В Южной Корее вступил в силу указ о внедрении Закона об ИИ, требующий от госсектора приоритетной закупки ИИ-продукции

Репортаж от Wedoany，Поправки к «Указу о внедрении Закона о развитии искусственного интеллекта и создании основ доверия» в Южной Корее вступили в силу с 21-го числа, требуя от государственных органов при закупках в приоритетном порядке рассматривать продукцию и услуги на основе искусственного интеллекта (ИИ). Считается, что этот шаг создаст больше возможностей для южнокорейских компаний в сфере ИИ выйти на государственный рынок.

Согласно поправкам, Министерство науки, информационно-коммуникационных технологий и планирования будущего Южной Кореи будет проверять продукцию и услуги на основе ИИ, фактически используемые государственными органами, и выдавать сертификаты. Продукция, получившая сертификат, может пользоваться рядом льгот, включая смягчение требований к участию в многопоставщиковых контрактах (MAS), получение дополнительных баллов при квалификационной проверке контрактов с фиксированной ценой, а также освобождение от требований к опыту поставок по единичным контрактам на программное обеспечение (ПО). Правительство надеется, что, сделав государственные учреждения первичными потребителями ИИ-продукции, удастся стимулировать распространение на частном рынке. Отрасль приветствует это, считая, что это открывает новые каналы сбыта для начинающих ИИ-компаний, не имеющих опыта государственных закупок.

Однако существуют и осторожные мнения. Критики отмечают, что если государственные органы заранее не определят конкретные проблемы, которые необходимо решить, и целевые показатели эффективности, а будут поспешно внедрять ИИ, следуя лишь политическому курсу «приоритетного рассмотрения ИИ», это может привести к формальному подходу и породить явление «показного ИИ». Отрасль призывает к тому, чтобы получение сертификата обязательно сопровождалось фактическими закупками и использованием, чтобы система не стала просто очередной процедурой сертификации для компаний.

В отрасли в целом считают, что система сертификации продукции и услуг на основе ИИ может изменить существующую модель размещения государственных ИИ-проектов. Ранее государственные ИИ-проекты часто предполагали разработку систем по индивидуальным требованиям каждого учреждения, в будущем может увеличиться количество закупок, ориентированных на прошедшие техническую проверку ИИ-продукты и платформы. Представитель одной IT-компании отметил, что для отечественных ИИ-компаний, уже имеющих регистрацию в системе закупок и публичные референции, возможности выхода на рынок значительно расширятся. Начинающие компании также выиграют от смягчения некоторых требований, используя сертификат как подтверждение технической надежности. Отрасль также ожидает, что накопленный опыт поставок в государственном секторе может заложить основу для выхода компаний на частные рынки, такие как финансы, производство и дистрибуция.

Однако, поскольку система только начала работу, большинство компаний все еще занимают выжидательную позицию. Даже если количество компаний, получивших сертификат, увеличится, без обеспечения соответствующих бюджетов и фактического объявления тендеров со стороны государственных органов эффект для роста реальных продаж остается под вопросом. Ключевым моментом является также интеграция системы сертификации с существующей системой закупок. Если она не будет увязана с фактическими закупками, компании могут рассматривать ее лишь как очередную процедуру. Эксперты рекомендуют сделать стандарты сертификации продукции объективными и прозрачными, оценивая не только наличие у продукта функций ИИ, но и его производительность, стабильность и способность к непрерывной эксплуатации, необходимые для реальных бизнес-задач.

Эксперты далее отмечают, что, прежде чем отдавать приоритет рассмотрению ИИ-продукции, государственные органы должны сначала четко определить, какие проблемы они собираются решать. В сфере государственных услуг стабильная работа ценится выше, чем внедрение новых технологий, поскольку сбои в таких областях, как администрирование, социальное обеспечение и безопасность, напрямую влияют на граждан. Профессор Школы технологического менеджмента Корейского передового института науки и технологий (KAIST) Ким Сукён подчеркнула, что государственный сектор должен обеспечивать стабильное предоставление услуг, поэтому нельзя гнаться только за технологическим лидерством. Сначала необходимо определить цели задачи, а затем интегрировать наиболее подходящую и стабильную технологию. Она опасается, что сигнал «приоритетного рассмотрения ИИ» может быть истолкован как необходимость включения ИИ в большее количество проектов, что приведет к внедрению технологии в тех сферах, где она не нужна, или к реализации проектов при недостаточной подготовке учреждения.

Множество примеров показывают, что существуют проблемы с дизайном ключевых показателей эффективности (KPI) для оценки проектов. Некоторые проекты демонстрируют только технические показатели, такие как точность или уровень автоматизации, но не проверяют, действительно ли ИИ повысил эффективность администрирования и качество услуг. Один эксперт по политике заявил, что только при четком понимании цели можно выбрать соответствующую технологию и обеспечить ее непрерывную эксплуатацию. Если же фокусироваться только на внедрении ИИ, то само внедрение станет целью, а причина внедрения будет упущена. Поэтому перед проведением цифровой трансформации (AX) в государственном секторе необходимо перепроектировать существующие бизнес-процессы, четко разделить задачи, выполняемые ИИ, и решения, принимаемые человеком, а также заранее определить полномочия, ответственность и процедуры контроля между ними. С распространением ИИ-агентов проблемы ответственности, связанные со злоупотреблением полномочиями, предвзятостью и ошибочными решениями, станут еще более острыми. Эксперты анализируют, что успех или неудача Закона об ИИ в конечном итоге будет зависеть от того, принесет ли он реальные результаты на практике, а не от количества выданных сертификатов или проектов. Ключевой вопрос заключается не в том, «купили ли государственные органы ИИ», а в том, «зачем нужен ИИ», «как он изменит существующие бизнес-процессы» и «кто будет управлять технологией и нести за нее ответственность после внедрения».