Astana Open Dialogue-тің «Қазақстанның жасанды интеллектке және цифрландыруға көшуге дайындығы» тақырыбындағы жабық сараптамалық сауалнама нәтижелері бойынша аналитикалық шолу
«Қазақстанның жасанды интеллектке және цифрландыруға көшуге дайындығы» тақырыбындағы жабық сараптамалық сауалнама 2025 жылдың 3–13 қарашасы аралығында өткізілді. Зерттеуге мемлекет секторынан, саяси партиялар мен депутаттық корпустан, сондай-ақ жеке сектордан, ғылыми-білім беру ұйымдарынан, талдау орталықтарынан, салалық қауымдастықтардан, IT-компаниялардан және тәуелсіз сараптамалық ортадан жиналған 140 сұхбаткер қатысты.
Зерттеуді жүргізудің негізгі мәнмәтіні 2025 жылғы 1 қазанда өткен «Қазақстан Е-gov-тан AI-gov-қа дейін: қалай серпіліс жасауға болады?» тақырыбындағы Astana Open Dialogue тәуелсіз аналитикалық платформасының III отырысы болды. Іс-шараға ҚР Парламентінің депутаттары, шетел мемлекеттерінің елшілері, халықаралық ұйымдардың өкілдері, жасанды интеллект саласындағы танылған сарапшылар, сондай-ақ алдыңғы қатарлы ғалымдар мен қазақстандық ЖОО ректорлары қатысты. Дәл осы отырыс барысында Қазақстанда цифрлық басқарудың жаңа моделін қалыптастыру кезеңіне қадам жасалғаны атап өтілді. Бұл модельде заңнамалық қамтамасыз ету, инфрақұрылым, кадрлық әлеует және технологиялардың этикалық талаптары негізгі рөл атқарады. Өткізілген сараптамалық сауалнама осы талқылаулардың қисынды жалғасы болып, AI-gov форматына көшу үдерісіндегі негізгі сын-қатерлер мен мүмкіндіктерге кәсіби қауымдастықтың құрылымданған көзқарасын алуға мүмкіндік берді.
«Қазақстанның жасанды интеллектке және цифрландыруға көшуге дайындығы» тақырыбындағы жабық сараптамалық сауалнама 2025 жылдың 3–13 қарашасы аралығында өткізілді. Зерттеуге мемлекет секторынан, саяси партиялар мен депутаттық корпустан, сондай-ақ жеке сектордан, ғылыми-білім беру ұйымдарынан, талдау орталықтарынан, салалық қауымдастықтардан, IT-компаниялардан және тәуелсіз сараптамалық ортадан жиналған 140 сұхбаткер қатысты.
Зерттеуді жүргізудің негізгі мәнмәтіні 2025 жылғы 1 қазанда өткен «Қазақстан Е-gov-тан AI-gov-қа дейін: қалай серпіліс жасауға болады?» тақырыбындағы Astana Open Dialogue тәуелсіз аналитикалық платформасының III отырысы болды. Іс-шараға ҚР Парламентінің депутаттары, шетел мемлекеттерінің елшілері, халықаралық ұйымдардың өкілдері, жасанды интеллект саласындағы танылған сарапшылар, сондай-ақ алдыңғы қатарлы ғалымдар мен қазақстандық ЖОО ректорлары қатысты. Дәл осы отырыс барысында Қазақстанда цифрлық басқарудың жаңа моделін қалыптастыру кезеңіне қадам жасалғаны атап өтілді. Бұл модельде заңнамалық қамтамасыз ету, инфрақұрылым, кадрлық әлеует және технологиялардың этикалық талаптары негізгі рөл атқарады. Өткізілген сараптамалық сауалнама осы талқылаулардың қисынды жалғасы болып, AI-gov форматына көшу үдерісіндегі негізгі сын-қатерлер мен мүмкіндіктерге кәсіби қауымдастықтың құрылымданған көзқарасын алуға мүмкіндік берді.
Зерттеудің сараптамалық таңдауы цифрландыру, мемлекеттік саясат, білім беру, зерттеу қызметі, экономика, ІТ-сектор және қоғамдық бастамалармен байланысты кең ауқымды кәсіби салаларды қамтыды. Мұндай пәнаралық сарапшылар құрамы Қазақстанда жасанды интеллектті енгізу жөніндегі көзқарастардың көпқабатты көрінісін анықтауға мүмкіндік берді. Ол технологиялық тәсілдерді де, осы үдерістің әлеуметтік-гуманитарлық қырларын да толық қамтиды.
Сауалнама әдістемесі межелік бағалауларды, көп нұсқалы сұрақтарды және ашық пікір қалдыру мүмкіндігін қамтыды. Бұл сандық талдауды сапалық сараптамалық түсіндірмелермен ұштастыруға жағдай жасады. Сұхбатқа қатысушыларға келесі тапсырмалар ұсынылды:
- Қазақстанның мемлекеттік басқаруға жасанды интеллект енгізуге дайындығын бағалау;
- оптимизм тудыратын негізгі драйверлерді, тәуекелдерді және жүйелі кедергілерді айқындау;
- ең жоғары әлеуеті бар салаларды және трансформацияға әлі де дайын емес салаларды анықтау;
- жасанды интеллектті қолданудағы жеке қатысу деңгейін және өз дайындығын сипаттау;
- ЖИ-ді жедел енгізу және оның этикалық сақталуын қамтамасыз ету жөнінде ұсынымдар тұжырымдау.
Сұрақтардың құрылымы кәсіби қауымдастықтың жасанды интеллектке қатысты жалпы қабылдауын, сондай-ақ әртүрлі секторлар арасындағы, ЖИ енгізу тәжірибесіне тікелей қатысатын респонденттер мен технологиялармен негізінен талдамалық немесе бақылаушылық деңгейде жұмыс істейтіндер арасындағы айырмашылықтарды анықтауға мүмкіндік берді.
Алынған деректер Қазақстанның қазіргі даму деңгейін, технологияларды енгізу қарқынын айқындайтын институционалдық және әлеуметтік факторларды, сондай-ақ AI-gov форматына көшу үшін басымдыққа ие қадамдарды түсінуге негіз қалайды.
Сауалнама әдістемесі межелік бағалауларды, көп нұсқалы сұрақтарды және ашық пікір қалдыру мүмкіндігін қамтыды. Бұл сандық талдауды сапалық сараптамалық түсіндірмелермен ұштастыруға жағдай жасады. Сұхбатқа қатысушыларға келесі тапсырмалар ұсынылды:
- Қазақстанның мемлекеттік басқаруға жасанды интеллект енгізуге дайындығын бағалау;
- оптимизм тудыратын негізгі драйверлерді, тәуекелдерді және жүйелі кедергілерді айқындау;
- ең жоғары әлеуеті бар салаларды және трансформацияға әлі де дайын емес салаларды анықтау;
- жасанды интеллектті қолданудағы жеке қатысу деңгейін және өз дайындығын сипаттау;
- ЖИ-ді жедел енгізу және оның этикалық сақталуын қамтамасыз ету жөнінде ұсынымдар тұжырымдау.
Сұрақтардың құрылымы кәсіби қауымдастықтың жасанды интеллектке қатысты жалпы қабылдауын, сондай-ақ әртүрлі секторлар арасындағы, ЖИ енгізу тәжірибесіне тікелей қатысатын респонденттер мен технологиялармен негізінен талдамалық немесе бақылаушылық деңгейде жұмыс істейтіндер арасындағы айырмашылықтарды анықтауға мүмкіндік берді.
