Ivan Begtin
7.98K subscribers
1.85K photos
3 videos
101 files
4.55K links
I write about Open Data, Data Engineering, Government, Privacy, Digital Preservation and other gov related and tech stuff.

Founder of Dateno https://dateno.io

Telegram @ibegtin
Facebook - https://facebook.com/ibegtin
Secure contacts [email protected]
Download Telegram
Кстати, у меня вот тут накопилось какое-то количество вопросов к залу применительно к регулированию ИИ в России. Может кто-то знает ответы? Спрашиваю, без иронии на предмет "всё у них плохо", скорее интересуюсь с лёгким удивлением, потому что сам такого не наблюдаю.

Такие вот вопросы:
1. Есть ли примеры отчётов по оценке воздействия внедрения ИИ ? Корпоративных или государственных, не так важно, важнее публичных отчётов. Например, в Москве уже несколько лет идёт эксперимент по применению ИИ, при этом нигде отчётов/докладов/протоколов работы вовлечённых сторон об этом не наблюдается. Есть ли что-то подобное?
2. Остались ли ещё какие-либо организации гражданского общества с публично заявленной позицией по внедрению и рискам создания и применения ИИ? Как я понимаю правозащитных организаций настоящих которые, а не GONGO, почти не осталось. Но может я кого-то упустил или пропустил?
3. Есть ли примеры внедрения ИИ с независимым человеческим контролем/надзором за ним?
4. Есть ли какие-либо стандарты/руководства/критерии проверки соответствия компаний/продуктов/внедрений согласно российскому этическому ИИ кодексу?
5. Являются ли обязательными технические стандарты ИИ при внедрении в государственном секторе? в корпоративном секторе?
6. Можно ли считать российский кодекс ИИ всё ещё частной инициативой после присоединения к нему государственных агентств и промоутирования его на государственном уровне?

#ai #questions
Forwarded from Privacy Advocates
В Краснодаре родители учеников взбунтовались против массового сбора персональных данных детей в школах под различными поводами. Многие отказываются регистрироваться на различных платформах, где требуют данные детей. Большое негодование вызвала привязка «Сетевого города» к порталу Госуслуг.
Симпатичная инициатива от Яндекса с программой грантов на открытый код и открытые данные [1]. Обещают распределить гранты Яндекс.Облака до 600 тысяч рублей на 15 проектов (итого 9 миллионов рублей) на проекты с открытым кодом по трекам:
- Обработка и хранение данных
- Разработка
- Машинное обучение

Правда призы даются не деньгами, а ресурсами Яндекс.Облака, но для состоявшихся проектов и это полезный ресурс. Особенно я бы обратил внимание на создание наборов данных. Потому что если получать приз на другие проекты, то эти 600 тысяч довольно быстро закончатся если использовать облако просто как хостинг. А если использовать для создания/оценки качества наборов данных то это более похоже на проектное использование. Например податься на эту грантовую программу Яндекса с небольшим датасетом, выиграть грант и податься на грантовую программу Фонда содействия инноваций (Фонд Бортника) также с датасетом, но расширенный и обогащённый через использование ресурсов Яндекс.Облака в рамках гранта Яндекса.

P.S. Не реклама, и жаль, конечно, что инициатива маленькая и явно спрятанная внутри маркетингового бюджета Яндекс.Облака, но сама идея правильная когда грантовые программы развивают и поощряют открытый код и открытые данные.

Ссылки:
[1] https://opensource.yandex/grants/

#opensource #opendata #yandex
В рубрике интересных проектов на данных, о данных, публикующих данные Open Terms Archive [1] архив условий использования в виде коллекций условий использования, API, наборов данных и метаданных.

Включает такие коллекции как:
- Generative AI
- Platform Governance Archive
- P2B Compliance
- France Élections
- Dating
- France
- Contrib

Все коллекции хранятся на Github'е с автоматическим отслеживанием изменений и хранением всех версий в Git.

Проект отмеченный на многих международных площадках и даже зарегистрированный как Digital Public Good

Ссылки:
[1] https://opentermsarchive.org
[2] https://github.com/OpenTermsArchive

#datasets #opendata #opensource #terms #privacy #bigtech
В рубрике как это работает у них о том как публикация данных для обучения ИИ и медицинских исследований в США. На портале CDC Data Platform от National Cancer Institute опубликовано более миллиона изображений объёмом более чем 6.7 Петабайт [1] их которых 20 Терабайт (около 30% по числу файлов) являются полностью открытыми, а остальные в режиме регламентированного доступа, предоставляются по запросу после авторизации. Для доступа используется специальное ПО для выгрузки данных. У портала с данными есть открытое API и открытый код [2].

