На кафедрі автоматизованих систем управління Інституту комп'ютерних наук та інформаційних технологій Львівської політехніки пройшла Літня школа «Регулювання ШІ та даних в епоху цифрових реформ ЄС». Подію організували в рамках міжнародного освітнього проєкту Erasmus+ напряму Jean Monnet «Європейська стратегія даних: управління даними для нових можливостей» (№ 101127839 – Data4EU – ERASMUS-JMO-2023-HEI-TCH-RSCH).

Програма адресувалася насамперед студентам спеціальності «Комп'ютерні науки» і об'єднала кілька напрямів: Європейську стратегію даних, управління даними, чинне регулювання штучного інтелекту, концепцію відповідального ШІ, інженерні підходи до розробки ШІ-систем та огляд реальних дослідницьких кейсів.

Лекції та практика тривали з 25 до 31 серпня 2026 року. Далі учасники об'єдналися в команди для розробки концепцій відповідальних ШІ-систем, враховуючи вимоги до даних, оцінку ризиків, прозорість і людський нагляд. 8 вересня відбулося урочисте закриття школи, де студентам, що виконали всі завдання програми, вручили сертифікати.

Наскрізна логіка курсу вела від даних і правил їхнього використання до створення систем ШІ, які заслуговують на довіру. Дані розглядали не просто як паливо для навчання моделей, а як стратегічний ресурс, навколо якого виникають питання доступу, контролю, якості, повторного використання, інтероперабельності та відповідальності.

Відкрила школу координаторка проєкту Data4EU Анастасія Дорошенко, к.т.н., доцентка кафедри автоматизованих систем управління Львівської політехніки, з доповіддю «Дані як сила: дані як стратегічний ресурс цифрової Європи». Учасники говорили про те, чому дані визначають конкурентоспроможність цифрової економіки, хто насправді контролює інформацію, яку генерують користувачі й підключені пристрої, та чому технічна змога отримати доступ до даних не дає автоматичного права на їх використання.

Від принципів до правових вимог

Однією з центральних тем стало сучасне регулювання ШІ — перехід від абстрактних принципів етичного й надійного штучного інтелекту до конкретних правових та інженерних норм.

Петро Сухорольський, к.ю.н., доцент кафедри політології та міжнародних відносин Інституту гуманітарних та соціальних наук Львівської політехніки й учасник проєкту Erasmus+ Jean Monnet Centre of Excellence «European Fundamental Values in Digital Era» (EFVDE, № 101085385), прочитав лекцію «Фундаментальні проблеми регулювання штучного інтелекту». Проєкт EFVDE вивчає європейські фундаментальні цінності в умовах цифровізації, їх втілення в законодавстві ЄС та можливості перенесення цих підходів в Україну. У фокусі лекції були межі регулювання технологій, відповідальність за рішення ШІ-систем, баланс між інноваціями та захистом прав людини, а також питання про здатність законодавства встигати за темпами розвитку технологій. Студенти розібрали ризик-орієнтований підхід Акту ЄС про штучний інтелект — заборонені практики, системи високого ризику, вимоги до прозорості, людського нагляду, надійності та підзвітності.

Практичний вимір цієї теми показала Ольга Нарушинська, PhD, AI Engineer у RemotePass, доцентка кафедри автоматизованих систем управління Львівської політехніки, у лекції «Від model.fit() до відповідності нормативним вимогам: Акт ЄС про штучний інтелект очима AI Engineer». Вона пояснила, як регуляторні норми перетворюються на щоденні завдання AI/ML-інженера: перевірку походження та якості даних, документування моделей, оцінку ризиків, забезпечення стійкості, журналювання подій, людський нагляд і моніторинг ШІ-систем після впровадження.

Інженерний блок провів Ростислав Загвойський, Senior Software Engineer, DevOps у SoftServe, аспірант та асистент кафедри автоматизованих систем управління. На воркшопі «Git у реальній розробці: робочі процеси, командна взаємодія та найкращі практики» студенти вивчали підходи до керування версіями, командну роботу, стратегії розгалуження, code review та організацію спільної розробки.

Тема Git вписалася в ширшу розмову про відтворюваність, простежуваність і походження даних та моделей у проєктах зі штучного інтелекту й машинного навчання. Студенти обговорили, чому для відповідальної ШІ-системи критично важливо простежити шлях від конкретної версії набору даних і конфігурації експерименту до впровадженої моделі.

Реальні дослідження в комп'ютерних науках

Окремою рисою школи стало поєднання регуляторики з живими дослідженнями в галузі комп'ютерних наук.

