Жасанды интеллектті дамытудың 2024 – 2029 жылдарға арналған тұжырымдамасын бекіту туралы

Қазақстан Республикасы Үкіметінің 2024 жылғы 24 шілдедегі № 592 қаулысы.

      Қазақстан Республикасының Үкіметі ҚАУЛЫ ЕТЕДІ:

      1. Қоса беріліп отырған Жасанды интеллектті дамытудың 2024 – 2029 жылдарға арналған тұжырымдамасы (бұдан әрі – Тұжырымдама) бекітілсін.

      2. Қазақстан Республикасының Цифрлық даму, инновациялар және аэроғарыш өнеркәсібі министрлігі жыл сайын 1 ақпанға дейін Қазақстан Республикасының Үкіметіне Тұжырымдаманың іске асырылу барысы туралы ақпарат беріп тұрсын.

      3. Осы қаулының орындалуын бақылау Қазақстан Республикасының Цифрлық даму, инновациялар және аэроғарыш өнеркәсібі министрлігіне жүктелсін.

      4. Осы қаулы қол қойылған күнінен бастап қолданысқа енгізіледі.

      Қазақстан Республикасының
Премьер-Министрі
О. Бектенов

  Қазақстан Республикасы
Үкіметінің
2024 жылғы 24 шілдедегі
№ 592 қаулысымен
бекітілген

Жасанды интеллектті дамытудың 2024 – 2029 жылдарға арналған тұжырымдамасы

      1-бөлім. Паспорт

      2-бөлім. Ағымдағы жағдайды талдау

      1-тарау. Саланың ағымдағы жағдайын бағалау

      1-бағыт. Деректер

      2-бағыт. Инфрақұрылым

      3-бағыт. Адами капитал

      4-бағыт. Жасанды интеллект саласындағы ғылыми зерттеулер

      5-бағыт. Жасанды интеллект саласындағы құқықтық қатынастарды реттеу

      3-бөлім. Халықаралық тәжірибеге шолу

      1-тарау. Деректер

      2-тарау. Инфрақұрылым

      3-тарау. Адами капитал

      4-тарау. Ғылыми-зерттеу және тәжірибелік-конструкторлық әзірлемелер

      5-тарау. Жасанды интеллект саласындағы құқықтық қатынастарды реттеу

      4-бөлім. Жасанды интеллектті дамытуды іске асыру пайымы

      5-бөлім. Жасанды интеллектті ендіру бөлігінде дамудың негізгі қағидаттары мен тәсілдері

      1-тарау. Қағидаттар

      2-тарау. Тәсілдер

      1-бағыт. Деректер

      2-бағыт. Инфрақұрылым

      3-бағыт. Адами капитал

      4-бағыт. Ғылыми-зерттеу әзірлемелері мен тәжірибелік-конструкторлық әзірлемелер

      5-бағыт. Жасанды интеллект саласындағы құқықтық қатынастарды реттеу

      6-бағыт. Акселерациялық бағдарламалар

      6-бөлім. Нысаналы индикаторлар және күтілетін нәтижелер

      Қосымша: Жасанды интеллектті дамытудың 2024 – 2029 жылдарға арналған тұжырымдамасын іске асыру жөніндегі іс-қимыл жоспары

1-бөлім. Паспорт

Атауы

Жасанды интеллектті дамытудың 2024 – 2029 жылдарға арналған тұжырымдамасы (бұдан әрі – Тұжырымдама)

Әзірлеу үшін негіз

Қазақстан Республикасы Президентінің 2018 жылғы 15 ақпандағы № 636 Жарлығымен бекітілген Қазақстан Республикасының 2025 жылға дейінгі ұлттық даму жоспары;
Қазақстан Республикасы Президентінің қатысуымен өткен 2024 жылғы 7 ақпандағы Қазақстан Республикасы Үкіметінің кеңейтілген отырысы хаттамасының 1.37-тармағы;
Қазақстан Республикасы Үкіметінің 2017 жылғы 29 қарашадағы № 790 қаулысымен бекітілген Қазақстан Республикасындағы мемлекеттік жоспарлау жүйесі

Тұжырымдаманы әзірлеуге жауапты мемлекеттік орган

Қазақстан Республикасының Цифрлық даму, инновациялар және аэроғарыш өнеркәсібі министрлігі

