26 октября 2026, 18:20

В комментарии NEWS.ru он отметил, что пилотные проекты можно запускать без большой предварительной работы: корпоративная информация уже очищена и структурирована. Это позволяет проверять гипотезы без крупных вложений.

«Но для масштабирования ИИ-решений и обучения моделей качество данных придётся дотягивать», — пояснил Голицын.

Улучшать качество данных и вкладываться в их разметку он рекомендовал после подтверждения результата.

Обучение фундаментальных моделей требует иных вложений. Как отметил Голицын, из-за низкого качества данных первые прототипы ИИ часто «галлюцинировали» и воспроизводили заученную информацию. Теперь такие проблемы встречаются значительно реже.

Ранее председатель совета по противодействию технологическим правонарушениям КС НСБ России Игорь Бедеров в беседе с RT отметил, что нужно проверять ответы ИИ в диалогах. Однако, по мнению эксперта, глубина проверки должна быть риск-ориентированной.

Ошибка в тексте? Выделите её и нажмите «Ctrl + Enter»

Подписывайтесь на наш канал в MAX