Алынған деректер Қазақстанның қазіргі даму деңгейін, технологияларды енгізу қарқынын айқындайтын институционалдық және әлеуметтік факторларды, сондай-ақ AI-gov форматына көшу үшін басымдыққа ие қадамдарды түсінуге негіз қалайды.
САРАПТАМА ҚОҒАМДАСТЫҒЫНЫҢ БЕЙІНІ
Осы зерттеуде респонденттердің секторлық тиесілігі оның пәнаралық сипатын қосымша дәлелдейді, өйткені қатысушылардың басым бөлігі аналитика, білім беру, мемлекеттік басқару, құқық, экономика, технологиялық жобалар немесе деректермен жұмыс істеу салаларымен байланысты. Бұл Қазақстандағы ЖИ күн тәртібінің жағдайына қатысты жинақталған тұжырымдар жасауға берік негіз қалыптастырып, есептің келесі бөлімдерін репрезентативті сараптамалық негізде құруға мүмкіндік береді.
Респонденттердің бейіні гендерлік теңгерімділікті көрсетеді, бұл нәтижелерді әлеуметтік мәнмәтінде түсіндіру үшін маңызды. Жас құрылымы цифрлық трансформация процестеріне белсенді тартылған кәсіби топтардың басым екенін аңғартады. Ең көп үлесті 27–35 жас аралығындағы респонденттер құрайды – бұл цифрлық шешімдер кең таралған ортада жұмыс істеп жүрген мамандар буыны. Сондай-ақ қатысушылардың елеулі бөлігі 36–45 жас санатына жатады. Бұл – түрлі кәсіби салалардағы орта және жоғары буын басқарушылары, аналитиктер мен сарапшылар.
Респонденттердің бейіні гендерлік теңгерімділікті көрсетеді, бұл нәтижелерді әлеуметтік мәнмәтінде түсіндіру үшін маңызды. Жас құрылымы цифрлық трансформация процестеріне белсенді тартылған кәсіби топтардың басым екенін аңғартады. Ең көп үлесті 27–35 жас аралығындағы респонденттер құрайды – бұл цифрлық шешімдер кең таралған ортада жұмыс істеп жүрген мамандар буыны. Сондай-ақ қатысушылардың елеулі бөлігі 36–45 жас санатына жатады. Бұл – түрлі кәсіби салалардағы орта және жоғары буын басқарушылары, аналитиктер мен сарапшылар.
Сауалнамаға қатысқан сарапшылардың басым бөлігі цифрландыру үдерістеріне жоғары және орта деңгейде тартылғанын көрсетеді (83%). Бұл олардың ЖИ-ді қабылдауы тек теорияға емес, тәжірибеге де негізделетіндіктен, бағалардың сапалы болуына қолайлы жағдай жасайды. Төмен деңгейде қатысқан респонденттердің үлесі небәрі 13% болуы зерттеудің мақсатты іріктемесін және оның кәсіби бағыттылығын айғақтайды. Сол арқылы бұл зерттеудегі бағалар абстрактілі пайым емес, цифрлық трансформациямен түрлі деңгейде тікелей жұмыс істейтін адамдардың пікірін көрсетеді.
ҚАЗАҚСТАН САРАПШЫЛАРЫНЫҢ ЖАСАНДЫ ИНТЕЛЛЕКТІНІ ҚАБЫЛДАУЫ
Қазақстандағы сарапшылық қауымдастықтың жасанды интеллектке қатысты көзқарастары жедел цифрлық трансформация және басқару сапасын, экономикалық тиімділікті, әлеуметтік қызметтер деңгейін арттыра алатын технологияларға деген өсіп келе жатқан сұраныс контекстінде қалыптасып отыр. Сарапшылар жасанды интеллект феноменінің өзіне қатысты жоғары хабардарлықпен қатар, технологиялардың қоғамда қалай қабылданатынын, одан қандай үміт күтетінін және кәсіби орта оны қолдануға қаншалықты дайын екенін де байыпты бағалайды.
Сарапшылардың цифрландыру үдерістеріне қатысу деңгейі де жоғары. Зерттеу көрсеткендей, олардың басым бөлігі деректермен, цифрлық сервистермен, талдамалық құралдармен белсенді жұмыс істейді. Бұл басқаруды деректерге негіздеу (data-driven) бағытының күшейгенін көрсетеді. Алайда сарапшылар мұндай белсенділік әрдайым институционалдық немесе ұйымдастырушылық деңгейде қолдау таппайтынын атап өтеді. Бұл жағдай жеке дайындық пен жасанды интеллектті кәсіби салаларда жүйелі түрде енгізу мүмкіндігінің арасында белгілі бір алшақтық қалыптастырады.
Жекелеген мамандардың жасанды интеллектті қолдануға жеке дайындығын ерекше атап өткен жөн. Респонденттердің жауаптары кәсіби ортаның жаңа технологияларға бейімделе бастағанын және жасанды интеллектті алыс келешек емес, күнделікті жұмыс құралы ретінде қабылдайтынын көрсетеді. Бұл өз кезегінде сарапшылық қауымдастықтың ЖИ енгізудің негізгі драйверіне айналу әлеуетін айқындайды.
Сарапшылардың цифрландыру үдерістеріне қатысу деңгейі де жоғары. Зерттеу көрсеткендей, олардың басым бөлігі деректермен, цифрлық сервистермен, талдамалық құралдармен белсенді жұмыс істейді. Бұл басқаруды деректерге негіздеу (data-driven) бағытының күшейгенін көрсетеді. Алайда сарапшылар мұндай белсенділік әрдайым институционалдық немесе ұйымдастырушылық деңгейде қолдау таппайтынын атап өтеді. Бұл жағдай жеке дайындық пен жасанды интеллектті кәсіби салаларда жүйелі түрде енгізу мүмкіндігінің арасында белгілі бір алшақтық қалыптастырады.
Жекелеген мамандардың жасанды интеллектті қолдануға жеке дайындығын ерекше атап өткен жөн. Респонденттердің жауаптары кәсіби ортаның жаңа технологияларға бейімделе бастағанын және жасанды интеллектті алыс келешек емес, күнделікті жұмыс құралы ретінде қабылдайтынын көрсетеді. Бұл өз кезегінде сарапшылық қауымдастықтың ЖИ енгізудің негізгі драйверіне айналу әлеуетін айқындайды.
Респонденттердің 90%-дан астамы жасанды интеллектті өздерінің кәсіби қызметінде толық немесе ішінара қолдануға дайын екенін мәлімдеді. Жауаптар ынталандырудың негізінен прагматикалық сипатқа ие екенін көрсетеді. Сарапшылар жасанды интеллектті эксперимент үшін емес, тапсырмаларды оңтайландыру, шешімдердің сапасын арттыру, талдауды жеделдету және күнделікті кертартпа жұмысты қысқарту үшін пайдаланады. Ең жиі аталған себептер: тезірек әрі дәл жұмыс істеу қажеттілігі, үлкен көлемдегі ақпаратты өңдеу, сондай-ақ нарық талаптарының өзгеруіне сай болу үшін жаңа құзыреттерді меңгеру.
