Как страны Центральной Азии — Казахстан, Кыргызстан, Таджикистан и Узбекистан — интегрируют искусственный интеллект (ИИ) в экономику и государственное управление?

На глобальном уровне наблюдается снижение ажиотажа вокруг ИИ: по оценкам, до 80% инвестиций не дали ожидаемой отдачи, о чём заявляют, в частности, и в RAND Corporation. Это вызвало определённое охлаждение интереса к теме. В Казахстане же, напротив, сейчас наблюдается подъём — тема ИИ активно продвигается, несмотря на параллельные заявления о необходимости сокращения бюджетных расходов. Подобный контраст — «пир во время чумы» — вызывает обеспокоенность. Однако развитие нельзя остановить, необходимо воспользоваться ситуацией, чтобы модернизировать и/или построить новую инфраструктуру, готовую для работы с ИИ-проектами.

Развитие ИИ требует масштабных инвестиций, поскольку необходимо создание соответствующей инфраструктуры: дата-центров, серверов, высокопроизводительных процессоров. Сегодня такие ресурсы сосредоточены лишь в немногих странах, включая США, Китай, Россию и, возможно, отдельные европейские государства. Казахстан пока не входит в их число. Мы лишь в начале пути. Планируется строительство двух дата-центров, на которые, по предварительным оценкам, потребуется около полутора миллиардов долларов. При этом на данный момент даже IP-адресов старой адресации IPv4 в стране недостаточно — их приобретают на теневом рынке. Следует поэтапно переходить на новую IPv6 адресацию, которая позволит сделать «рывок» в развитии ИИ и всех цифровых проектов.

Если говорить о регионе в целом, то наиболее активно развивается Узбекистан — практически каждую неделю появляются новости о новых инициативах в сфере ИИ. Там активно привлекаются китайские и российские специалисты, реализуются конкретные проекты. В Казахстане усилия направлены на разработку концептуальных документов и законодательства, построение собственного проекта «Национальная ИИ-платформа». Кыргызстан пока только начинает свое движение вперед, нужно соответствующее развитие инфраструктуры, необходимых сервисов между государством и обществом. Цифровизация это не только использование электронной почты, но и оказание цифровых услуг населению прежде всего. В Таджикистане ситуация ещё менее благоприятная. Таким образом, в контексте ИИ в Центральной Азии речь идёт в первую очередь о Казахстане и Узбекистане, которые по праву являются катализаторами всего процесса. Нельзя при этом и исключать фактор соревнования между самими странами.

В каких секторах наблюдается наибольшая активность внедрения ИИ? Как ИИ используется в государственном администрировании и предоставлении услуг?

В апреле 2025 года Стенфордский университет провел исследование в области ИИ «ИИ: цифры, тренды, реальность» по 8 категориям: «Исследование и разработка», «Техническое представление», «Ответственность ИИ», «Экономика», «Наука и Медицина», «Политики и Управление», «Образование» и «Публичное мнение» в апреле 2025 году показывает следующее:

На данный момент наиболее активное применение ИИ в Казахстане наблюдается в сфере медиа — генерация текста, видео и изображений уже стала частью повседневной практики, особенно в креативных индустриях. Однако в других секторах внедрение ИИ остаётся крайне ограниченным. Например, уровень цифровизации в промышленности Казахстана составляет всего около 3%, и речь идёт не о внедрении ИИ, а лишь о базовой оцифровке процессов — в основном используются бумажные документы Word или Excel. В таких условиях о масштабном применении ИИ можно говорить о журналистах, студентах и школьниках, которые используют существующие модели для подготовки рефератов и проектных работ.

В медицине есть отдельные попытки использования ИИ для анализа изображений, например, рентгеновских снимков, но это единичные случаи. Полноценные ИИ-решения в здравоохранении пока не применяются. Что касается государственного управления, здесь ситуация схожая: из-за отсутствия дата-центров, способных обрабатывать чувствительные государственные данные внутри страны, использование ИИ практически не осуществляется. Проблема не в отсутствии желания, а в отсутствии технической возможности. Большие данные сегодня находятся исключительно в государстве, впрочем, как и финансирование ИИ-проектов. По законодательству Казахстана данные можно использовать только внутри страны, что привело к проекту создания собственной ИИ-платформы.

