Публикации
Опросы

Готовность Казахстана к переходу к искусственному интеллекту и цифровизации

2025-12-18 19:46
Аналитический обзор по итогам закрытого экспертного опроса Astana Open Dialogue «Готовность Казахстана к переходу к искусственному интеллекту и цифровизации»

Закрытый экспертный опрос по теме «Готовность Казахстана к переходу к искусственному интеллекту и цифровизации» был проведен с 3 по 13 ноября 2025 года. В исследовании приняли участие 140 респондентов, объединяющих представителей государственного сектора, политических партий и депутатского корпуса, а также частного сектора, научно-образовательных организаций, аналитических центров, отраслевых ассоциаций, IT-компаний и независимой экспертной среды.
Ключевым контекстом для проведения исследования стало III заседание независимой аналитической платформы Astana Open Dialogue на тему «Казахстан на пути от e-gov к AI-gov: как совершить прорыв?», состоявшееся 1 октября 2025 года. В мероприятии приняли участие депутаты Парламента РК, послы иностранных государств, представители международных организаций, признанные эксперты в области искусственного интеллекта, а также ведущие ученые и ректоры казахстанских вузов. Именно в ходе заседания было зафиксировано, что Казахстан вступает в фазу формирования новой модели цифрового управления, где центральную роль играют законодательное обеспечение, инфраструктура, кадры и этичность технологий. Проведенный экспертный опрос стал логичным продолжением этих дискуссий и инструментом для получения структурированного взгляда профессионального сообщества на ключевые вызовы и возможности перехода к AI-Gov.
Экспертная выборка исследования охватывает широкий спектр профессиональных областей, связанных с цифровизацией, государственной политикой, образованием, исследовательской деятельностью, экономикой, ИТ-сектором и общественными инициативами. Такой междисциплинарный состав экспертов позволил получить многослойный срез представлений о внедрении искусственного интеллекта в Казахстане, включая как технологические подходы, так и социально-гуманитарные аспекты этого процесса.
Методика опроса включала шкальные оценки, вопросы с множественным выбором, а также открытые комментарии, что обеспечило сочетание количественного анализа и качественных экспертных интерпретаций. Респондентам предлагалось:
- оценить степень готовности Казахстана к внедрению искусственного интеллекта в государственном управлении;
- обозначить ключевые драйверы оптимизма, риски и более системные барьеры;
- определить сферы наибольшего потенциала и отрасли, наименее готовые к трансформации;
- охарактеризовать собственную вовлеченность и готовность применять искусственный интеллект;
- сформулировать рекомендации по ускорению внедрения и обеспечению этичности ИИ.

Структура вопросов позволила проследить как общее восприятие искусственного интеллекта профессиональным сообществом, так и различия между секторами, между представителями, включенными в практики внедрения искусственного интеллекта, и теми, чье взаимодействие с технологиями носит скорее аналитический или наблюдательный характер.

Полученные данные формируют основу понимания того, где Казахстан находится сейчас, какие институциональные и социальные факторы определяют скорость внедрения технологий, и какие шаги являются приоритетными для перехода к более зрелой и устойчивой модели AI-Gov.

ПРОФИЛЬ ЭКСПЕРТНОГО СООБЩЕСТВА

В данном исследовании секторная принадлежность респондентов дополнительно подтверждает междисциплинарность исследования, потому что большинство участников связаны с аналитикой, образованием, госуправлением, правовой сферой, экономикой, технологическими проектами или работой с данными. Это формирует устойчивую основу для обобщенных выводов о состоянии ИИ-повестки в Казахстане, а также позволяет выстроить последующие главы отчета на базе репрезентативного экспертного среза.
Профиль респондентов отражает сбалансированную гендерную репрезентацию, что важно для интерпретации результатов в социальном контексте. Возрастная структура показывает преобладание активных профессиональных групп, вовлеченных в процессы цифровой трансформации. Наиболее многочисленной является когорта 27-35 лет, то есть поколение специалистов, которые уже работают в условиях широкого распространения цифровых решений. Значимая доля участников также приходится на возрастную группу 36-45 лет, а именно управленцев, аналитиков и экспертов среднего и высшего звена в различных профессиональных областях.
Большинство опрошенных экспертов показывают высокий и средний уровень вовлеченности в процессы цифровизации (83%). Это создает благоприятную основу для более качественных оценок, поскольку их восприятие ИИ основывается не только на теории, но и на практическом опыте. Показательно, что доля людей с низкой вовлеченностью составляет лишь 13%, что говорит о целевой выборке и профессиональной направленности исследования. Таким образом, оценки экспертов в данном исследовании отражают не абстрактное восприятие, а мнение людей, непосредственно работающих с цифровыми трансформациями на разных уровнях.

ВОСПРИЯТИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ЭКСПЕРТАМИ КАЗАХСТАНА

Представления экспертного сообщества Казахстана об искусственном интеллекте формируются в контексте стремительной цифровой трансформации и растущего спроса на технологии, способные повышать качество управления, эффективность экономики и уровень социальных услуг. При этом эксперты демонстрируют не только высокий уровень информированности о самом феномене искусственного интеллекта, но и достаточно взвешенную оценку того, как технологии воспринимаются обществом, какие ожидания от них существуют и насколько профессиональная среда готова к их использованию.
Уровень вовлеченности экспертов в цифровизацию также высок. Как показало исследование, большинство активно работают с данными, цифровыми сервисами, аналитическими инструментами, что отражает общий сдвиг в сторону data-driven управления. При этом эксперты отмечают, что эта вовлеченность не всегда поддерживается институционально или организационно, что формирует определенный разрыв между индивидуальной готовностью и системной способностью к внедрению искусственного интеллекта в различных профессиональных сферах.
Отдельно следует подчеркнуть личную готовность самих специалистов использовать искусственный интеллект. Ответы респондентов показывают, что профессиональная среда уже адаптируется к новым технологиям и рассматривает искусственный интеллект не как удаленную перспективу, а как ежедневный рабочий инструмент. Это в свою очередь подчеркивает потенциал экспертного сообщества стать драйвером внедрения искусственного интеллекта.
Более 90% респондентов заявляют о полной или частичной готовности применять искусственный интеллект в собственной профессиональной деятельности. Ответы показывают, что мотивация имеет преимущественно прагматический характер. Эксперты используют искусственный интеллект не ради экспериментов, а для оптимизации задач, повышения качества решений, ускорения аналитики и сокращения рутины. Чаще всего респонденты отмечали такие мотивы, как необходимость работать быстрее, точнее, обрабатывать большие объемы информации и изучать новые компетенции, чтобы соответствовать изменяющимся требованиям рынка.
Наряду с этим, респонденты подчеркивают, что готовность определяется не только наличием инструментов, но и потребностью в качественных данных, доступе к надежным сервисам, соответствующей политике безопасности и ясных этических стандартах. Наиболее популярными инструментами остаются текстовые модели (ChatGPT, Gemini), затем – визуальные генераторы (Midjourney, Leonardo), инструменты для работы с презентациями и документами, а также платформы для обработки данных. Такое распределение подтверждает тот факт, что искусственный интеллект стал рабочим инструментом для всех сегментов, от госуправления до образования и бизнеса.
В ходе исследования экспертам было предложено описать процесс перехода Казахстана к искусственному интеллекту одним словом. Анализ данного открытого вопроса показал, что в экспертном сообществе преобладает умеренно позитивный настрой. Часто встречающиеся слова как «прогресс», «прорыв», «развитие», «трансформация», демонстрируют, что большая часть экспертов воспринимает искусственный интеллект как естественный этап модернизации, способный придать импульс ускоренному развитию государственных сервисов и экономики.

Однако значимый слой ответов указывает на настороженность. Слова вроде «показуха», «спешка», «тотальный контроль», «неподготовленность», «популизм» отражают страхи, связанные не с искусственным интеллектом как технологией, а с качеством управленческих решений, рисками поверхностного внедрения и потенциальными социальными перекосами.

Таким образом, восприятие искусственного интеллекта экспертами можно описать как баланс ожиданий и тревог. Он воспринимается как мощный инструмент, но успех его внедрения полностью зависит от зрелости институтов, кадровой базы и архитектуры данных.