Сонымен қатар, респонденттер дайындық деңгейі тек құралдардың қолжетімділігімен емес, сапалы деректерге қажеттілікпен, сенімді сервистерге қолжетімділікпен, тиісті қауіпсіздік саясатының және анық этикалық стандарттардың болуымен айқындалатынын атап өтеді. Ең танымал құралдар ретінде мәтіндік модельдер (ChatGPT, Gemini) аталады, сонан соң визуалды генераторлар (Midjourney, Leonardo), презентациялар және құжаттармен жұмыс істеуге арналған сервистер, сондай-ақ деректерді өңдеу платформалары тұр. Мұндай үлестірім жасанды интеллекттің мемлекеттік басқарудан бастап білім беру мен бизнеске дейін барлық сегменттер үшін күнделікті жұмыс құралына айналғанын дәлелдейді.
Сонымен қатар, респонденттер дайындық деңгейі тек құралдардың қолжетімділігімен емес, сапалы деректерге қажеттілікпен, сенімді сервистерге қолжетімділікпен, тиісті қауіпсіздік саясатының және анық этикалық стандарттардың болуымен айқындалатынын атап өтеді. Ең танымал құралдар ретінде мәтіндік модельдер (ChatGPT, Gemini) аталады, сонан соң визуалды генераторлар (Midjourney, Leonardo), презентациялар және құжаттармен жұмыс істеуге арналған сервистер, сондай-ақ деректерді өңдеу платформалары тұр. Мұндай үлестірім жасанды интеллекттің мемлекеттік басқарудан бастап білім беру мен бизнеске дейін барлық сегменттер үшін күнделікті жұмыс құралына айналғанын дәлелдейді.
Зерттеу барысында сарапшыларға Қазақстанның жасанды интеллектіге көшу үдерісін бір сөзбен сипаттау ұсынылды. Аталған ашық мәселені талдау сарапшылар қауымдастығында қалыпты жағымды көзқарас басым екенін көрсетті. «Прогресс», «серпін», «даму», «трансформация» сияқты жиі кездесетін сөздер сарапшылардың көпшілігі жасанды интеллектті мемлекеттік сервистер мен экономиканың жедел дамуына серпін беретін жаңғыртудың табиғи кезеңі ретінде қабылдайтынын көрсетеді.
Алайда жауаптардың басым бөлігі қырағылық таныту керектігін көрсетеді. «Көрнекілік», «асығыс», «жаппай бақылау», «дайындықсыздық», «популизм» сияқты сөздер технология ретінде жасанды интеллектпен емес, басқару шешімдерінің сапасымен, үстірт енгізу тәуекелдерімен және ықтимал әлеуметтік ауытқушылықтармен байланысты қорқыныштарды көрсетеді.
Осылайша, сарапшылардың жасанды интеллектіні қабылдауын күту мен алаңдаушылықтың теңгерімі ретінде сипаттауға болады. Ол қуатты құрал ретінде қабылданады, бірақ оны енгізудің табысы толығымен институттардың жетілуіне, кадрлық базаға және деректер архитектурасына байланысты.
Алайда жауаптардың басым бөлігі қырағылық таныту керектігін көрсетеді. «Көрнекілік», «асығыс», «жаппай бақылау», «дайындықсыздық», «популизм» сияқты сөздер технология ретінде жасанды интеллектпен емес, басқару шешімдерінің сапасымен, үстірт енгізу тәуекелдерімен және ықтимал әлеуметтік ауытқушылықтармен байланысты қорқыныштарды көрсетеді.
Осылайша, сарапшылардың жасанды интеллектіні қабылдауын күту мен алаңдаушылықтың теңгерімі ретінде сипаттауға болады. Ол қуатты құрал ретінде қабылданады, бірақ оны енгізудің табысы толығымен институттардың жетілуіне, кадрлық базаға және деректер архитектурасына байланысты.
ОПТИМИЗМ ДРАЙВЕРІ: САРАПШЫЛАР ЖАСАНДЫ ИНТЕЛЛЕКТ ӘЛЕУЕТІН ҚАЙДАН КӨРІП ОТЫР
Қазақстандағы жасанды интеллектке сарапшылардың көзқарасы айқын рационалды оптимизммен сипатталады. Ол абстрактілі үміттерге емес, мемлекеттік басқаруды жақсартуға, экономиканы қайта жаңғыртуға және азаматтардың өмір сапасын арттыруға қабілетті нақты функционалдық өзгерістерге негізделген. Сарапшылар жасанды интеллектті ең алдымен жинақталған жүйелік проблемаларды шешетін құрал ретінде қарастырады: мәліметтердің бөлшектенуі, әкімшілік рәсімдердің баяулығы және т.б. Деректер көрсеткендей, сауалнамаға қатысқан сарапшылардың оптимизмі нақты институционалдық қажеттіліктерді және заманауи технологиялар арқылы қандай процестерді ең жылдам трансформациялауға болатынын түсінуін білдіреді.
Респонденттерге үш нұсқаға дейін таңдауға мүмкіндік берілді, сондықтан пайыздардың сомасы 100% -дан асады және сәйкес келетін пікірлердің қарқындылығын көрсетеді
Сарапшылар жасанды интеллектті ең жиі институционалдық жетілдіру әлеуетімен байланыстырады. Ең үлкен үміт мемлекеттік басқарудың тиімділігін арттыруға – процестерді жеделдетуге, бюрократиялық шығындарды азайтуға, қателіктерді төмендетуге және шешімдердің нақтылығын арттыруға бағытталған. Екінші орындағы үлкен үміттер ғылыми прогреске артылған, бұл Қазақстанда технологиялық зерттеулер жүргізу және өз интеллектуалды әзірлемелерді жасауға деген сұранысты көрсетеді.
Егер алдыңғы график сарапшылардың неге оптимистік екенін көрсеткен болса, келесі диаграммалар жасанды интеллекттің әлеуеті қай салада ең айқын көрінетінін ашады.
Сарапшылар жасанды интеллектті ең жиі институционалдық жетілдіру әлеуетімен байланыстырады. Ең үлкен үміт мемлекеттік басқарудың тиімділігін арттыруға – процестерді жеделдетуге, бюрократиялық шығындарды азайтуға, қателіктерді төмендетуге және шешімдердің нақтылығын арттыруға бағытталған. Екінші орындағы үлкен үміттер ғылыми прогреске артылған, бұл Қазақстанда технологиялық зерттеулер жүргізу және өз интеллектуалды әзірлемелерді жасауға деген сұранысты көрсетеді.
Егер алдыңғы график сарапшылардың неге оптимистік екенін көрсеткен болса, келесі диаграммалар жасанды интеллекттің әлеуеті қай салада ең айқын көрінетінін ашады.
Респонденттергеүшнұсқағадейінтаңдауғамүмкіндікберілді, сондықтан пайыздардыңсомасы 100% -дан асады жәнесәйкескелетінпікірлердіңқарқындылығынкөрсетеді
Сарапшылар ең әлеуетті бағыт ретінде мемлекеттік қызметтерді атап өтті. Мұнда деректер мен стандартты рәсімдердің үлкен көлемі жиналған, сондықтан жасанды интеллект сервис сапасын жақсарту, процестерді автоматтандыру және тиімсіздікпен күресу үшін табиғи құрал болып табылады.
