Цьогоріч Літня школа «Європейський підхід до штучного інтелекту – 2025», організована в межах міжнародного освітнього проєкту Erasmus+ напряму Жан Моне «Надійний штучний інтелект: європейський підхід» (№ 101085626 – TrustAI – ERASMUS-JMO-2022-HEI-TCH-RSCH), об’єднала більше 50 енергійних, вмотивованих та готових зануритись у світ ШІ учасників.
Програма літньої школи була дуже насиченою – від 1 до 5 вересня студенти брали участь у практикумах та воркшопах, слухали лекції запрошених спікерів, які розглядали сучасні технології ШІ, їхні можливості, перспективи, обмеження, а від 8 до 18 вересня реалізовували власні проєкти, презентація яких відбулась 19 вересня.
Серед розроблених систем ШІ було багато корисних моделей: медичні системи виявлення інсультів, діагностики онкологічних захворювань, виявлення токсичних коментарів у соцмережах, рекомендаційні системи для закладів освіти, оцінювання клієнтів банків, освітні та рекрутингові системи. Розроблені моделі не лише показали високу точність, а й пройшли моніторинг упродовж використання, також було здійснено оцінку надійності розробленої системи відповідно до вимог AI Act.
У межах літньої школи запрошена спікерка Ольга Нарушинська, Lead Data Scientist у фінтех-компанії та консультант з Data Science/Artificial Intelligence, виступила із доповіддю «Основи (не)довіри до АІ», в якій розповіла про те, які виклики можуть виникати перед розробниками на різних етапах створення системи ШІ, а також поділилась кращими практиками того, як з ними боротись. Воркшоп містив багато цікавих прикладів, порад, оглядів найсучасніших моделей, тож викликав велике зацікавлення та багато питань у слухачів.
Ще одним запрошеним спікером був Дмитро Савчук, Java Software Developer, який розповів про сучасний стан такого популярного напряму як Data Mining, його особливості, технології та використовувані підходи й методи, розповів про кращі практики та цікаві задачі використання Data Mining.
Координаторка проєкту, доцентка кафедри автоматизованих систем управління Інституту комп’ютерних наук та інформаційних технологій Львівської політехніки Анастасія Дорошенко розповіла про сучасні напрями ШІ, задачі, які розв’язують за допомогою ШІ, а також про різні алгоритми, які для цього використовують. Велику увагу було приділено таким проблемам у використанні систем ШІ, як упередженість і забезпечення справедливості. Було розглянуто різні типи зміщень, що можуть виникати в системах ШІ, а також на прикладах продемонстровано методи їх усунення. На організованому воркшопі студенти мали можливість власноруч розв’язати практичну задачу, використовуючи алгоритми машинного навчання.
Окрема секція літньої школи була присвячена генеративному ШІ. Одне з питань, яке було розглянуто, – це здатність генеративного ШІ до творчості. Чи справді ШІ може замінити й перевершити митців, письменників, поетів? Які виклики з погляду етичності, законності й дотримання авторського права виникають під час розв’язання творчих завдань? У межах цієї секції студенти не лише дізнались, що таке генеративний ШІ, але й протестували роботу згаданих систем, пропонуючи їм завдання різного рівня складності та творчості. Проаналізувавши отримані результати, перейшли до другої частини, присвяченої вивченню та розумінню такого поняття, як надійний штучний інтелект, етичний ШІ.
Було розглянуто європейський підхід до машинного навчання, зокрема EU AI Act як нову нормативну базу щодо ШІ у ЄС, яка передбачає підхід до створення систем ШІ, заснований на оцінці ризиків. Було розглянуто різні фреймворки для оцінювання надійності систем ШІ (Trustworthy AI Assessment List Tools).
Під час літньої школи кожен зі слухачів реалізував декілька цікавих проєктів як у командах, так і індивідуально, що дало змогу глибше зануритись у проблематику школи, обмінятись думками та різними поглядами на ту саму проблему.
Обговорення майбутнього розвитку систем ШІ, необхідності його регулювання та ознайомлення з прикладами використання систем ШІ без дотримання вимог етичності викликало палкі дискусії, цікаві думки та ідеї серед слухачів літньої школи.