В целом это один из наиболее крупных порталов научных данных, из его особенностей это то что он имеет предметную, а не общетематическую природу и набором данных на нём называется "коллекция" (collection) случаев (case) включающая множество файлов изображений. Это особенность научных порталов в том что для превращения в порталы открытых данных или просто порталы данных в нём имеющиеся тематические понятия приводятся к понятиям набора данных.

Ссылки:
[1] https://portal.gdc.cancer.gov/repository?facetTab=files&files_sort=%5B%7B%22field%22%3A%22file_size%22%2C%22order%22%3A%22desc%22%7D%5D&searchTableTab=files
[2] https://github.com/NCI-GDC/gdc-docs

#opendata #datasets #genomics #cancer #openaccess #data #usa
- Вами съеден исторический документ...
- Папа всегда говорил, уничтожай архивы
Шварц, пьеса "Дракон"

С российского портала государственных программ исчезла сведения:
- Ход реализации госпрограммы
- Сведения о показателях госпрограммы
- Сведения о показателях в разрезе субъектов РФ
- Значения показателей и финансирование программы
- Перечень основных мероприятий
- Сведения о мерах правового регулирования
- Ресурсное обеспечение реализации госпрограммы
- Дополнительные и обосновывающие материалы
- План реализации
- Инфографика
- Результаты инициативного согласования

Можно посмотреть на примере ГП "Информационное общество" [1] и сравнить с версией на начало 2022 г. [2]

Раньше я писал несколько раз о том что госпрограммы были не в пример прозрачнее нац/ проектов или других "свежих" правительственных инициатив [3]. Но, российское пр-во "исправилось", но не в том смысле что стало публиковать больше информации про нац проекты. Нет, нет, всё ровно наоборот, теперь с портала госпрограмм удалено почти всё что касалось их реализации.

Очень удобно, не правда ли? В самом деле, зачем, ну зачем, российским гражданам и уж тем более не российским знать о том как расходуются деньги федерального бюджета.

Ссылки:
[1] https://programs.gov.ru/Portal/programs/passport/23
[2] https://web.archive.org/web/20220303192829/https://programs.gov.ru/Portal/programs/passport/23
[3] https://begtin.tech/natsional-nye-proekty-ili-beg-po-krugu/

#government #budget #closeddata #data #russia
В качестве регулярного напоминания одна из моих любимых технологических тем - это понимание данных. Я на эту тему ежемесячно читаю 3-4 научных статьи и смотрю как меняются подходы, а также сделал практическую утилиту metacrafter [1] с открытым кодом и реестр семантических типов данных [2].

Если Вы её ещё не пробовали, но хотите поискать, например, нет ли у Вас в базах персональных данных о которых Вы не знаете, то рекомендую попробовать. Она поддерживает и файлы в форматах CSV, XML, JSONL и SQL СУБД и MongoDB.

А читаю я сейчас о том что современные подходы заключаются в умении идентифицировать незнакомые типы данных, а это непростая задача. Частично решаемая через исследование признаков инкрементальности значений, значений фиксированной длины, наличие и размер общего префикса и ещё много другое. Если бы у меня было побольше времени и возможностями занимать только исследованиями, я бы с удовольствием занимался именно этим. Но возможности мало, поэтому обновляю этот инструмент по мере практической необходимости.

А вот одна задача имеет очень большой научный и практический потенциал, возможно здесь какой-то легкий ИИ алгоритм мог бы помочь. Эта задача в реконструкции регулярных выражений. Это когда у Вас есть перечень каких-либо значений и нужно получить максимально компактное регулярное выражение которое все значения охватит. Давно я не встречал научных работ на эту тему, но сама тема просто таки очень интересная и очень близка к общей теме "понимание данных".

Ссылки:
[1] https://github.com/apicrafter/metacrafter
[2] https://registry.commondata.io

#opensource #data #datatools
Новая стратегия работы с открытыми данными Ирландского правительства на 2023-2027 годы [1]. В стратегиях 3 фокуса: публикаторы (владельцы) данных, платформа и пользователи.