Как вы оцениваете текущее состояние стратегии и законодательства в области ИИ в регионе?

В Казахстане разрабатывается концепция развития ИИ, а также законопроект, в который предполагается включить вопросы авторских прав, передачи данных и обеспечения безопасности. Работу над ним курирует Куанышбек Есекеев — человек, ранее стоявший у истоков создания электронного правительства в стране, что внушает определённое доверие к процессу. На данный момент закон еще не принят, однако перспективы его вступления в силу уже стали реальными. Даже после его принятия не стоит ожидать мгновенных результатов — на это потребуется как минимум два-три года. Проекты законов принимаются очень быстро, поскольку ожидается реализация большого проекта – создание Национальной Платформы по ИИ.

В Узбекистане процесс идёт более динамично: уже изданы указы, запущены проекты, активно привлекаются международные партнёры. В отличие от Казахстана, где акцент сделан на концептуальной базе, Узбекистан сосредоточен на практической реализации. Кто из них выбрал более верную стратегию, покажет время, но оба государства демонстрируют стремление к движению в этой сфере.

В Кыргызстане на данный момент отсутствуют официальные документы или нормативные инициативы в области ИИ — обсуждения ведутся, но до практических шагов дело пока не дошло. В Таджикистане ситуация аналогичная или даже менее развитая.

Какую роль играют государства, бизнес и академические учреждения в развитии экосистем искусственного интеллекта в Центральной Азии? Насколько развито межсекторальное сотрудничество?

На сегодняшний день только государство может позволить себе выступать двигателем развития ИИ в регионе. Бизнес проявляет интерес, но его участие ограничено отдельными инициативами. Роль университетов заключается преимущественно в подготовке кадров. Однако ожидать от них генерации идей и разработок на уровне таких мировых центров, как MIT или Stanford, не приходится — отечественные вузы в первую очередь ориентированы на образовательную функцию, и даже она зачастую требует существенного обновления программ.

В результате формирование полноценной экосистемы, включающей взаимосвязанные усилия государства, частного сектора и науки, пока не состоялось. Сотрудничество между секторами носит эпизодический характер. Каждый из участников действует автономно: государственные органы реализуют собственные программы, частные компании решают прикладные задачи, вузы работают в отрыве от практики. Эти элементы крайне слабо интегрированы между собой. Эти проблемы не являются уникальными для Казахстана, они характерны для всех стран.

Насколько заметны процессы регионального сотрудничества или конкуренции в сфере ИИ? Есть ли примеры кооперации между странами Центральной Азии, и кто из них выходит в лидеры?

Ожидать полноценную кооперацию между странами региона не  следует. Цифровой разрыв между Казахстаном и другими странами региона очень большой. В текущей ситуации, скорее, наблюдается конкуренция. И Казахстан, и Узбекистан заявляют о стремлении стать региональными хабами в сфере ИИ. Узбекистан, например, активно сотрудничает с Китаем и Россией — недавние визиты высокопоставленных представителей подтверждают заинтересованность внешних игроков. Казахстан также развивает партнёрства, в том числе с США, арабскими странами и Китаем.

Кыргызстан также декларирует амбиции стать ИИ-хабом, однако при отсутствии элементарной инфраструктуры это выглядит скорее как желание оставаться в модном форватере. Таким образом, вместо объединения усилий наблюдается стремление к лидерству — страны действуют параллельно, а не совместно.

Как вы оцениваете масштаб образовательных инициатив, таких как обучение миллиона казахстанцев или миллиона разработчиков в Узбекистане? Это реальные шаги или элементы пиара? Насколько эти программы соответствуют требованиям рынка труда?

В подобных инициативах важен не только масштаб, но и содержание. Формулировка «обучить миллион человек» требует конкретизации: означает ли это прохождение онлайн-курса, получение сертификата, сдачу экзамена? К сожалению, чёткие критерии отсутствуют, а потому за громкими цифрами нередко стоит отсутствие системного подхода. Даже в США, по данным Стенфордского университета, из 80% учителей, готовых обучать ИИ других половина не знает самого предмета. Не стоит забывать, что для подготовки преподавателей по ИИ необходимо время дополнительно. Нужны тысячи преподавателей по многим направлениям: математике, сетевики, нейросети, инфраструктуре и т.д.