Сарапшылар ең әлеуетті бағыт ретінде мемлекеттік қызметтерді атап өтті. Мұнда деректер мен стандартты рәсімдердің үлкен көлемі жиналған, сондықтан жасанды интеллект сервис сапасын жақсарту, процестерді автоматтандыру және тиімсіздікпен күресу үшін табиғи құрал болып табылады.
Жоғары үміт білім саласында да бар, мұнда жасанды интеллект дербестендірілген оқытуды қолдап, білім беру траекторияларын талдай алады. Бизнес, медицина және құқық қорғау салаларында жасанды интеллекттің әлеуеті ірі деректерді талдау, болжам жасау және жедел сараптамамен байланыстырылады.
7 және 8-графиктерді салыстыру айтарлықтай алшақтықты көрсетеді. Мысалы, сарапшылар ең үлкен әлеует көретін салаларда – мемлекеттік қызметтер мен білім беру – енгізу деңгейі әлі шектеулі болып отыр. Ең белсенді қолдану саласы – жеке сектор, мұнда бизнес технологиялық трендтерге жылдам бейімделеді және жаңа құралдармен тәжірибе жасауға икемді процестерге ие.
Сарапшылар еңбек нарығының болашағын трансформациялық деп бағалайды, бірақ оны шектен тыс қауіпті деп санамайды. Көбісі жасанды интеллект мамандық құрылымын өзгертеді, бірақ жаппай жұмыссыздыққа әкелмейді деп сенеді. Деректер, инженерлік, сараптама және технологиялық басқару саласындағы мамандарға сұраныстың артуы – негізгі қорытындылардың бірі. Сондай-ақ респонденттердің айтарлықтай бөлігі жаңа мамандықтардың пайда болуын болжайды: AI-жүйелерін әзірлеушілер, алгоритм аудиттері, этика мамандары, цифрлық процестерді басқарушылар және басқалары.
Сарапшылар еңбек нарығының болашағын трансформациялық деп бағалайды, бірақ оны шектен тыс қауіпті деп санамайды. Көбісі жасанды интеллект мамандық құрылымын өзгертеді, бірақ жаппай жұмыссыздыққа әкелмейді деп сенеді. Деректер, инженерлік, сараптама және технологиялық басқару саласындағы мамандарға сұраныстың артуы – негізгі қорытындылардың бірі. Сондай-ақ респонденттердің айтарлықтай бөлігі жаңа мамандықтардың пайда болуын болжайды: AI-жүйелерін әзірлеушілер, алгоритм аудиттері, этика мамандары, цифрлық процестерді басқарушылар және басқалары.
Осылайша, зерттеу көрсеткендей, сарапшылар қауымдастығы жасанды интеллекттің негізгі артықшылықтарын оның процессік қасиеттерінде – нақтылықта, жылдамдықта, сараптамада және операциялық тиімділікте көреді. Оптимизм жылдам әрі айқын өзгерістерге деген үмітке негізделген, олар жақын жылдары енгізілуі мүмкін. Бұл оптимизмнің негізінде үш негізгі бағыт жатыр: институционалдық әлеует – мемлекеттік қызметтердің жылдамдығын арттыру, қателіктерді азайту, цифрлық жаңғырту; технологиялық әлеует – ғылым, сараптама және зерттеу мүмкіндіктерін дамыту; әлеуметтiк-экономикалық әлеует – өмір сапасын жақсарту, жаңа қызметтердің пайда болуы және бизнестің тиімділігін арттыру.
ҚАЗАҚСТАНДА ЖАСАНДЫ ИНТЕЛЛЕКТТІ ЕНГІЗУДІҢ ТӘУЕКЕЛДЕРІ МЕН КЕДЕРГІЛЕРІ
Мемлекеттік басқару мен экономикада жасанды интеллектті кеңінен енгізу тек технологиялық қамтамасыз етілуге ғана емес, жоғары институционалдық жетілгендікке де байланысты. Сараптамалық сауалнама деректері мамандар арасындағы тәуекелдер мен кедергілерді қабылдау барынша тепе-тең жағдай қалыптастыратынын көрсетеді. Қауіптер алгоритмдердің абстрактілі «қауіптілігі» ретінде емес, басқару сапасы, деректер, реттеу және жекелеген салалардың дайындық деңгейінен туындайтын факторлар ретінде қарастырылады.
Сарапшылардың бағалауы Қазақстанда жасанды интеллектті енгізудің траекториясын айқындайтын төрт проблемалар тобын көруге мүмкіндік береді: даму тәуекелдерінің жалпы спектрі, жүйелі кедергілер, енгізуге дайындығы жеткіліксіз салалар, сондай-ақ бүкіл экожүйенің негізгі архитектуралық осалдығы болып саналатын деректерді басқару саласындағы тәуекелдер.
Бұл элементтер өзара тығыз байланысты, өйткені салалардың әлсіздігі кедергілерді күшейтеді, кедергілер тәуекелдерді арттырады, ал деректерге қатысты тәуекелдер шешімдерді ауқымдауға мүмкіндік бермейді. Жиынтық нәтижелер AI-саясатын қалыптастыруда кешенді тәсілдің қажет екенін көрсетеді.
Сарапшылардың бағалауы Қазақстанда жасанды интеллектті енгізудің траекториясын айқындайтын төрт проблемалар тобын көруге мүмкіндік береді: даму тәуекелдерінің жалпы спектрі, жүйелі кедергілер, енгізуге дайындығы жеткіліксіз салалар, сондай-ақ бүкіл экожүйенің негізгі архитектуралық осалдығы болып саналатын деректерді басқару саласындағы тәуекелдер.
Бұл элементтер өзара тығыз байланысты, өйткені салалардың әлсіздігі кедергілерді күшейтеді, кедергілер тәуекелдерді арттырады, ал деректерге қатысты тәуекелдер шешімдерді ауқымдауға мүмкіндік бермейді. Жиынтық нәтижелер AI-саясатын қалыптастыруда кешенді тәсілдің қажет екенін көрсетеді.
Сарапшылардың алаңдаушылығы негізінен деректер мен бейресмилікті қорғау мәселелеріне шоғырланған. Бұл – абсолютті жетекші фактор: респонденттердің төрттен үш бөлігі деректердің жария болып кетуін, рұқсатсыз қолжетімділікті және қорғаудың әлсіздігін сыни тәуекел ретінде қарастырады. Этикалық тәуекелдер – модельдердің кемсітушілігі, шешімдердің ашық еместігі – маңыздылығы бойынша екінші қауіптер тобына айналып отыр.
Кедергілер мүлдем басқа қырды көрсетеді: сарапшылардың пікірінше, адами капитал мен институттардың дайындығы басты шектеуші факторға айналып отыр. Құзыреттердің жеткіліксіздігі мен цифрлық мәдениеттің төмендігі – жасанды интеллектті енгізуді тежеп тұрған негізгі құрылымдық түйіндер.
Маңыздысы – қаржылық шектеулер ең соңғы орында. Яғни мәселе бюджетте емес, процестердің жүйелілігі мен кадрлар біліктілігінде.
Маңыздысы – қаржылық шектеулер ең соңғы орында. Яғни мәселе бюджетте емес, процестердің жүйелілігі мен кадрлар біліктілігінде.
