Jaunradītais Mākslīgā intelekta centrs (MIC) juridiski definēts kā biedrība, kurai ir pieci dibinātāji, tostarp divas biedrības un trīs ministrijas. No iesaistītajām trim ministrijām – Viedās administrācijas un reģionālās attīstības (VARAM), Ekonomikas un Aizsardzības – tieši VARAM atbilstoši savai atbildības sfērai uzskatāma par galveno uzraugošo institūciju jaunajam projektam. Sarunā ar vienu no jaunizveidotā MIC padomes locekļiem un Latvijas Universitātes Informācijas tehnoloģiju servisa direktoru Ēriku Eglīti analizējām centra darbības plānus un perspektīvas.
MIC sākotnēji definēts kā platforma, kur inovāciju jomā tiksies un kopīgi darbosies pārstāvji no akadēmiskās vides, uzņēmējiem un valsts pārvaldes ar kopīgu mērķi veicināt valsts konkurētspēju, virzot uzticamas un drošas mākslīgā intelekta (MI) inovācijas nozarēs, attīstot publiskā, privātā un zinātņu sektora partnerības un atbalstot MI tehnoloģiju komercializāciju un atbildīgu pielietošanu.
Ekonomikas ministrija ir radusi iespēju pārdalīt finansējumu 370 000 eiro apmērā centra izveidei un darbības nodrošināšanai. Papildus tam centra darbības uzsākšanai 50 000 eiro atvēlēja arī uzņēmums LMT. Savā darbībā MIC plāno piesaistīt gan Eiropas, gan cita veida finansējumu, piedaloties dažādos projektos.
Latvijas MIC nav pirmais un vienīgais šāda veida nodibinājums Eiropā. Līdzīga iestāde ar nosaukumu “AI Sweden” jau ir Zviedrijā, un tajā darbojas vairāk nekā 160 partneru, tostarp vadošie mākslīgā intelekta eksperti, datu zinātnieki, pētniecības inženieri, valodnieki, matemātiķi, politikas eksperti, juristiem, žurnālisti un citi. Pilnajā vārdā - “Zviedrijas Nacionālais lietišķā mākslīgā intelekta centrs”, kura misija ir paātrināt mākslīgā intelekta izmantošanu, lai gūtu labumu sabiedrībai, konkurētspējai un ikvienam, kas dzīvo Zviedrijā.
Kāda ir Latvijas MIC misija un vīzija?
Galvenais uzdevums ir resursu konsolidācija. Latvija nav liela valsts, tai pašā laikā mums ir resursi, kas ir spējīgi strādāt šai jomā, un jau daudz ir izdarīts. Bet - lai mēs panāktu nopietnāku virzību un starptautisku redzamību - mums šie resursi ir jāsavāc kopā un jāstrādā kā vienotam veselumam. Tas ir primārais MIC uzdevums: apvienot resursus un izveidot reālu komandu. Nākamais uzdevums ir identificēt dažādus mākslīgā intelekta izmantojuma virzienus, piesaistīt finansējumu un virzīt stratēģiskos projektus.
VARAM valsts sekretāra vietnieks digitālās transformācijas jautājumos Gatis Ozols nesen intervijā norādīja, ka ir mērķis ieviest mākslīgo intelektu visos valsts pārvaldes līmeņos. Tas attiecīgi ietver arī Saeimu un ministrijas. Līdz ar to rodas jautājums par informācijas drošību. Cik tas ir droši?
Drošība atkarīga no izvēlētā ieviešanas jeb implementācijas veida. Tas ir vēl viens virziens, kurā eksperimentē arī akadēmiskā vide un kurā MIC meklēs piemērotākos risinājumus. Vispārīgi runājot, var lietot tā saucamos mākoņu risinājumus, ko piedāvā, piemēram, “OpenAI”, “Microsoft”, “Antropic” vai “Google”. Bet tikpat labi iespējams šos risinājumus izvietot pašiem savā IT infrastruktūrā - savos datu centros. Mazos MI modeļus var novietot un veiksmīgi darbināt pat uz viena personālā datora, ir apgalvojumi, ka pat ar mobilā telefona resursiem pietiek, lai darbinātu mikromodeļus. Tā ka tehniskās realizācijas variāciju ir ļoti daudz, un valsts pārvalde var parūpēties par nepieciešamo drošības līmeni. Šeit, es domāju, lielām bažām nav pamata, lai arī ir jāņem vērā zināma specifika. Jāizsver, kurā risinājumā kādu modeli izmantojam un cik daudz naudas investējam risku samazināšanā. Būtu arī racionāli jāizvērtē, kas tad tai publiskajā pārvaldē būtu tik ļoti slepens. Īpaši, ja runājam par vispārējo likumdošanu. Protams, ir jomas, kurās ir stratēģiskas lietas, valsts noslēpums, komercnoslēpums; bet tās lietas ir identificējamas, vienkārši atdalāmas no visa pārējā.
