17 февраля в МГСУ состоялся, казалось бы, интересный круглый стол о вопросах использования Искусственного Интеллекта (Далее - ИИ), причем не просто в строительстве, а в стратегическом управлении строительной отраслью в целом! И, несмотря на вполне оптимистические цели и задачи, на довольно бравурные отчеты некоторых представителей бизнеса о том, как они уже, типа, далеко зашли в использовании ИИ, остался очень неудобный осадок от услышанного.
Если начать с общих ощущений, то складывается впечатление, что большинство участников рынка, в т.ч. строительного, в принципе не понимают зачем нужен и что такое ИИ? Основанием для такого умозаключения стали доклады, например, представителей ДОМ.РФ, которые в розовых тонах рассказывали, как они уже давно и активно используют ИИ в обработке данных для... Почему многоточие?
Потому что - для контроля реализации проектов и отчетов застройщиков о фактическом положении дел на площадке! Делается это, вроде как (точно не понятно) с помощью анализа фотографий из массива данных, присылаемых со строек и на этой основе можно сделать более точные выводы о фактическом положении дел... И в принципе, использование ИИ для украшения фотографий и написания текстов - это как на Мерседесе возить картофель, извините... Не удивительно, что многие трезвые эксперты, в т.ч. западные говорят о необходимости разумного подхода к использованию ИИ, то есть - там где он нужен!
Честно говоря, более смешного использования применения ИИ нельзя было придумать, а аргументов здесь несколько:
1. Использовать ИИ на этапах контроля, где ошибка автоматизации может обернуться катастрофическими последствиями - сама по себе идея из разряда сумасшедших. Обработка данных - это всего лишь вспомогательный инструмент для принятия решения, а не окончательный вердикт о качестве и сроках и т.п. Иными словами, в конце контроля всегда стоит человек, который может адекватно среагировать вне машинного протокола, учитывая реальные внесистемные аспекты вопроса. Это чисто технический аспект. Практический аспект звучит так же - зачем тратить инструменты ИИ на простые задачи контроля, не лучше оптимизировать качественно процессы и заняться реинжинирингом операций контроля? Нет, нельзя. Во-первых, надо вставить модные слова в свою работу, а во-вторых, продемонстрировать еще раз т.н. "коммуникационную трусость и зашоренность" - мы не хотим общаться и контактировать, мы хотим, чтобы нам машина давал сразу свет зелёной лампы! Можно привести большое количество примеров, когда сбор данных был организован качественно, были эффективными и их обработка и создание отчетов, и не менее своевременно эти отчеты предоставлялись, а в результате - отсутствие управленческой реакции. Видимо некоторые топ-менеджеры полагали, что сам по себе ИИ должен и реагировать на свои аналитические выводы...
ИИ - это реакция на отставание предложения интеллектуального продукта от спроса!
2. Само по себе появление ИИ имеет вполне обоснованные причины и одна из них - это скорость интеллектуальной деятельности человека. Все понимают, что такое производительность труда в цеху, на стройплощадке, даже у проектировщика и конструктора, но мало, кто понимает, что такое интеллектуальная производительность труда. То есть креативная производительность, например, инженера! Именно человек является источником созидания, но он капризен, он зависит от окружения и качества жизни, от текущих болезней и государственной политики, потому его интеллектуальная производительность была и будет низка, нестабильна, волатильная и непредсказуемая. Иными словами, ИИ нужен там, где надо ускорить и стабилизировать процессы интеллектуальной деятельности. В интернете есть много разных вариантов использования ИИ в строительстве, но все они вертятся вокруг текущих процессов и нацелены на устранение человеческой ошибки. Что собственно и ведет к более ужасной - машинной ошибке. Эффективность внедрения может базироваться только на комбинировании человеческого аудита машинных результатов. В то же время, ИИ очень нужен, например, при разработке генеративной архитектуры городов, при создании комплексных эргономических пространств для жизни, при анализе и обосновании экономической потребности тех или иных зданиях и сооружениях. Об этом на круглом столе никто не сказал ни слова.
3. Еще более смешными и наивными выглядели соображения об экономической эффективности использования ИИ, об экологической привлекательности использования ИИ, о возможности сокращения персонала для другой работы и о практически бесплатной машинной базе для развития ИИ. Экономическая эффективность рассматривается на уровне внедрения альтернативной энергетики, то есть без учета стоимости реальной инфраструктуры, цифро-проводных сетей, ЦОД-индустрии и иных проблем трансфера и транспортировки данных, а также их хранения, безопасности и сервиса. Если к затратам конкретного сервера и программного продукта прибавить все эти пункты, то себестоимость ИИ намного превысит любые экономические соображения! Про экологию лучше и не говорить, никто не сказал, сколько придется построить новых электростанций, чтобы гонять ЦОДы с ненужными мусорными данными. Ну и самое страшное - это разговоры о высвобождении людей: высвобождая несколько "интеллектуальных голов" от мозговой деятельности, мы, во-первых, снижаем "поголовье" этих голов и толкаем их в сервис. Во-вторых, мы порождаем крайне неэффективный подкласс т.н. IT-сервисёров (ведь все эти ИИ-сети надо обслуживать), которые не несут ответственности за ИИ-продукт, но требует не меньших зарплат. То есть никакой победы не будет: увеличиться число паразитирующих IT-шников и снизится число творческих инженеров-строителей и проектировщиков. Коллапс ИИ налицо.