Стратегия совсем свежая, опубликована 23 ноября, одна из весьма детальных стратегий в Евросоюзе по этой тематике.

Ссылки:
[1] https://www.gov.ie/en/policy-information/8587b0-open-data/#open-data-strategy

#opendata #stategy #ireland
Для тех кто любит моделировать данные и думать о том как они устроены, интересное мероприятие Data Modelling Days 2023 от команды Wikidata [1] это 3-х дневное мероприятие от фонда Wikimedia Deutschland о том как устроен проект Wikidata, как создаются в нём новые сущности и свойства и как вносятся объекты.

За пределами научного применения Wikidata - это самый заметный и самый практически применимый продукт основанный на связанных данных, семантической сети и со SPARQL интерфейсом. Это из тех проектов где люди как раз и занимаются о том как устроены данные. С приоритетом на GLAM (Galleries, Libraries, Archives, and Museums) и библиографию, но и по другим областям там очень много всего. Сравнивать его можно разве что с DBPedia (крупнейший проект по превращению Википедии в Linked Data) или с DataCommons (инициатива Google).

Если у меня получится найти время, я там точно хочу послушать о том как создатели Википедии думают о проектировании схем данных.

Ссылки:
[1] https://www.wikidata.org/wiki/Wikidata:Events/Data_Modelling_Days_2023

#opendata #databases #wikidata #wikimedia #events
Я посмотрел свежее выступление Максута Шадаева (главы Минцифры РФ) на Tadviser Summit где он упоминал, в том числе, о том что Гостех это, в первую очередь, для регионов и муниципалитетов поскольку у них дублируются функции и услуги и о том что логично им всем на Гостех переходить, а с федеральными структурами работа по более сложным схемам совместных предприятий поставщиков для федеральных ИТ с Ростелекомом.

И вспомнил что это мне напоминает. Текущая российская система государственного управления построена на 3-х принципах: централизация, контроль и патернализм. Эти принципы очень заметны и в российской технологической политике. За последние 20 лет я лично наблюдал исключительно процессы их подтверждающие, с небольшими отклонениями, но в пределах погрешности.

Централизация всё это время заключалась в постепенном отъёме полномочий у регионов и муниципалитетов. Федеральные органы вначале всё больше забирали на себя полномочия совместного ведения, а далее и те полномочия к которым формально (по конституции) отношения они не имели. В основе этого было множество причин, но основным инструментом были многочисленные законы которые принимались в ГД в форме рамочных документов передавших регулирование исполнительной власти. Почти все крупные государственные информационные системы создавались по такой модели.

Контроль это, можно сказать, базовая ментальная модель, но и многих граждан, заключающаяся в том что если есть какая-то деятельность в котором нет государственного вмешательства, то обязательно надо как можно скорее туда вмешаться. Создав регистрацию, реестр, виды деятельности, учёт, отчётность, передав кому-то (федеральному, конечно госоргану) полномочия по надзору. Я лично не знаю ни одной страны мира в котором было бы такое количество административных реестров как в России. Буквально на каждый чих.

Патернализм это когда, если говорить простыми словами, люди во власти смотрят на простых граждан как на глупых опекаемых субъектов, а на бизнес (если он в доску не свой) как на притесняющих их упырей. Патернализм - это и есть основа существующей централизованной модели госуслуг в России, по сути отношение к малому и среднему бизнесу исключительно как к попрошайкам, а к крупному как, или встроенному в систему госуправления (коррупционными, личными или иными отношениями) или как к объектам бюджетного доения.

Вот эти вот три принципа и есть основная управленческая модель, через них гораздо проще и понятнее смотреть на любые речи, документы и новости связанные с гос-вом.
Например:
1. Почему Гостех хотят масштабировать на регионы и муниципалитеты? Потому что централизация. У региональных властей, кроме Москвы, значительно меньший административный вес. Конституционное право на отличия де-факто заменяется на то что "вы же все одинаковые", даже если это не только не так, но и не должно быть так в принципе.
2. Почему нацпроект "Экономика данных" скроен таким образом? Потому что: Госуслуги - патернализм, Гостех - централизация, большая часть всего остального - де-факто контроль. С исключением в виде мероприятий по развитию ИИ, которые реально к экономике данных относятся, где надо учить и развивать.
3. Почему долгое время открытые данные присутствовали в стране? Они же противоречат этим принципам. Они противоречили принципу патернализма, но использовались в принципах централизации и контроля как довод того что "граждане не имеет достаточного контроля за деятельностью местных и региональных властей". Это более-менее работало долгое время, но стало сжиматься когда заигрывание с общественным мнение стало сходить на нет. Сейчас оно тоже есть именно в связке с этими двумя принципами, но с всё большим усилением в сторону контроля за оборотом данных, потребителями, доступом к данным и так далее.

