Чому викликом ШІ для Казахстану може бути не впровадження, а можливості

Казахстан швидко рухається до того, щоб поставити штучний інтелект у центр своєї стратегії економічної модернізації, інвестуючи в обчислювальну інфраструктуру, навички, стартапи та казахськомовні технології, оскільки уряди всього світу конкурують за місце в економіці, що розвивається, зі штучним інтелектом. Пише Ассель Сатпалдіна.

Казахстан має дедалі амбітнішу програму розвитку штучного інтелекту. Уряд зробив штучний інтелект частиною своєї ширшої стратегії економічної модернізації, роблячи ставку на те, що він може покращити державні послуги, залучити інвестиції та допомогти країні створювати більше цінності, ніж традиційна залежність від сировини. Казахстан значно інвестує в обчислювальну інфраструктуру, навчання, екосистеми стартапів та казахськомовні моделі. На 38-му пленарному засіданні Ради іноземних інвесторів у липні президент Касим-Жомарт Токаєв чітко назвав інтеграцію штучного інтелекту в державну інвестиційну політику «критично важливим пріоритетом». 

Уряд прийняв Цифровий кодекс та закон про штучний інтелект, започаткував стратегію «Цифровий Казахстан», створив Міністерство штучного інтелекту та цифрового розвитку, а також оголосив 2026 рік Роком штучного інтелекту та цифрового розвитку. Цей поштовх відбувається в той час, коли штучний інтелект стає як основною світовою галуззю, так і дедалі важливішим джерелом економічної та стратегічної сили. За оцінками ООН у сфері торгівлі та розвитку, світовий ринок штучного інтелекту зросте зі 189 мільярдів доларів у 2023 році до 4.8 трильйона доларів до 2033 року. Це 25-кратне збільшення лише за десятиліття. 

У світовому масштабі просування ШІ зосереджено в кількох країнах. Тільки приватні інвестиції в ШІ в США досягли майже 286 мільярдів доларів у 2025 році, що більш ніж у 23 рази перевищує рівень у Китаї, згідно з індексом ШІ Стенфордського університету за 2026 рік. Глобальні корпоративні інвестиції в ШІ зросли більш ніж удвічі у 2025 році, тоді як приватні компанії виробили понад 90% помітних моделей ШІ за рік. Для країн, що розвиваються, концентрація інфраструктури ШІ в невеликій кількості країн може зробити цю гонку дорогою, не кажучи вже про те, що навчання великих мовних моделей вимагає величезної кількості обчислювальної потужності, електроенергії, зв'язку та капіталу. Казахстан навряд чи зможе конкурувати зі Сполученими Штатами чи Китаєм на найбільш капіталомісткому рівні індустрії ШІ, та й не потребує цього. Експерти кажуть, що його можливість полягає в поєднанні глобальних технологій ШІ з вітчизняним досвідом, одночасно розвиваючи власні можливості в сферах, де залежність створює економічну чи стратегічну вразливість.

Міцний фундамент
Розвиток штучного інтелекту в країні базується на багаторічному досвіді впровадження цифрових технологій у великих масштабах. Передові технології все частіше впроваджуються в державні послуги та банківську справу. «Зараз, особливо в застосуванні штучного інтелекту у фінтеху, Казахстан є однією з найпрогресивніших країн світу», – сказав The Astana Times Гусейн Атакан Варол, декан Школи обчислювальної техніки та штучного інтелекту та директор Інституту інтелектуальних систем та штучного інтелекту Назарбаєвського університету. Він вказав на такі технології, як автентифікація за допомогою розпізнавання долоні та банківські асистенти на базі штучного інтелекту, як приклади того, як швидко цифрові інструменти увійшли в повсякденне життя. Міжнародні показники розповідають подібну історію, але також виявляють важливу слабкість.

Згідно з даними Всесвітньої організації інтелектуальної власності, Казахстан посідає 10-е місце у світі за кількістю онлайн-урядових послуг. Однак, він посідає 115-е місце за співпрацею між університетами та промисловістю та 112-е місце за активністю венчурного капіталу відносно розміру своєї економіки. Д-р Варол зазначив, що Казахстан все ще виділяє відносно невелику частку своєї економіки на дослідження та розробки, причому уряд забезпечує більшу частину цього фінансування. Хоча витрати на науку зросли в останні роки, витрати на дослідження та розробки не досягають 1%. «Майже всі ці асигнування надходять від держави, дуже мало - від приватних компаній», - сказав він. «Тож, по суті, взаємодія промисловості, академічних кіл, уряду, структура потрійної спіралі ще не повністю працює в Казахстані».