ДРАЙВЕРЫ ОПТИМИЗМА: ГДЕ ЭКСПЕРТЫ ВИДЯТ ПОТЕНЦИАЛ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Экспертное восприятие искусственного интеллекта в Казахстане характеризуется выраженным рациональным оптимизмом, который опирается не на абстрактные ожидания, а на конкретные функциональные изменения, способные улучшить государственное управление, модернизировать экономику и повысить качество жизни граждан. Эксперты рассматривают искусственный интеллект прежде всего как инструмент, который устраняет накопленные системные проблемы, то есть фрагментацию данных, медленные административные процедуры и т.д. Данные показывают, что оптимизм опрошенных экспертов отражает реальные институциональные потребности и понимание того, какие процессы способны быстрее всего трансформироваться благодаря современным технологиям.
Респондентам позволялось выбирать до трех вариантов, поэтому сумма процентов превышает 100% и показывает интенсивность совпадающих мнений

Эксперты чаще всего связывают искусственный интеллект с потенциалом институционального улучшения. Наибольшие ожидания связаны с повышением эффективности государственного управления – ускорением процессов, снижением бюрократических издержек, уменьшением ошибок и ростом точности решений. Вторая крупная группа ожиданий относится к научному прогрессу, что отражает запрос на технологические исследования и создание собственных интеллектуальных разработок в Казахстане.

Если предыдущий график показывает почему эксперты оптимистичны, то следующие диаграммы раскрывают где именно этот потенциал будет наиболее заметен.
Респондентам позволялось выбирать до трех вариантов, поэтому сумма процентов превышает 100% и показывает интенсивность совпадающих мнений

Самым перспективным направлением эксперты называют государственные услуги. Здесь уже накоплен большой объем данных и стандартных процедур, что делает искусственный интеллект естественным инструментом для улучшения качества сервиса, автоматизации процессов и борьбы с неэффективностью.
Высокие ожидания есть и в сфере образования, где искусственный интеллект сможет поддерживать персонализированное обучение и анализировать образовательные траектории. В бизнесе, медицине и правоохранительной сфере потенциал искусственного интеллекта связывают с анализом больших данных, прогнозированием и оперативной аналитикой.
Сопоставление графиков 7 и 8 показывает важный разрыв. Например, в тех областях, где эксперты видят наибольший потенциал (госуслуги, образование), уровень внедрения пока остается ограниченным. Наиболее активная сфера применения – частный сектор, где бизнес быстрее реагирует на технологические тренды и имеет более гибкие процессы для экспериментов с новыми инструментами.

Эксперты оценивают будущее рынка труда как трансформационное, но не катастрофичное. Большинство уверено, что искусственный интеллект изменит структуру профессий, а не приведет к массовой безработице. Рост спроса на специалистов в области данных, инженерии, аналитики и управления технологиями – один из ключевых выводов. Заметная доля респондентов предполагает появление новых профессий, таких как разработчики AI-систем, аудиторы алгоритмов, специалисты по этике, управленцы цифровых процессов и др.
Таким образом, исследование показывает, что экспертное сообщество видит главные преимущества искусственного интеллекта в его процессных качествах — точности, скорости, аналитике и операционной эффективности. Оптимизм формируется вокруг ожидания быстрых и ощутимых улучшений, которые могут быть внедрены в ближайшие годы. В основе этого оптимизма лежат три ключевые линии: институциональный потенциал (ускорение госуслуг, снижение ошибок, цифровая модернизация), технологический потенциал (развитие науки, аналитики и исследовательских возможностей) и социально-экономический потенциал (повышение качества жизни, появление новых услуг и рост эффективности бизнеса).

РИСКИ И БАРЬЕРЫ ВНЕДРЕНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В КАЗАХСТАНЕ

Переход к широкому использованию искусственного интеллекта в государственном управлении и экономике требует не только технологической оснащенности, но и высокой институциональной зрелости. Данные экспертного опроса демонстрируют, что восприятие рисков и барьеров среди специалистов формирует достаточно сбалансированную картину. Угрозы рассматриваются не как абстрактные «опасности» самих алгоритмов, а как производные качества управления, данных, регулирования и готовности отдельных отраслей.