«Дайындығы ең төмен салалар» кедергілердің ішкі қырын көрсетеді. Жасанды интеллекттен ең жоғары нәтиже күтуге болатын білім беру мен мемлекеттік басқару салалары ең жүйелі түрде осал бағыттар ретінде көрінеді. Бұл потенциал мен шынайылық арасындағы алшақтықты айқын көрсетеді. Жасанды интеллект ең көп пайда әкеле алатын салаларда ол ең күшті институционалдық қарсылыққа тап болады. Денсаулық сақтау және сот жүйесі де жеткілікті дайын емес деп бағаланады, бұл көбіне деректер сапасына қойылатын талаптармен, этикалық жауапкершілікпен және цифрлық стандарттардың болмауымен байланысты.
Осылайша, сараптамалық бағалар Қазақстанда жасанды интеллектті енгізудегі негізгі тәуекелдер мен кедергілердің технологияның өзіне деген қорқыныштан емес, институционалдық ортаның осал тұстарынан туындайтынын көрсетеді. Яғни бұл – деректердің сапасы, реттеу, құзыреттер және салалардың дайындық деңгейі. Қазақстанның AI-gov моделіне көшуі тек қауіпсіз әрі стандартталған деректер жүйелерін құру, жасанды интеллектті енгізудің тұрақты кадрлық архитектурасын қалыптастыру, бірыңғай реттеуші шеңбер әзірлеу және салалардың цифрлық жетілгендік деңгейіне жетуі арқылы мүмкін болады. Бұл жасанды интеллектті белгілі бір бағытта ғана емес, жүйелі түрде интеграциялауға жол ашады.
Осылайша, сараптамалық бағалар Қазақстанда жасанды интеллектті енгізудегі негізгі тәуекелдер мен кедергілердің технологияның өзіне деген қорқыныштан емес, институционалдық ортаның осал тұстарынан туындайтынын көрсетеді. Яғни бұл – деректердің сапасы, реттеу, құзыреттер және салалардың дайындық деңгейі. Қазақстанның AI-gov моделіне көшуі тек қауіпсіз әрі стандартталған деректер жүйелерін құру, жасанды интеллектті енгізудің тұрақты кадрлық архитектурасын қалыптастыру, бірыңғай реттеуші шеңбер әзірлеу және салалардың цифрлық жетілгендік деңгейіне жетуі арқылы мүмкін болады. Бұл жасанды интеллектті белгілі бір бағытта ғана емес, жүйелі түрде интеграциялауға жол ашады.
ҚАЗАҚСТАН РЕСПУБЛИКАСЫ ЖАСАНДЫ ИНТЕЛЛЕКТ ЖӘНЕ ЦИФРЛЫҚ ДАМУ МИНИСТРЛІГІНІҢ ҚЫЗМЕТІН БАҒАЛАУ
Жүргізілген зерттеу сондай-ақ жасанды интеллект және цифрлық даму министрлігінің жұмысына сарапшылар қауымдастығының жалпы қатынасы басым түрде сенімсіздікті көрсетеді. Бағалау бес балдық өлшем бойынша (1-ден 5-ке дейін) жүргізілді, «жұлдыздық» рейтингке ұқсас: 1 – өте төмен баға, 5 – ең жоғары қолдау.
Жасанды интеллект және цифрлық даму министрлігінің жұмысына қойылған орташа баға 5 балдың ішінде 2,86 болды. Бұл басқарушылық процестердің толық қалыптаспағанын және сындарлы қабылдаудың басым екенін байқатады. Ең жиі кездесетін баға «3» (35%) болғанымен, орташа көрсеткіш төмен және орта бағалардың жүйелі түрде басымдыққа ие екенін айқындайды. «1», «2» және «3» бағалары барлық жауаптардың 73%-ын құрайды, бұл қанағаттанбаушылық пен скептицизмнің айқын үстемдігін көрсетеді.
Пікірлерде сарапшылар ашықтықтың жоқтығын, сараптамалық қауымдастықпен әлсіз коммуникацияны, стратегиялық бағдарлардың нақтыланбағанын және медиялық көріну мен нақты нәтижелер арасындағы тұрақты тепе-теңдіктің жоқтығын ерекше атап өтеді. Жоғары бағалар («4» және «5») жалпы 27%-ды ғана құрайды, әрі ашық жауаптардың мазмұнына қарағанда, олардың өзі қазіргі жұмыс сапасына риза болудан гөрі болашақ өзгерістерге деген үмітті көбірек білдіреді.
Респонденттердің ашық пікірлерін талдау жасанды интеллект және цифрлық даму министрлігі қызметін жетілдіруге қатысты сарапшылар көріп отырған негізгі бағыттарды айқындауға мүмкіндік берді. Бұл ұсыныстар мамандардың практикалық тәжірибесіне негізделген және кәсіби қауымдастықтың жиі қайталанатын үміттерін жинақтайды. Респонденттер ҚР жасанды интеллект және цифрлық даму министрлігінің жұмысында жақсарту қажет деп санайтын негізгі бағыттар да осы талдау барысында анықталды.
Жасанды интеллект және цифрлық даму министрлігінің жұмысына қойылған орташа баға 5 балдың ішінде 2,86 болды. Бұл басқарушылық процестердің толық қалыптаспағанын және сындарлы қабылдаудың басым екенін байқатады. Ең жиі кездесетін баға «3» (35%) болғанымен, орташа көрсеткіш төмен және орта бағалардың жүйелі түрде басымдыққа ие екенін айқындайды. «1», «2» және «3» бағалары барлық жауаптардың 73%-ын құрайды, бұл қанағаттанбаушылық пен скептицизмнің айқын үстемдігін көрсетеді.
Пікірлерде сарапшылар ашықтықтың жоқтығын, сараптамалық қауымдастықпен әлсіз коммуникацияны, стратегиялық бағдарлардың нақтыланбағанын және медиялық көріну мен нақты нәтижелер арасындағы тұрақты тепе-теңдіктің жоқтығын ерекше атап өтеді. Жоғары бағалар («4» және «5») жалпы 27%-ды ғана құрайды, әрі ашық жауаптардың мазмұнына қарағанда, олардың өзі қазіргі жұмыс сапасына риза болудан гөрі болашақ өзгерістерге деген үмітті көбірек білдіреді.
Респонденттердің ашық пікірлерін талдау жасанды интеллект және цифрлық даму министрлігі қызметін жетілдіруге қатысты сарапшылар көріп отырған негізгі бағыттарды айқындауға мүмкіндік берді. Бұл ұсыныстар мамандардың практикалық тәжірибесіне негізделген және кәсіби қауымдастықтың жиі қайталанатын үміттерін жинақтайды. Респонденттер ҚР жасанды интеллект және цифрлық даму министрлігінің жұмысында жақсарту қажет деп санайтын негізгі бағыттар да осы талдау барысында анықталды.
1. Цифрлық инфрақұрылым, деректер және қауіпсіздік
Ұсыныстардың басым бөлігі цифрлық дамудың «іргетасын» күшейту қажеттілігімен байланысты. Сарапшылар тұрақты инфрақұрылымның маңызын атап өтеді: жоғары сапалы интернет, сенімді деректер орталықтары, заманауи электрондық архивтеу, деректерді тиімді басқару және киберқауіпсіздік деңгейін арттыру. Осы базалық мәселелер шешілмейінше, жасанды интеллект бағытындағы кез келген бастама үзінді іспеттес, тиімсіз немесе қауіпті болып қалу қаупі бар екені ескеріледі.