Тұжырымдаманы іске асыруға жауапты мемлекеттік органдар

Қазақстан Республикасының Цифрлық даму, инновациялар және аэроғарыш өнеркәсібі министрлігі, Қазақстан Республикасының Ғылым және жоғары білім министрлігі, Қазақстан Республикасының Еңбек және халықты әлеуметтік қорғау министрлігі, Қазақстан Республикасының Оқу-ағарту министрлігі, Қазақстан Республикасының Қорғаныс министрлігі, Қазақстан Республикасының Қаржы министрлігі, Қазақстан Республикасының Ұлттық қауіпсіздік комитеті (келісу бойынша), Қазақстан Республикасының Стратегиялық жоспарлау және реформалар агенттігі (келісу бойынша), Қазақстан Республикасының Мемлекеттік қызмет істері агенттігі (келісу бойынша)

Іске асыру мерзімдері

2024 – 2029 жылдар

2-бөлім. Ағымдағы жағдайды талдау

1-тарау. Саланың ағымдағы жағдайын бағалау

      Жасанды интеллекттің қоғамға әсері ешқашан соңғы бесжылдықтағыдай соншалықты айқын көрінбеген және жылдам қарыштап дамымаған. Әлемде жасанды интеллект технологияларының жарысы өтіп жатқанына бірнеше жыл болды және негізінен Google, Facebook, Microsoft, Alibaba, Baidu мен Tencent сияқты технологиялық алпауыттардың болуының, сондай-ақ жасанды интеллект саласындағы зерттеулер мен әзірлемелерге қомақты инвестиция құюының арқасында айқын көш бастап келе жатқандар екеу – АҚШ пен Қытай. Қазақстан бұл процеске Қазақстан Президенті Қасым-Жомарт Тоқаев Астана қаласында өткен "Digital Bridge 2023" халықаралық технологиялық форумында елдің экономикалық өсуі үшін жасанды интеллекттің маңызды екенін атап өткен соң таяуда қосылды.

      Үкіметтің жасанды интеллектті пайдалануға әзірлігі негізгі үрдістер мен бастамаларға талдау жасалатын Oxford Insights есеп-қисап әдістемесімен өлшенеді. Бұл әдістеме қосалқы индекстерді қамтиды, 1-суретте көрсетілген әрбір көрсеткіш соларды негізге алады. Суретте көрсетілген параметрлер үкіметтің жасанды интеллект базасында қызметтер көрсетуге әзірлігінің көрсеткіштері ретінде қызығушылық тудырып қана қоймайды, параметрлердің көпшілігін елдің жалпы жасанды интеллектті дамытуының көрсеткіштері ретінде қарастыруға болады. Қосалқы индекстер үлкен үш топқа бөлінеді: "үкімет", "технологиялық сектор" және "деректер мен инфрақұрылымға қолжетімділік".

      Oxford Insights өткізген Үкіметтің жасанды интеллектке әзірлігінің 2023 жылға арналған индексіне сәйкес Қазақстан 193 елдің арасында 72-орында тұр.

  1-сурет



      Деректердің қолжетімділігі, цифрлық әлеует және құқықтық базаның цифрлық бизнес-модельдерге бейімділігі елдің мықты тұстары болып табылады. Әлсіз тұстары стратегиялық пайымның болмауы, технологиялық жетілудің жеткіліксіздігі, инфрақұрылымның жеткіліксіз дамуы, инновациялық әлеуеттің төмен болуы және адами капитал. Егер индекстің жекелеген көрсеткіштерін ашатын болсақ, технологиялық жекеше ірі компаниялардың (бірегей) болмауы, венчурлық капиталдың төмендігі, ғылыми-зерттеу және тәжірибелік-конструкторлық жұмыстарға шығыстардың жеткіліксіздігі де әлсіз тұстары болып табылады.

      1-бағыт. Деректер

      Деректерді басқарудың сапасы мен құралдары жасанды интеллекттің даму негізі болып табылады. Қазақстан деректерді шоғырландыру мен жинауда айтарлықтай ілгеріледі. Мемлекеттік басқару секторында деректерді қарқынды жинау жүргізілуде, мемлекеттік архитектуралық порталда орталық мемлекеттік органдардың 183 ақпараттық жүйесі тіркелген. Үлкен деректерді банк және қаржы секторы, бұлтты технологиялар негізінде бизнестің клиенттік сервистері, телекоммуникация секторы және т. б. қалыптастырады.

