Фейк-відэа і AI: як абараніць прамысловасць Беларусі

Чым больш рэалістычнымі становяцца падробленыя AI-відэа, тым даражэй можа каштаваць адна памылка ў прамысловасці. Не «дзе-небудзь у інтэрнэце», а ў вельмі канкрэтным месцы: у закупках, у ахове працы, у камунікацыі з партнёрамі, у рэпутацыі завода і нават у бяспецы на вытворчасці.

Нядаўні ўсплёск практычна неадрозных ад рэальных AI-ролікаў (у тым ліку тых, што робяцца найноўшымі мадэлямі генерацыі відэа) паказаў простую рэч: візуальны доказ больш не з’яўляецца доказам. Калі ў 2023–2024 гадах «падман» часта выдаваў сябе крывымі рукамі, дзіўнымі вачыма і смешнымі дэталямі, то на мяжы 2025-га мы ўжо жывём у рэальнасці, дзе фейк можа выглядаць «нармальна» нават пры паўторным праглядзе.

У серыі «Як штучны інтэлект трансфармуе вытворчасць і прамысловасць у Беларусі» гэтая тэма важная не менш, чым прагнастычнае абслугоўванне або камп’ютарны зрок на лініі кантролю якасці. Бо той самы AI, які дапамагае знаходзіць дэфекты зваркі і зніжаць брак, можа так жа ўпэўнена “намаляваць” інцыдэнт, якога не было — і прымусіць людзей прымаць рашэнні на аснове выдумкі.

Чаму рэалістычныя AI-відэа — прамысловая рызыка, а не мем

Ключавая думка: калі вашыя працэсы абапіраюцца на «скрыншот/відэа як доказ», вы ўжо ў зоне рызыкі.

У вытворчасці відэа і фота выкарыстоўваюцца паўсюль: ад расследавання інцыдэнтаў да справаздач падрадчыкаў, ад маркетынгу да HR. І пакуль AI-відэа было «крынжовым», праблема здавалася інтэрнэтнай. Цяпер яна стала аперацыйнай.

Вось дзе гэта б’е наймацней:

• Ахова працы і інцыдэнты. Падроблены ролік «як работнік парушыў інструкцыю» або «як адбылася аварыя» можа запусціць унутранае расследаванне, канфлікт з прафсаюзам, праверкі, штрафы і судовыя рызыкі.
• Пастаўкі і закупкі. «Відэапацвярджэнне адгрузкі», «візуальная праверка камплектацыі» ці «ролік з вытворчай пляцоўкі пастаўшчыка» больш не гарантуюць праўды.
• Рэпутацыя і PR. Адна “ўцечка” з фейкавым відэа пра дым, выбух, неякасны прадукт або «заяву кіраўніка» здольная сціснуць давер партнёраў за суткі.
• Сацыяльная інжынерыя. Самы небяспечны сцэнар — не відэа «пра завод», а відэа «ад чалавека»: калі вам дасылаюць кліп з “гендырэктарам”, які «тэрмінова просіць аплаціць рахунак».

Парада, якая цяпер працуе: пытанне павінна быць не “гэта фейк?”, а “якая ў нас працэдура праверкі, калі гэта можа быць фейк?”

Міф, які шкодзіць: «Фейкі — гэта толькі пра палітыку і шоу-біз»

Ключавая думка: самы масавы шкодны ўрон ад AI-фейкаў будзе не ў навінах, а ў бізнесе.

Папулярныя прыклады з інтэрнэту (вірусныя «шортсы», дзіўныя сюжэты, “вось і AI-слоп”) добра ілюструюць маштаб: людзі прывыкаюць спажываць сінтэтыку і перастаюць адрозніваць, дзе аўтар, а дзе канвеер. Пляцоўкі гэта нават падштурхоўваюць, бо ім патрэбны аб’ём і ўтрыманне ўвагі.

Але ў прамысловасці праблема іншая: тут важны не лайк, а рашэнне.

• Інжынер робіць выснову па матэрыялах, якія прыйшлі ў чат.
• Закупшчык прымае «відэапацвярджэнне» якасці партыі.
• Служба бяспекі верыць «запісу з камеры» без ланцужка захавання доказаў.

У выніку з’яўляецца тое, што я называю “фальсіфікацыяй даверу”: калі не крадуць грошы напроста, а крадуць упэўненасць у фактах.

Як гэта звязана з AI ў вытворчасці: тая ж логіка, іншая цана

Ключавая думка: падробленае AI-відэа — гэта люстэрка прамысловага AI: без кантролю якасці і дадзеных любая мадэль будзе шкодзіць.

У беларускіх кампаніях AI часцей за ўсё заходзіць праз практычныя кейсы:

• камп’ютарны зрок для кантролю якасці;
• прагнастычнае абслугоўванне (predictive maintenance) для станкоў і вузлоў;
• аптымізацыя энергаўжывання і графікаў;
• планаванне вытворчасці і лагістыкі.

І вось важная паралель з гісторыяй пра рэалістычныя AI-ролікі: калі кантроль адсутнічае, сістэма пачынае “галюцынаваць” на ўзроўні рашэнняў.

Прамысловая “галюцынацыя” — гэта не жарт

Калі генератыўны AI у справаздачы «дадумае» прычыну браку, наступствы могуць быць рэальныя:

• зрыв партыі;
• непатрэбная замена дарагога вузла;
• няправільнае рэгуляванне тэхпрацэсу;
• памылковыя высновы па бяспецы.

