Роман Незовибатько: Когда экология начинает зависеть от алгоритмов

В экологической повестке искусственный интеллект сегодня подается почти как универсальное решение. Быстрее анализ, точнее прогнозы, меньше человеческого фактора. И это действительно работает — ИИ уже применяется не только в пилотных проектах, но и на уровне инфраструктуры: от мониторинга воздуха и воды до управления очистными сооружениями и анализа спутниковых данных.

Но вопрос здесь, по сути, не в эффективности.

Вопрос в том, что вместе с ИИ в экологию приходит новая зависимость — от алгоритмов, от данных и от цифровой среды, которая сама по себе не является нейтральной.

Если раньше экологический контроль опирался на измерения, лаборатории и экспертов, то теперь все чаще — на модели. И это меняет сам принцип принятия решений. Потому что любая модель — это не реальность, а ее интерпретация. И в условиях, где данные неоднородны, а природные процессы сложны и изменчивы, риск ошибки становится частью системы.

Причем ошибка может выглядеть по-разному. Это может быть ложный сигнал о загрязнении. А может — наоборот, его отсутствие там, где оно есть. И если в первом случае речь идет о репутационных или экономических последствиях, то во втором — уже о прямом экологическом ущербе.

Отдельная проблема — в том, что мы не всегда понимаем, как именно принимается решение.

Многие алгоритмы, особенно на базе нейросетей, работают по принципу «черного ящика». Они дают результат, но не объясняют логику. И когда такие системы начинают использоваться в управлении — будь то регулирование сбросов, контроль выбросов или реагирование на ЧС — возникает базовый вопрос: можно ли опираться на решение, которое нельзя полноценно проверить?

На уровне инфраструктуры риски становятся еще более ощутимыми.

ИИ все чаще интегрируется не просто в анализ, а в управление — водными ресурсами, очистными процессами, энергетическими объектами. И здесь уже речь идет не о данных, а о физической среде. Сбой в системе, ошибка обновления или некорректная логика алгоритма — это уже не «технический сбой», а вполне материальные последствия.

К этому добавляется фактор киберрисков.

По оценкам международных аналитических центров, ежедневно в мире фиксируются миллионы попыток кибервмешательства в цифровые системы, включая промышленную и инфраструктурную среду. И значительная часть таких атак направлена именно на объекты, связанные с управлением ресурсами.

И здесь важно — это уже не гипотетика.

Один из наиболее показательных кейсов — атака вируса Stuxnet. В 2010 году он был внедрен в системы управления на ядерном объекте в Натанзе (Иран) и нацелен на газовые центрифуги. Вирус изменял скорость их вращения, выводя из штатного режима, и одновременно подменял данные датчиков. Операторы видели нормальные показатели, тогда как оборудование работало с перегрузкой.

В результате, по оценкам экспертов, было повреждено до тысячи центрифуг. Этот случай стал одним из первых подтверждений того, что кибервмешательство может приводить к физическому разрушению инфраструктуры — через изменение логики управления.

Более «гражданский» пример — атака на Colonial Pipeline в 2021 году. В результате киберинцидента была остановлена работа крупнейшего топливопровода США, что привело к перебоям с поставками топлива и показало, насколько уязвимы системы, обеспечивающие распределение ресурсов.

Еще один кейс — попытка вмешательства в систему водоснабжения города Олдсмар (штат Флорида), где злоумышленники получили доступ к управлению очисткой воды и попытались изменить концентрацию химических реагентов. Тогда ситуацию удалось оперативно взять под контроль, но сам факт продемонстрировал: доступ к таким системам уже возможен.

И в этом контексте сценарии, которые еще недавно звучали как гипотеза, становятся частью обсуждаемой реальности.

Что если система мониторинга не зафиксирует сброс опасных веществ — не потому что его нет, а потому что алгоритм не распознал отклонение?
Что если сигнал о природной ЧС не будет обработан вовремя?
Что если вмешательство происходит на уровне управления — и, например, меняются режимы работы гидротехнической инфраструктуры?

Это не означает, что такие сценарии неизбежны.

Но это означает, что они становятся возможными как класс рисков.

И здесь возникает еще один, более прикладной вопрос — вопрос ответственности.

Если система на базе ИИ не зафиксировала загрязнение, кто за это отвечает? Разработчик? Оператор? Ведомство? Пока на этот вопрос нет однозначного ответа.

Классическая модель экологического контроля предполагает понятные зоны ответственности. Но с появлением алгоритмов возникает промежуточное звено — система, которая влияет на решение, но не является субъектом права.

И это создает разрыв.

Особенно в тех случаях, когда ИИ участвует не только в анализе, но и в управлении. Тогда ошибка — это уже не просто неточность, а управленческое решение, принятое через код.

В ряде стран этот контур только начинает формироваться. В частности, в Европейском союзе обсуждается применение норм, аналогичных EU AI Act, к системам, влияющим на безопасность инфраструктуры, включая экологическую. Речь идет о требованиях к прозрачности, аудиту и — что принципиально — закреплению ответственности.

Но на практике технологии внедряются быстрее, чем появляются правила.

При этом есть и еще один слой, который часто остается за рамками обсуждения.

Сам ИИ — это тоже инфраструктура. Дата-центры, вычисления, хранение данных — все это требует энергии. И если эта энергия не «зеленая», возникает вопрос: насколько экологичны технологии, которые мы используем для защиты экологии?

Плюс — оборудование. Датчики, серверы, устройства передачи данных. Их производство, обновление и утилизация формируют дополнительную нагрузку, в том числе в виде электронных отходов.

И в итоге мы приходим к ситуации, где экология начинает зависеть не только от состояния среды, но и от состояния цифровых систем.

Вопрос сейчас даже не в том, внедрять ИИ или нет.

Этот процесс уже идет.

Вопрос в другом.

Насколько система в целом готова к тому, что часть экологических рисков мы переносим в новую плоскость — туда, где ошибка может быть не в измерении, а в коде. Не в человеческом факторе, а в логике алгоритма.

И если раньше устойчивость экологической системы определялась состоянием среды и качеством управления, то теперь появляется еще один слой — устойчивость цифровой инфраструктуры.

По сути, мы входим в модель, где экологическая безопасность начинает зависеть не только от того, что происходит в реальности, но и от того, как это интерпретирует система.

И это, возможно, главный сдвиг.

Потому что в этой логике ошибка — это уже не просто недосмотр.

Это может быть корректно работающий алгоритм, обученный на неполных данных.

И тогда вопрос уже не в том, насколько эффективно мы используем ИИ.

А в том, понимаем ли мы границы его применимости — и готовы ли управлять рисками, которые он приносит вместе с эффективностью.

Потому что в противном случае мы можем оказаться в ситуации, где экология будет зависеть не столько от состояния окружающей среды, сколько от того, насколько правильно написан и настроен код, который эту среду описывает.

Роман Незовибатько / НИА «Экология»