За последнее десятилетие успехи искусственного интеллекта породили волну безудержного энтузиазма. Однако за громкими заявлениями скрывается простая истина, с которой регулярно сталкиваются пользователи: ИИ ошибается. Цифровой помощник может неправильно распознать речь, чат-бот — выдать ложную информацию, а навигатор — направить водителя через кукурузное поле. Пока что общество мирится с этими погрешностями, ведь технологии делают многие задачи невероятно эффективными.
Ситуация меняется, когда речь заходит о сферах, где цена ошибки измеряется человеческим здоровьем или даже жизнью. В начале 2025 года в Палате представителей США был предложен законопроект, который мог бы разрешить системам ИИ самостоятельно выписывать лекарства. Эта инициатива заставила научное и медицинское сообщество задуматься: насколько такое применение этично и безопасно? Если закон будет принят, это откроет дорогу к ситуациям, где ошибка алгоритма может привести к трагическим последствиям.
Как исследователь сложных систем, я посвятил часть своей работы изучению фундаментальных ограничений технологий, включая ИИ. Мой опыт подсказывает: ошибки — неотъемлемая часть интеллекта, будь он искусственным или естественным. Ещё Алан Тьюринг отмечал, что если от машины ожидать безошибочной работы, её нельзя будет считать разумной. Обучение и развитие невозможны без права на ошибку.
Наше исследование, опубликованное в июле 2025 года, подтвердило эту гипотезу на практике. Мы показали, что идеальная классификация данных часто невозможна из-за их inherent природы: категории пересекаются, а чётких границ между ними просто не существует. Например, обучив модель на миллионах изображений собак с параметрами «возраст, вес, рост», можно легко отличить чихуахуа от немецкого дога. Но та же модель будет ошибаться, пытаясь отличить аляскинского маламута от добермана, потому что особи этих пород часто попадают в одинаковые диапазоны по указанным параметрам.
Мы столкнулись с этим же феноменом, пытаясь предсказать, какие студенты университета завершат обучение вовремя. Проанализировав данные более полумиллиона человек, мы перепробовали множество алгоритмов, включая собственные разработки. Лучший результат не превысил 80% точности. Каждый пятый прогноз был ошибочным. Причина проста: студенты с одинаковыми оценками, возрастом и социальным статусом могли иметь абсолютно разную учебную траекторию из-за непредсказуемых жизненных обстоятельств — от беременности до потери работы. Никакой, даже бесконечно большой, набор данных не позволит учесть все переменные, которые влияют на решение человека.
Это подводит нас к ключевому понятию — сложности. Слово происходит от латинского «plexus», что означает «переплетённый». Компоненты сложной системы, будь то дорожное движение или человеческий организм, тесно взаимосвязаны. Поведение каждого элемента зависит от взаимодействия с другими, а эти взаимодействия спонтанны и не могут быть просчитаны заранее. Можно предсказать положение автомобиля на пустой дороге, но не в потоке машин, где каждый водитель принимает независимые решения.
В медицине эта сложность проявляется особенно ярко. Одинаковые симптомы могут указывать на разные заболевания, а одна и та же болезнь у двух пациентов протекает по-разному. Лихорадка может быть признаком и респираторной инфекции, и проблем с пищеварением. Кашель не всегда сопровождает простуду. Медицинские данные по своей сути «переплетены», что создаёт фундаментальный барьер для безошибочной работы ИИ.
Здесь возникает не только технический, но и юридический вопрос ответственности. Если пациенту станет хуже из-за ошибки алгоритма, кто будет виноват? Разработчик программного обеспечения, фармацевтическая компания, врач, утвердивший назначение, или больница, внедрившая систему? Правовое поле в этой области остаётся неопределённым, что добавляет рисков к уже существующим технологическим.
Это не означает, что от ИИ в медицине нужно отказаться. Напротив, его потенциал огромен. Решение видится в модели «гибридного интеллекта» или «кентавра» — эффективного симбиоза человека и машины. ИИ может мгновенно анализировать огромные массивы данных: историю болезни, генетические предрасположенности, актуальные исследования — и предлагать врачу несколько наиболее вероятных вариантов диагноза или терапии. Окончательное решение, основанное на клиническом опыте, интуиции и прямом контакте с пациентом, должен принимать человек. Такой подход уже доказывает свою эффективность в прецизионной медицине.
Таким образом, принцип предосторожности в данном случае не просто уместен — он необходим. ИИ ещё не готов к автономным решениям в такой чувствительной сфере, как назначение лечения. Неизбежность ошибок, заложенная в самой природе сложных данных и алгоритмов, требует сохранения за человеком роли финального арбитра. Технологии должны augment (расширять) возможности врача, а не заменять его. Ведь когда на кону стоит здоровье, некоторые ошибки недопустимы, а ответственность за них должна быть абсолютно ясной.
