Безликие алгоритмы для живых людей: вся правда о том, кто стоит за умным городом

Бум искусственного интеллекта (ИИ) коснулся городской среды: подключение нейросетей и к градостроительству, и к управлению мегаполисом уже свершившийся факт для многих городов мира. Москва один из них: уже сейчас при помощи ИИ ведутся управление транспортом, мониторинг застройки и вывоза отходов, благоустройства территории. Нейросети берут на себя решение проблем горожан, «работая» первой линией клиентской поддержки. А удачные решения предлагаются для внедрения уже на территории других регионов.

Мы (особенно дачники и живущие за городом) хорошо знаем, что такое умный дом: много датчиков, приводов и включателей-выключателей, управляемых дистанционно. А иногда и автоматически: самые продвинутые системы уже достаточно интеллектуальны, чтобы понимать, когда включать котел, а когда глушить. Особенно эффектно выходит, когда всю обвязку умного дома включаешь в сеть через какую-нибудь станцию с голосовым помощником — прямо как во второй, антиутопической серии «Назад в будущее», где двери распознают хозяина по лицу; зато и от плохих новостей даже дома не скрыться.

Умный город — это примерно то же самое, только в другом масштабе и с сопутствующей этому масштабу спецификой. Например, необходимы (и вполне возможны при миллионах пользователей!) суверенный, не полагающийся на милость иностранных корпораций, контур управления, облачные хранилища и даже собственно ИИ-модели. Зато и пользы, хотя бы теоретически, многократно больше: от рутинной работы по нажиманию кнопок освобождается не один-два человека, а сотни тысяч.

Во всех больших городах мира это уже несколько лет как осознали и распробовали. Мы пока не слишком замечаем цифровизацию, потому что действуют и прежние, привычные способы «общения с реальностью». Но уже лет через двадцать, когда подрастут дети, не знавшие нецифровой эпохи, будет ясно, что мегаполис стал совсем не таким, каким был еще на заре XXI столетия.

Нам «цифра» строить и жить помогает

Начать с архитектуры и градостроительства. В последние годы здесь множество важнейших, хотя и незаметных обычным горожанам новинок. Самая заметная — цифровая модель города, дающая возможность проектировать объекты быстро, без дополнительных изысканий. Вся геоподоснова, инженерные сети, окружающая застройка уже включены в модель и, если застройщик получил согласования, доступны его проектировщикам.

Второй, не менее важный вопрос: ИИ теперь помогает не только проектировать, но и согласовывать градостроительные проекты. Не так давно в соцсетях обсуждался чеклист архитектурного согласования новых проектов: параметры застройки и архитектурные особенности новостроек оцифрованы в виде критериев с ценностью в баллах, и решение, утвердить или нет новый проект, основывается именно на этих объективных критериях. Значит что, архитекторам пора переквалифицироваться в управдомы?

— Хорошо помню, как говорили, что архитектуру и градостроительство радикально изменит появление Интернета, компьютерного проектирования, — говорит градостроитель Илья Заливухин. — Однако если что-то и изменилось, то скорее к худшему: уровня старых архитекторов, с которыми я еще имел счастье общаться, — Феликса Новикова, Владимира Кубасова — нынешнее поколение так и не достигло. Искусственный интеллект и цифровизация проектирования, возможно, одна из причин, почему современная архитектура весьма поверхностная. Главный акцент делается на красивой упаковке, на маркетинге, что и естественно в обществе потребления.

При этом нейросети, системы автоматизированного проектирования и другие цифровые технологии — хорошие и полезные инструменты в руках архитектора и градостроителя, говорит Заливухин. Однако главное — именно базовое образование человека, задающего программу цифровым помощникам. ИИ, по мнению эксперта, не заменит архитектора точно так же, как не заменили его компьютеры, 3D-визуализация и другие инструменты, которым тоже прочили революционную роль.

Главное нейроуправление

В современном городе цифровизация может играть ключевую роль: именно нейросети и другие цифровые инструменты могут связать воедино управление градостроительством, водно-зеленным каркасом, транспортной системой, вплоть до контроля над пресловутыми СИМ.

— При этом важнее всего то, какая программа будет заложена в эту цифровую нервную систему города, в его мозг, — рассуждает Илья Заливухин. — Нам еще предстоит создать четкие правила, регламенты, с которыми может работать этот контур управления, но если он будет создан, произойдет настоящая революция в эффективности работы города.