Экспертные оценки позволяют увидеть четыре группы проблем, которые наибольшим образом определяют траекторию внедрения искусственного интеллекта в Казахстане, а именно общие риски развития, системные барьеры, отрасли, наименее готовые к внедрению, а также риски в управлении данными, выступающие ключевой архитектурной уязвимостью всей экосистемы.

Эти элементы неразрывно связаны, так как слабость отраслей усиливает барьеры, барьеры усиливают риски, а риски в данных делают невозможным масштабирование решений. В совокупности результаты указывают на необходимость комплексного подхода к формированию AI-политики.
Экспертная тревога концентрируется вокруг данных и приватности. Это абсолютный лидер – три четверти респондентов рассматривают утечки, несанкционированный доступ и слабость защиты как критический риск. Этические риски – дискриминация моделей, непрозрачность решений – становятся второй по значимости группой угроз.
Барьеры показывают иной срез, в котором эксперты видят, что главным ограничителем становится человеческий капитал и готовность институтов. Недостаток компетенций и низкая цифровая культура – ключевые структурные узлы, сдерживающие внедрение искусственного интеллекта.

Важно, что финансовые ограничения – на последнем месте. То есть проблема – не в бюджете, а в системности процессов и квалификации кадров.
«Наименее готовые отрасли» отражают изнанку барьеров. Наиболее системно уязвимыми выглядят образование и государственное управление, те самые сферы, где эффект от искусственного интеллекта мог бы быть максимальным. Это показывает разрыв между потенциалом и реальностью. Именно там, где искусственный интеллект мог бы принести большую пользу, он сталкивается с наибольшим сопротивлением среды. Здравоохранение и судебная система также воспринимаются как недостаточно подготовленные, во многом из-за требований к качеству данных, этической ответственности и отсутствия цифровых стандартов.

Таким образом, экспертные оценки показывают, что ключевые риски и барьеры внедрения искусственного интеллекта в Казахстане связаны не со страхами перед самой технологией, а с уязвимостями институциональной среды, то есть качеством данных, регулированием, компетенциями и отраслевой готовностью. Движение страны к модели AI-Gov станет возможным лишь при создании безопасных и стандартизированных систем данных, формировании устойчивой кадровой архитектуры внедрения искусственного интеллекта, разработке единой регуляторной рамки и достижении отраслями уровня цифровой зрелости, который позволит интегрировать искусственный интеллект системно, а не точечно.

ОЦЕНКА ДЕЯТЕЛЬНОСТИ МИНИСТЕРСТВА ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И ЦИФРОВОГО РАЗВИТИЯ РЕСПУБЛИКИ КАЗАХСТАН

Проведенное исследование также демонстрирует, что общее отношение экспертного сообщества к работе Министерства искусственного интеллекта и цифрового развития преимущественно скептическое. Оценивание проводилось по пятибалльной шкале (от 1 до 5), аналогичной «звездочному» рейтингу, где 1 означает крайне низкую оценку, а 5 – максимальное одобрение.

Средний балл оценки работы Министерства искусственного интеллекта и цифрового развития составил 2,86 из 5, что указывает на преобладание критического восприятия и общее ощущение несформированности управленческих процессов. Несмотря на то, что наиболее частой остается оценка «3» (35%), именно итоговый средний показатель отражает систематический перевес низких и средних оценок. Совокупность оценок «1», «2» и «3» формирует 73% всех ответов, что демонстрирует доминирование неудовлетворенности и скепсиса.

В комментариях эксперты подчеркивают отсутствие прозрачности, слабую коммуникацию с экспертным сообществом, размытые стратегические ориентиры и постоянный дисбаланс между медийностью и реальными результатами. Высокие оценки («4» и «5») в сумме составляют лишь 27%, и даже они, по содержанию открытых ответов, отражают прежде всего ожидание будущих изменений, а не одобрение текущего качества работы министерства.