Узбекистан демонстрирует высокую активность — там действительно проводится большое количество мероприятий, связанных с подготовкой специалистов. В Казахстане же подобные инициативы, включая форумы Digital Almaty, обучающие курсы и проекты, нередко сопровождаются большим количеством публичных заявлений, но страдают с точки зрения качества и содержания. Часто обучение ведётся не по тем программам, которые действительно востребованы рынком, ощущается дефицит квалифицированных преподавателей, отсутствует практико-ориентированный компонент. Всё это придаёт программам формальный характер и ограничивает их эффективность.

Как, по вашему мнению, искусственный интеллект повлияет на рынок труда в Центральной Азии в ближайшие 10 лет? Есть ли основания считать, что ИИ существенно изменит занятость и профессиональные требования?

Если говорить откровенно, существенных изменений в ближайшей перспективе я не ожидаю. В Казахстане уже сегодня ощущается острая нехватка квалифицированных специалистов в ключевых направлениях — кибербезопасности, системном администрировании, разработке и управлении базами данных. Существует дефицит не только технических кадров, но и профессиональных менеджеров, способных реализовывать масштабные IT-проекты. Многие из тех, кто занимает руководящие должности в цифровой сфере, имеют ограниченный практический опыт в управлении крупными инициативами.

При этом численность населения страны продолжает расти, что создаёт дополнительное давление на систему образования, здравоохранения и рынок труда. Огромное давление осуществляется на  детские сады, школы, местах в университетах. Увеличивается и количество выпускников, которым просто негде применить свои знания. ИИ, как технологический феномен, пока не предлагает этим людям реальных точек входа в занятость. В сложных экономических условиях нужны программы открытия рабочих мест.

Почему так трудно сформировать устойчивый кадровый потенциал в сфере ИИ?

Сложность заключается в системной неподготовленности. Подготовка специалистов по ИИ требует не только инфраструктуры, но и квалифицированных преподавателей, способных обучать на уровне, соответствующем международным стандартам. Сегодня в Казахстане таких специалистов единицы. Образовательные учреждения просто не в состоянии подготовить десятки тысяч экспертов в таких областях, как машинное обучение, анализ больших данных, разработка нейросетей и т.д.

В результате талантливая молодёжь стремится за знаниями за рубеж. Ежегодно тысячи казахстанских студентов уезжают учиться в Россию, Китай, Европу. Китай, в частности, становится особенно популярным направлением — там обучают работе с высоконагруженными системами, дают академическое прикладное образование, которые у нас просто не представлены в полной мере.

Можно ли ожидать, что ИИ, как и цифровизация в 2000-х, со временем преобразует рынок труда?

Сравнение с цифровизацией конца 2000-х вполне уместно. Тогда тоже предсказывали массовое сокращение чиновников из-за внедрения электронного правительства — и действительно, многие потеряли свои должности. Однако это произошло не сразу, а в результате последовательной системной работы: сначала — нормативная база, затем — цифровые платформы, а уже потом — структурные изменения. В любом случае на это ушло 10 лет.

С ИИ ситуация пока развивается по схожему сценарию. В Казахстане активно разрабатываются законопроекты, создаются нормативные рамки. Но без кадров, академических программ и устойчивого потока специалистов это не перерастёт в полноценную экономику знаний. Чтобы изменить ситуацию, нужно уже сейчас направить тысячи студентов на обучение в страны, обладающие передовыми компетенциями в области ИИ, — Европу, Китай, Россию и США. Только после этого можно будет говорить о реальной трансформации рынка труда.

Как местные стартапы и проекты в области ИИ конкурируют с глобальными технологическими гигантами? Есть ли в регионе яркие примеры, такие как Higgsfield, Cerebra, AkylAI? С какими вызовами и преимуществами сталкиваются локальные игроки?

Реалистично говоря, говорить о конкуренции с глобальными технологическими корпорациями в нашем контексте не приходится — это несопоставимые масштабы. Тем не менее, есть успешные примеры, когда стартапы из региона смогли выйти на международный уровень. Эти инициативы скорее являются точечными достижениями, подтверждающими наличие потенциала, чем признаками устойчивой конкуренции с гигантами отрасли. Основной проблемой остаётся отсутствие развитой инфраструктуры и зрелой цифровой экосистемы, способной поддерживать массовое развитие подобных проектов.