      Ірі деректер қоймаларының ішінде Smart Data Ukimet платформасында жинақталатын деректер ерекшеленеді: 93 ақпараттық жүйенің деректері кейіннен аналитикалық өңдеу және шешім қабылдау үшін қолдану мақсатында бірыңғай Data Lake-ке ағылады.

      Мемлекеттік басқару жүйесінде салалық деректерді цифрландыруда әлі де олқылықтар бар. Деректерді жүйелі цифрландыру бойынша көшбасшылар үштігіне мынадай салалар кіреді: білім беру – 81 %, қаржы – 59 %, әлеуметтік қамсыздандыру – 59 %, цифрландырылған деректердің көлемі ең аз салалар: спорт және туризм – 25 %, бизнес – 13 %, энергетика – 33 %, ғылым – 2 %.

      Осылайша, бұл бағытта деректер сапасының болмауына, деректерді цифрландырудың жеткіліксіздігіне, деректердің қайталануына және т.б. проблемаларға байланысты мәселелер ашық күйінде қалып отыр. Сонымен қатар жасанды интеллектті толық пайдалану және дамыту үшін сапалы әрі қолжетімді деректер қажет. Деректерді жинақтау және оған қол жеткізуді қамтамасыз ету, мемлекеттік органдар арасындағы қиылысатын деректерді талдау, деректердің сапасын арттыру (бос мәндерді толтыру және ақпаратты өзектілендіру) саласында одан әрі жұмыс күтіп тұр. Бұл проблемалар деректер экожүйесін қалыптастырудағы қалыпты жағдай және біртіндеп шешілетін болады.

      2-бағыт. Инфрақұрылым

      Жасанды интеллект технологияларының дамуын, сондай-ақ оларды экономикаға тиімді ендіруді негіздейтін факторлардың бірі цифрлық инфрақұрылымның даму дәрежесі болып табылады, ол интернет-қосылыстың сапасы мен қолжетімділігін, дерек өңдеу орталықтарының болуын және т.б. қоса алғанда, есептеу қуаты жоғары заманауи жабдыққа қолжетімділікті қамтиды. Үкімет NVIDIA, Microsoft, Amazon сияқты дерек өңдеу орталықтарын Қазақстан аумағында орналастыру бойынша техноалпауыттармен өзара тығыз ынтымақтастықты жолға қою жұмыстарын жүргізуде.

      2024 жылдың басына Қазақстандағы 6406 елді мекеннің ішінде 116 қала мен 4866 ауыл мобильді технологиялар бойынша интернет-қосылысқа кең жолақты қолжетімділікпен (3G мобильді технологиялар бойынша интернетке кең жолақты қолжетімділікпен – 1652 ауыл, 4G бойынша – 3214 ауыл) қамтамасыз етілген. Asymmetric Digital Subscriber Line (ADSL) технологиясы бойынша 1950 ауылдық елді мекенде, ал 2606 ауылдық елді мекенде талшықты-оптикалық байланыс желісі (ТОБЖ) технологиясымен Интернетке қосылу қамтамасыз етілген.

      Ауылдық елді мекендерді сапалы интернет-қосылыспен (1294 ауылдық елді мекен) 100 % қамтамасыз ету мәселесі шешілмеген күйінде қалып отыр. Осы мақсатқа қол жеткізу жөніндегі іс-шаралар Қазақстан Республикасы Цифрлық даму, инновациялар және аэроғарыш өнеркәсібі министрлігінің қолданыстағы стратегиялық салалық құжатында көзделген, осы құжатқа сәйкес 2027 жылға қарай республикалық маңызы бар қалалардың 75 %-ы, облыс орталықтарының 60 %-ы 5G технологиясымен қамтамасыз етілетін болады.

      "Қолжетімді Интернет" ұлттық жобасы шеңберінде "Батыс-Шығыс" ұлттық гипермагистралін салу және халықаралық трафикті транзиттеу мен сақтау үшін TIER III деңгейінде бөлек дерек өңдеу базасын құру арқылы баламалы трафикті қамтамасыз ету жөніндегі шаралар іске асырылуда.

      Қазақстанда 51 дерек өңдеу орталығы, сондай-ақ Қазақстан Республикасының "электрондық үкімет" ақпараттық-коммуникациялық инфрақұрылымының операторы ретіндегі "ҰАТ" АҚ-ға тиесілі 15 мемлекеттік дерек өңдеу орталығы жұмыс істейді.

