Инновации по ГЧП: какие перспективы имеет партнерство бизнеса и государства для внедрения искусственного интеллекта

Григорий Фёдоров

Rights Business Standard



Роль информационных технологий в экономике усиливается по всему миру: растут доля и объем «цифры» в ВВП стран, увеличивается зависимость транспорта, здравоохранения, образования, ЖКХ и других отраслей от «умных» решений. К тому же, ИТ-решения создают дополнительную социальную и коммерческую ценность инфраструктуры: от социального сектора и ЖКХ до автодорожного строительства и промышленности. Чтобы наиболее эффективно внедрять технологии в экономику и жизнь людей, необходимо привлекать в такие проекты инвестиции и компетенции и государства, и бизнеса. Почему механизмы ГЧП имеют хорошие перспективы для внедрения искусственного интеллекта в инфраструктуру, с какими проблемами сталкиваются участники таких проектов, рассказал партнер и руководитель практики ГЧП Rights Business Standard Григорий Федоров.

По данным Росстата, в 2018 году доля ИT-отрасли в ВВП составила 2,4% – почти 2,5 трлн руб. или $39,9 млрд. Для сравнения, это примерно половина от всех расходов государства и бизнеса на инфраструктуру. В России отрасль остается традиционно «частной»: по некоторым оценкам, государство вкладывает в нее не более 1/10 от общих инвестиций. Этих средств недостаточно для покрытия «цифровых» потребностей страны.

При этом государство взяло активный курс на «цифровизацию» экономики и жизни населения, что предполагает реализацию крупномасштабных проектов, превосходящих по своим требованиям возможности госбюджета. Поэтому к их реализации необходимо на системной основе привлекать бизнес. Многие крупные ИT-компании могут быть заинтересованы в запуске совместных с государством инициатив по внедрению искусственного интеллекта (ИИ), например, в формате концессионных или ГЧП-соглашений как на федеральном, так и на региональном уровнях.

Нормативно-правовая среда

Благодаря последним изменениям в отечественном законодательстве – принятию поправок в 224-ФЗ и 115-ФЗ - «цифровые» проекты, в том числе связанные с применением ИИ, могут запускаться в рамках концессий и соглашений о ГЧП. В последние годы мы также видим, что правительство делает решительные шаги по созданию правовых условий и для внедрения искусственного интеллекта. Так, был принят Указ Президента РФ «О развитии ИИ в Российской Федерации» и утверждена «Национальная стратегия развития ИИ на период до 2030 года». Разработана «Концепция развития регулирования отношений в сфере технологий ИИ и робототехники до 2024 года», в рамках которой предусмотрена поддержка ГЧП, в том числе усовершенствование законодательства в целях расширения возможностей применения ИИ в различных сферах и создания технологических консорциумов. Как следует из открытых данных, на федеральный проект «Искусственный интеллект» планируют потратить почти 37 млрд руб. (менее $0,5 млрд).

Примеры применения ГЧП в проектах ИИ

Несмотря на то, что курс на цифровизацию был взят правительством всего несколько лет назад, в нашей стране есть примеры вполне успешных проектов ГЧП, предусматривающих применение искусственного интеллекта.

  • «Умный город» и «умные» остановки

Одним из перспективных направлений привлечения внебюджетных инвестиций через механизмы ГЧП является расширение использования бизнес-сообществом открытых интерфейсов прикладного программирования (API) для совместного решения задач по развитию городов с помощью специальных сервисов. Типичным примером является проект «Умный город», который подразумевает подход к организации и управлению городскими процессами на основе использования ИТ-технологий и ИИ.

«Умный город» – это единая концепция мероприятий по внедрению цифровых технологий и инноваций при модернизации городской среды по нескольким направлениям: городское управление, «умное» ЖКХ, «умный» городской транспорт и другие.

В 2011 году Постановлением правительства Москвы была утверждена программа «Умный город», которая предполагала повышение эффективности расходов бюджета, в том числе за счет внедрения ГЧП в сфере цифровых технологий. Ожидаемые конечные результаты: устойчивый рост качества жизни людей, благоприятные условия ведения предпринимательской деятельности, централизованное, сквозное и прозрачное управление городом, повышение эффективности госрасходов.

С 2018 года также реализуется федеральный проект «Умный город» в рамках двух нацпроектов «Жилье и городская среда» и «Цифровая экономика». Проект подразумевает внедрение энергоэффективного освещения и автоматизированных систем в городскую среду, интеллектуальные системы общественной и экологической безопасности. По оценкам Минстроя, на внедрение сервисов «Умного города» необходимо порядка 80 млрд руб. до 2024 года, из которых 16 млрд руб. планируется привлекать на принципах ГЧП.