ИИ катастрофически усложняет процессы нейтрализации "цифрового Цунами"!
4. ИИ является источником еще большего "мусорного" цунами данных. Если раньше мы говорили о потоке пассивного информационного мусора в виде информационных теней, шлейфов, хвостов, следов, то теперь речь пойдёт о "проактивном" мусоре. Если информационный мусор, сам по себе не опасен, он просто забивает хранилища, каналы связи, тормозит коммуникации и усложняет процессы эффективного использования "чистых" данных, то информационный мусор от продуктов ИИ может сыграть со всеми злые шутки. Даже ненужный мусор может стать фактором принятия решений на базе ИИ. И что мы с этим будем делать? Вывод может быть простой: активное использование ИИ возможно только до зоны т.н. "человеческого аудита результата", а никак не вместо него и не после него! Отсюда же возникают вопросы ответственности за результат обработки данных с использованием ИИ! Сейчас на эту тему даже никто не заикается, поскольку невозможно даже установить границы такой ответственности, основную параметрику и принципы оценки ответственности за ущерб от ИИ! Появляется ощущение, что все апологеты ИИ - это люди, прячущиеся от ответственности за его неопределенностью: мы не виноваты - так решил ИИ, что теперь поделать? И вся дискуссия о применении ИИ, к сожалению, и вертится вокруг ухода от ответственности за то, что каждый обязан делать в рамках своей профессиональной компетенции.
В качестве резюме круглого стола можно сказать только неутешительные вещи! Так никто и не может озвучить точные и определенные задачи использования ИИ, кроме лозунгов о транспортном маршруте Москва-Нью-Васюки! А ведь эти понятные и простые цели не раз обсуждались при обосновании цифровой трансформации в строительстве, и здесь ИИ реально мог бы стать полезным вспомогательным инструментом:
1. Снижение стоимости владения объектами капитального строительства вместо снижения стоимости строительства. Здесь вопросы использования ИИ просто чрезвычайно важны, поскольку экономия от затрат на эксплуатацию ведет не просто к созданию дополнительных источников инвестиций, но и к обогащению населения, а значит росту инвестиционной активности нации в целом.
2. Создание системы балансирования бюджета страны на основе агрегирования затрат на эксплуатацию. Многие прекрасно понимают основной макроэкономический разрыв: чем больше строишь за счет бюджета, тем дороже обходится содержание государственных активов, тем больше требуется налогов, тем быстрее падает предпринимательская активность и уровень жизни населения. Эта коллизия ведет к падению многих экономически развитых держав и спасение здесь может быть только в точном гибком расчете потребностей и возможностей страны и населения в целом. А для этого и требуется ИИ.
3. Наконец, сама цель внедрения технологий информационного моделирования предполагала резкое изменение системы управления объектами капитального строительства с учетом концепции непрерывной экономической целесообразности эксплуатации и минимизации затрат на содержание. Эта же причина требует при моделировании объектов капитального строительства искать не самое лучшее решение стартовый CAPEX-min, а минимизацию затрат на возможный реинжиниринг строительных объектов в будущем, поскольку строительство гибких трансформеров - это и есть решение по качественному снижению затрат на эксплуатацию. Здесь роль ИИ трудно переоценить.
При этом есть направления ИИ, которые уже сейчас могут приносить реальную выгоду, при относительно невысоком уровне затрат (Из комментария Александра Болдина). Вот вам 5 реальных примеров:
1. Программные роботы (RPA). Позволяют заменить людей в рутинной работе, там где не требуется принятие решений.
2. Автоматическая классификация. В крупных строительных проектах миллионы классифицируемых позиций, а, с учетом изменений, объем работы увеличивается кратно.
3. Цифровые помощники (DA). Тому же проектировщику требуется знать содержание сотен нормативных документов, да еще и отслеживать их изменения.
4. Цифровые переводчики. В крупных проектах зачастую приходится общаться и вести документацию на нескольких языках.
5. Системы распознавания текстов и изображений.
А пока мы будем заниматься привязкой ИИ к текущей, неспособной меняться строительной лошади, никто кроме IT-вендоров от ИИ богаче не станет, в том числе и вся страна.
Статья предлагается впервые!
Комментарии (0)