2. Ашықтық, стратегия және ведомствоаралық үйлестіру
Пікірлердің елеулі бөлігі стратегиялық басқаруға қатысты. Респонденттер нақты әрі түсінікті стратегияның қажеттігін, яғни министрліктің айқын функцияларын, ведомстволар арасындағы жауапкершілік аймақтарының бөлінуін және жобалардың жүйелі логикасын талап етеді. Жоспарлар, есептер, KPI жариялау, кері байланыс тетіктерін дамыту, сондай-ақ қоғамдық және сараптамалық бақылау құралдарын құру жөнінде ұсыныстар айтылады.
3. Кадрлық әлеует, білім беру және цифрлық мәдениет
Сарапшылар адами капиталды дамыту қажеттігіне ерекше назар аударады. Ұсыныстарда формалды курстардан құзыреттілікке негізделген білім беру бағдарламаларына көшу, салалық даярлықты күшейту және халықтың, әсіресе өңірлердегі тұрғындардың цифрлық сауаттылығын арттыру қажеттігі көрсетіледі.
Ұсыныстардың басым бөлігі цифрлық дамудың «іргетасын» күшейту қажеттілігімен байланысты. Сарапшылар тұрақты инфрақұрылымның маңызын атап өтеді: жоғары сапалы интернет, сенімді деректер орталықтары, заманауи электрондық архивтеу, деректерді тиімді басқару және киберқауіпсіздік деңгейін арттыру. Осы базалық мәселелер шешілмейінше, жасанды интеллект бағытындағы кез келген бастама үзінді іспеттес, тиімсіз немесе қауіпті болып қалу қаупі бар екені ескеріледі.
2. Ашықтық, стратегия және ведомствоаралық үйлестіру
Пікірлердің елеулі бөлігі стратегиялық басқаруға қатысты. Респонденттер нақты әрі түсінікті стратегияның қажеттігін, яғни министрліктің айқын функцияларын, ведомстволар арасындағы жауапкершілік аймақтарының бөлінуін және жобалардың жүйелі логикасын талап етеді. Жоспарлар, есептер, KPI жариялау, кері байланыс тетіктерін дамыту, сондай-ақ қоғамдық және сараптамалық бақылау құралдарын құру жөнінде ұсыныстар айтылады.
3. Кадрлық әлеует, білім беру және цифрлық мәдениет
Сарапшылар адами капиталды дамыту қажеттігіне ерекше назар аударады. Ұсыныстарда формалды курстардан құзыреттілікке негізделген білім беру бағдарламаларына көшу, салалық даярлықты күшейту және халықтың, әсіресе өңірлердегі тұрғындардың цифрлық сауаттылығын арттыру қажеттігі көрсетіледі.
«Адам – жасанды интеллекттің өзегі» қағидаты ерекше аталып, технологиялық тиімділік пен этика арасындағы тепе-теңдікті, жауапты енгізуді және қоғамдық мүддеге басымдық беруді қамтамасыз етудің маңызын көрсетеді.
4. Практикалық қолданылуы және «медиялық белсенділікті» төмендету
Көптеген респонденттер нақты іске аспайтын декларативті бастамаларға, меморандумдарға және аңдатпаларға шамадан тыс тәуелділікті сынайды. Мәлімдемелерден тәжірибелік шешімдерге көшу қажеттігі атап өтіледі: салалық пилоттар, цифрлық қызметтер, нақты тиімділік метрикалары бар қалалық және өңірлік жобалар. Респонденттер медиялық белсенділік пен популизмге шамадан тыс көңіл бөлінуі сенімді төмендетіп, нақты жұмыстан алшақтататынын көрсетеді. Жалпы алғанда, сарапшылар министрлікті жоққа шығармайды, олар одан жетілген нәтиже күтеді. Жоғары баға мен жағымды элементтер жасанды интеллект институтын құру идеясындағы сенімді білдіреді. Орташа бағалар даму жолының бастапқы кезеңін, яғни өсу проблемалары көріне бастаған сәтті көрсетеді. Төмен бағалар жасанды интеллектке деген сенбеушілік емес, басқарушылық шешімдерге бағытталған сын болып табылады.
Осылайша, сарапшылар жасанды интеллект және цифрлық даму министрлігін цифрлық модернизацияның символы ретінде емес, құзыреттер, деректер, инфрақұрылым және қоғам мен бизнеспен адал өзара іс-қимыл орталығы ретінде көргісі келеді.
4. Практикалық қолданылуы және «медиялық белсенділікті» төмендету
Көптеген респонденттер нақты іске аспайтын декларативті бастамаларға, меморандумдарға және аңдатпаларға шамадан тыс тәуелділікті сынайды. Мәлімдемелерден тәжірибелік шешімдерге көшу қажеттігі атап өтіледі: салалық пилоттар, цифрлық қызметтер, нақты тиімділік метрикалары бар қалалық және өңірлік жобалар. Респонденттер медиялық белсенділік пен популизмге шамадан тыс көңіл бөлінуі сенімді төмендетіп, нақты жұмыстан алшақтататынын көрсетеді. Жалпы алғанда, сарапшылар министрлікті жоққа шығармайды, олар одан жетілген нәтиже күтеді. Жоғары баға мен жағымды элементтер жасанды интеллект институтын құру идеясындағы сенімді білдіреді. Орташа бағалар даму жолының бастапқы кезеңін, яғни өсу проблемалары көріне бастаған сәтті көрсетеді. Төмен бағалар жасанды интеллектке деген сенбеушілік емес, басқарушылық шешімдерге бағытталған сын болып табылады.
Осылайша, сарапшылар жасанды интеллект және цифрлық даму министрлігін цифрлық модернизацияның символы ретінде емес, құзыреттер, деректер, инфрақұрылым және қоғам мен бизнеспен адал өзара іс-қимыл орталығы ретінде көргісі келеді.
ҚАЗАҚСТАНДА ЖАСАНДЫ ИНТЕЛЛЕКТТІ ЖЕДЕЛДЕТУ ЖӘНЕ ӘДЕПТІ ТҮРДЕ ЕНГІЗУ ЖӨНІНДЕГІ САРАПШЫЛАРДЫҢ ҰСЫНЫМДАРЫ
Сарапшылардың ашық жауаптарын талдау ұсынымдардың үш ірі тобын көрсетеді, олардың айналасында кәсіби қоғамдастықтың бәтуасы (консенсус) қалыптасады. Тұжырымдар еркін болғанына қарамастан, Қазақстанда AI-саясатты дамытудың негізгі бағыттарын айқындауға мүмкіндік беретін басымдықтардың нақты құрылымы байқалады.
1. Институционалдық орта және реттеу
Сарапшылар болжамды құқықтық орта мен экожүйенің барлық қатысушылары үшін түсінікті қағидаларды қалыптастырмайынша жасанды интеллектті тұрақты енгізу мүмкін емес деген пікірге келді. Респонденттердің бағалауында жүйелік реттеуге сұрау салу анық көрінеді, ол тыйым салу емес, бағыттаушы сипатта болуы тиіс. Бұл ретте сарапшылар институционалдық әлсіздіктің технологиялық инвестициялар мен көрсетілетін жобалармен өтелмейтінін баса айтады.
