По данным аналитиков, около 91% опрошенных специалистов поддерживают использование ИИ, но остаются настороженными.
Несмотря на быстрый прогресс в области искусственного интеллекта, эксперты отмечают его недостатки и недоработки. В частности, большинство участников исследования признали, что хотя готовы применять технологию ИИ, они не готовы полностью полагаться на нее. Это связано с необходимостью дополнительной проверки и контроля результатов, чтобы избежать ошибок и недочетов.Интересно, что даже среди тех, кто выразил готовность использовать искусственный интеллект, остается определенная доля сомнений и осторожности. Это указывает на то, что доверие к ИИ в российской нефтегазовой отрасли по-прежнему остается вопросом, требующим дальнейших исследований и развития.Нередко отмечается, что ИИ-модели, несмотря на свою эффективность, подвержены ошибкам в интерпретации фактов, иногда "галлюцинируют" и зависят от качества данных и постановки задач. Это вызывает необходимость более тщательной проверки результатов их работы. Тем не менее, многие нейросетевые модели не обеспечивают прозрачности в процессе принятия решений, что усложняет анализ полученных ответов.Подчеркивается, что важную роль в возникновении ошибок в работе ИИ играет человеческий фактор. Создатели моделей несут ответственность за данные, на основе которых обучается ИИ, а также за условия и ограничения его функционирования. С другой стороны, конечные пользователи формулируют запросы и ставят задачи перед моделями, что также может привести к неточностям в результатах. Ошибки, допущенные на любом из этих этапов, могут негативно сказаться на работе и точности ИИ.Исследование подчеркивает важность осознания влияния человеческого фактора на работу и результаты искусственного интеллекта. Только путем учета и минимизации ошибок, допущенных людьми на различных этапах создания и использования ИИ, можно повысить качество и достоверность его работы.Несмотря на риски, связанные с кибербезопасностью при использовании нейросетей, с каждым годом растет интерес к применению искусственного интеллекта в различных сферах. Одним из основных аспектов, на который стоит обратить внимание, является уязвимость моделей ИИ к атакам и искажению данных. Точки стыковки ИИ-моделей с протоколами передачи информации могут стать слабым звеном в обеспечении безопасности на производственных объектах нефтегазового комплекса.Интересно, что по результатам исследования 60% участников считают, что в ближайшие пять лет искусственный интеллект станет неотъемлемым инструментом для решения различных задач. Однако, на сегодняшний день лишь каждый пятый респондент отмечает, что нейросети уже берут на себя часть рутинных функций. Важно отметить, что 61% респондентов видят искусственный интеллект скорее в роли ассистента, чем заменителя человека. Стоит отметить, что ИИ показывает лучшие результаты в решении структурированных задач, таких как анализ данных и прогнозирование. В то же время, необходимо продолжать работу над улучшением кибербезопасности в контексте использования нейросетей, чтобы минимизировать риски и обеспечить надежность и безопасность данных.Эксперт Максим Малков подчеркивает важность развития кадрового потенциала и технологических партнерств для обеспечения лидерства в сфере разработки и внедрения решений искусственного интеллекта. Он также отмечает, что организационные изменения необходимы для более эффективного использования интеллектуальных инструментов. Согласно прогнозам экспертов, к 2035 году около 70-80% процессов анализа сейсмических данных будут автоматизированы, что позволит повысить точность прогнозирования залежей до 85%.Современные технологии уже сегодня позволяют автоматизировать до 60-70% буровых операций с использованием искусственного интеллекта. Это не только снизит вероятность аварий, но и значительно уменьшит операционные расходы на 15%. Интеллектуальное управление и оптимизация процессов нефтеперекачивающих и газотранспортных систем, а также нефте- и газоперерабатывающих заводов, с помощью искусственного интеллекта, позволят сократить издержки на 10-15%. Эти инновации в области автоматизации нефтегазовой промышленности не только повысят эффективность производства, но и сделают процессы более безопасными и экономически выгодными. Внедрение ИИ в энергетический сектор обещает значительные улучшения в работе отрасли и снижение негативного воздействия на окружающую среду.Источник фото: РИА Новости
.jpg)