Как текущее состояние цифровой инфраструктуры в Центральной Азии влияет на развитие и доступность ИИ?

Влияние инфраструктуры на развитие ИИ — критически важно. Решения в этой сфере требуют значительных вычислительных мощностей, наличия специализированных дата-центров, использования сотен тысяч современных процессоров и высокоскоростной сети передачи данных. Для примера ChatGPT3.0 использует в своей работе 150-180 млрд. параметров, а GPT4 уже использует 4500 млрд., т.е. 4,5 трлн! Эти параметры надо не просто хранить, а обрабатывать, создавать новые модели и т.д. Поэтому  в Казахстане не существует ни одного дата-центра, способного полноценно обслуживать задачи ИИ — речь идёт лишь об обычных хранилищах данных. Построение высокоскоростной сети передачи данных тоже нет даже в проекте или публичном обсуждении.

Для работы ИИ также необходимы специализированные чипы, доступ к которым ограничен, а в некоторых случаях и вовсе отсутствует. Причем количество необходимых чипов измеряется сотными тысяч. Более того, для работы с сетями на основе ИИ-проектов необходимо использование новой адресации на базе IPv6. Казахстан пока живет в жестком дефиците старой адресации IPv4, которые приходится приобретать на теневом рынке. В Кыргызстане ситуация ещё более острая: в ряде случаев для государственных учреждений необходима базовая цифровизация процессов. Говорить об ИИ в таких условиях преждевременно. Аналогичная ситуация наблюдается и в Таджикистане.

Отдельно следует сказать, о цифровой инфраструктуре при использовании ИИ-продуктов. Существующие стандарты и протокола обмена данными по инфокоммуникационным сетям не могут обеспечить требуемые параметры по обмену данными. ИИ принес в наш мир новую эру Интернета, которая должна базироваться не только на суперкомпьютерах, но и подготовленной для этого инфраструктуре. Международное техническое сообщество должно уже сегодня работать над созданием новых протоколов и стандартов, которые смогут обеспечить достойную работу ИИ-проектов в мире.

Могут ли страны Центральной Азии каким-либо образом влиять на развитие глобальных моделей ИИ? Например, через оцифровку культурного наследия, развитие открытых данных, участие в международных научных инициативах?

Участие в глобальных процессах возможно, однако уровень влияния остаётся крайне ограниченным. Регион в основном выступает как потребитель данных и технологий, а не как их создатель.
Единственный путь к изменению этого баланса — формирование уникальных локальных датасетов, открытие доступа к ним и активное участие в международных инициативах, а также обеспечение транзита передачи данных Азия-Европа высокоскоростным каналом передачи данных. Без масштабных усилий по созданию и распространению открытых локальных данных влияние региона на развитие ИИ-моделей в мировом контексте останется минимальным.

Перспективным направлением является построение инфраструктуры будущего в новой эре Интернета в мире. Азия и Европа нуждается в транзитной инфраструктуре Казахстана. Для этого Казахстан стоит перед вызовом модернизации своих магистральных сетей, которые начали строить с конца 90-х годов. Участие Казахстана в международных проектах Европы и Азии в области ИИ позволит стать связующим звеном при развитии крупнейших мировых проектов.

Насколько существенными являются риски, связанные с отсутствием данных о Центральной Азии в обучающих выборках глобальных ИИ-моделей? И есть ли у стран региона возможность повлиять на крупных технологических игроков?

Риски вполне реальны. Когда регион слабо представлен в массиве данных, на котором обучаются глобальные ИИ-модели, он фактически становится «невидимым» для этих систем. Наши языки, культурный контекст, правовые и административные особенности попросту не распознаются. Это может приводить к искажению решений, основанных на таких моделях, особенно если они внедряются в государственные или юридические процессы.

На практике это означает, что мы начинаем использовать продукты, разработанные на основе совершенно другой реальности — американской, китайскойи европейской. И хотя в Казахстане, например, уже цифровизирована большая часть судебной практики, сама по себе инфраструктура и наличие данных не гарантируют возможности влиять на мировые модели. Доступ к этим данным ограничен, а сами модели создаются за пределами страны.

Можно ли взаимодействовать с глобальными компаниями и способствовать включению локальных данных в их продукты?

