Риски использования искусственного интеллекта в работе архитекторов
![Риски использования искусственного интеллекта в работе архитекторов Риски использования искусственного интеллекта в работе архитекторов](/upload/000/u1/8/9/ispolzovanija-iskusstvennogo-intellekta-v-rabote-arhitektorov-photo-normal..jpg)
Можно ли на все 100% доверять системам, работающим на базе ИИ? Кто будет нести ответственность за возможные ошибки, кого указать проектантом: искусственный интеллект или человека, который давал ему задачу?
Зампред совета по развитию цифровой экономики при Совете Федерации Артем Шейкин на заседании секции Совета "Цифровая трансформация строительства и ЖКХ" заявил, что строительная отрасль России должна стать флагманом в применении технологий искусственного интеллекта. Уже готов реестр искусственного интеллекта для строительной отрасли, который сформировали ДОМ.РФ и Минстрой.
Создать ИИ-инструмент для специфических задач, требующих специальных навыков, профессионализма и творчества, задача ответственная и сложная. Тем не менее, в реестре собраны системы, участвующие в процессах от проверки качества строительных материалов до проектирования планировочных решений новых микрорайонов.
Если технологии машинного зрения для выявления дефектов действительно быстрее справляются с обработкой визуальной информации, то разве может искусственный интеллект встать на одну ступень с архитектором или проектировщиком и с нуля разработать концепцию застройки территории?
Проблемы и сложности проектирования
Процесс разработки концепций развития территорий трудоемок и подразумевает необходимость учесть ряд факторов. Проект должен удовлетворять всем градостроительным нормам и действующим нормативным документам, в которые регулярно вносятся изменения. Необходимо учесть особенности территории – рельеф, наличие охранных и санитарно-защитных зон, а также объектов инженерного назначения и объектов, представляющих, культурное наследие. Нужно провести анализ и учесть наличие и особенности транспортных развязок и имеющейся социальной инфраструктуры, которые включают в себя школы, детские сады, поликлиники, паркинги, парки и зеленые зоны, спортивные и иные сооружения.
Отдельно стоят задачи по оценке финансово-экономических перспектив проекта, включающие в себя вопросы бюджетирования, целесообразности и возвратности инвестирования и расчет других важных финансовых, экономических и технических параметров.
Уже сейчас искусственный интеллект способен создавать концепции с учетом всех этих факторов, при условии, что будет оперировать точными данными. Вопрос оцифровки пространственных данных – одна из ключевых задач, стоящих перед отраслью. Однако пока эта задача не решена, библиотеки данных создаются в частном порядке и используются как человеком, так и искусственным интеллектом. Потому важно уделять внимание достоверности и актуальности этих данных.
Правовой вопрос
Еще один важный вопрос, который нужно учитывать при использовании решений на базе ИИ для концептуального проектирования – это нормативные риски. Кто будет нести ответственность за ошибки, кого указать проектантом: искусственный интеллект или человека, который давал ему задачу?
Несмотря на стремительное развитие и сильные возможности, технология остается инструментом в руках профессионала. Искусственный интеллект берет на себя рутину, предлагает множество вариантов решения задачи, и все это за короткий срок. Однако итоговый выбор концепции и проверка результатов остаются в зоне ответственности специалиста. Пожалуй, здесь будет верным назвать искусственный интеллект – начинающим архитектором, которого более опытные коллеги должны направлять и контролировать.
Безопасность данных
AI-решения для строительной отрасли отличаются от того же ChatGPT, в том числе, и чувствительностью данных, которые используются в работе. Корпоративные данные часто содержат коммерческую тайну, и вопрос их безопасности стоит наиболее остро. Потому важно, чтобы решения, которые внедряются на внутренние сервера компании, соответствовали внутренним нормативам безопасности. При использовании AIaaS решений важно удостовериться, что поставщик использует инструменты для управления безопасностью в облаке и реализовал качественную архитектуру приложения при мультитанатном подходе.
Однако если говорить о безопасности данных, у B2B-платформ генеративного искусственного интеллекта есть неоспоримые преимущества. Заключив соглашение, можно запретить использовать данные компании для обучения платформы. У пользователей ChatGPT нет такой юридической защищенности.
Люди разучатся думать
Этот аргумент мы часто слышим от преподавателей в вузах, которые хотели бы обучать студентов новым инструментам, но боятся, что те переложат всю интеллектуальную работу на ИИ. Мы возражаем – с ИИ обучение созданию правильных планировочных решений, пойдет быстрее. Студенту доступно моделирование сразу десятков сценариев развития территории. Такой подход развивает насмотренность и расширяет творческие возможности будущего архитектора. Студент сможет проверить, как те или иные изменения повлияют на проект и технико-экономические показатели, что позволит начинающему специалисту эффективнее разобраться в принципах градостроительства.
Заключение
Сегодня использование технологий искусственного интеллекта позволяет на порядки сократить время и стоимость проектирования концепций развития территорий, а также существенно увеличить эффективность таких проектов.
Однако пока еще рано на все 100% доверять подобным системам, работающим на базе ИИ. Застройщикам необходимо предпринимать определенные дополнительные контрольные мероприятия, позволяющие снизить риски возникновения ошибок на этапе проектирования, учитывая их значимость в такой сфере, как строительство.
Тем не менее, те компании-застройщики, которые смогут за счет использования технологий искусственного интеллекта, быстрее и дешевле создавать эффективные концепции дизайна и развития территорий, безусловно, получат значимое конкурентное преимущество.
![](/templates/default/images/avatar_micro.png)