Анализ открытых комментариев респондентов позволил выделить ключевые направления, в которых эксперты видят потенциал для улучшения деятельности Министерства искусственного интеллекта и цифрового развития РК. Эти предложения отражают практический опыт специалистов и концентрируют наиболее повторяющиеся ожидания профессионального сообщества. Основные направления, которые респонденты предлагают улучшить в работе Министерства искусственного интеллекта и цифрового развития РК.
1. Цифровая инфраструктура, данные и безопасность
Большинство рекомендаций связано с необходимостью укрепления «фундамента» цифрового развития. Эксперты подчеркивают важность устойчивой инфраструктуры: высококачественного интернета, надежных дата-центров, современной электронной архивизации, эффективного управления данными и повышения уровня кибербезопасности. Отмечается, что без решения этих базовых вопросов любые инициативы в сфере искусственного интеллекта рискуют быть фрагментарными, неэффективными или небезопасными.

2. Прозрачность, стратегия и межведомственная координация
Значительная часть комментариев касается стратегического управления. Респонденты указывают на необходимость четкой и понятной стратегии, то есть более ясных функций министерства, размежеванных зон ответственности между ведомствами и системной логики проектов. Формулируются запросы на публикацию планов, отчетов, KPI, развитие механизмов обратной связи, а также создание инструментов общественного и экспертного контроля.

3. Кадровый потенциал, образование и цифровая культура
Эксперты акцентируют внимание на необходимости развивать человеческий капитал. В рекомендациях звучат предложения по переходу от формальных курсов к компетентностным образовательным программам, отраслевой подготовке и повышению цифровой грамотности населения – особенно в регионах.
Особое место занимает подход «человек в центре искусственного интеллекта», который отражает необходимость баланса между технологичностью и этикой, ответственным внедрением и сохранением фокуса на общественных интересах.

4. Практическая применимость и снижение «медийности»
Многие респонденты критикуют избыток декларативных инициатив, меморандумов и анонсов без дальнейшего реального внедрения. Подчеркивается потребность перехода от заявлений к практическим решениям, то есть отраслевым пилотам, цифровым услугам, городским и региональным проектам с четкими метриками эффективности. Респонденты отмечают, что чрезмерный фокус на медийных активностях и популизме снижает доверие и отвлекает от реальной работы.В целом картина выглядит таким образом, что эксперты не отвергают министерство, они ожидают от него зрелости. Высокие оценки и позитивные элементы показывают доверие к самой идее создания института искусственного интеллекта. Средние оценки отражают начальный этап пути, на котором уже видны проблемы роста. Низкие оценки – это не скепсис к самому искусственному интеллекту, а критика управленческих решений.

Таким образом, эксперты хотят видеть Министерство искусственного интеллекта и цифрового развития не как символ цифровой модернизации, а как центр компетенций, данных, инфраструктуры и честного взаимодействия с обществом и бизнесом.

РЕКОМЕНДАЦИИ ЭКСПЕРТОВ ПО УСКОРЕНИЮ И ЭТИЧНОМУ ВНЕДРЕНИЮ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В КАЗАХСТАНЕ

Анализ открытых ответов экспертов демонстрирует три крупные группы рекомендаций, вокруг которых формируется консенсус профессионального сообщества. Несмотря на то что формулировки были свободными, наблюдается четкая структура приоритетов, позволяющая определить ключевые направления развития ИИ-политики в Казахстане.

1. Институциональная среда и регулирование
Эксперты сходятся во мнении, что устойчивое внедрение искусственного интеллекта невозможно без формирования предсказуемой правовой среды и внятных правил для всех участников экосистемы. В оценках респондентов отчетливо проявляется запрос на системное регулирование, которое должно носить не запретительный, а направляющий характер. При этом эксперты подчеркивают, что институциональная слабость не компенсируется технологическими инвестициями и демонстрационными проектами.