Кроме комплексных решений по цифровизации городов в России также активно реализуются проекты по «умным» остановкам, которые оснащаются функциями навигации и видеонаблюдением: Челябинск, Новосибирск, Нижний Новгород и другие.

  • Парковки и фотовидеофиксация нарушений ПДД

В 2018 году в России начала активно развиваться система платных городских парковок на принципах ГЧП. В частности, компания «Городские парковки» заключила концессионное соглашение с несколькими муниципалитетами. Например, в Воронеже система «умных» парковок обслуживает 6 тыс. парковочных мест. Мониторинг осуществляется посредством 57 камер SOVA и десяти патрульных автомобилей. Также администрация Нижнего Новгорода и ПАО «Мегафон» заключили концессионное соглашение о создании системы платных городских парковок. Оператору предстоит создать не менее 5,3 тыс. парковочных мест и оборудовать центр мониторинга и управления парковками.

ИИ также помогает выявлять нарушения ПДД на дорогах. По данным на 2019 год, более половины вложений в системы фото- и видеофиксации приходится на инвестиции частного бизнеса в рамках концессии. На создание камер видеонаблюдения в рамках всех реализующихся концессионных соглашений было потрачено 2 млрд из 11 млрд руб. выделенных бюджетных средств, а по госконтрактам — лишь 1,2 млрд из 9,5 млрд руб.

  • Технологичная медицина

Применение ИИ в медицине позволит улучшить диагностику заболеваний и автоматизировать рутинные процедуры, такие как анализ рентгеновских снимков и данных УЗИ, а также оптимизировать логистику пациентов в клиниках, создать национального оператора биомедицинских данных граждан. С помощью единой базы данных ИИ мог бы обучаться правильным диагнозам.

Сегодня в России создано более 80 медицинских информационных систем. Например, «Цифромед» — совместное предприятие ГК «Ростех» и ПАО «Ростелеком» для формирования единого цифрового контура в здравоохранении; МИС «Ариадна» предназначена для автоматизации работы организаций, работающих в сфере оказания медицинских услуг). Сотни миллиардов рублей уже потрачены на программное обеспечение и компьютерное оборудование. В настоящий момент собран большой объем медицинских данных россиян, однако они должным образом не обрабатываются и не используются.

В стране назрела необходимость в проектах на федеральном уровне или на уровне отдельных регионов по внедрению ИИ в здравоохранение. Реализация подобного проекта позволит снизить смертность населения, увеличить рождаемость, кардинально улучшить качество медицины и сократить расходы государства на здравоохранение. Такой проект подпадает под федеральную госпрограмму «Развитие здравоохранения до 2025 года», а также соответствует параметрам нацпроекта «Здравоохранение». Предполагается, что государство будет отвечать за сохранность данных, а инвестор — за сервисы по аналитике, диагностированию и выработке рекомендаций по лечению. Подтверждает необходимость реализации подобного проекта и недавнее принятие Дорожной карты по переводу бюджетного здравоохранения на работу с искусственным интеллектом. К 2024 году не менее 50% учреждений здравоохранения должны будут использовать ИИ.

Перспективные направления для внедрения ИИ

В России можно выделить несколько перспективных отраслей, где возможно внедрение ИИ с привлечением инвестиций бизнеса и государства. В первую очередь, это транспортный сектор. Уже на железных дорогах началось тестирование 10 первых локомотивов с ИИ, оснащенных уникальной российской программой Cognitive Rail Pilot. Она позволяет распознавать любое препятствие на пути у локомотива. В 2016 году специалисты НИЦ НАМИ при поддержке «Яндекса» и «КАМАЗа» представили беспилотный 12-местный электрокар «Шатл». В 2019 году компании Cognitive Technologies и «ПК Транспортные системы» сконструировали беспилотный трамвай на основе модели «Витязь-М» и оснастили системой автоматического управления.

Также интерес для инвесторов могут представлять сфера экологии и природопользования. В прошлом году в Пермском крае запустили РГИС «Умный лес» – единый информационный ресурс в сфере управления лесным хозяйством региона (учет лесного фонда, карта лесных ресурсов, лесопользование, мониторинг транспортировки и заготовки леса). В текущем году «Ростелеком» презентовал возможности интеллектуальных сервисов в сфере ТКО на основе видеоаналитики. Система автоматически обрабатывает полученное изображение, извлекает данные и отправляет информацию в городские коммунальные службы либо в управляющие компании.