Ir plānota sadarbība ar “Meta” un “Microsoft”. Kāda tieši sadarbība?
Pašlaik nepateikšu, kāda tieši tā būs. Mēs skatāmies ne tikai uz minētajiem grandiem, bet arī uz “Google”, “OpenAI” un visiem pārējiem lielajiem spēlētājiem mākslīgā intelekta attīstībā. Vēsturiski Latvijai bijusi sadarbība ar “Microsoft” valodu tehnoloģiju jomā. Mums jau ir pieredze, uz kā pakāpties. Piemēram, latviešu valodas modelis, ko ir izstrādājis LU Matemātikas un informātikas institūts, latviešu valodas apstrādes jomā ir galvastiesu pārāks par visiem ārzemju modeļiem. Tātad - mums noteikti jau ir ko piedāvāt, un mēs meklēsim saskarsmes punktus un virzienus. Tas ir viens no MIC uzdevumiem - uzrunāt šīs lielās kompānijas, izveidot Latvijas piedāvājumu un pieprasījumu.
Vai ir pirmās idejas par kaut ko konkrētu? Kas ir pirmais, ko gribētu izveidot?
Noteikti viens no virzieniem ir diskusija par latviešu valodas apstrādes uzlabošanu mākslīgā intelekta modeļos. Meklēsim veidu, kā šo virzienu attīstīt, un tālāk skatīsimies, kādos vēl virzienos darboties. Noteikti skatāmies arī infrastruktūras attīstības virzienā, jo MI ir briesmīgs skaitļošanas resursu rīma. Šai jomā plānojam piedalīties ES “AI Factory” programmā.
Runājot par darāmajiem darbiem, kas deklarēti, dibinot MIC - viens no tādiem ir mākslīgā intelekta ieviešana dažādos procesos. Cik zināms, daudzas valsts iestādes savā ikdienas darbā jau ievieš mākslīgo intelektu. Tāpēc jautājums - kāds ir plāns? Ar ko sāks un kur vispirms to mākslīgo intelektu ieviesīs?
MIC pats ar mākslīgā intelekta ieviešanu nenodarbosies, tas nav šī centra uzdevums. MIC uzdevums ir konsolidēt tos resursus, kas mums Latvijā ir, identificēt lielos virzienus, iniciatīvas, programmas, kurās varam dabūt ieguvumu no tā, ka strādājam kopā, piesaistām finansējumu, starptautiskos partnerus un zināšanas. Tas ir galvenais uzdevums. Savukārt operatīvā, biznesa un valsts pārvaldes līmeņa risinājumu ieviešanai, esam pārliecināti, Latvijā ir pietiekami daudz komercuzņēmumu, kuriem jau ir pieredze, un tie ir spējīgi potenciālajiem klientiem palīdzēt. (..) Šai līmenī MIC loma aprobežojas ar spēlētāju apzināšanu, tīklošanu.
MIC uzdevums būtu identificēt risinājumus stratēģiskā līmenī. Teiksim, aizsardzības nozare, kas pašlaik ir būtiska tēma. Vai veselības nozare, kur ir daudz lielo datu un jauni, interesanti projekti, kurus nopietnā kopdarbībā varētu ievērojami paātrināt, palielināt starptautisko atpazīstamību.