К сожалению, мы живём в эпоху фрагментации цифрового пространства. Ещё недавно говорили о глобальности, обмене технологиями, открытых решениях. Сегодня же страны выстраивают барьеры — цифровые, юридические и политические. Европа ограничивает деятельность цифровой инфраструктуры для России, США тщательно охраняют свои цифровые активы, Китай развивает собственную инфраструктуру. Но для международного сообщества остается актуальным вопрос использования ИИ-проектов стран, где они имеют полноценную реализацию. Очевидно, что с транзитными странами нужно будет дружить, поскольку они будут обеспечивать транзит передачи данных. Поэтому для Казахстана это отличный шанс войти в группу глобальных компаний, реализующих ИИ-проекты.

В текущих условиях страны, подобные Казахстану, оказываются в уязвимом положении: мы слишком малы, чтобы быть интересными крупным инвесторам, и не обладаем достаточными ресурсами для создания собственных моделей. Даже если мы открываем данные, у нас нет возможности обеспечить их масштабную обработку. Но при этом реализация ИИ-проектов требует совершенно новых коммуникационных сетей, способных обеспечивать работу ИИ.

А если крупные игроки, как, например, китайская DeepSeek или американская Presight, согласятся локализовать ИИ-системы в Казахстане — принесёт ли это пользу?

Локализация — это компромисс. С одной стороны, она позволяет соблюсти законодательство о защите данных и частично учесть местный контекст. С другой — сама модель всё равно остаётся «чужой»: она обучена на чужих данных, в ней заложены иные логики и приоритеты. А значит, сохраняется риск некорректной интерпретации локальных реалий.

Кроме того, мы сталкиваемся с институциональными ограничениями. Даже если государство вложит средства в локализацию, реальную отдачу получит в первую очередь владелец технологии. Доступ к данным, инфраструктуре, возможностям масштабирования останется за внешним партнёром. Это создаёт асимметрию — мы поставляем контент, а ценность извлекает другой.

Какие возможны шаги, чтобы уменьшить зависимость от глобальных игроков и усилить влияние региона?

В долгосрочной перспективе — создание локальных датасетов и развитие собственных языковых моделей, как это уже начали делать в Казахстане с проектом Irbis-GPT. Это требует политической воли, устойчивого финансирования и доступа к инфраструктуре. Кроме того, важно обеспечить открытость этих разработок — иначе они так и останутся внутренними проектами, без реального вклада в глобальный ИИ-ландшафт.

Но ключевой момент — это признание реальности. Мы не можем надеяться, что нас «включат» в мировой ИИ по доброй воле. Нам нужно самим выстраивать мосты, создавать локальные инициативы и активно участвовать в международных научных и технологических процессах, насколько позволяют ресурсы.

Может ли оцифровка культурного наследия или развитие программ открытых данных повысить представленность региона в ИИ? Есть ли примеры подобных инициатив?

Да, у Казахстана в этом направлении уже есть определённый опыт. Ещё в 2015 году при поддержке Министерства культуры реализовывался проект «Мәдени мұра», в рамках которого оцифровывались объекты культурного наследия. Были созданы цифровые маршруты, систематизированы материалы о традициях, истории, архитектуре.

Кроме того, Казахстан стал одной из немногих стран, вложивших серьёзные средства в развитие контента на казахском языке. Ещё с 2010 года государство активно финансировало наполнение Википедии на казахском — до миллиона долларов в год. Это позволило создать внушительный массив текстов по самым разным темам: культуре, истории, географии, промышленности. В определённый момент казахская Википедия стала одной из самых быстрорастущих в мире, хотя позже этот рост вызвал споры, поскольку наполнение шло в основном за счёт государственных ресурсов.

Именно контент казахоязычной Википедии можно считать основой для построения казахстанской языковой модели ИИ — Irbis-GPT. Она использует корпус текстов, накопленный за последние десятилетия, включая казахоязычную Википедию. Это редкий случай, когда у страны есть не просто языковой ресурс, но и оцифрованный культурный контекст, пригодный для машинного обучения.
Кроме того, в рамках создания этой модели было собрано так называемое «озеро данных» — объединённый массив из 90 государственных баз. Они не находятся в открытом доступе, но были предоставлены разработчикам в рамках пилотного проекта. Это позволяет Irbis-GPT учитывать специфику казахстанской действительности и формировать более релевантные ответы.

