Стандартные языковые модели в их нынешнем виде профнепригодны для атомной энергетики. Галлюцинации и непрозрачность алгоритмов («черные ящики») в управлении ядерными объектами не просто недопустимы — они фатальны. Согласно исследованию RADIANT-LLM (Retrieval-Augmented, Domain-Intelligent Agent for Nuclear Technologies), главная проблема кроется не в ограниченности ИИ, а в фрагментарности документации и чертежей, которые обычный чат-бот не в состоянии корректно обработать. Разработчики фреймворка RADIANT сознательно отказались от популярных универсальных платформ в пользу локальной архитектуры с концепцией «нулевого доверия» к выводам модели.
Система функционирует как предельно дотошный инспектор: мультимодальный конвейер извлекает данные не только из текста, но и детально анализирует инженерные схемы на уровне отдельных геометрических фигур. По оценке авторов, ключевой особенностью стал агентский слой. Он не просто генерирует ответ, а проводит аудит каждого шага через встроенные инструменты верификации. Фреймворк сфокусирован на трех столпах отрасли: физической безопасности (Safety), кибербезопасности (Security) и системе гарантий (Safeguards). Вместо того чтобы принимать выводы модели на веру, система требует подтвержденную цитату для каждого тезиса, превращая ИИ из генератора случайных фактов в прозрачный инструмент поддержки принятия решений.
Бенчмарки, протестированные на документации хранилищ отработанного ядерного топлива, демонстрируют точность работы с контекстом и визуальный отклик в диапазоне 85–98%. Для сравнения: коммерческие LLM без специализированной надстройки не справляются даже с элементарными ссылками на источники. Однако эксперты сохраняют здоровый скептицизм: 15-процентная погрешность в визуальном распознавании все еще сохраняется. В условиях АЭС даже одна неверная ссылка может привести к системному сбою.
Опыт RADIANT — это жесткий, но необходимый сигнал для всего корпоративного сектора. Если архитектура способна выдерживать стандарты ядерной безопасности, значит, аналогичный подход с агентской проверкой и глубоким RAG должен стать базовым стандартом для финтеха и тяжелой промышленности. Пока ИИ не научится гарантировать прослеживаемость каждого слова, он останется дорогой игрушкой, требующей тотального контроля со стороны человека во избежание катастрофических ошибок.