Vēl viens aspekts, par ko būtiski runāt MIC kontekstā, ir regulējums. Mākslīgā intelekta izmantojums brīdī, kad to palaižam bez regulācijas, ir riskants. Ne velti ES ir ieviesusi ierobežojošu regulējumu, jo lielo datu apstrāde bieži skar privātumu, datu aizsardzības jomu. MIC uzdevums ir palīdzēt atrast kompromisu. Jau minētajā drošības industrijā, veselības vai izglītības jomās varētu radīt “regulācijas smilšukastes” - vides, kur mākslīga intelekta izmantojumu var testēt un paātrināti iedarbināt, samazinot regulējuma un normatīvās barjeras, ko uzstādījusi Eiropas Savienība un kas pastāv arī nacionālā līmenī. Tā mēs varētu mākslīgā intelekta ieviešanu ievērojami paātrināt, celt mūsu uzņēmēju un nacionālo konkurētspēju.
Medijos lasāms, ka MIC apņemas veicināt mākslīgā intelekta ieviešanu valsts pārvaldē, nodrošinot efektīvākus un inovatīvākus risinājumus. Vai ir piemēri - kuri būtu tie pirmie efektīvie un inovatīvie risinājumi, kas visvairāk ir nepieciešami šobrīd, skatoties uz valsts pārvaldi?
Viens klasisks piemērs, kas ļoti labi un eleganti strādā jau vairākus gadus - NATO lietvedībā visus ienākošos dokumentus saņem, lasa, šķiro un novirza tālāk mākslīgā intelekta risinājums. Dokumentu atpazīšanā, šķirošanā un saprašanā mākslīgais intelekts ir brīnišķīgs rīks. Ja mēs tam pieliekam klāt mūsu pašu izstrādāto latviešu valodas modeli, tas nozīmē, ka tas arī latviski to izdara tikpat labi. Tas ir viens no ļoti viegli ieviešamiem risinājumiem, kur nelieli pilotprojekti jau tiek veikti - ja nemaldos, LIA veic atsevišķu dokumentu tipu apstrādi ar botu palīdzību.
Vēl kāds piemērs?
Tā pati sapulču protokolu gatavošana, Saeimas sēžu ierakstu konspektu gatavošana, darba grupu sanāksmes; dažādu dokumentu veidošana un apstrāde.
Tik tālu tas saistās ar informācijas apstrādi, bet kā būtu ar gadījumiem, kad mākslīgais intelekts kaut ko iesaka vai uzlabo kādu procesu? Piemēram, plaši apspriestā birokrātijas samazināšana - ja būtu runa par kādas iestādes funkciju un darbības procesu izvērtēšanu, kas saistās ar reālām izmaiņām struktūrā. Kā mākslīgais intelekts varētu palīdzēt?
Šeit mākslīgais intelekts jāliek kopā ar labiem speciālistiem. Ko varam izdarīt ātri un salīdzinoši vienkārši: mēs varam trenēt modeli, kurš ir spējīgs apstrādāt normatīvos aktus un “izlobīt” kādas detaļas un potenciālus konfliktus vai pārklāšanos tajos. Laba, zinoša speciālista rokās šāds rīks būtu ļoti jaudīgs instruments, lai nāktu klajā ar piedāvājumiem, kā dažādos līmeņos optimizēt normatīvos aktus. (..) Un Latvijā tam ir diezgan laba bāze - normatīvo aktu sistēma - “likumi.lv” ir labs atspēriena punkts. Tā ir laba datubāze, kas ir transformējama ar mākslīgo intelektu apstrādājamos datos. Nākamais solis varētu būt MI integrācija TAP (Tiesību aktu projekti).
Vai ir valsts iestādes, kas jau paudušas gatavību sadarboties?
Tas būs viens no veicamajiem darbiem. Kā es minēju, starp dibinātājiem ir Ekonomikas ministrija, Aizsardzības ministrija un VARAM. Domāju, ar šo partneru palīdzību mēs varētu pietiekami ātri identificēt tās iestādes, kas būtu gatavas sākt strādāt MI virzienā. Savukārt MIC ir spējīgs mobilizēt industrijas partnerus, kuri būtu gatavi risinājumus veidot un piesaistīt arī zinātniekus no universitātēm, ja nepieciešama dziļāka izpēte.
Birokrātijas mazināšanas kontekstā - ja mēs ar mākslīgā intelekta palīdzību analizējam kādas valsts iestādes darbību un saprotam, ka attiecīgo darbu var paveikt mazāk cilvēku nekā tajā brīdī - kā panākt mākslīgā intelekta ieteikumu realizāciju?