Негізгі институционалдық ресурс ретінде сенім тақырыбына ерекше көңіл бөлінеді. Халықаралық тәжірибеде цифрлық жүйелерге деген сенім технологияларды кеңейтудің шарты болып табылады және қазақстандық сарапшылар бұл логиканы толығымен қолдайды. Олар жасанды интеллектті бейтарап инфрақұрылым ретінде емес, ең алдымен дербес деректер мен автоматтандырылған шешімдер саласындағы азаматтардың іргелі құқықтарын қозғайтын құрал ретінде қарастырады.
1. Институционалдық орта және реттеу
Сарапшылар болжамды құқықтық орта мен экожүйенің барлық қатысушылары үшін түсінікті қағидаларды қалыптастырмайынша жасанды интеллектті тұрақты енгізу мүмкін емес деген пікірге келді. Респонденттердің бағалауында жүйелік реттеуге сұрау салу анық көрінеді, ол тыйым салу емес, бағыттаушы сипатта болуы тиіс. Бұл ретте сарапшылар институционалдық әлсіздіктің технологиялық инвестициялар мен көрсетілетін жобалармен өтелмейтінін баса айтады.
Негізгі институционалдық ресурс ретінде сенім тақырыбына ерекше көңіл бөлінеді. Халықаралық тәжірибеде цифрлық жүйелерге деген сенім технологияларды кеңейтудің шарты болып табылады және қазақстандық сарапшылар бұл логиканы толығымен қолдайды. Олар жасанды интеллектті бейтарап инфрақұрылым ретінде емес, ең алдымен дербес деректер мен автоматтандырылған шешімдер саласындағы азаматтардың іргелі құқықтарын қозғайтын құрал ретінде қарастырады.
"Қазақстанда жасанды интеллектіні жеделдету және әдепті түрде енгізу үшін пилоттардың санына емес, институционалдық ортаның сапасына назар аудару маңызды. Ең алдымен, ойынның ашық ережелерін жасау, деректер мен алгоритмдер туралы заң қабылдау, автоматты шешімдер үшін жауапкершілікті айқындау, этикалық кодексті бекіту және ЖИ бар барлық жобаларға, әсіресе мемлекеттік қызметтерге міндетті сараптама енгізу қажет. Сенімді қалыптастыру маңызды, мемлекет жасанды интеллект қалай және неліктен пайдаланылатынын түсіндіруі, деректер мен нәтижелерді жариялауы, азаматтарға технологияларды бақылауды қамтамасыз етуі тиіс" (сарапшы, ашық жауап).
Бұл ұстанымды жобалардың тәуелсіз сараптамасын, этикалық стандарттар мен тәуекелдерді бағалау рәсімдерін нормативтік бекіту қажеттігіне назар аударатын сауалнамаға қатысушылар қолдайды. Жасанды интеллекттің институционалдық сүзгілері болмаған жағдайда басқарушылық қателіктер мен әлеуметтік осалдықтың көзіне айналады.
"Жасанды интеллект алгоритмдерін пайдалануды азаматтық бақылаудың этикалық стандарттары мен тетіктерін әзірлеуге бастамашылық жасау. Осы жұмыс шеңберінде мыналарды дайындау орынды:
1) шешім қабылдау процесінде алгоритмдерді жауапты және ашық қолдану нормаларын айқындайтын мемлекеттік қызметшілерге арналған ЖИ кодексі;
2) сандық сауаттылықты, ақпараттылықты және халықтың құқықтық қорғалуын арттыруға бағытталған азаматтар үшін ЖИ пайдалану жөніндегі жадынама;
3) Әдептілік, есеп беру және кемсітушілік тәжірибесіне жол бермеу қағидаттарын белгілейтін квазимемлекеттік және жеке сектор субъектілері үшін ЖИ рәсімі.
Мұндай құжаттарды енгізу ЖИ жауапкершілікпен қараудың бірыңғай мәдениетін қалыптастыруға, қоғамның цифрлық инновацияларға сенімін нығайтуға және технологиялық даму мен азаматтардың құқықтарын қорғау арасындағы теңгерімді қамтамасыз етуге мүмкіндік береді" (сарапшы, ашық жауап).
Сонымен қатар, сарапшылар этика дамуды баяулатпайтынын, керісінше оның тұрақтылығын қалыптастыратынын атап өтті.
"Этика мен жылдамдық бір-біріне қайшы келмейді. Ашықтық пен жауапкершілік сенім тудырады, ал сенім енгізуді жеделдетеді. Қазақстан жасанды интеллект қоғаммен бірге дамып келе жатқан елге айналуы мүмкін. Қазақстандықтар жаңа технологиялардың пайдасын тез қабылдайды, бұл технологиялардың адал, пайдалы және баршаға түсінікті болуы маңызды" (сарапшы, ашық жауап).
Сарапшылар жасанды интеллект саласындағы мемлекеттік саясатты үйлестіруді реттеудің маңызды бағыты деп санайды. Көптеген жауаптар ағымдағы бастамалардың фрагменттілігін және жауапкершілік орталығының жоқтығын көрсетеді. Бұл тұрғыдан алғанда, үйлестіру органын немесе жобалық офис құру ұсынылады, ол толассыз пайымды, стратегиялық келісімділікті және ведомстволық алауыздықты жоюды қамтамасыз етеді.
Сонымен қатар жауаптарда мемлекеттің технологиялық драйвер ретіндегі шамадан тыс рөліне қырағылық байқалады. Бірқатар сарапшылар мемлекет шешімдерді талап етпей, шектеулі шарттарды қалыптастырып, есептілікті қамтамасыз етуі тиіс деп атап көрсетеді.
Сонымен қатар жауаптарда мемлекеттің технологиялық драйвер ретіндегі шамадан тыс рөліне қырағылық байқалады. Бірқатар сарапшылар мемлекет шешімдерді талап етпей, шектеулі шарттарды қалыптастырып, есептілікті қамтамасыз етуі тиіс деп атап көрсетеді.
"Мемлекетті трендсеттер ретінде енгізу үдерісінен алып тастау керек. Осындай жүйелерді әзірлеуші болып табылатын бизнеспен өзара іс-қимылды қамтамасыз ету және бәрін дұрыс және кемсітпейтін реттеу мәніне талдау керек" (сарапшы, ашық жауап).
Қоғамдық пайда үшін емес, есеп беру үшін іске асырылатын витриналық жобалардың қисыны ерекше наразылық туғызады. Сарапшылар операциялық құндылығы жоқ науқандардан, имитациялардан және жобалардан бас тарту қажеттігін көрсетеді.
«Жүйесіздікті, талан-тараж, бос әуре мен жоқ нәрсені бар деп көрсету, көптеген кішкентай жас компанияларды қолдауды, олардың дамуы үшін жағдай жасауды тоқтату және мемлекеттік секторды әкімшілік ресурстары бар компаниялардың монополиясына айналдырмау керек» (сарапшы, ашық жауап).
Осылайша, сарапшылардың қабылдауындағы жасанды интеллектіні реттеу бақылау үшін бақылауға емес, институционалдық жетілуге, заңдық айқындылыққа және әлеуметтік есептілікке сүйенуге тиіс.
2. Кадрлар, білім және цифрлық мәдениет
Ұсынымдардың екінші құрылымдық блогы технологиялық егемендіктің негізі ретінде адами капиталмен байланысты. Сарапшылар жүйелік білім беру саясаты болмаса, жасанды интеллект тұрақты дамуға айналмайтынын, сырттан алынған технология болып қала беретінін бірауыздан атап өтті.