Цифровой контур управления в высокотехнологичном городе может и должен учитывать множество параметров, вплоть до количества отходов, вывозимых с каждой конкретной контейнерной площадки, нагрузки на улично-дорожную сеть, пассажиропотока общественного транспорта, излишнего нагрева и, наоборот, переохлаждения каждого жилого дома.

— Если заложим все это в программу, это будет очень сильно помогать нам принимать грамотные решения, — констатирует эксперт. — И это абсолютно реально, если принять технологию развития города как единого организма, если разработать регламенты зависимости количества людей от наличия инфраструктуры.

По этому пути так или иначе идут все мегаполисы мира, в первую очередь высокотехнологичные, такие как Дубай, говорит градостроитель. Причина — общие для всех таких городов проблемы: имеются многочисленные системы (социальные объекты, инженерные сети, транспорт), значит, нужна модель скоординированного управления этими системами. Нужен и постоянный мониторинг, чтобы видеть, где идет перерасход ресурсов, а где их не хватает, и оперативно перераспределять их.

— Главная выгода от внедрения цифрового городского контура — возможность балансировать использование жителями инфраструктуры, ее перераспределять, — говорит Заливухин. — ИИ облегчает управление городом с уровня от 5 млн человек.

Одной из первых сфер, где начал реально внедряться ИИ в городе, стал транспорт: интеллектуальные транспортные системы анализируют данные с многих тысяч устройств, транспортных средств, камер и датчиков. Нейросеть, анализируя данные с камер, уже сейчас умеет самостоятельно выявлять аварии, оценивать затруднения на дорогах и загруженность улиц. Так, камеры, подключенные к нейросети — а всего их более 1500, — умеют идентифицировать 13 типов инцидентов и 64 вида нарушений ПДД. Например, нахождение пешеходов на проезжей части, пожары в автомобилях и т.п.

Причем такая технология внедрена не только в столице, но и, к примеру, в Новосибирске. Там в 2025 году работало почти 140 ИИ-камер на ключевых перекрестках. Задача системы сформулирована четко: оптимизировать движение общественного транспорта, обеспечить приоритет, а заодно и улучшить управление парковочным пространством.

Заодно система позволяет отслеживать и маршруты движения транспорта: систему бумажных пропусков под стеклом сменяет тотальная отслеживаемость, особенно для грузовиков и спецтехники. Например, московский ЦОДД уже сейчас контролирует при помощи ИИ маршруты вывоза мусора со столичных строек. Более 34 млн тонн строительных отходов за 2024 год вывезено под контролем ИИ-камер, это почти весь 37-миллионный годовой объем вывоза.

Нейросети приучаются анализировать и спутниковые снимки: в Москве система уже выявила несколько сот имущественно-земельных нарушений, а проще говоря, самостроя. Вовсю внедряется ИИ в мониторинг экологической обстановки, инженерных систем и сетей.

Поговори со мною, бот!

А лучше всего современные нейросети умеют «говорить», то есть порождать тексты, «идентичные натуральным». Именно поэтому идея привлечь ИИ к работе в качестве клиентской поддержки, в том числе городских служб, возникла уже довольно давно. Например, в Москве голосовой помощник общегородского контакт-центра работает с 2014 года и умеет поддерживать разговор примерно по 1000 тем.

Среди этих тем — как оплатить коммунальные услуги, оформить льготы разного рода, заказать вывоз крупногабаритной мебели и техники. Кроме того, ИИ-помощники взяли на себя основной поток звонков по поводу записи к врачу, вызова мастеров управляющей компании, приема показаний счетчиков и по некоторым другим темам.

Правда, «оцифровевшие» кол-центры городских служб далеко не всем нравятся, с ними ведь также нужно уметь общаться, понимая, какие слова нужно произносить, чтобы «эта железяка» сделала нужное или хотя бы соединила со специалистом. Но экономия от ИИ-решений слишком уж очевидна; и вот уже за одну только первую половину 2025 года ИИ в Москве обработал более 16,7 млн звонков. Ну а больше звонков — больше данных, больше данных — лучше идет самообучение отечественных языковых моделей, которые «под капотом» у кол-центров. И скорее всего через несколько лет киберспециалист будет отвечать на звонки не менее толково, чем обычные телефонные барышни или юноши.

Другой вопрос, что и те, и другие отвечают лишь на стандартные вопросы, а нестандартные уже вне их зоны полномочий. Но на этих нестандартных линиях коммуникации работают и будут пока работать живые специалисты.