Це може виявитися одним із важливих обмежень для амбіцій Казахстану в галузі штучного інтелекту. Хоча уряд може створювати установи, купувати обчислювальну інфраструктуру та навчати спеціалістів, побудова стійкої інноваційної економіки вимагає більше. Центр Alem.AI в Астані має допомогти подолати цей розрив, об’єднавши освіту, дослідження, стартапи та компанії. «У нас є кілька реальних і простих цілей. Перша з них — створити спільноту професіоналів, які не просто використовують, а й розуміють, що таке штучний інтелект насправді. Це означає, що ми навчаємо різні категорії», — розповіла Альона Славкіна, керівник Офісу розвитку Alem.AI. The Astana Times. 

Передбачається, що спільнота включатиме школярів, студентів, працюючих фахівців, дослідників та підприємців. Ідея полягає у створенні шляху від першого знайомства зі штучним інтелектом до освіти, досліджень і, зрештою, розробки комерційних продуктів. Проблема, однак, полягає в тому, що штучний інтелект розвивається швидше, ніж традиційні системи освіти. Олжас Уразалін, керівник «Школи майбутнього», зазначив, що технології та інструменти розробки можуть змінюватися протягом місяців, тоді як формальним академічним програмам часто потрібні роки для адаптації. «Багато випускників мають ґрунтовні теоретичні знання, але дуже обмежений досвід роботи із сучасними інструментами штучного інтелекту, реальними наборами даних та розробкою продуктів».

«Це справді створює розрив між навчанням і творчістю. Молоді спеціалісти часто вчаться використовувати існуючі рішення штучного інтелекту, але вони рідко мають можливість зрозуміти, як ці системи побудовані, або як розробляти нові», – сказав Уразалін. «Школа майбутнього» побудована на альтернативній моделі. Студенти навчаються переважно через проекти, а не через традиційні лекції, і працюють над реальними проблемами, які вносяться до навчальної програми підприємствами. Програма безкоштовна, триває 18 місяців і відкрита для заявників без традиційного технологічного досвіду. «На мою думку, Казахстан повинен зосередитися на розвитку, перш за все, творців, а не лише споживачів технологій штучного інтелекту», – сказав він, виділивши як пріоритети таланти, інфраструктуру та міжнародну співпрацю. 

Шляхи розвитку
Д-р Варол описує два широкі шляхи технологічного розвитку. Один із них – це розвиток місцевих технологій, який вимагає значних інвестицій, часу та довгострокових зобов’язань. Інший – це те, що він називає «технологічним суміщенням», тобто впровадженням технологій, вже розроблених в інших місцях. Щодо Казахстану, Варол зазначив, що генеративний ШІ вимагає елементів обох підходів. «Ми також багато дискутували та обговорювали, яка найкраща стратегія для Казахстану, особливо в розвитку технологій генеративного ШІ. Наші внутрішні обговорення завжди вказували на те, що ми також повинні розвивати ці технології місцевими силами», – сказав він. 

Варол також наголосив, що розвиток вітчизняного потенціалу – це не лише володіння моделлю, а й створення пулу фахівців з досвідом, які згодом можуть перейти до стартапів, відомих компаній та нових комерційних продуктів. Нещодавні події також продемонстрували, що доступ до іноземних технологій може стати предметом урядових обмежень. У червні уряд США тимчасово запровадив експортний контроль, заборонивши іноземним громадянам доступ до моделей Fable 5 та Mythos 5 від Anthropic, включаючи іноземних працівників самої Anthropic. «Творці цих технологій можуть зупинити ваш доступ до цих технологій, і це створює дуже великий ризик залежності», – сказав доктор Варол. 

Однак технологічний суверенітет не слід плутати з технологічною самодостатністю. Мохамед Ейсса, головний інвестиційний директор Міжнародної фінансової корпорації, наголосив, що це пояснює, чому ринки, що розвиваються, навряд чи будуть безпосередньо конкурувати на цьому рівні галузі. «Ви не бачите, як LLM [великі мовні моделі] розробляються на ринках, що розвиваються, тому що вам потрібні обчислення, підключення, потужність», – сказав Ейсса. «Це великі інфраструктурні прогалини на ринках, що розвиваються». Але він проводить важливу різницю між побудовою інфраструктури штучного інтелекту та її використанням.