      Екібастұз қаласында дерек өңдеу орталығын салу жұмыстары жүргізілуде, оны іске қосу 2025 жылға жоспарланған. QazTech платформасын енгізу мақсатында "ҰАТ" АҚ "Транстелеком" АҚ-ның дерек өңдеу орталығын сатып алу жұмыстарын жүргізіп жатыр, сонымен бірге Астана қаласында негізгі дерек өңдеу орталығын іске қосу жұмыстары басталды.

      Есептеу қуаты зерттеу жүргізуге, технологиялар мен жасанды интеллект модельдерін әзірлеуге мүмкіндік беретін компьютерлік инфрақұрылым мыналардың базасында ұйымдастырылады:

      Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университеті, мұнда өнімділігі 10 терафлопс PARAM BILIM суперкомпьютері орналастырылған (осы суперкомпьютерді жаңғырту аясында Еуразия ұлттық университеті PARAM BILIM өнімділігін 100 терафлопсқа дейін кеңейтуді жоспарлап отыр);

      Satbayev University ғылыми зертханасы – өнімділігінің ең жоғарғы шегі 10,9 терафлопс суперкомпьютер;

      Қазақстан-Британ техникалық университеті – өнімділігі 10 терафлопс уперкомпьютер;

      Ақпараттық-есептеу технологиялары институты – өнімділігі 16 терафлопс суперкомпьютер;

      Назарбаев Университеті – 7 торапқа арналған өнімділігі 25 терафлопс уперкомпьютер;

      әл-Фараби атындағы Қазақ ұлттық университеті өнімділігі 1938,41 терафлопс болатын суперкомпьютер жеткізуге келісім жасады.

      Қазақстанда Қызылорда, Ақтөбе, Семей, Талдықорған, Өскемен, Ақтау, Түркістан, Тараз, Орал, Көкшетау, Қостанай, Қарағанды және Павлодар қалаларында Астана Хаб басқаратын өңірлік 14 АТ-хабтан (АТ – ақпараттық технологиялар) тұратын тармақталған желі жұмыс істейді. 2024 жылы Атырау, Шымкент, Жезқазған, Петропавл және Жаңаөзен қалаларында 5 АТ-хаб ашу жоспарланған. Инфрақұрылымдық база болғанына қарамастан, оқыту және модельдерді ендіру үшін қажетті есептеу ресурстарына қолжетімділіктің шектеулі болуы Қазақстанда жасанды интеллекттің дамуындағы негізгі кедергі болып табылады. Заманауи жасанды интеллект модельдерін әзірлеу және оқыту графикалық процессорлар (GPU), тензорлық процессорлар (TPU) және тілдік процессорлар (LPU) пайдаланылатын өнімділігі жоғары есептеу жүйелерін пайдалануды талап етеді. Көбінесе стартаптар мен шағын және орта бизнес жасанды интеллектке қатысты өз шешімдерін дамыту үшін осындай жабдықты сатып алуға мүмкіндігі жоқ және оларды не шетелден жалға алуға, не шетелдік сервистер мен өнімдерді сатып алуға мәжбүр болады.

      3-бағыт. Адами капитал

      Технологиялық трансформация мен цифрландырудың жеделдеуіне байланысты АТ-мамандары мен АТ саласындағы талантты адамдарға сұраныс жоғары күйінде қалып отыр және ұсыныстан асып түседі. Сұраныс кадрларды жалдау және жылжыту кезінде ресми білімге деген көзқарастың өзгеруі есебінен де қанағаттандырылуда, бұл жағдайда ресми дипломның болуы өз бетінше оқитын онлайн-курстардың нәтижелерін заңдастырудың және АТ-дағдыларының іс жүзінде болуының пайдасына өз позициясынан айырылады.

      Технологиялық прогресс қатаң дағдыларға деген сұраныстың қысқаруынан және еңбек нарығында бәсекеге қабілеттілікті сақтау әрі қызметтік міндеттерді тиімді орындау үшін қажетті дағдылар жиынтығының тез өзгеруінен көрінеді. Цифрлық сауаттылық кез келген маман үшін қажеттілікке айналуда, ал ұйымдар кірістің 1,5 %-ына дейін кадрлардың біліктілігін арттыруға және қайта даярлауға бөліп, қызметкерлерді оқыту жауапкершілігін бөліседі.