Таму фокус павінен быць не толькі на ўкараненні AI, а на тым, як вы робіце праверку (validation), трасіроўку (traceability) і адказнасць (accountability).

Практычная антыфейк-стратэгія для завода: 8 крокаў

Ключавая думка: змагацца трэба не з “відэа”, а з уразлівасцю працэсаў.

Ніжэй — набор крокаў, якія рэальна ўкараняюцца без «вялікага праекта на год». Я б пачаў менавіта з іх.

1) Перапішыце крытычныя працэсы, дзе “відэа = доказ”

Складзіце спіс сітуацый, калі фота/відэа ўплывае на рашэнне:

• прыёмка сыравіны і камплектуючых;
• доказ выканання работ падрадчыкам;
• расследаванні інцыдэнтаў;
• гарантыйныя спрэчкі;
• публічныя заявы і PR.

Для кожнага пункта зафіксуйце: хто прымае рашэнне, на падставе чаго, як правярае.

2) Увядзіце “правіла двух каналаў”

Калі інфармацыя высокарызыкоўная, патрэбна пацверджанне з другога канала:

• відэа + тэлеметрыя датчыкаў;
• відэа + журнал падзей SCADA/MES;
• фота + акт з лічбавым подпісам;
• голасавое паведамленне + зварот праз карпаратыўны нумар.

Гэта не бюракратыя. Гэта страхоўка.

3) Ланцужок захавання матэрыялаў (chain of custody)

Для інцыдэнтаў і разбору спрэчак усталюйце простыя правілы:

• хто выгружае відэа;
• дзе яно захоўваецца;
• хто мае доступ;
• як фіксуецца любая змена файла.

Нават базавы audit trail рэзка зніжае прастору для маніпуляцый.

4) Забараніце “доказ у мэсенджары” для крытычных рашэнняў

Мэсенджар — гэта канал для аператыўнай сувязі, але дрэннае месца для доказаў. Для крытычнага — толькі сістэма, дзе:

• файлы аўтаматычна версіянуюцца;
• ёсць правы доступу;
• ёсць журнал.

5) Навучанне персаналу: 45 хвілін, якія акупяцца

Трэба не «курс па AI», а вельмі канкрэтны трэнінг:

• як выглядае сацыяльная інжынерыя з відэа/голасам;
• што рабіць, калі атрымалі “тэрмінова”;
• куды эскалаваць;
• як не сапсаваць доказы.

У снежні гэта асабліва актуальна: сезон падвядзення вынікаў, прэмій, плацяжоў і «тэрміновых закрыццяў года».

6) Вызначце, дзе AI дапамагае, а дзе яму нельга давяраць

Практычнае правіла:

• AI можа прапаноўваць (recommendation);
• чалавек зацвярджае (approval);
• для крытычнага — толькі пасля праверкі па даных.

7) Маркіроўка і палітыка AI-кантэнту ў кампаніі

Зрабіце празрыста:

• дзе дазволены генератыўныя матэрыялы (маркетынг, прэзентацыі);
• дзе забаронены (інцыдэнты, бяспека, юрыдычныя доказы);
• як маркіраваць: «створана/зменена AI».

Гэта пра давер унутры кампаніі.

8) Тэст на гатоўнасць: “таблетка фейку”

Раз у квартал праводзьце вучэнне: супрацоўнікам прыходзіць «праўдападобны» фейк (без шкоды, з папярэджаннем пасля), і вы глядзіце:

• хто паверыў;
• хто праверыў;
• як хутка эскалявалі;
• дзе правалілася працэдура.

Гэта самы хуткі спосаб зразумець, ці працуе абарона.

Пытанні, якія задаюць кіраўнікі (і кароткія адказы)

“Ці трэба купляць дэтэктар AI-відэа?”

Купляць можна, але гэта не срэбная куля. Працэдуры важней за інструмент. Дэтэктары памыляюцца, а нападнікі адаптуюцца.

“Ці значыць гэта, што AI небяспечны і лепш не ўкараняць?”

Не. Гэта значыць, што AI трэба ўкараняць як прамысловую сістэму, а не як цацку: з адказнымі, з метрыкамі якасці, з журналамі, з ролямі.

“З чаго пачаць, калі рэсурсаў мала?”

З двух рэчаў: правіла двух каналаў для высокарызыкоўных рашэнняў і забарона доказаў у мэсенджарах. Гэта дае вялікі эфект без вялікіх выдаткаў.

Што гэта значыць для прамысловасці Беларусі ў 2026

Рэалістычныя AI-фейкі будуць таннець і паскарацца. Гэта непрыемна, але карысна як сігнал: прамысловасць не можа будаваць лічбавую трансфармацыю на сляпым даверы да медыя.

Калі вы ўжо выкарыстоўваеце AI ў кантролі якасці, у дыягностыцы абсталявання або ў планаванні вытворчасці — вы на правільным шляху. Але цяпер трэба дабудаваць другі паверх: кіраванне рызыкамі, праверка даных і навучанне людзей.

Калі хочаце, я магу дапамагчы перакласці гэта ў практыку: ад аўдыту “дзе мы верым відэа” да кароткай палітыкі AI-кантэнту і плана ўкаранення AI ў вытворчасці з нармальнымі кантрольнымі пунктамі. Якое ў вас самае ўразлівае месца зараз — інцыдэнты, закупкі ці камунікацыя з падрадчыкамі?