Искусственный интеллект нельзя развивать в одиночку
На пленарном заседании «Международный диалог. Искусственный интеллект. Баланс между технологическим суверенитетом и глобальной кооперацией», прошедшем в рамках форума «ИИ — будущее сегодня», участники говорили о вычислительных ресурсах, обмене результатами экспериментов, доверии к технологиям, безопасности, кадрах, этике и о том, как согласовывать подходы к ИИ на международном уровне. Кто ставит эксперименты? Кто владеет инфраструктурой? Кто задает правила безопасности? Кто готовит специалистов? Кто участвует в международном обмене знаниями и на каких условиях? Ответы на эти вопросы и показывают, насколько страна готова к мировой гонке искусственного интеллекта.
Кооперация начинается с конкурентоспособности
Где сейчас проходит граница между самостоятельностью и технологическим одиночеством? Директор по развитию технологий искусственного интеллекта Яндекса Александр Крайнов предлагает искать ответ в экономике эксперимента.
Современный ИИ, по его словам, во многом развивается эмпирически. Гипотезы приходится проверять на практике, каждая проверка требует вычислительных ресурсов, а лидеры отличаются в том числе тем, сколько таких экспериментов могут себе позволить.
Такой масштаб меняет саму логику разработки. Чем дороже становится развитие ИИ, тем сильнее значение обмена результатами экспериментов. Объединение усилий не обязательно означает физическое объединение инфраструктуры. Если один участник уже проверил неработающую гипотезу, другим не нужно тратить на нее те же ресурсы. Если найден удачный подход, к нему можно быстрее перейти. «Делая это в отдельно взятой стране, ты не сможешь конкурировать с миром», — добавляет Александр Крайнов.
В его логике суверенитет требует доступа к тому, что происходит в мировой разработке ИИ. Но доступ сам по себе ничего не гарантирует. Нужен понятный критерий успеха локального решения. Если в условиях открытой конкуренции и свободы выбора у российского продукта есть заметная доля рынка, значит, решение получилось. Если им пользуются только по принуждению, это уже не технологический успех.
Для разговора о суверенитете это принципиальное уточнение. Собственная разработка должна выдерживать выбор. Иначе она становится не преимуществом, а обязанностью.
Президент РУССОФТ Валентин Макаров продолжил эту тему с индустриальной стороны. Российским компаниям, по его мысли, важно искать такие модели международного сотрудничества, которые позволят участвовать в создании решений вместе с партнерами, а не позже перенимать чужие подходы.
«Решение только одно. Это кооперация», — говорит глава объединения компаний-разработчиков ПО. Он связывает эту задачу с доверием к железу, программному обеспечению и программно-аппаратным комплексам. В одиночку решать задачи, над которыми работают большие коллективы в крупнейших технологических экономиках, трудно даже при сильной инженерной школе. Поэтому кооперация в ИИ становится одним из условий конкурентоспособности.
Для России важно не просто пользоваться решениями, созданными в Китае, Индии, США или других странах. Важно быть среди тех, кто участвует в создании новых решений, стандартов и подходов. Для этого нужны партнеры, крупные рынки, инженерный масштаб и доверие между участниками совместных проектов.
Правила должны быть точнее запретов
Если ИИ развивается через кооперацию, кто отвечает за доверие к таким решениям? Заместитель министра цифрового развития, связи и массовых коммуникаций РФ Александр Шойтов говорит именно об этой настройке. Он напоминает, что искусственный интеллект остается технологией с большим экономическим эффектом и долгой гонкой лидерства. Эта гонка идет по разным направлениям, от генеративных моделей до промышленных систем и робототехники. Один общий режим для всех ИИ-решений вряд ли сработает. «Здесь нужна не грубая конструкция “это запретить, а это разрешить”, а очень деликатный, адекватный механизм», — отмечает замминистра.
По его словам, суверенитет в ИИ можно понимать и как технологическую независимость, и как соответствие решений национальным принципам, требованиям безопасности и этики. На практике это требует разных подходов для разных сфер. В одних направлениях стране нужны собственные лучшие разработки. В других достаточно надежных отечественных решений хорошего уровня. В отдельных случаях могут использоваться лучшие доступные технологии, если они помогают удерживать лидерские позиции и соответствуют требованиям доверия и безопасности.