      2022 жылы Қазақстан азаматтардың электрондық қатысуы рейтингінде (E-Participation Index, EPI) 15-ші орынға ие болды, бұл ретте 6 жастан 74 жасқа дейінгі халықтың 94 %-ы интернет-пайдаланушылар болып табылады. Алайда халықтың жасанды интеллекттің дамуы туралы хабардар болуы төмен күйінде қалады, бұл технологиялық әзірлемелер мен инновациялық белсенділікке сұранысты шектейді.

      Oxford Insights бағалауы бойынша 2023 жылы Қазақстанда инженерия мен технологиялар саласында жоғары білімі бар мамандардың саны аз, цифрлық дағдылар деңгейі төмен, GitHub-тағы АТ-мамандары мен жаратылыстану ғылымдары (STEM – science, technology, engineering and mathematics) бағытындағы түлектердің белсенділігі төмен болды.

      Осыған қарамастан, Қазақстанның әлеуеті жоғары. 2021 жылы оқушылар физика пәнінен Азия олимпиадасы медальдарын жеңіп алды. 2022 жылы Қазақстан құрамасы математикадан халықаралық олимпиадада 17-ші орынға ие болды. Шымкенттік оқушылар Германияда Қазақстан атынан өнер көрсету мүмкіндігіне ие болды және робототехника бойынша олимпиадада екінші орынға ие болды, 2022 жылдың қазан айында Женевада өткен робототехника бойынша First GLOBAL CHALLENGE Дүниежүзілік жарысында жеңіске жетті, ал 2023 жылы қазақстандық командалар машинаны оқыту бойынша Kaggle конкурстарында жүлделерді жеңіп алды.

      Бейресми білім беру саласында АТ-дағдыларын жылдам меңгеру үшін Қазақстанда бірқатар бастамалар іске асырылуда, мысалы, Tech Orda бағдарламасы 18-45 жас аралығындағы тұрғындар үшін жеке АТ-мектептерде оқуға 600 мың теңгеге дейінгі сомадағы гранттарды мемлекеттік қаржыландыруды қамтамасыз етеді. 2023 жылы оған ұзақтығы 6 айдан 2 жылға дейінгі 219 курсты ұсынатын 83 АТ-мектебі, сондай-ақ өзінің академиясы, 11 курсы бар бір АТ компаниясы қатысты. Жазғы мектептерде бағдарламалауға және жасанды интеллект дағдыларын дамытуға арналған, мысалы, "Шеврон" компаниясы мен Satbayev University қолдауымен nFactorial School бағдарламасы бойынша іс-шаралар өткізіледі.

      Таланттарды іздеу хакатондарды ұйымдастыру есебінен, ал дамыту инкубаторлар мен акселераторлар есебінен жүргізіледі. Қазақстан Республикасының Ғылым және жоғары білім министрлігі NVIDIA, Coursera, Huawei, Amazon, Binance, Microsoft және Google-мен бірлесіп оқыту бағдарламаларын іске асырады, жасанды интеллект және машинаны оқыту бойынша тегін сертификат береді.

      Ресми білім беру саласында 2021 жылдан бері Қазақстанда жаңа кәсіптер мен құзыреттер атласы қолданылады, соның негізінде ЖЖКБҰ 2023 жылдан бері оқу бағдарламаларын жаңартып, машинаны оқыту, data science, кибернетика, жасанды интеллект және робототехника бойынша модульдерді енгізуде.

      2023 – 2024 жылдары әртүрлі салаларда (қаржы, бизнес, білім беру) жасанды интеллектті қолдану бойынша форумдар өтті, бұл оның мүмкіндіктеріне назар аударды. AI Centre, Satbayev University, ISSAI Nazarbayev University, nFactorial, Alem және басқа да білім беру платформалары жасанды интеллекттің артықшылықтары мен оны пайдалану қауіпсіздігі туралы халықтың хабардар болуы мақсатында белсенді ағартушылық жұмыстар жүргізуде.

      Дегенмен бүгінгі таңда кадр тапшылығымен, қажетті білімнің болмауымен, АТ саласында таланттар үшін бәсекелестіктің жоғары болуымен, білім беру бағдарламалары санының жеткіліксіздігімен және жасанды интеллект саласында практика жүзіндегі даярлықтың болмауымен байланысты жүйелі проблемалар ашық күйінде қалып отыр, осыған байланысты оқытушыларды оқытуды және сала мамандарының біліктілігін арттыруды жалғастырып, колледждер мен ЖЖОКБҰ білім беру бағдарламаларына жасанды интеллектті белсендірек енгізу қажет.

