Искусственный интеллект продолжает наращивать свое влияние на различные сферы жизни, обещая революционные изменения во многих отраслях. Особенно много внимания уделяется проектам, использующим ИИ для решения глобальных проблем, стоящих перед человечеством, таких как достижения Целей устойчивого развития. Одной из платформ, продвигающих такие проекты, является конкурс стартапов Innovation Factory, организуемый Международным союзом электросвязи ООН. В 2025 году конкурс привлек внимание благодаря финалистам, представляющим самые разные решения с применением искусственного интеллекта. Однако глубокий анализ показал, что за громкими слоганами скрывается не всегда инновационная, устойчиво работающая или даже этически справедливая технология.
Innovation Factory позиционируется как стартап-площадка, на которой команды со всего мира могут представить свои решения в области искусственного интеллекта, направленные на продвижение целей устойчивого развития. За пять лет существования конкурса он собрал разноплановые проекты — от блокчейн-медицинских сервисов до бюджетных робототехнических протезов. Несмотря на несколько редакционных улучшений, конкурс так и не получил широкую публику — трансляции финальных выступлений редко собирали более сотни зрителей, а реальное сотрудничество проходило в кулуарах с представителями крупных организаций и инвесторами. Одним из наиболее обсуждаемых финалистов стал индийский стартап RevolutionAIze с приложением MAAP для ранней диагностики детского недоедания с помощью анализа фото. Основная идея — автоматическое измерение роста по фотографии, что должно заменить ошибочные ручные замеры.
Разработчики гарантируют точность в 86%, а также предоставляют инструменты для планирования питания. Однако критики отмечают, что подобные решения уже существуют, включая открытые проекты с участием того же института, где создавался MAAP. Кроме того, часть кода приложения совпадает с общедоступными репозиториями, что ставит под вопрос оригинальность и уникальность предлагаемых алгоритмов. Имеются сомнения и в этичности использования и коммерциализации данных о детях из уязвимых слоев населения. Медицинская сфера представлена в конкурсе проектом Viseur AI, платформой для обучения и использования моделей ИИ в радиологии и патологии.
Идея заключается в обработке медицинских изображений с сохранением конфиденциальности данных благодаря методам федеративного обучения. Однако начинание столкнулось с серьезными проблемами — команда признала отсутствие опыта в цифровой патологии, их презентационные и технические материалы вызывают вопросы, а реальный продукт и сервис не соответствуют заявленным функциям. Недостаток ясности и низкое качество поддержки ставят под сомнение практическую применимость платформы в столь критичной области, как медицина. Особое внимание привлек стартап Diawiser, работающий над голосовым неинвазивным мониторингом уровня глюкозы в крови для больных диабетом. Идея амбициозна — проверка показателей по голосу с помощью ИИ, что могло бы облегчить жизнь миллионам пациентов.
Однако стартап находится на ранних этапах, показатели точности варьируются от 75 до 82%, а независимой валидации технологии пока нет. Представители проекта неоднозначно отвечали на вопросы экспертов, что вызвало критику и недоверие. Несмотря на это, Diawiser получил главный приз конкурса, что вызвало недоумение у многих наблюдателей, учитывая сомнительную готовность продукта к коммерциализации. Проект Ohm из Австралии поставил себе цель решить масштабную проблему энергетической эффективности в сфере ИИ, предлагая децентрализованную сеть вычислительных узлов, использующую избыточную возобновляемую энергию. Автор идеи — человек с опытом коммерциализации, но без технического бэкграунда в ИИ или энергетике.
Команда ещё не разработала ключевой продукт и ищет инженера. Критики указывают на отсутствие чёткой бизнес-модели, технических деталей, а также на беспокойство по поводу безопасности и надежности инфраструктуры. Данная концепция вызывает сомнения в практической реализации и конкурентоспособности на фоне крупнейших облачных провайдеров. OptiCloud — ещё один проект, связанный с экологической устойчивостью, нацелен на автоматизацию управления облачной инфраструктурой с помощью ИИ, чтобы сократить «цифровой мусор» и выбросы углекислого газа. Стартап демонстрирует амбициозные показатели экономии ресурсов и доходности, однако вызвал критику за недостаток технической глубины, а также за опасения относительно автономности и безопасности систем, особенно в чувствительных отраслях.
Партнёрства с крупными консалтинговыми компаниями обещают помочь в распространении продукта, но эксперты ставят под вопрос компетентность команды, учитывая отсутствие специалистов по безопасности. Среди финалистов также выделяются Predictheon и Glidance с инновациями в области медицины и помощи людям с инвалидностью. Predictheon разрабатывает систему предупреждения осложнений в анестезиологии с использованием ИИ, а Glidance создали «умное» мобильное устройство для слабовидящих. Оба проекта обладают солидным финансированием и технической базой, но их участие в данном конкурсе вызывает вопросы, поскольку эти компании уже располагают серьезными ресурсами и рыночными перспективами, тогда как более мелкие стартапы зачастую борются за внимание и поддержку. Помимо основных участников, конкурс отметил и несколько многообещающих проектов, ориентированных на сообщество и сдержанный рост.
Homai создаёт платформу для сохранения и оцифровки коренных языков, бережно поддерживая культурные традиции. Evet предлагает ветеринарные сервисы с использованием ИИ для фермеров, а AI Diagnostics занимается диагностикой туберкулёза с помощью цифрового стетоскопа и разработкой программ для выявления других заболеваний. Их решения выглядят более практичными и устойчивыми, хотя и требуют дальнейшей проверки и масштабирования. В целом анализ финалистов Innovation Factory 2025 выявляет ряд системных проблем современной индустрии стартапов, связанных с искусственным интеллектом и его ролью в решении глобальных задач. Во-первых, многие проекты демонстрируют высокую степень маркетинга и позиционирования без реального технологического прогресса или готового к запуску продукта.
Во-вторых, смещается акцент с глубокого вовлечения и сотрудничества с локальными сообществами на модные тренды и инвестиционные возможности. В-третьих, отсутствует системный подход к определению реального «блага» и устойчивости инноваций в контексте крупных социальных вызовов. Несмотря на поддержку ООН и её инициатив, направление «ИИ во благо» пока сталкивается с серьезными вызовами. Быстрый рост технологий сопровождается проблемами приватности, этики, финансирования и приспособления к местным условиям. Многие проекты больше заинтересованы в коммерциализации и привлечении инвесторов, нежели в непосредственном улучшении жизни уязвимых групп населения и защите окружающей среды.
Эксперты предлагают переориентировать такие инициативы на более глубокое вовлечение местных сообществ, совместное проектирование решений, а также поддержку низкотехнологичных и устойчивых подходов без поспешного внедрения ИИ. Подлинные инновации зачастую рождаются в тесном контакте с конечными пользователями и требуют времени для адаптации и доверия. При этом важным остаётся вопрос, насколько современные формы финансирования и конкурсы стартапов способны поддерживать именно такие проекты, а не лишь тех, кто готов продемонстрировать яркую презентацию и обещания. Текущая редакция Innovation Factory, по мнению многих наблюдателей, зачастую служит формой витрины для обособленных технологических инициатив, далеких от реального воздействия. Таким образом, путь к эффективному использованию искусственного интеллекта для достижения целей устойчивого развития остаётся сложным и требует переосмысления фундаментальных принципов инновационной деятельности.
Только сбалансированный и осознанный подход, основанный на честности, сотрудничестве и глубоких социальных исследованиях, сможет превратить «ИИ для добра» из красивой идеи в реальное средство улучшения мира.