#it #government #policy #thoughts
В рубрике как это работает у них реестр исследовательской инфраструктуры в Австрии [1]. Всего 2300 объектов среди которых десятки банков данных, порталов данных, научных репозиториев (статей, данных и тд.), тестовых лабораторий, специализированных лабораторий и устройств, обсерваторий и другой инфраструктуры.

Во многих странах такая инфраструктура существует, не во всех это столь тщательно систематизировано.

С точки зрения данных интересен список из 127 научных дата архивов, репозиториев и баз данных.

Из любопытного, по каждому объекту научной инфраструктуры присутствуют:
- условия использования
- ссылки на проводимые проекты
- ссылки на научные публикации с упоминанием.

Ссылки:
[1] https://forschungsinfrastruktur.bmbwf.gv.at/en

#openscience #openaccess #austria
Как Вы думаете сколько Excel файлов опубликовано на сайте российского ЦБ ? Более 18 тысяч, в форматах XLS и XLSX, даже если предположить что большая часть из них это ежемесячные файлы в повторяющейся структуре - это будет сотни-тысячи наборов данных. Сколько Excel файлов публикуется другими органами власти - сотни тысяч, причём в развитых странах, как правило, большая их часть - это не продукт ручной работы, а экспорт из внутренних систем органов власти.

Ещё когда только-только появлялись первые порталы открытых данных я говорил что собрать десятки тысяч, сотни тысяч файлов наборы данных не является сложной задачей. Сложности не в том чтобы собрать, а в том чтобы собрать полезное и поддерживать сообщество вокруг. В мире, по моим наблюдениям, это лучше всего получается во Франции и в Испании, но не только, просто везде разные акценты. В США на бесконечном объёме научных и геоданных, в Европе на геоданных и на high-value datasets и так далее.

Всё проще когда данных много в общедоступных государственных информационных системах и когда открытые данные худо-бедно существуют. Поэтому на российских общественных порталах открытых данных вроде Хаба открытых данных (hubofdata.ru) мы не стали собирать бесконечное количество Excel файлов, хотя они в наличии всегда были.

Сложнее когда этих систем мало или когда они устаревают и получить структурированные данные из них сложно. Поэтому, к примеру, портал открытых данных Армении (data.opendata.am) который мы создали включает те немногие данные что были доступны онлайн, но многие источники не в стране, а порталы вроде WorldPop или Humanitarian Data Exchange. Внутри страны открытые данные как открытые данные органами власти практически не публикуют. Мы сейчас собрали 810 наборов данных, что немало для страны с населением чуть менее 3 миллионов человек, но есть ещё много других данных

Что возвращает нас к всего лишь нескольким способам их создания:
1. Попросить у госорганов. Написать в госорганы в Армении запрос на публикацию существующих данных как открытых. Скорее всего займёт много времени и ответы в стиле "спасибо что написали, но у нас на это денег нет", что во, многом, правда.
2. Извлечь из существующих информационных систем и дата-каталогов. Их список известен (https://registry.commondata.io/country/AM) и частично это уже сделано, но данных там не так много как хотелось бы.
3. Вернуться к идее сбора Excel файлов по госсайтам и не просто парсить HTML таблицы, а собрать и систематизировать опубликованные реестры и иные данные с официальных госсайтов: правительства, министерств, служб, региональных правительств (марзов) и так далее. Это даст возможность собрать ещё несколько тысяч наборов данных.
4. Самоограничить себя до сбора high-value datasets и их размещения в открытом доступе, а то есть тех данных которые:
- обладают большим объёмом
- имеют множественное практическое применение
- хорошо визуализирутся
- весьма востребованы

Такие данные тоже есть, например, все законы в РА из системы ARLIS.

Как бы то ни было, идея в автоматизации сбора Excel файлов с сайтов органов власти меня до конца не покинула, она не то чтобы совсем проста, но не слишком сложна в реализации.

#opendata #opengov #armenia