Возможно ли, чтобы такие инициативы усилили присутствие Казахстана в глобальном ИИ-пространстве?

Только при соблюдении двух условий: открытости и устойчивости. Если наработки останутся во внутренних системах, а модели будут использоваться исключительно государственными структурами, их влияние будет ограниченным. Но если государство обеспечит доступ к этим данным для научного и технологического сообщества, они смогут стать полноценным вкладом в развитие глобальных языковых моделей.

Кроме того, важно понимать, что цифровая репрезентация языка — это не только технологический вопрос. Это вопрос культурной независимости, идентичности и способности говорить с миром на собственных условиях. Поэтому поддержка таких инициатив — это стратегическая задача.

Какие формы участия гражданского общества вы наблюдаете в процессах регулирования и выработки политики в области ИИ? Насколько активно вовлекаются некоммерческие организации, и как устроено их взаимодействие с государственными структурами?

Форм взаимодействия достаточно много. Существуют рабочие группы при государственных органах, а также структуры вроде Национальной палаты предпринимателей «Атамекен» в Казахстане. Мы, например, участвуем в комитете по IT при «Атамекене», а также принимаем участие в заседаниях рабочих групп Мажилиса. Хотя формально мы не обладаем правом голоса — решения принимаются депутатами, — возможность донести свою позицию у нас есть.

Кроме того, регулярно проводятся круглые столы, общественные слушания, форумы и экспертные обсуждения — как в Казахстане, так и в Узбекистане и Кыргызстане. Таким образом, утверждать, что гражданское общество полностью отстранено от процесса, было бы неверно.

Насколько эти предложения реально учитываются? Есть ли случаи, когда экспертные мнения и комментарии НКО повлияли на содержание законодательства?

К сожалению, в большинстве случаев влияние крайне ограничено. После событий января 2022 года ситуация изменилась. Если ранее существовало ощущение, что замечания гражданского сектора могут быть интегрированы в итоговые версии документов, то теперь это скорее исключение.

Приведу пример: мы подготовили обоснованные замечания к законопроекту об ИИ — в том числе с участием ассоциаций, юристов и технических специалистов. Эти предложения были направлены в адрес главы рабочей группы, но в дальнейшем судьба этих замечаний зависит исключительно от его решения. Обсуждение не публичное, критерии отбора предложений не объясняются, а значительная часть рекомендаций отклоняется без каких-либо пояснений. Такая практика снижает эффективность общественного участия.

Какие вопросы и темы в рамках проекта закона об ИИ вызывают наибольшее беспокойство у гражданского сообщества?

Ключевые темы, вызывающие озабоченность, во многом совпадают с международной повесткой — в частности, с тем, что обсуждается в Европе и США. Это правовые аспекты авторского права в контексте ИИ, вопросы передачи и защиты данных, стандарты регулирования, классификация по уровням риска и ограничения на использование опасных технологий. Речь идёт, например, о запрете манипулятивных алгоритмов, вмешательства в личную жизнь, дискредитации.

Также обсуждается идея создания национальной платформы ИИ — государство рассматривает возможность централизации разработки по модели Сингапура или Южной Кореи. Однако пока остаётся неясным, насколько такая модель применима в наших реалиях.

Отдельное внимание уделяется сертификации и лицензированию ИИ-систем. Без чётких норм рынок рискует столкнуться с распространением недостоверных решений и фальшивых сервисов. Вопрос этики также поднимается — это, пожалуй, единственная тема, в которой есть хотя бы рамочные международные документы, например рекомендации ЮНЕСКО. Однако в Казахстане пока отсутствует локальный этический кодекс или чёткие ориентиры по использованию ИИ.

Как вы относитесь к идее интеграции казахстанской национальной платформы ИИ в глобальную систему? Может ли она действительно повлиять на мировые процессы?

Если честно, мне сложно представить, как это могло бы быть реализовано на практике. Подобные заявления звучат амбициозно, но пока не подкреплены конкретными механизмами. Даже на национальном уровне остаются нерешёнными базовые вопросы, не говоря уже о глобальной интеграции.

Это напоминает эффектную декларацию вроде «мы изобрели колесо» — формулировка звучит уверенно, но за ней пока нет содержательного наполнения. Прежде чем говорить о влиянии на мировые процессы, необходимо выстроить устойчивую внутреннюю инфраструктуру.