Оқыту айти-мамандарды даярлау ретінде бейінді емес, цифрлық ойлауды, сыни бағалау дағдыларын және этикалық саналылықты қалыптастыру ретінде айтарлықтай кең түсіндіріледі. Жауаптарда жасанды интеллект – бұл тек инженерлік міндет қана емес, сонымен қатар басқару, құқықтық және гуманитарлық проблема деген түсінік бар.
Ұсынымдардың екінші құрылымдық блогы технологиялық егемендіктің негізі ретінде адами капиталмен байланысты. Сарапшылар жүйелік білім беру саясаты болмаса, жасанды интеллект тұрақты дамуға айналмайтынын, сырттан алынған технология болып қала беретінін бірауыздан атап өтті.
Оқыту айти-мамандарды даярлау ретінде бейінді емес, цифрлық ойлауды, сыни бағалау дағдыларын және этикалық саналылықты қалыптастыру ретінде айтарлықтай кең түсіндіріледі. Жауаптарда жасанды интеллект – бұл тек инженерлік міндет қана емес, сонымен қатар басқару, құқықтық және гуманитарлық проблема деген түсінік бар.
«Адами капиталды дамыту: мамандар мен басқарушыларды ЖИ-мен жұмыс істеуге және ЖИ ойлау процесін жеделдетуі, бірақ алмастырмауы үшін деректер негізінде шешім қабылдауға үйрету керек» (сарапшы, ашық жауап).
Мәселе тек цифрлық дағдылар туралы ғана емес, автоматтандыру жағдайында шешім қабылдау қабілеті туралы болып отыр. Адам алгоритмдерді пассивті пайдаланушы емес, субъект болып қалуы тиіс. Бұдан басқа, сарапшылар арасында жаппай ағартуға сұраныс жиі айтылып тұрады.
«Ликбезден басқа ештеңе көмектеспейді, себебі барлық технологиялар мен сервистер жергілікті емес» (сарапшы, ашық жауап).
Сарапшылар тұтастай алғанда халықтың жасанды интеллектіні пайдаланудың тәуекелдері мен шектері туралы тұрақты түсініктері жоқ екенін, бұл жалған күтулерді және цифрлық сервистерді қисынсыз тұтынуды қалыптастырады.
«Бұл үдерістің «этикалық» болатынын елестету қиын және бұл тек енгізушілердің ғана кінәсі емес, пайдаланушылардың өздері әзірге қандай ақпаратты ЖИ-мен бөлісуге болатынын, ал қайсысын өзіңізде қалдырғаныңыз дұрыс екенін түсінбейді» (сарапшы, ашық жауап).
Ерте білім беру мәселесі бөлек орын алады. Жауаптарда жасанды интеллектті мектеп бағдарламаларына қосу қажеттілігі, бұл ретте тұсаукесерлерді суреттеу ретінде емес, алгоритмдердің, модельдер мен жауапкершіліктің логикасын түсінудің бір бөлігі ретінде атап көрсетіледі. Осылайша, риторикада сарапшылардың білімі техникалық саясаттың сүйемелдеуі емес, оның толыққанды өзегіне айналады.
«Мектептен бастау керек. Бұл панацея емес екенін түсіндіру қажет» (сарапшы, ашық жауап).
«Мектептерде робототехника сабақтарымен бірге оқыту керек. ІТ/creative хабтарымен серіктестік қажет» (сарапшы, ашық жауап).
3. Деректер, инфрақұрылым және технологиялық экожүйе
Ұсынымдардың үшінші бағыты техникалық базаның шектеулерін кәсіби түсінуді көрсетеді. Сарапшылардың айтуынша, жасанды интеллектті деректерсіз елестету қиын, ал деректерді инфрақұрылымсыз елестете алмаймыз. Бұл ретте инфрақұрылым интернет және серверлер ретінде ғана емес, сақтау, қауіпсіздік және кіруді басқару жүйесі ретінде де қарастырылады. Дербес деректерді қорғауға бірінші кезекте назар аударылады. Инфрақұрылымға сенімсіз кез келген технологиялық жобалар заңдылығын жоғалтады. Сондықтан да сарапшылар ұлттық орталықтарды, резервтік сценарийлерді және деректерді сақтаудың ойластырылған архитектурасын дамытуды талап етеді.
Ұсынымдардың үшінші бағыты техникалық базаның шектеулерін кәсіби түсінуді көрсетеді. Сарапшылардың айтуынша, жасанды интеллектті деректерсіз елестету қиын, ал деректерді инфрақұрылымсыз елестете алмаймыз. Бұл ретте инфрақұрылым интернет және серверлер ретінде ғана емес, сақтау, қауіпсіздік және кіруді басқару жүйесі ретінде де қарастырылады. Дербес деректерді қорғауға бірінші кезекте назар аударылады. Инфрақұрылымға сенімсіз кез келген технологиялық жобалар заңдылығын жоғалтады. Сондықтан да сарапшылар ұлттық орталықтарды, резервтік сценарийлерді және деректерді сақтаудың ойластырылған архитектурасын дамытуды талап етеді.
«Жеке деректердің қауіпсіздігін ойластыру, деректерді сақтаумен орталықтардың қауіпсіз жүйесін ойластыру маңызды. Күшті гео-магниттік апатқа және басқа да форс-мажорға арналған Б жоспары қажет» (сарапшы, ашық жауап).
Цифрлық теңсіздік жиі көтеріледі. Өңірлерде тұрақты интернеттің болмауы цифрлық алшақтыққа тікелей қауіп ретінде түсіндіріледі.
«Шалғай ауылдық жерлерде, тіпті қала шетінде де жоғары сапалы интернетсіз, ЖИ-ді толық пайдалана алмайтын болады» (сарапшы, ашық жауап).
Сарапшылар сондай-ақ технологиялық егемендіктің маңыздылығын атап өтеді. Жеке ЖИ-инфрақұрылымның және тілдік модельдердің болуы имидж элементі ретінде емес, стратегиялық қажеттілік ретінде қарастырылады.
«Қазақстанда жеке ЖИ моделі болуы тиіс» (сарапшы, ашық жауап).
Сонымен қатар, ЖИ-дамудың тұрақтылығы енгізу санымен емес, деректер архитектурасының сапасымен және экожүйенің ашықтығымен үйлеседі. Сараптамалық ұсынымдар жиынтығында жасанды интеллект бейнесін индустриялық серпіліс ретінде емес, технологияларды әлеуметтік қайта пайымдау процесі ретінде қалыптастырады. Жан-жақты идея адам орталықтылығы болып табылады.
«Қазақстанға «ЖИ адам-орталықтық курсы» қажет. Тек цифрландыру ғана емес, ЖИ қоғамға қызмет ететін технологияларды енгізу, шешімдер ашық және түсінікті, және даму моральдық негіздерден ажырамайды» (сарапшы, ашық жауап).
Осылайша, кәсіби қауымдастық жасанды интеллектті дербес инженерлік сала ретінде емес, жетілген институттарды, құзыретті басқару мен мәдени трансформацияны талап ететін кең ауқымды әлеуметтік реформаның бір бөлігі ретінде қабылдайды.
ҚОРЫТЫНДЫ
