Когда ИИ не должен додумывать: преподаватель Вышки выступил на международном форуме в Алматы
Об этом 15 октября 2026 года говорил Александр Рейнгардт, эксперт Школы инноватики и предпринимательства НИУ ВШЭ, на международном форуме «EURASIA 2026: The Human Code» в Алматы. Он выступил онлайн в сессии «Executive Meetup: The Business Code» с докладом «Код решения: когда ИИ не должен додумывать».
Вопрос особенно важен для бизнеса, где на основе данных принимаются решения, влияющие на работу компаний, безопасность процессов и распределение ответственности. Убедительно сформулированный ответ искусственного интеллекта ещё не означает, что для него есть достаточные основания.
На примере платформы REINUS, созданной технологическим бюро RaginHard Technologies, Александр Рейнгардт показал, как проверять обоснованность решений, находить противоречия и работать с неполными данными, не подменяя факты предположениями
Принцип системы сформулирован в трёх строках: наблюдение — не предположение, гипотеза — не доказанная причина, рекомендация — не разрешение на действие.
В отличие от больших языковых моделей, REINUS ориентирован не на формирование ответа, а на проверку его оснований. Ядро сопоставляет данные, проверяет требования и ограничения, сохраняет основания выводов. При недостатке сведений система фиксирует неопределённость.
REINUS не требует больших вычислительных мощностей: система работает на обычных процессорах, без графических ускорителей. Время обработки растёт пропорционально объёму информации, а затраты на единицу данных остаются постоянными. У генеративных моделей иначе: когда объём текста, который нужно учитывать одновременно, увеличивается, вычислительные затраты растут быстрее самого объёма. Доступ к интернету и внешним сервисам не нужен, поэтому данные не покидают контур компании. Это особенно важно для организаций, работающих с чувствительной информацией: коммерческой тайной, персональными данными, сведениями о критической инфраструктуре.
Как это работает на практике?
Логику проверки показали на примере договора для критической инфраструктуры. Система последовательно проходит три состояния: «недостаточно данных», «противоречие» и «основания уточнены».
В первых двух состояниях решение приостанавливается. После уточнения оснований оно становится допустимым при соблюдении установленных условий. Окончательное решение остаётся за уполномоченным лицом.
На форуме также представили примеры анализа корпоративных регламентов и технических сбоев. В одном из них система выявила пробелы в порядке действий при повторном сбое входа: в документе не были определены предел попыток, ответственный и маршрут передачи проблемы на следующий уровень. В другом система разбирала журналы событий, в которых разные источники давали противоречивые показания. Она отсеяла устаревшие измерения, указала, насколько подтверждена каждая из возможных причин, и определила, какая проверка нужна дальше.
Такие задачи хорошо знакомы руководителям: информация поступает из разных источников, данные могут быть неполными, а решение всё равно необходимо принимать. В подобных ситуациях важно не только получить рекомендацию, но и понимать, на чём она основана.
При этом, как отметил в выступлении Александр Рейнгардт, языковые модели сохраняют свою нишу: работу с текстами, переводы и поиск вариантов. Их результаты могут служить входными данными для REINUS, который проверяет, достаточно ли оснований для конкретного решения.
Выступление Александра Рейнгардта на международной деловой площадке было посвящено одной из практических задач современного управления: как использовать возможности искусственного интеллекта, не теряя контроля над качеством решений и ответственностью за них.