Особое внимание уделяется теме доверия как ключевого институционального ресурса. В международном опыте доверие к цифровым системам выступает как условие масштабирования технологий, и казахстанские эксперты полностью разделяют эту логику. Искусственный интеллект рассматривается ими не как нейтральная инфраструктура, а как инструмент, затрагивающий фундаментальные права граждан, прежде всего в сфере персональных данных и автоматизированных решений.
«Для ускорения и более этичного внедрения искусственного интеллекта в Казахстане важно сосредоточиться не на количестве пилотов, а на качестве институциональной среды. Прежде всего нужно создать прозрачные правила игры, принять закон о данных и алгоритмах, определить ответственность за автоматические решения, утвердить этический кодекс и ввести обязательную экспертизу всех проектов с ИИ, особенно в государственных услугах. Важно формировать доверие, государство должно объяснять, как и зачем используется искусственный интеллект, публиковать данные и результаты, обеспечивать гражданам контроль над технологиями» (эксперт, открытый ответ).
Эта позиция поддерживается участниками опроса, которые обращают внимание на необходимость нормативного закрепления независимой экспертизы проектов, этических стандартов и процедур оценки рисков. Отмечается, что при отсутствии институциональных фильтров искусственного интеллекта превращается в источник управленческих ошибок и социальной уязвимости.
Инициировать разработку этических стандартов и механизмов гражданского контроля над использованием алгоритмов искусственного интеллекта. В рамках данной работы целесообразно подготовить:
1) Кодекс ИИ для государственных служащих, определяющий нормы ответственного и прозрачного применения алгоритмов в процессе принятия решений;
2) Памятку по использованию ИИ для граждан, направленную на повышение цифровой грамотности, информированности и правовой защищенности населения;
3) Процедуру ИИ для субъектов квазигосударственного и частного сектора, устанавливающую принципы этичности, подотчетности и недопущения дискриминационных практик.
Введение таких документов позволит сформировать единую культуру ответственного обращения с ИИ, укрепить доверие общества к цифровым инновациям и обеспечить баланс между технологическим развитием и защитой прав граждан» (эксперт, открытый ответ).
Наряду с этим, эксперты подчеркивают, что этика не замедляет развитие, а формирует его устойчивость.
«Этика и скорость не противоречат друг другу. Прозрачность и ответственность создают доверие, а доверие ускоряет внедрение. Казахстан может стать страной, где искусственный интеллект развивается вместе с обществом. Казахстанцы быстро воспринимают пользу новых технологий, важно лишь, чтобы эти технологии были честными, полезными и понятными каждому» (эксперт, открытый ответ).
Важным направлением регулирования эксперты считают координацию государственной политики в сфере искусственного интеллекта. Многочисленные ответы указывают на фрагментарность текущих инициатив и отсутствие центра ответственности. В этом контексте предлагается создание координационного органа или проектного офиса, обеспечивающего сквозное видение, стратегическую согласованность и устранение ведомственной разрозненности.

Параллельно в ответах фиксируется настороженность к чрезмерной роли государства как технологического драйвера. Ряд экспертов подчеркивает, что государство должно не диктовать решения, а формировать рамочные условия и обеспечивать подотчетность.
«Исключить из процессов внедрения государство как трендсеттера. Обеспечить взаимодействие с бизнесом, который является разработчиком таких систем и анализировать все на предмет корректной и не дискриминирующей регуляции» (эксперт, открытый ответ).
Особое недовольство вызывает логика витринных проектов, реализуемых ради отчетности, а не общественной пользы. Эксперты указывают на необходимость отказаться от кампаний, имитаций и проектов без операционной ценности.
«Прекратить кампанейщину, распил, раздувание мыльных пузырей из пустышек, поддержка множества маленьких молодых компаний на перспективу,создание условий для их развития, и не превращать госсектор в монополию компаний с адм ресурсами» (эксперт, открытый ответ).
Таким образом, регулирование искусственного интеллекта в восприятии экспертов должно опираться не на контроль ради контроля, а на институциональную зрелость, юридическую ясность и социальную подотчетность.
2. Кадры, образование и цифровая культура
Второй структурный блок рекомендаций связан с человеческим капиталом как основой технологического суверенитета. Эксперты в один голос указывают на то, что без системной образовательной политики искусственного интеллекта не сможет стать устойчивым развитием, а останется внешне заимствованной технологией.

