Искусственный интеллект может стать катализатором устойчивого развития
Искусственный интеллект трансформирует все сферы жизни, расширяя наши возможности и границы. В то же время технологии бросают человечеству новые вызовы, связанные с безопасностью, этикой и защитой окружающей среды. На сегодняшний день каждая нейросеть оставляет за собой большой углеродный след. Однако при грамотном управлении ИИ может принести пользу планете и стать залогом устойчивой экономики будущего. Об этом рассказал научный руководитель Лаборатории алгоритмов и технологий анализа сетевых структур НИУ ВШЭ в Нижнем Новгороде Панос Пардалос в рамках XXV Ясинской (Апрельской) международной научной конференции по проблемам развития экономики и общества.
Сегодня мир переживает четвертую промышленную революцию, главным героем которой стал искусственный интеллект. Подобно электричеству во время прошлой революции, ИИ занял господствующее положение среди всех технологий. Многие страны, такие как США, Китай, Франция, Канада и др., включили развитие технологий машинного обучения в число своих национальных приоритетов, тем самым подчеркнув значимость и перспективность этой сферы.
Панос Пардалос
«Мы много говорим сегодня об искусственном интеллекте. Удивительно, насколько технологии расширили наши биологические возможности в области зрения, слуха, наши когнитивные способности. Я считаю, что правильнее было бы называть эти разработки не искусственный, а дополненный интеллект, — отметил Панос Пардалос. — Телескопы, сенсоры, интерфейсы мозг — компьютер, метавселенная, ChatGPT — в основе всех этих впечатляющих достижений лежит сложная математика и алгоритмы оптимизации».
По мнению профессора Пардалоса, повсеместное внедрение технологий и автоматизация, с одной стороны, могут принести огромную пользу мировой экономике и благосостоянию, но с другой — сопряжены с серьезными проблемами с точки зрения использования ресурсов. Так, технологии машинного обучения связаны с колоссальными объемами энергопотребления.
«Мы часто забываем о том, какую цену приходится платить за технологии. Алгоритмы машинного обучения обладают невероятными вычислительными мощностями, но требуют таких же невероятных объемов электроэнергии. Углеродный след от обучения одной модели сопоставим с выбросами в атмосферу от нескольких автомобилей за весь срок их службы», — подчеркнул исследователь.
Среди других проблем, которые выделяет ученый, — переработка электронной техники и добыча редкоземельных металлов. Металлы сами по себе необходимы для производства зеленых технологий (двигателей электромобилей, ветрогенераторов, энергосберегающих ламп), но их добыча неэкологична и губительна для окружающей среды.
По данным исследования 2023 года, Земля уже перешла 7 из 8 возможных границ безопасной жизни на ней человека, среди которых выбросы опасных веществ в атмосферу, сокращение биологического разнообразия, изменения климата и др. При этом Панос Пардалос считает, что именно искусственный интеллект способен стать залогом устойчивой экономики будущего.
«У нас уже есть все необходимые технологии для развития устойчивой экономики, и при грамотной политике ИИ может стать ключевым фактором для перехода к ней. Использование ядерной и возобновляемой энергии, переработка отходов, цифровые двойники предприятий, создание энергохранилищ, разработка новых материалов — все это возможно уже сегодня. Безусловно, цена внедрения новых решений достаточно высока. Необходима политическая воля и ряд образовательных, просветительских мер, чтобы с максимальной пользой использовать возможности, которые дает нам ИИ», — заключил Панос Пардалос.
Вам также может быть интересно:
Исследователи НИУ ВШЭ и Сбера научили нейросети лучше угадывать предпочтения пользователей
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ и Сбер представили новую архитектуру для рекомендательных систем: благодаря объединению двух классов моделей алгоритмы лучше угадывают интересы и потребности пользователей. Препринт работы опубликован на сайте arxiv.org и представлен на летнем фестивале «Урбан ML».
Социальная интеграция: на перекрестках знаний и ценностей
Международная лаборатория исследований социальной интеграции (МЛИСИ) НИУ ВШЭ занимается изучением проблем уязвимых слоев населения и поиском методов их вовлечения в полноценную повседневную жизнь. Для поиска решений ученые лаборатории сочетают разработку передовых методов с практической работой «в поле». О деятельности лаборатории новостной службе «Вышка.Главное» рассказала ее заведующая Елена Ярская-Смирнова.