Дмитро Савчук, аспірант кафедри автоматизованих систем управління та Java Software Developer у SoftServe, представив доповідь «Розумні міста, керовані даними: нейронне прогнозування трафіку, управління даними та надійний штучний інтелект». На прикладі прогнозування транспортних потоків він показав, наскільки важливі якість даних, дрейф концепції, надійність моделей і відповідальне використання прогнозів у розумних містах.

Сергій Глод, аспірант та асистент кафедри автоматизованих систем управління, у доповіді «На перетині ШІ та чутливих даних: виявлення об'єктів у реальному часі, стійкість та відповідальне управління даними» продемонстрував, як змінюються вимоги до точності моделей, коли йдеться про обробку даних у реальному часі, периферійні обчислення та спеціалізовані набори даних, а також про необхідність перевіряти стійкість моделей у складних умовах. Окремо він торкнувся конфлікту між відтворюваністю досліджень і обмеженнями доступу до чутливих даних.

Студентський дослідницький кейс представив Арсеній Дроботенко, магістр комп'ютерних наук. У доповіді «ШІ для сталої аквакультури: дані та машинне навчання для моніторингу морських вошей» він показав, як методи машинного навчання та комп'ютерного зору застосовуються для екологічного й біологічного моніторингу.

Роман Левицький, Middle Test Automation Engineer у SoftServe, магістр комп'ютерних наук, підняв ще одну актуальну тему в доповіді «Машинне рознавчання: проблематика “забування” у великих мовних моделях». Учасники обговорили, чи здатна сучасна ШІ-система справді «забути» дані, на яких вона навчалася, і чому машинне рознавчання перетворюється на важливий напрям на перетині штучного інтелекту, захисту даних і керованості моделей.

Цифрова інфраструктура та стратегія даних

Значну частину програми присвятили Європейській стратегії даних, Акту про управління даними, Акту про дані, європейським просторам даних, механізмам обміну й повторного використання даних, а також питанням якості та інтероперабельності.

Завідувач кафедри автоматизованих систем управління Василь Теслюк, д.т.н., професор, у виступі «Цифрова Європа у 2030 році: інновації чи регулювання?» запропонував студентам замислитися над одним із ключових питань цифрової трансформації — як поєднати швидкий технологічний розвиток з безпекою, правами людини та суспільною довірою до нових технологій.

Окремий блок стосувався цифрової інфраструктури Європейського Союзу. Квітослава Обельовська, доцентка кафедри автоматизованих систем управління Львівської політехніки, прочитала лекцію «Цифрова інфраструктура країн Євросоюзу», у якій розглянула технологічну основу сучасної цифрової економіки та розвитку європейського цифрового простору.

Data4EU Trust Challenge

Завершальним етапом програми став командний проєкт «Data4EU Trust Challenge», де студенти пройшли весь шлях від формулювання проблеми до проєктування відповідальної ШІ-системи.

У межах воркшопів «Від ідеї до даних: як побудувати екосистему даних для рішення на основі ШІ», «Чи готові ваші дані для ШІ? Якість даних, вибір моделі та оцінювання ризиків» і «Від ШІ до відповідального ШІ: як зробити систему гідною довіри» команди аналізували джерела й потоки даних, ролі учасників екосистеми, права доступу до даних, їхню якість і репрезентативність, обирали підходи до машинного навчання та визначали ризики й механізми людського нагляду.

Ключовим питанням фінального завдання було не «Чи працює наша модель?», а набагато складніше: «Чому користувач, організація або суспільство мають довіряти нашій системі ШІ?»

Саме ця думка стала підсумком усієї школи: сучасному фахівцю з комп'ютерних наук вже не достатньо вміти будувати точну модель. Потрібно розуміти походження й якість даних, правила їхнього використання, межі застосування ШІ, потенційні ризики та наслідки технічних рішень.

Структура програми провела студентів від Європейської стратегії даних і цифрової інфраструктури ЄС через Акт про штучний інтелект, відповідальний ШІ, практики роботи з Git і відтворюваність — до аналізу реальних досліджень у сфері ШІ та власних проєктних рішень.

Школа стала майданчиком для діалогу студентів з викладачами, дослідниками та фахівцями ІТ-індустрії й показала, що управління даними, відповідальний ШІ, керування ШІ-системами, машинне рознавчання, стійкість моделей і відповідність нормативним вимогам поступово перестають бути додатковими темами в комп'ютерних науках — вони стають частиною професійної компетентності сучасного розробника та AI Engineer.

Проєкт Data4EU продовжує поширювати знання про Європейську стратегію даних, сучасні механізми управління та обміну даними, а також формувати у студентів розуміння європейських підходів до відповідального використання даних і штучного інтелекту.

Джерело: Львівська політехніка