Искусственный интеллект в охране труда: между «пилотом» и стандартом

В рамках онлайн-эфиров проекта «Безопасная работа» состоялась дискуссия на тему «Формирование подходов к технологической безопасности труда: новые стандарты ИИ-инструментов». Эксперт — Людмила Гонтарь, руководитель проектного офиса «Аэродинамика» Правительственной комиссии РФ,  директор Центра развития индустриальных проектов в сфере ИИ РУДН, старший преподаватель кафедры прикладного ИИ РУДН — рассмотрела практические аспекты внедрения нейросетей на опасных производственных объектах.

Ситуация: от пилотных проектов — к необходимости стандартов

В настоящее время умные каски, системы «антисон» для водителей карьерных самосвалов, компьютерное зрение для контроля спецодежды уже работают на отдельных предприятиях, прежде всего в энергетике и горнорудной отрасли. Однако, как отметила Людмила Гонтарь, большинство таких инициатив остаётся в формате пилотов.

«К нам придёт комиссия по охране труда и скажет: вы внедряете то, что не положено. Стандарта нет», — констатирует эксперт.

В отраслевых стратегических документах технологии искусственного интеллекта перечислены, но отсутствует «нормативная связка» — чёткое понимание, какие именно модели разрешено применять, в каких условиях и с какой ответственностью. Это создаёт правовую неопределённость для предприятий и сдерживает внедрение технологических решений в области безопасности труда.

Технологии не панацея: вопросы надёжности и контекста

В ходе дискуссии был затронут важный вопрос о пределах применимости современных нейросетей. Если умная каска или датчик фиксирует учащённое сердцебиение у работника, всегда ли это сигнал к остановке производства? Эксперт пояснила, что современные модели ИИ не способны оценивать ситуацию в полном контексте.

«Нельзя в уравнение поместить ещё несколько переменных — тогда вся конструкция рухнет. Система даст сбой, остановится непрерывное производство», — объяснила Людмила Гонтарь.

Поэтому в обозримой перспективе наиболее востребованными станут когнитивные (антропоморфные) системы, которые пока находятся на стадии лабораторных разработок. На сегодняшний день целесообразно разделять функции: контроль за соблюдением формальных требований (наличие каски, жилета) можно автоматизировать, а принятие критических решений остаётся за человеком-оператором.

Основные сдерживающие факторы

Эксперт выделила несколько проблем, которые тормозят внедрение ИИ в охрану труда:

• Ложность и погрешность данных. Нейросетевые модели могут генерировать или искажать данные, что снижает достоверность аналитики и создаёт дополнительные риски.

• Внутрикорпоративные барьеры. Дирекции по информационной безопасности и по цифровому развитию нередко действуют разнонаправленно. Первые указывают на риск утечек, вторые стремятся к внедрению, и компромисс достигается не всегда.

• Правовая безграмотность при разработке регламентов. Нормативные документы нередко готовятся без участия специалистов в области ИИ, что приводит к появлению декларативных или неисполнимых норм.

 

«Если бы мы учились ходить зубрёжкой, на каждом шагу ломали бы ногу», — отмечает Людмила Гонтарь, говоря о разрыве между теоретическим регулированием и практическим внедрением.

Планы и ориентиры до 2030 года

Несмотря на перечисленные сложности, эксперт видит возможности для системных изменений. В ближайшие годы предполагается:

• Создание центров компетенции на базе профильных кафедр (в том числе РУДН), где промышленные кейсы будут переводиться на язык нормативных требований.

• Более активное использование экспериментально-правовых режимов (ЭПР) — инструмента, позволяющего легально тестировать инновации без жёсткой привязки к действующим нормам.

• Введение на предприятиях новой роли (например, «архитектор технологического суверенитета» или «архитектор цифровой трансформации»), которая отвечала бы за сочетание развития и безопасности.

Также Людмила Гонтарь сообщила, что уже действуют программы дополнительного профессионального образования по применению ИИ в альтернативной энергетике и энергообеспечении. В планах — масштабирование таких программ через корпоративные университеты.

Вместо заключения: о цифровой эрудиции

Подводя итог дискуссии, эксперт призвала не фокусироваться на страхе перед «безлюдным производством» и не противопоставлять гуманитариев и технарей.

«Исследования показывают схожесть между музыкантом и математиком. Сейчас объявлено о праздновании 300-летия со дня рождения Екатерины Великой  — её эпоха стала веком просвещения благодаря тому, что на ключевые посты назначали эрудированных людей. Нас ждёт эпоха цифрового просвещения», — подчеркнула Людмила Гонтарь.

Главный вывод дискуссии: искусственный интеллект на производстве — не самоцель и не автоматическая замена человека. Это инструмент, который требует разработки единых, гибких и профессионально проработанных стандартов. Переход от пилотов к системной практике невозможен без повышения цифровой грамотности и преодоления правовых барьеров.

Следите за анонсами на сайте безопаснаяработа.рф и не пропустите другие интересные дискуссии.