«Я бы назвал атмосферу в лаборатории и в университете творческой и стимулирующей»
Научный сотрудник Международной лаборатории стохастического анализа и его приложений НИУ ВШЭ французский ученый Жан-Франсуа Жабир работает в НИУ ВШЭ с 2017 года. Его привлекла возможность вести исследования совместно с ведущими зарубежными и российскими учеными, свобода академических дискуссий и открытость университета. Своими впечатлениями о Вышке и Москве Жан-Франсуа Жабир поделился с новостной службой «Вышка.Главное».
Ученые НИУ ВШЭ выяснили, почему любители сладкого чаще делают импульсивный выбор
Любовь к сладкому может быть связана не только с пищевыми привычками, но и с тем, как человек принимает решения. Исследователи НИУ ВШЭ объяснили, почему любители сладкого ведут себя импульсивно: дело не в стремлении получить все немедленно, а в нежелании мириться с неопределенностью. Результаты могут помочь улучшить терапию зависимостей. Результаты исследования опубликованы в журнале Frontiers in Psychology.
Исследователи ВШЭ показали, как создавать регуляторную ДНК напрямую
Исследователи НИУ ВШЭ разработали модель для генерации промоторов и энхансеров — участков ДНК, регулирующих работу генов. Модель работает с нуклеотидами ДНК напрямую, без промежуточного преобразования в непрерывное числовое пространство. Разработка может быть полезна в синтетической биологии и генной терапии. Результаты исследования представлены на воркшопе конференции ICLR 2026.
«Самый результативный метод не теряться — делать хорошие исследования»
Эксперты Международной лаборатории проектирования и исследований в онлайн-обучении ВШЭ изучают и разрабатывают методы образования, предполагающие большую вовлеченность студентов и школьников в процесс обучения. Лаборатория активно исследует поведение учащихся через их цифровые следы в онлайн-системах, отношение педагогов к применению современных технологий и коммуникаций в обучении и разрабатывает принципы продуктивного применения ИИ в образовании. О деятельности лаборатории «Вышка.Главное» побеседовала с ее заведующей Анастасией Капузой.
ФКН ВШЭ и ЧГУ реализовали три отраслевых образовательных модуля по искусственному интеллекту
В 2025/26 учебном году факультет компьютерных наук (ФКН) ВШЭ совместно с Череповецким государственным университетом реализовал три отраслевых образовательных модуля по искусственному интеллекту. Инициатива была представлена в рамках проекта «Топ-ИИ» Минцифры России при участии АНО «Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации». Эксперты НИУ ВШЭ совместно с индустриальными партнерами разработали линейку отраслевых образовательных модулей в области искусственного интеллекта.
«Нам бы хотелось, чтоб наши корпуса использовались больше»
Созданные в Международной лаборатории языковой конвергенции и Школе лингвистики НИУ ВШЭ корпуса абхазо-адыгских языков, на которых говорят народы Западного Кавказа, позволяют изучить их особенности, показывают возможности современного использования. Создание корпусов стало возможным благодаря серии экспедиций ученых и студентов Вышки на Кавказ, современным методам лингвистической обработки и взаимодействию с коллегами из региональных университетов. О работе лингвистов новостной службе «Вышка.Главное» рассказал ведущий научный сотрудник Международной лаборатории языковой конвергенции, доцент Школы лингвистики Юрий Ландер.
«Наука всемирна, она не знает границ»
Разработанные ординарным профессором, директором Международного центра анализа и выбора решений НИУ ВШЭ Фуадом Алескеровым и его коллегами методы сетевого анализа в библиометрии позволили определить особенности появления, взаимного влияния и цитирования публикаций в научных журналах. Частое цитирование разными изданиями одного или нескольких исследований означает высокое качество работы, а перекрестные ссылки внутри ограниченного круга журналов повышают вероятность формирования сети хищнических изданий.
Ученые НИУ ВШЭ доказали, что машинное обучение может тратить меньше ресурсов
Международная группа исследователей, в которой участвовали математики из Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ, теоретически обосновала простой и вычислительно легкий метод оценки неопределенности для стохастического градиентного спуска (SGD). Работа опубликована на сервере научных препринтов arXiv.org и была представлена на AISTATS 2026.