MIC būs spējīgs savest kopā potenciālo klientu ar potenciālā risinājuma piegādātājiem un, ļoti iespējams - radīt brīnumu. Bet - te ir mūžīgais stāsts par zirgu, ūdeni un dzeršanu - ja zirgs negrib dzert, viņš nedzers. Vienalga cik brīnumdaudz brīnumūdens ir apkārt. Tas ir jautājums pašai valsts pārvaldei, cik ļoti tā ir griboša un varoša transformēties.
Ja identificēsiet kādu ļoti nepieciešamu optimizācijas iespēju, pie kā vērsties?
Mums ir VARAM, kura dara savu darbu - veido MIC ar mērķi mākslīgā intelekta risinājumus identificēt un izmantot. Brīdī, kad būsim kaut ko atraduši, liksim priekšā. Ceram, mūsu partneris - viens no dibinātājiem - tiešā veidā šo risinājumu nesīs tālāk. Vēl jau ir atkarīgs, kāda mēroga risinājums tas ir - konkrētai iestādei vai nozarei. Vai tas jāiznes tālāk attiecīgās nozares ministrijai, vai, ja tas ir nacionāla mēroga risinājums un, lai to realizētu, jāiesaista Ministru kabinets un Saeima? Tā nu tas valsts pārvaldes mehānisms pašlaik strādā.
Vai jums ir zināms - Saeimas deputāti izmanto mākslīgo intelektu savā ikdienas darbā?
Mans minējums ir - jā. Es ļoti gribētu cerēt, ka izmanto vairākums. Spriežot pēc tā, ka MIC dibināšanas pasākumā bija arī Saeimas deputāti un priekšsēdētāja, interese ir. Es ceru, ka mēs caur MIC arī popularizēsim šo lietu un cilvēki arī individuālā līmenī būs ieinteresēti mācīties un attīstīties.
Situācijas piemērs. Pagājušajā gadā Latvijā bijis iekšzemes kopprodukta (IKP) kritums jeb negatīvs rādītājs. Pajautāju visiem populārākajiem mākslīga intelekta rīkiem (“ChatGPT”, “DeepSeek” utt.) - kas valstij jādara situācijā, kad ir negatīvs IKP rādītājs? Visi man atbildēja, ka nepieciešama nodokļu samazināšana kā viena no opcijām. Tajā pašā laikā no Saeimas deputātiem īsti šāda atbilde nav dzirdēta. Šobrīd neoficiāli jau ir dzirdams, ka atliek vien sagaidīt pašvaldību vēlēšanas vasarā un tad sāksies atklātas sarunas par nodokļu paaugstināšanu. Te izpaužas pretruna, runājot ne tikai par Saeimu, bet arī citām atbildīgām iestādēm, kur rīcība ne vienmēr ir saskanējusi ar to, ko ieteiktu, piemēram, akadēmiskā vide.
Nacionālā ekonomika ir tas, ko zinātnieki sauc par kompleksu sistēmu (complex system). Ir visiem zināms GDP (IKP) vienādojums, kas apraksta komponentes, bet rīku tā ietekmēšanai ir daudz, un kopsakarības nav vienkāršas. Ir pagājuši vairāki simti gadu, kopš civilizācija dzīvo šādā ekonomiskajā modelī, un mēs droši vien būtu jau atraduši to universālo metodi, bet tādas diemžēl nav. Protams, mākslīgais intelekts var palīdzēt un varam to izmantot konkrētās situācijās. Bet nodokļi ir tikai daļa no vienādojuma. Jebkura valsts primāri vēlas cīnīties par produktivitātes celšanu. Ja mēs saražosim un eksportēsim vairāk, varēsim palielināt ieņēmumus pie esošās nodokļu sistēmas. Ja pašreizējā nodokļu sistēma traucē produktivitātes palielināšanai, tad jāskatās, kas ir tie konkrētie nodokļi, kuri traucē. Bet neesmu ekonomists, esmu IT cilvēks, nemācēšu šo komentēt precīzi un dziļi. Sarežģītība ir tajā, ka modelis (ekonomikas un nodokļu sistēmas) ir komplicēts, un arī mākslīgais intelekts pagaidām ar to nespēj tikt galā labāk nekā cilvēks. Neaizmirsīsim, ka pašreizējais mākslīgais intelekts var piedāvāt tikai minējumu. No mehāniskā viedokļa, kā mākslīgais intelekts strādā? Tas nodarbojas ar minēšanu. Tā ir augstas precizitātes minēšanas mašīna. Tā izmanto to informāciju, kas ir iedota, un uz tās pamata mēģina uzminēt atbildi jautājumam, ko uzdevāt.