Отдельная тема – безопасная разработка и тестирование ИИ на полигонах. Эти меры должны дополнять друг друга. Полигоны могут быть общими и отраслевыми, с учетом специфики конкретной сферы. На международном уровне, по оценке Александра Шойтова, возможна работа над совместными подходами к тестированию, едиными протоколами и наборами проверок, где универсальная часть сочетается со страновыми требованиями.
ИИ уже влияет на образование, медицину, коммуникации, государственные сервисы, безопасность, работу с информацией. Чем шире применение, тем меньше помогает абстрактный разговор о пользе технологии. Нужны процедуры проверки. Нужны критерии доверия. Нужны понятные правила допуска.
А что происходит, когда ИИ становится не только промышленной или государственной технологией, но и повседневным помощником школьника? Начальник Управления Президента РФ по развитию информационно-коммуникационных технологий и инфраструктуры связи Татьяна Матвеева напомнила о российском Кодексе этики в сфере искусственного интеллекта, к которому присоединились и зарубежные организации, а также о белой книге, где разбираются сложные этические аспекты применения ИИ.
Отдельная тема – дети и подростки. ИИ уже активно входит в молодежную среду, школьники пользуются такими инструментами повседневно, и здесь возникает вопрос не только безопасности контента. Важна еще и привычка думать, проверять, спорить с ответом машины, а не принимать его как готовое знание. «Чем больше мы спрашиваем и не верифицируем, тем больше принимаем на веру знания, которые нам дает искусственный интеллект», — говорит эксперт.
По ее словам, эта проблема касается и взрослых, но для молодого поколения она особенно чувствительна. Поэтому Альянс по защите детей в цифровой среде готовит отдельную белую книгу по искусственному интеллекту для детей. Такой документ должен помочь объяснять риски, обучать безопасному взаимодействию с технологией и формировать привычку проверять ответы ИИ.
Вопрос уже не только в том, чья модель отвечает на запрос. Вопрос в том, как человек с ней работает и сохраняет ли способность отличать помощь от подмены мышления.
Технологии устаревают быстрее, чем компетенции
Можно ли считать страну суверенной в ИИ, если у нее есть модель, но не хватает людей, способных быстро перестраиваться вместе с технологией?
Управляющий директор Центра человекоцентричного ИИ Сбербанка Андрей Незнамов рассказал в том числе о работе международной научной группы ООН по искусственному интеллекту и о вопросах, которые будут отражены в ее первом отчете. Один из них связан с риском превращения цифрового разрыва в разрыв в сфере ИИ. У такого разрыва много причин. Инфраструктура, инвестиции, данные, большие модели. Но Незнамов сделал акцент на другом ресурсе: «Только наличие таланта, способного управлять этими изменениями, является ключевым элементом суверенитета».
Технологическая база важна, но в ИИ она быстро теряет актуальность без специалистов, которые понимают направление изменений и умеют перестраивать решения под новую реальность. Повестка ИИ меняется слишком быстро, чтобы суверенитет можно было закрепить один раз и надолго. Сегодня страны спорят о национальных моделях, через год центр внимания может сместиться к агентным системам или воплощенному интеллекту. Устойчивость в такой среде определяется не только тем, какие технологии есть сейчас, но и тем, есть ли специалисты, способные перестраиваться вместе с рынком.
По словам спикера, есть и другая проблема. В международной дискуссии по безопасности ИИ не хватает российских исследований, особенно доступных на английском языке и пригодных для цитирования. Это снижает видимость российской позиции. Участие в глобальном разговоре требует не только разработок, но и публикаций, долгосрочных исследований, индексов, открытой экспертной аргументации. Тезис звучит менее эффектно, чем разговор о моделях и инфраструктуре, зато он очень практичен. Страна может иметь сильных разработчиков и работающие продукты, но оставаться недостаточно представленной в международной экспертной среде. Тогда правила, стандарты и исследовательские рамки будут формироваться без ее полноценного участия.
В итоге разговор об ИИ-суверенитете получился не про одну большую формулу, а про набор условий. Свои разработки должны выдерживать конкуренцию. Регулирование должно различать уровни риска и зрелости технологий. Международные стандарты должны оставлять место для национальных требований. Кадры должны успевать за сменой технологических циклов. Этические принципы должны доходить до повседневного использования ИИ, в том числе детьми.
Поэтому суверенитет в искусственном интеллекте нельзя свести к наличию собственной модели или закрытого контура. Он складывается из способности создавать востребованные продукты, проверять их качество, доверять их работе, объяснять свои подходы миру и участвовать в международной кооперации с собственной технологической позицией.
Опубликовано 04.06.2026