Эксперты прогнозируют, что искусственный интеллект в будущем будет особенно востребован и сможет применяться в таких сферах, как государственное управление, беспилотный транспорт, управление сложными системами, прогноз катастроф, создание лекарств и новых материалов. Все вышеперечисленные технологии можно внедрить с помощью механизмов ГЧП. Бизнес имеет определенный опыт в том или ином направлении, что будет эффективно сказываться на успешной реализации проектов. Ниже перечислены существующие на текущий момент барьеры для ускоренного внедрения ИИ, которые необходимо преодолевать.

Барьеры внедрения ИИ

  • Вопросы интеллектуальной собственности

В регулировании вопросов интеллектуальной собственности, возникающих при заключении соглашений о ГЧП и концессий в отношении объектов ИТ-инфраструктуры, есть некоторые спорные моменты, которые не позволяют активно реализовывать проекты в указанной сфере. В частности, трудности представляют нормативные правила о приобретении концедентом/публичным партнером исключительных прав на результаты интеллектуальной деятельности. Это связано со спецификой законодательства об интеллектуальной собственности при реализации проектов в ИТ-сфере. Основной вопрос в указанной проблематике связан с переходом прав на результаты интеллектуальной деятельности (РИД). По действующему концессионному законодательству концессионер обязан передать все права на объект концеденту, который обеспечивает возможность пользования концессионером РИД в период эксплуатации объекта. Возникает закономерный вопрос: может ли частный инвестор реализовывать аналогичные проекты в других регионах, не нарушая тем самым права концедента на РИД? Для решения указанной проблемы стоит разработать конкретную специфику определения исключительности ИТ-объектов, создаваемых по механизму ГЧП, а также установить возможность реализации концессионером аналогичных проектов на территории иных субъектов РФ.

  • Использование персональных данных при применении технологий ИИ в медицине

Внедрению ИИ в здравоохранение препятствуют многочисленные регуляторные барьеры. Например, применение в медицине технологий ИИ предполагает анализ информации о тысячах пациентов, что является затруднительным в силу необходимости получения множества согласий на обработку персональных данных. Для защиты данных о состоянии здоровья пациентов при применении технологий ИИ необходимо разработать надлежащие механизмы защиты.

  • Вопросы окупаемости проектов, связанных с внедрением технологии ИИ

Зачастую ИТ-системы, создаваемые или уже разработанные публичным партнёром, не предполагают их окупаемость или монетизацию при использовании. Инвесторы сталкиваются с проблемой поиска решений по монетизации таких ИТ-систем за счёт дополнительных инструментов или косвенных сервисов. Следует обратить особое внимание на эту проблему, так как желание инвесторов вкладывать собственные средства в такие проекты напрямую зависит от его окупаемости.

При этом есть и положительная тенденция в решении имеющихся проблем. Так, благодаря принятию Федерального закона от 01.03.2020 № 44-ФЗ «О внесении изменений в статьи 26.10 и 28.1 Кодекса Российской Федерации об административных правонарушениях» удалось решить вопросы правомерного использования персональных данных в проектах по «умным» парковкам. Ранее концессионер и муниципалитет (город) не могли выписывать штрафы неплательщикам, для этого необходимо было получать данные нарушителей у ГИБДД. Это положительный пример того, как можно устранять существующие пробелы в целях успешного применения ИИ в ГЧП.

Выводы

Применение ИИ при реализации инфраструктурных проектов невозможно без активного привлечения частного капитала, в том числе на основе ГЧП. Совместное финансирование и реализация ИТ-проектов бизнесом и государством позволит повысить инвестиционную привлекательность отрасли.

Для повышения эффективности и ускорения применения ИИ на принципах ГЧП необходимо решить ряд вопросов и предпринять следующее:

  • устранить имеющиеся противоречия в законодательстве: в частности, обратить особое внимание на вопросы интеллектуальной собственности, использование персональных данных;
  • решить проблему с окупаемостью проектов: внедрить возможность субсидирования и финансирования цифровых проектов ГЧП по аналогии с недавно принятой программой правительства по стимулированию строительства образовательных объектов по всей стране;
  • также следует разработать перечень «особых» обстоятельств с учетом специфики ИТ, так как особые обстоятельства закрывают возможные риски частной стороны и являются одним из необходимых требований банков для успешного кредитования проектов ГЧП;
  • ключевым шагом в активном внедрении ИИ с помощью партнерства государства и бизнеса может стать разработка «коробочного решения» по аналогии с «коробочными решениями» Сбербанка по концессиям в образовательной сфере и ЖКХ для использования как публичной стороной, так и инвесторами.