Tas bija piemērs, kad atbildīgā persona neieklausās iespējami labā padomā, bet ja runājam par, piemēram, veselības nozari - ir bieži dzirdēts, ka mākslīgo intelektu izmanto diagnožu noteikšanā un tamlīdzīgi. Te ir jautājums par atbildību lēmumos, kas kaut kādā mērā balstīti uz mākslīgo intelektu?
Šeit atkal būtu vietā stāsts par “regulatory sandbox” (regulatīvā smilšu kaste), kur varam eksperimentēt. Varam uzstādīt dažādus noteikumus, eksperimentēt un redzēt rezultātus. Ja, piemēram, nolaižam atbildības barjeru un ļaujam vienai ārstu grupai pieņemt lēmumus vienā veidā, bet otrai grupai citā - tā mēs varam šīs regulatīvās vides testēt un apskatīties, kas strādā labāk. Tas ir tas, ko MIC kopā ar partneriem ir gatavs darīt.
Tātad ir plāni arī veselības nozarei ķerties klāt?
Tai skaitā. Tur ir milzīgs potenciāls mākslīgā intelekta risinājumu izmantošanai. Arī biotehnoloģijās, gēnu izpētes jomā, farmācijā.
Turpinot par veselības jomu. Šķiet loģiski, ka mākslīgais intelekts varētu būt sasaistīts ar mūsu e-veselības sistēmu. Tādā gadījumā informācijas bāze, ko mākslīgais intelekts izmantotu, būtu visi par konkrēto cilvēku pieejamie medicīniskie dati - analīzes, izmeklējumi u.tml. Vai būtu realizējama sistēma, ka, balstoties uz šo informāciju, mākslīgais intelekts un attiecīgi e-veselība varētu brīdināt cilvēkus par tieši viņiem pastāvošiem izteiktākiem konkrētu slimību riskiem un mudināt biežāk veikt noteiktas pārbaudes?
Neapšaubāmi! Ja mums ir pietiekami liela informatīvā bāze, mēs to varam likt iekšā mākslīgā intelekta modeļos un gūt no tā labumu. E-veselība ir lielisks piemērs. Tas pats attiecas uz izglītības jomu. Varam vērot, kā konkrēts students aug un attīstās, kā iet cauri visai izglītības sistēmai, sākot no bērnudārza un beidzot ar augstskolu. Tas pats var būt arī sociālās aizsardzības jomā. Iespējas ir ļoti plašas. Tās būs tās diskusijas, kam MIC cilvēki ies cauri un skatīsies, kas ir tie labākie izmantojumi un virzieni, kuros doties. Mēģināsim valdībai likt priekšā vērtēšanai stratēģiska rakstura lēmumus.
Kas būs MIC cilvēki, un cik daudz viņu būs?
Būtu jāveic precīzāka apzināšana, pašlaik aprises nav līdz galam skaidras. Mums ir vairāki IT uzņēmumi, kuriem jau ir pieredze mākslīgā intelekta risinājumu izstrādē. Otra resursu kopa noteikti ir universitātes un institūti. Tur ir gan skaitļošanas resursi, gan jau radītie intelektuālā īpašuma resursi. Valsts pārvalde kā normatīvās vides attīstības partneris. Tie ir primārie resursi, kas mums jāsaved kopā un jāsāk strādāt. Mēs ceram un rēķināmies, ka būs iespēja iesaistīt konkrētus cilvēkus un strādāt pilotprojektu testēšanā un ieviešanā.
Mēs runājam tikai par brīvprātīgu sadarbību vai arī kādu daļu algotu darbinieku?