Штраф над городом

Тотальный контроль? О, пугать этим, кажется, уже бессмысленно — он уже здесь. Сеть все тех же камер с распознаванием лиц (система называется «Сфера» и действует в столице с 2020 года) позволяет достаточно надежно находить людей, которыми интересуются правоохранители: за пять первых лет работы по камерам в Москве задержали более 14 тысяч разыскиваемых подозреваемых и свыше 1700 пропавших человек, включая 350 детей. И снова опыт передается в регионы: подобная платформа видеоаналитики заработала в 2025 году в Самаре.

Отметим, что нейросеть анализирует видеопоток не только с городских, но и с подъездных камер, умных домофонов и «тревожных кнопок». И это ключевой компонент успеха ИИ — он самостоятельно выявляет то, что похоже на подозрительную ситуацию, привлекая к ней внимание живых сотрудников. Если раньше уследить за всеми камерами сразу было физически некому, теперь механическое «недреманное око» работает 24/7.

И речь идет не только о правонарушениях (от нападений и поножовщины до несанкционированной свалки мусора). ИИ начал следить и за качеством обслуживания территорий: например, в Подмосковье система «Безопасный регион» сигнализирует, если находит несоответствия картинки с камеры с тем, «как оно должно быть». Дальше понятно: автоматически, хотя и при помощи сотрудника, выставляется предписание управляющей компании. Масштабы циклопические даже для Москвы (впрочем, Подмосковье намного обширнее): из 79 тысяч камер системы «Безопасный город» 6 тысяч фиксируют и нарушения благоустройства, они уже выявили 185 тысяч нарушений во дворах. Больше всего «прилетает» опять-таки водителям: появившиеся во дворах камеры позволяют штрафовать и за парковку на газонах, и за стоянку на контейнерных площадках.

Неудивительно, что количество таких нарушений, как рапортует областное правительство, сократилось после внедрения камер сразу на 40%. Да и жалоб на портал по поводу проблем во дворах стало меньше на 28% (данные Подмосковья 2025 года).

Обычные смартфоны-регистраторы, размещенные на бортах автобусов, трамваев и коммунальной техники, тоже «запрягли» в ИИ-систему — так, в муниципалитетах Нижегородской области при помощи нейросети выявляют ямы на дорогах, плохую разметку, самовольную расклейку объявлений, негорящие фонари и тому подобное.

МНЕНИЕ

ИИ-будущее потребует решительных людей

Александр Усольцев, москвовед:

«Мы живем в удивительное время. С одной стороны, информационные технологии и искусственный интеллект позволяют нам оптимизировать огромное количество городских систем. Например, системы светофоров, когда они объединены в единую сеть и помогают регулировать городские потоки. Или контроль с помощью камер и распознавания силуэтов в метро и на улицах города, что позволяет оптимизировать и контролировать уборку улиц.

Удивительным образом это помогает даже повысить раскрываемость преступлений и эффективность поиска преступников, потому что в Москве уже сейчас работает распознавание лиц с помощью 3D-технологий.

Но здесь есть и совершенно другой риск. Как в одной песне, что «вкалывают роботы, а не человек», потому что «изменился век». Песня оказалась не совсем права. Как показывает опыт наших дней, дворники остались, их не смогли полностью заменить роботами-пылесосами. Остались и водители такси, но ими уже управляют алгоритмы.

Более того, даже некоторые процессы в крупных компаниях с помощью нейросетей оптимизированы настолько, что если раньше сидел какой-нибудь иллюстратор, который худо-бедно рисовал в Photoshop различные иллюстрации, или начинающий программист, который делал простенькие программы, то теперь с задачами начального уровня прекрасно справляются машины, то есть искусственный интеллект.

Это требует от человека, с одной стороны, большей квалификации, а с другой стороны, большей решительности и умения принимать решения. Поэтому нас ждет что-то сродни тому, как в Англии когда-то ткачи боролись с машинами. Так и сейчас будут предприниматься действия против искусственного интеллекта, потому что он лишает людей рабочих мест.С другой стороны, города будут устроены настолько сложно, что условное крушение облачных сервисов станет сопоставимо с ситуацией, когда в городе, например, закрылось метро или перестали работать все заправки. То есть у нас создается еще одна потенциально уязвимая система, без которой город уже не сможет существовать.