За минувшие несколько лет «цифра» стала для всего строительного комплекса не просто реальностью, а насущной необходимостью. Чтобы убедиться в этом и выяснить, как работа с цифровыми инструментами помогает сделать процесс экспертизы более эффективным, мы попросили первого заместителя начальника Главгосэкспертизы России Вадима Андропова рассказать, какой путь проделало ведомство и как искусственный интеллект превращается в главный инструмент управления рисками.
Вадим Владимирович, каким был путь Главгосэкспертизы к нынешнему уровню цифровой зрелости?
Знаете, все познается в сравнении. Если бы человеку с кнопочным телефоном дали смартфон, он бы, наверное, впал в ступор. А мы сегодня живем со смартфоном, и нам кажется, что так было всегда. Человек устроен так: он быстро привыкает к изменениям и перестает их замечать.
То же самое происходит и с заказчиками строительства. Многие не видят, как сильно «цифра» изменила отрасль. Но если оглянуться назад, всего на 10 лет, это будет взгляд на другую планету.
До 2015 года вся проектная документация и заключения экспертизы существовали в бумажном виде. Когда случались трагедии, например, пожары в торговых центрах, правоохранители приходили проверить документы, чтобы найти виновных. И не могли. У экспертов не оставалось самой ПСД, и цифровых следов нет.
Десять лет назад такие цифровые следы появились. Вся документация по проектам строительства, включая заключение экспертизы, кроме гостайны, только в электронном виде.
А с июля 2018 года мы запустили ЕГРЗ — государственную информационную систему, цифровую библиотеку ПСД. Это не просто для удобства, это безопасность. Система всегда подтвердит: вот эксперт, вот его подпись, вот хронология. Ты работал честно — ты защищен.
То есть главный эффект цифровизации не столько в скорости, сколько в прозрачности и защите участников?
Абсолютно верно. Для нас «цифра» — это, прежде всего, безопасность. Когда вы работаете с «цифрой», каждый шаг фиксируется. В спорной ситуации это позволяет мгновенно установить истину. Цифровой след — это броня для добросовестного специалиста. Он защищает от необоснованных обвинений. Ведь найти виновного в бумажном хаосе — это лотерея. А здесь — чистая математика и хронология.
Но «цифра» защищает на только эксперта или застройщика. Самое важное, но не очевидное на первый взгляд, это гарант безопасности для граждан, ведь вся документация становится максимально прозрачна, повышается ответственность за свои действия у всех, кто задействован в строительстве.
И третий момент, который уже заказчика делает сильнее, — это управление рисками на основе данных. Имея базу, мы можем предсказывать узкие места еще на старте. Это не просто удобно, это меняет природу ответственности.
ИИ — это уже постоянный помощник или все еще эксперимент?
Мы работаем с ИИ достаточно давно. И в отличие от многих у нас нет подрядчиков по большим языковым моделям. Все делаем сами, наращиваем компетенции с нуля. И сегодня нам удалось превратить ИИ в реального ассистента, который берет на себя рутину.
Например, наши ребята разработали и запатентовали технологию анализа
PDF-документов. Она мгновенно определяет, по каким направлениям нужно подключение того или иного эксперта. Это колоссальная экономия времени на предварительном анализе. Во время работы эксперта ИИ помогает умным поиском, структурирует информацию, подсвечивает риски.
Мы пошли дальше и начали работать с языковыми моделями. Перебрав несколько, поняли, не все из них эффективные. Выбрали подходящую, развернули в нашем закрытом контуре, произвели донастройку и специализацию модели (ограничение области знаний) за счет технологии RAG и допуска к использованию при обработке запросов конкретных нормативных актов. Получилась специализированная нейросеть, которая говорит с экспертом на одном языке. И, что важно, мы выработали свою методологию промптирования. У нас уже около 10 внутренних нормативных актов, регламентирующих работу с ИИ. Правильно задать вопрос машине — это, знаете, целая наука. Скоро этому в вузах будут учить.
А как вы решаете проблему «галлюцинаций» нейросетей, когда ИИ выдает, мягко говоря, недостоверную информацию?
С помощью той самой методологии мы как раз и пытаемся сузить коридор ответов, сделать оценку документации более алгоритмичной. Мы должны научить ИИ не фантазировать, а строго следовать норме.
Но это только одно из направлений. У нас есть три амбициозные цели. Первая — победить «галлюцинации». Вторая — построить онтологию сущностей, используемых как в требованиях регламентов, так и в проектной документации. Данный подход позволит применять при проверке только те требования, которые действительно относятся к рассматриваемому проекту. Это колоссально сократит время и технические ресурсы, необходимые для проверки комплекта проектной документации на соответствие требованиям.
А третья, самая интересная — имитационные предиктивные модели. Мы располагаем колоссальным массивом данных. И наша задача — научиться предсказывать будущее, используя эти данные. Для этого мы создаем предиктивные модели с использованием алгоритмов машинного обучения. Такая модель позволяет прогнозировать параметры процесса, такие как сроки, требуемые ресурсы, риски и прочее.
Применение предиктивной модели помогает, например, подобрать экспертов в команду проекта с учетом их компетенций, опыта, участия в других проектах и прочее.
Сейчас мало строить прогнозные модели на основе исторических данных, нужно понимать, куда в целом движется отрасль и как будущие изменения скажутся на процессе экспертизы.
Для этого мы создаем цифровой двойник Главгосэкспертизы, некую имитационную модель. Это такой виртуальный полигон, где мы можем ставить эксперименты: поменялось законодательство, появились новые технологии в строительстве — наша модель сумеет смоделировать, как эти изменения повлияют на деятельность учреждения. Меняя процесс, мы понимаем, где возникнут узкие места, сколько работников и с какими компетенциями нам потребуется, какие риски могут реализоваться.
Это же борьба за будущее. Кто научится предсказывать, тот сможет нивелировать риски, опережать конкурентов, управлять развитием. Сейчас в мире идет борьба именно за предсказание будущего.
Легко ли самим экспертам дается внедрение таких сложных инструментов? Нет ли сопротивления?
Это настоящий вызов. Можно сказать, что мы вырастили команду профессионалов-методологов, которые занимаются промптингом. Некоторые особо пытливые постоянно изучали этот вопрос и пробовали что-то новое. Но наша цель — научить этому каждого эксперта. Представьте: человек, который десятилетиями занимался нормоконтролем, проверял документацию, вдруг начинает заниматься онтологией, формировать дата-сеты, переводить свои замечания на язык машины, создавать теги.
Это непросто. Не все готовы перестраиваться. Но реальность такова: в будущем останется востребован только тот эксперт, который умеет работать с новыми технологиями. А кто не хочет, останется в прошлом, как Kodak со своей пленкой.
В идеале у каждого направления (у нас их около 50) будет свой ИИ-ассистент. Мы формируем методсоветы — группы экспертов, которые обсуждают изменения в законодательстве, сложные вопросы и, исходя из этого, прокачивают своего ассистента. В этом году мы запускаем масштабное обучение для всех сотрудников — от руководителей до рядовых экспертов. Молодежь это очень хорошо принимает. Они понимают: будущее за тем, кто станет инженером данных.
Как вы ищете таких уникальных специалистов, которые уже сейчас владеют этим инструментарием?
Знаете, мы предпочитаем не перекупать «готовых звезд». Часто приходит опытный специалист, а через полгода уходит. Это неэффективно. Мы делаем ставку на молодых. Берем человека с горящими глазами, который готов учиться, и взращиваем его внутри. Он растет вместе с нами, впитывает культуру и становится профессионалом высокого уровня. Мы сами воспитываем тех, кто будет двигать цифровизацию отрасли дальше.
А чтобы удержать специалистов, большое внимание уделяем развитию корпоративной культуры. Например, наш коллектив очень спортивный, занимаемся спортом: волейбол, футбол, играем в шахматы, бегаем марафоны в Москве и других городах целыми командами. Раньше я думал, что сцены про корпоративный спорт в американских фильмах — наигранность. А потом осознал — это работает! Когда ты с коллегой плечом к плечу защищал честь команды, у вас совсем другие отношения.
Напоследок — философский вопрос. Вы рассказали про цифрового двойника Главгосэкспертизы, над которым сейчас работаете. А если бы у вас был цифровой аватар, знающий все о ваших ценностях, что бы вы с ним обсуждали?
Мне такая мысль приходила. Развернуть дома на защищенных ресурсах своего цифрового двойника. Загрузить всю историю жизни, морально-этические установки.
Я бы не задавал ему вопросы. Я бы хотел с ним пообщаться как со вторым я. Посмотреть, как он отвечает, как рассуждает. Люди часто несамокритичны, нам сложно увидеть себя со стороны, понять, где мы поступили неправильно, где не проявили эмпатию. А аватар может это показать.
Мне было бы интересно увидеть себя глазами самого себя. Поговорить о жизни, о принципах, о поступках. Может быть, это помогло бы стать лучше.