Būs noteikti daļa algotu darbinieku, kuri tiks deleģēti MIC operatīvās darbības nodrošināšanai. Tālāk, kad identificēsim konkrētos projektus, skatīsimies, kā tos veidot un attīstīt no personāla un finansējuma viedokļa. Atsevišķi finansētiem projektiem iesaistīsim dalībniekus uz komerciāliem pamatiem. Tikpat labi tas varētu būt vienkārši deleģējums - gan konkrētiem valsts pārvaldes darbiniekiem, gan komercstruktūru un universitāšu pārstāvjiem kā daļa no darba uzdevuma esošā atalgojuma ietvaros.
Ja kāds students, piemēram, IT jomā nāk pie jums un saka, ka grib darboties, ko jūs viņam teiksiet?
Mēs viņam teiksim - labdien, baigi forši, super! Atrodam labāko veidu, kā gribat šo sadarbību turpināt! Vai gribat nodarboties vairāk ar koordinējošam aktivitātēm? Lūdzu - tas ir variants A. Pievienojieties pašam MIC. Variants B - re, kur mums ir komercpartneri, kuri rada reālus programmatūras un tehniskos risinājumus. Šeit var iet un darboties. Variants C - mums ir akadēmiskie partneri. Universitātes, institūti, kur var nirt iekšā zinātnē, kas ir iekš un ap mākslīgo intelektu, kur rodas jaunas matemātiskās metodes, kā šos modeļus (mākslīgā intelekta) mācīt un attīstīt vai būvēt vispār jaunus. Iespējas ir visplašākās!
Daudzus satrauc jautājums - vai mākslīgais intelekts atņems darba vietas cilvēkiem. Arī viens no MIC mērķiem ir efektivitātes celšana, kas pēc definīcijas nozīmē, ka mazāk cilvēku var izdarīt to pašu darbu. Kāds ir plāns - cik būtiski samazināsies darba vietu skaits?
Ja kāds šādu atbildi dod, tad tas ir ļoti drosmīgs cilvēks. (..) Informācijas tehnoloģijas ir apritē 60-70 gadus. Šo tehnoloģiju ienākšana vienmēr ir bijusi ar saukli, ka mēs ar mazāk izdarīsim vairāk. Un tā tas ir noticis. Transformācija visu laiku ir virzījusies uz priekšu, bet nevienā brīdī tā nav bijusi milzīga revolūcija. Es domāju, ar mākslīgo intelektu būs ļoti līdzīgi. Tā ir viena no informācijas tehnoloģijām, kurai ir milzīgs potenciāls, ja to pareizi izmanto. Bet izmantošana arī ir jāmācās. Paies laiks, kamēr cilvēki iemācīsies to izmantot. Attiecīgi pāreja būs vairāk vai mazāk pakāpeniska.
Izaicinājums vienmēr ir mūsu gatavība mācīties, augt un attīstīties katram individuāli. Tā ir tā mūžīgā sāpe: cilvēks izdzird kaut ko jaunu un nobīstas, ka dzīve mainīsies. Bet tā ir realitāte - katra jauna diena ir citādāka. No tā nevajag baidīties, par to jāpriecājas. Ja cilvēks ir atvērts un gatavs mācīties, tad ne par ko nav jābēdājas.
Par darba plānu. Vispirms jāatrod direktors, tad darbinieki, un tad plānojam darbus tālāk - tāds ir šobrīd plāns?
Vispārīgi jā, bet mēs apzināmies, ka, kamēr direktora nav, tikmēr arī padomei būtu kaut kas jādara pašiem. Šajā ziņā vismaz akadēmiskā vide būtu gatava virzīties uz priekšu ar semināru sēriju, kur mēs ietu konkrēti pa nozarēm. Piemēram, mākslīgā intelekta izmantojums konkrēti biomedicīnā, sabiedrības veselības attīstībā, izglītībā.
Noslēgumā gribu citēt vienu frāzi, ko iepriekš biju dzirdējis, runājot par MIC izveidi: “Ja nav vīzijas, man nav ticības!” Tāpēc jautājums ir šāds - pamostamies pēc diviem gadiem no rīta - ko MIC ir izdarījis ideālā variantā? Kas ir mainījies Latvijā?
Ideālā pasaulē mēs esam realizējuši vismaz trīs projektus, par kuriem mēs varam sev sist uz pleca un teikt - šeit ir lieliski pastrādāts! Mēs esam savākuši kopā industriju ar zinātniekiem un uztaisījuši kaut ko tiešām paliekošu!
