Наука и технологии
Опубликовано 25 сентября 2025, 17:33
2 мин.

Эксперт рассказал, почему устаревшие данные вредят ИИ

Гибкость и актуальность информации необходимы
Современные системы искусственного интеллекта (ИИ) зависят от качества данных, которые они получают. Если алгоритмы «кормят» устаревшей или разрозненной информацией, это снижает точность их работы и может привести к ошибкам в реальных решениях. Андрей Галичин, младший научный сотрудник группы «Доверенные и безопасные интеллектуальные системы» Института AIRI и исследователь лаборатории Safe AI Lab AIRI-МТУСИ, рассказал о рисках неактуальных данных и способах их минимизации.
Эксперт рассказал, почему устаревшие данные вредят ИИ

© Ferra.ru

Одной из главных проблем современной архитектуры ИИ считается разрозненность данных. Для корректной работы алгоритмов важна гибкость данных — способность быстро доставлять актуальные, проверенные и согласованные сведения. Без этого ИИ теряет способность давать точные ответы.

Но последствия выходят далеко за пределы обычных запросов. Неполные или старые данные для обучения моделей приводят к предвзятым результатам. Системы могут закреплять устаревшие паттерны решений, что отражается на кредитных решениях, страховых тарифах и даже медицинских диагнозах.

Зачастую гибкость данных снижается из-за их некорректного хранения, обработки и использования для принятия решений. Децентрализованное хранение клиентской информации создает серьезные операционные риски: от снижения эффективности маркетинга и продаж до низкого качества сервиса. Это напрямую влияет на клиентский опыт, приводя к коммуникационным ошибкам, отсутствию персонализации и предоставлению недостоверных данных.

Андрей Галичин
Научный сотрудник группы «Доверенные и безопасные интеллектуальные системы» Института AIRI и исследователь лаборатории Safe AI Lab AIRI-МТУСИ

Эксперт также обратил внимание на этическую сторону вопроса. Слишком высокая персонализация ИИ может создавать у каждого пользователя искажённую версию реальности. Поэтому необходимо найти баланс между актуальностью информации и объективностью. Прозрачность источников данных и возможность ограничить персонализацию в критических сценариях остаются ключевыми.

Для современных сервисов ИИ важно обеспечивать ответы с указанием источников и временных меток, предоставлять свежие и проверенные факты, минимизировать задержку в обновлении информации и поддерживать стабильную работу при любом объёме запросов. Публичные метрики производительности и uptime помогают контролировать качество работы.

Ученые уже тестируют инкрементальные представления данных — DBSP, Materialize, — которые объединяют транзакции, аналитику и векторный поиск в едином контуре. Безопасность этого «живого» потока с конфиденциальной информацией достигается за счет многофакторной аутентификации, шифрования и федеративных систем с контролем доступа. Кроме того, регуляторы и независимые аудиторы призывают компании относиться к данным серьезнее, соответствовать стандартам их защиты.

Андрей Галичин
Научный сотрудник группы «Доверенные и безопасные интеллектуальные системы» Института AIRI и исследователь лаборатории Safe AI Lab AIRI-МТУСИ

Устранение разрозненности данных открывает путь к новым возможностям автономных систем. Это персонализированная медицина, мгновенно адаптирующая лечение при поступлении новых данных, предиктивное обслуживание техники и динамическое ценообразование.

Рынок уже демонстрирует предпочтения пользователей: они выбирают сервисы с минимальной задержкой и актуальными данными. Компании, которые сумеют построить эффективную data-архитектуру, получат конкурентное преимущество.