Він навів як приклад швидкозростаючу компанію зі штучного інтелекту, що займається створенням контенту та походить з Казахстану. «Але для використання штучного інтелекту на ринках, що розвиваються, не потрібно його створювати. Це можливість на ринках, що розвиваються: знайти інноваційних людей, які мають справді хороші навички роботи з ІКТ, зосередилися на бізнес-проблемі та тепер мають інструменти, щоб конкурувати з Кремнієвою долиною», – сказав він під час подкасту «Розвиток» на каналі Групи Світового банку в YouTube. 

Це може бути однією з найважливіших можливостей для Казахстану. За його словами, на ринках, що розвиваються, набагато більшою можливістю може бути застосування штучного інтелекту до вже існуючих підприємств. Так само в Казахстані потенційний економічний вплив штучного інтелекту не повинен вимірюватися лише кількістю програмістів, стартапів у сфері штучного інтелекту або дослідницьких лабораторій, які створює країна, а радше тим, чи підвищує ця технологія продуктивність у всій економіці. 

Існуючі сильні сторони
Д-р Варол зазначив, що деякі застосування штучного інтелекту лежать у секторах, де країна вже має досвід. Серед них гірничодобувна промисловість, енергетика та логістика. «Казахстан є однією з найбагатших країн щодо гірничодобувної промисловості та природних ресурсів, але більшість цих природних ресурсів експортується з невеликою доданою вартістю до інших країн», – сказав він. Він зазначив, що використання штучного інтелекту та цифрових технологій у цих галузях може дозволити Казахстану отримувати більше цінності з ресурсів, перш ніж вони покинуть країну. Де залежність має значення Однак є сфери, де Казахстан має вагоміші підстави для збереження внутрішнього потенціалу. Д-р Варол зазначив, що питання про те, де обробляється та зберігається інформація, стають значно важливішими, коли системи штучного інтелекту використовуються компаніями або державними установами.

«Загалом, я вважаю, що це також дуже важливо стосовно аспектів суверенітету країни», – додав він. Мова представляє собою іншу форму залежності. Глобальні системи штучного інтелекту навчаються на величезних обсягах даних, але мови представлені дуже нерівномірно в цих наборах даних. Доктор Варол сказав, що приблизно половина загальнодоступного інтернет-контенту написана англійською мовою, порівняно з лише близько 0.03% казахською мовою. Це означає, що розробка ШІ казахською мовою починається задовго до навчання моделі. ISSAI, заснований у 2019 році, розробив перший у країні ступінь магістра права у 2024 році. Спираючись на досвід інституту, доктор Варол пояснив, що дослідникам спочатку потрібно зібрати тексти та інші дані, видалити неякісний матеріал, упорядкувати інформацію та перетворити її у формати, придатні для машинного навчання. Дослідники зіткнулися з ще однією проблемою після того, як модель була навчена, а саме: як визначити, чи дійсно вона розуміє мову. «Оскільки міжнародно прийнятий метод для цього називається модельним бенчмаркінгом, і всі модельні бенчмарки написані англійською або китайською мовою, але жоден не був казахською мовою. По суті, ми також створили набір наборів даних для бенчмаркінгу», – сказав він. 

Розробка казахстанського магістра права (LLM) ілюструє ще одну перевагу розробки вітчизняного штучного інтелекту. Сам процес створює можливості. Команді довелося набирати та навчати спеціалістів, одночасно навчаючись працювати з багатовузловою обчислювальною інфраструктурою штучного інтелекту, що раніше не використовувалося в такому масштабі. Тому значення проєкту виходить за рамки створеної ним моделі. Він допоміг створити вітчизняний пул інженерів з досвідом роботи в інфраструктурі та робочих процесах, необхідних для розробки передового штучного інтелекту. Тому стратегія Казахстану в галузі штучного інтелекту не вимагає вибору між повною технологічною незалежністю та залежністю від глобальних платформ. Більш реалістичним завданням є визначення того, які можливості країна повинна контролювати, які технології вона може ефективно імпортувати та де ШІ може створити найбільшу економічну цінність.

Поділіться цією статтею: