Главгосэкспертиза создала собственную ИИ-модель для поиска ошибок в проектной документации

Первый заместитель начальника Главгосэкспертизы России Вадим Андропов представил результаты цифровой трансформации ведомства на секции «Цифровая трансформация строительства и ЖКХ» в Совете Федерации. Ключевым событием стал анонс собственной языковой модели, которая уже проходит бета-тестирование и учится выявлять ошибки в проектной документации.

Цифра в действии: результаты пяти лет

Руководитель секции Дмитрий Кузьмин в приветственном слове отметил, что переход госэкспертизы на электронный документооборот и внедрение элементов информационного моделирования дали измеримые результаты: сократились сроки рассмотрения документации, выросла прозрачность процедур. Для региональных проектов это напрямую влияет на темпы строительства и экономику территорий.

Вадим Андропов подтвердил эту динамику цифрами. Благодаря работе на Единой цифровой платформе экспертизы (ЕЦПЭ) время предварительной проверки документации сократилось в 5 раз: с 10 дней в 2016 году до 2 дней в 2025-м. Существенно ускорилась и процедура внесения заключений в ГИС ЕГРЗ.

«Наша внутренняя производительность выросла. Сократилось время на проверку, повысилось качество работы, ошибок стало меньше», — констатировал Андропов.

Собственная ИИ-модель: как это работает

Отдельный блок выступления был посвящен искусственному интеллекту. В Главгосэкспертизе развернули собственную локальную языковую модель — изолированную от внешних сетей, что гарантирует безопасность данных. С помощью RAG-технологий (генерация дополненного поиска) модель обучили на профильной документации и адаптировали под задачи ведомства.

Сейчас система проходит бета-тестирование. ИИ анализирует проектную документацию и дает замечания на соответствие требованиям. По словам Андропова, технология позволяет на порядок ускорить процессы, на которые раньше уходили значительные ресурсы.

Проблема «галлюцинаций» и вопрос регулирования

Внедрение ИИ ставит и новые вопросы. Главный из них — ответственность за так называемые галлюцинации, когда модель генерирует некорректные выводы.

«Через методологию промптирования мы пытаемся снизить галлюцинирование. Понимаем, что можем обеспечить до 95% точности уже сейчас, без сложных алгоритмов, только за счет RAG-системы и специализации модели», — пояснил Андропов.

Однако, по его мнению, назрела необходимость законодательного регулирования. Риски утечек данных, принятия значимых решений на основе ИИ и распределение ответственности требуют подготовки профильного федерального закона. При этом важно не зарегулировать технологию на старте, но создать правовые рамки для ее безопасного применения.

От экспертов — к инженерам данных

Главгосэкспертиза делает ставку на дата-ориентированный подход. В перспективе все сервисы ведомства будут выстраиваться на базе данных, а эксперты постепенно превратятся в инженеров данных.

«Фактически это будет другое качество института. Для нового поколения застройщиков экспертиза должна стать удобным цифровым сервисом», — подчеркнул Андропов.

Формула «стройки в один клик»

В заключение он сформулировал видение будущего: единая среда данных, дополненная набором инжиниринговых инструментов и сервисов для принятия решений, позволит заказчику управлять объектом на всех стадиях жизненного цикла.

«Заказчик строительства будет силен тем, что окажется окружен комфортными, удобными, быстрыми сервисами, за счет которых сможет достигать нужного результата», — резюмировал Андропов.

Показатель - Результат
Срок предварительной проверки документации - Снижен с 10 дней (2016) до 2 дней (2025)
ИИ-модель - Собственная разработка, локальная, проходит бета-тестирование
Точность проверки ИИ (прогноз) - До 95% уже на текущем этапе
Главная задача на перспективу - Нормативное регулирование ИИ и трансформация экспертизы в цифровой сервис