тъй като течовете могат да компрометират поверителността на пациента. Високата цена на решенията, базирани на изкуствен интелект, и необходимостта от интегриране със съществуващи системи ги правят трудни за внедряване в по-малки клиники. Съществува и риск лекарите да станат прекалено зависими от ИИ, което може да намали вниманието им при поставяне на диагнози.
За да намалят тези рискове, няколко държави въведоха стандарти за сертифициране на медицински системи с ИИ, задължителни процедури за валидиране на алгоритми и протоколи за съвместно вземане на решения между лекари и изкуствен интелект. Създават се отворени медицински данни, за да се подобри точността и обективността на моделите. Обучението на медицински специалисти в областта на изкуствения интелект им помага правилно да интерпретират резултатите и да възприемат ИИ като инструмент за поддръжка, а не като заместител на клиничния опит.
ОбразованиеФинландия активно въвежда ИИ в образованието, комбинирайки национална стратегия с иновации на училищно и университетско ниво. Например, платформата ViLLE, разработена от Института за учебни анализи в Турку, използва адаптивни методи за обратна връзка. Тя анализира отговорите, силните и слабите страни на учениците и други показатели, за да определи къде се нуждаят от допълнителна подкрепа и къде са готови за нови задачи.
Алгоритмите обаче могат да бъдат предубедени, като например неправилно оценяване на документи поради стил на писане или културен контекст. Прекомерното разчитане на ИИ в преподаването може да отслаби критичното мислене и уменията за самостоятелни изследвания. Въвеждането на ИИ може също да увеличи неравенството в образованието между регионите и социалните групи.
За да смекчат тези рискове, много страни създават етични стандарти за използването на ИИ в образованието, включително задължителни проверки за прозрачност и справедливост. Хибридните модели стават все по-често срещани, при които ИИ подкрепя учителите, а не ги замества. Учителите са обучени да използват инструменти с ИИ, така че да могат ефективно да наблюдават учебния процес и да коригират системни грешки.
Транспорт и логистикаНидерландия активно използва ИИ за подобряване на ефективността и устойчивостта на транспортната инфраструктура. В пристанището на Ротердам система с ИИ точно прогнозира времето на пристигане на корабите, използвайки данни за минали пристигания, типове плавателни съдове, маршрути и скорости. Това е намалило средното време на чакане с 20%, подобрявайки планирането за терминали, корабни агенти и корабни оператори.
В САЩ ИИ подкрепя логистиката на ниво индустриални услуги. Например, Uber Freight използва алгоритми за машинно обучение, за да намали броя на пътуванията с празни камиони. Обикновено около 35% от камионите пътуват без товар, но тази цифра е намалена с 10-15%.
Системите за прогнозиране обаче са силно зависими от висококачествени и актуални данни и много пристанища и логистични центрове все още работят с разнородни или остарели информационни потоци. Прекомерната автоматизация на решенията представлява оперативни рискове, когато алгоритмите погрешно интерпретират необичайни условия, като екстремни метеорологични условия или геополитически смущения.
КиберсигурностИИ се използва все по-често за откриване, предотвратяване и реагиране на киберзаплахи в реално време. В САЩ Microsoft Security Copilot използва генеративен изкуствен интелект, за да помогне на анализаторите по сигурността да разследват инциденти, да съпоставят данни за заплахи и да разработват мерки за отстраняване.
Във финансовия сектор HSBC използва модели на изкуствен интелект, за да наблюдава милиони транзакции на ден, идентифицирайки подозрителна активност и блокирайки измамни плащания за секунди.
Системите за сигурност, базирани на ИИ, обаче могат сами да станат цели за атаки: нападателите използват състезателни атаки, като въвеждат неверни данни, които карат системата да пропуска заплахи или да генерира фалшиви аларми. Модели, относно
Учените, които разчитат на непълни или предубедени данни, може да не успеят да разпознаят нови видове атаки, докато прекомерното разчитане на автоматизирани решения може да забави човешката намеса по време на сложни инциденти. Нападателите обаче използват и изкуствен интелект – за автоматизиране на фишинг атаки, създаване на полиморфен зловреден софтуер и масово търсене на мрежови уязвимости.
Енергетика и околна средаПрогнозирането на производството на вятърна енергия е ключово за Дания, където половината от електроенергията ѝ идва от възобновяеми източници, а в някои дни вятърът представлява до 50% от потреблението. Моделите, базирани на изкуствен интелект, значително подобряват точността на прогнозите, позволявайки на мрежата да се справя по-ефективно с нестабилното производство.
В Австралия стартиращата компания Neara анализира мрежовата инфраструктура, като взема предвид екстремните метеорологични условия, помагайки за избора на оптимални стратегии за ремонт и подобряване на надеждността на доставките.
Въпреки че изкуственият интелект допринася за постигане на екологичните и енергийните цели, собственото му развитие може да навреди на околната среда. Обучението на генеративни модели с милиарди параметри изисква огромно количество енергия, увеличавайки емисиите на CO₂ и натоварвайки електропреносните мрежи. Охлаждането на сървърите също изисква милиони литри вода.
За да намалят екологичния отпечатък на ИИ, държавите разработват по-екологични решения за центрове за данни. Все по-често се използват течни и потапящи охладителни системи, което намалява потреблението на енергия с 50% и намалява потреблението на вода. Центровете за данни също преминават към възобновяеми енергийни източници. Например в Бразилия те са свързани към мрежа, която е почти 90% водноелектрическа.
Селско стопанствоВ Нидерландия оранжериите използват системи за компютърно зреене, за да наблюдават здравето на растенията и автоматично да регулират поливането, осветлението и температурата. В САЩ фермерите използват платформи като John Deere See & Spray, която използва ИИ за идентифициране на плевели и пръскане на хербициди само на правилните места, намалявайки потреблението на химикали няколко пъти. В Австралия дронове с анализи на изкуствен интелект наблюдават здравето на добитъка и състоянието на пасищата.
Но и тук има предизвикателства. Високата цена на оборудването и сложността на интеграцията затрудняват внедряването на изкуствен интелект в малки ферми. Алгоритмите могат да правят грешки – например, те могат да диагностицират неправилно болести по растенията или почвени условия, което води до загуби. Разчитането на облачни услуги и сензори увеличава уязвимостта към кибератаки, които могат да нарушат цели земеделски операции.
За да се справят с тези проблеми, правителствата и компаниите стартират програми за обучение на фермери, предоставят субсидии за закупуване на технологии и създават платформи с изкуствен интелект, адаптирани към местните условия. Разработват се и хибридни системи, които могат да работят без постоянна интернет връзка, намалявайки риска от повреди и атаки.
Новината е публикувана на база споразумение за обмен на информация между Fakti.bg и Kazinform