Обучение трактуется не узко как подготовка айти-специалистов, а значительно шире, как формирование цифрового мышления, навыков критической оценки и этической осознанности. В ответах прослеживается понимание того, что искусственный интеллект – это не только инженерная задача, но и управленческая, правовая и гуманитарная проблема.
«Развивать человеческий капитал: обучать специалистов и управленцев работе с ИИ и принятию решений на основе данных без потери человеческой экспертизы, чтобы ИИ ускорял, но не заменял процесс мышления» (эксперт, открытый ответ).
Речь идет не просто о цифровых навыках, а о способности принимать решения в условиях автоматизации. Человек должен оставаться субъектом, а не пассивным пользователем алгоритмов. Кроме того, среди экспертов часто звучит запрос на массовое просвещение.
«Ничего, кроме ликбеза, не поможет, потому что все технологии и сервисы не местные» (эксперт, открытый ответ).
Эксперты подчеркивают, что население в целом пока не обладает устойчивыми представлениями о рисках и границах использования искусственного интеллекта, что формирует ложные ожидания и некритичное потребление цифровых сервисов.
«Трудно представить, что этот процесс будет "этичным" и это вина не только внедряющих, а то, что пользователи сами пока не понимают, какой информацией можно делиться с ИИ, а какую лучше оставить при себе» (эксперт, открытый ответ).
Отдельное место занимает вопрос раннего образования. В ответах подчеркивается необходимость включения искусственного интеллекта в школьные программы, при этом не как рисование презентаций, а как часть понимания логики алгоритмов, моделей и ответственности. Таким образом, образование в риторике экспертов становится не сопровождением технической политики, а ее полноценным ядром.
«Начинать со школ. Объяснять, что это не панацея» (эксперт, открытый ответ).
«Обучение в школах совместно с уроками по робототехнике. Партнерство с IT /creative хабами» (эксперт, открытый ответ).
3. Данные, инфраструктура и технологическая экосистема
Третье направление рекомендаций отражает профессиональное понимание ограничений технической базы. Эксперты подчеркивают, что искусственный интеллект не существует без данных, а данные без инфраструктуры. При этом инфраструктура рассматривается не только как интернет и серверы, но и как система хранения, безопасности и управления доступом. Первостепенное внимание уделяется защите персональных данных. Без доверия к инфраструктуре любые технологические проекты теряют легитимность. Именно поэтому эксперты настаивают на развитии национальных ЦОД, резервных сценариях и продуманной архитектуре хранения данных.
«Важно продумать безопасность личных данных, продумать безопасную систему ЦОДов с хранением данных. План Б на случай сильной гео-магнитной катастрофы и др форс-мажор» (эксперт, открытый ответ).
Не менее часто поднимается цифровое неравенство. Отсутствие устойчивого интернета в регионах интерпретируется как прямая угроза цифровому разрыву.
«Без высококачественного интернета в отдаленных сельских местностях, и даже в окраинах городов, население будет использовать ИИ не в полной его возможности» (эксперт, открытый ответ).
Эксперты также подчеркивают значимость технологического суверенитета. Наличие собственной ИИ-инфраструктуры и языковых моделей рассматривается как стратегическая необходимость, а не как элемент имиджа.
«Должна быть своя модель ИИ в Казахстане» (эксперт, открытый ответ).
Наряду с этим, устойчивость ИИ-развития соотносится не с количеством внедрений, а с качеством архитектуры данных и открытостью экосистемы. В совокупности экспертные рекомендации формируют образ искусственного интеллекта не как индустриального прорыва, а как процесса социального переосмысления технологий. Сквозной идеей является человекоцентричность.
«Казахстану нужен «Человекоцентричный курс ИИ». Не просто цифровизация, а осмысленное внедрение технологий, где: ИИ служит обществу, решения прозрачны и объяснимы, и развитие не отрывается от моральных основ» (эксперт, открытый ответ).
Таким образом, профессиональное сообщество воспринимает искусственный интеллект не как автономную инженерную область, а как часть широкой социальной реформы, требующей зрелых институтов, компетентного управления и культурной трансформации.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СКАЧАТЬ ФАЙЛ