Андрей Щербаков 
По мере стремительной эволюции искусственного интеллекта прожектор общественного и корпоративного внимания смещается с его безграничных возможностей на потенциальные последствия. В центре дискуссии сегодня оказались генеративный и агентный ИИ, которые несут с собой целый спектр критических рисков: от «галлюцинаций» и уязвимостей в безопасности до утечек персональных данных и глобальных проблем с управлением.
В отличие от аналитического ИИ, который годами оттачивался на структурированных данных и предсказуемых моделях машинного обучения, современные технологии сталкиваются с совершенно новым классом бизнес-рисков. Эти риски выходят за рамки технической плоскости и напрямую влияют на доверие пользователей, внедрение технологий и операционный успех компаний. Агентный ИИ, обладающий повышенной автономией, не только наследует все уязвимости генеративных моделей, на которых он основан, но и многократно их усиливает.
Недавнее исследование выявило фундаментальные опасения, которые испытывает бизнес. Главным риском с большим отрывом оказалась безопасность и конфиденциальность данных — 55% респондентов назвали эту проблему критической. Это единственный пункт, набравший более половины голосов, что сигнализирует: для большинства организаций защита конфиденциальной информации остается главным камнем преткновения на пути к масштабированию ИИ. Для сравнения, следующая по значимости проблема — юридическое и нормативное соответствие — вызывает критическую озабоченность лишь у 39% опрошенных.
В первую шестерку угроз также вошли качество и точность ответов ИИ, этические проблемы и предвзятость моделей, совокупная стоимость владения технологией и внутренний скептицизм в компаниях. Каждый из этих факторов способен подорвать доверие к ИИ, нанести репутационный ущерб и создать операционные трудности. Неточные ответы быстро разрушают веру в систему, а этические «слепые зоны» могут привести к общественному резонансу и потере авторитета.
Преодоление этих вызовов требует не просто технических заплаток, а комплексного и дисциплинированного подхода к управлению рисками. Эксперты призывают встраивать управление специфическими рисками ИИ в общую корпоративную стратегию. Это начинается с создания четкой классификации цифровых угроз — от моделей и данных до готовых ИИ-решений — и их оценки по степени потенциального воздействия. Такой методичный подход помогает избежать как слепого оптимизма, так и необоснованного сопротивления новым технологиям.
Центральным элементом защиты является разработка надежных политик доверия. Они должны выходить за рамки традиционных заявлений о конфиденциальности и четко определять, как системы используют персональные данные, какие «ограждения» контролируют их поведение и как отслеживаются справедливость, объяснимость и предвзятость. Эти стандарты необходимо внедрять не только на уровне политики, но и на практике, автоматизируя соблюдение правил с помощью конвейеров MLOps для минимизации человеческой ошибки.
Особое внимание следует уделить тому, как большие языковые модели создают и хранят «фрагменты данных». Эти фрагменты должны наследовать правила защиты и управления от своих источников, особенно если содержат конфиденциальную информацию. Закрепление этих правил в каталогах данных гарантирует, что даже по мере обучения и адаптации ИИ исходные требования безопасности остаются в силе. Это единственный масштабируемый способ управлять рисками, связанными с безопасностью, законодательством и этикой.
Наконец, нельзя недооценивать важность сохранения контроля со стороны человека. Проблемы с качеством, точностью и непреднамеренными последствиями лучше всего решаются за счет качественных входных данных и постоянного человеческого надзора, особенно в случае с агентными системами, способными на автономные действия. Цель ИИ — не заменить людей, а расширить их возможности. Компании, которые примут эту философию, поймут, что человеческое суждение остается незаменимым для проверки результатов работы ИИ и его соответствия ключевым бизнес-ценностям. Только так будущее с ИИ станет не просто мощным, но и заслуживающим доверия.