      4-бағыт. Жасанды интеллект саласындағы ғылыми зерттеулер

      Қазақстанда 24 жоғары білім беру мекемесі мен ғылыми орталықтар жасанды интеллект саласындағы зерттеулермен және әзірлемелермен айналысады. 2023 жылғы мамырда алынған InCites (Clarivate Analytics) деректері бойынша 2018 – 2022 жылдар кезеңінде қазақстандық ғалымдар Web of Science Core Collection-де "Информатика, жасанды интеллект" тақырыптық бағыты бойынша 191 мақала жариялады.

      Жоғары білім мен ғылымды дамыту тұжырымдамасында зерттеу нәтижелерін коммерцияландыруға арналған гранттар мен коммерцияландыру саласындағы кадрларды қайта даярлау жөніндегі бағдарламалар арқылы ғылымның, өндіріс пен бизнестің өзара іс-қимылын ынталандыру шаралары көзделген. 2023 жылдан бері жасанды интеллект саласындағы зерттеулер ғылымның басым салаларының тізбесіне енгізілді.

      2022 жылдан бері Технологиялық саясат жөніндегі кеңес жұмыс істейді, оның міндеттеріне технологиялық даму басымдықтарын айқындау және технологиялық орталықтар құру жөніндегі бастамаларды қарау кіреді.

      Басқа елдерде бөлінетін қаржыландырумен салыстырғанда ғылыми-зерттеу жұмыстары мен тәжірибелік-конструкторлық жұмыстарды қаржыландыру да төмен – ғылыми-зерттеу жұмыстары мен тәжірибелік-конструкторлық жұмыстарды номиналда қаржыландырудың өскеніне қарамастан, ЖІӨ-нің 1 %-ы деңгейіндегі жоспарланған шығындарға әлі қол жеткізілген жоқ.

      Сонымен қатар деректерге қатысты проблемалардың бірі – қазақ тілінің барлық мүмкіндіктерінің ашылмауы, осыған байланысты жасанды интеллект арқылы KazLLM құру қазақ тілін жасанды интеллект призмасы арқылы ынталандыру мен дамытудың негізгі факторларының бірі болып табылады. KazLLM негізіндегі жасанды интеллект өнімдері мәтіндік деректер пайдаланылатын барлық дерлік салалар мен бизнес-процестерде қолданылады. KazLLM әзірлеуге инвестициялар ұлттық экономика мен технологиялық тәуелсіздікті қолдау және нығайту үшін стратегиялық тұрғыдан маңызды болып табылады, әлемдік аренада өсу мен инновациялар үшін жаңа мүмкіндіктер ашады.

      Жалпы жасанды интеллект саласындағы ғылыми зерттеулерді дамыту қаржылай қолдауды және ғылым, өндіріс пен бизнес арасындағы өзара іс-қимылды күшейтуді талап етеді.

      5-бағыт. Жасанды интеллект саласындағы құқықтық қатынастарды реттеу

      Бүгінгі таңда Қазақстанда ақпараттандыру және жасанды интеллектті дамыту саласындағы заңнамалық базаның негізгі іргетасы қаланған:

      "Ақпараттандыру туралы" 2015 жылғы 24 қарашадағы № 418-V ҚРЗ Қазақстан Республикасының Заңында "ашық деректерді", "жеке деректерді" пайдалануға қатысты ережелер айқындалған, сондай-ақ аса маңызды инфрақұрылым объектілеріне жататын ақпараттандыру объектілерін реттеуге қатысты ережелер және т.б. қамтылған;

      "Байланыс туралы" 2004 жылғы 5 шілдедегі № 567 Қазақстан Республикасының Заңында байланыс қызметтеріне қолжетімділікті қамтамасыз ету үшін инфрақұрылымды қамтамасыз етуге бағытталған нормалар қамтылған;

      "Ақпараттық-коммуникациялық технологиялар және ақпараттық қауіпсіздікті қамтамасыз ету саласындағы бірыңғай талаптарды бекіту туралы" Қазақстан Республикасы Үкіметінің 2016 жылғы 20 желтоқсандағы № 832 қаулысында ақпараттық қауіпсіздік саласындағы талаптар айқындалған;

      "Деректерді басқаруға қойылатын талаптарды бекіту туралы" Қазақстан Республикасы Цифрлық даму, инновациялар және аэроғарыш өнеркәсібі министрінің 2022 жылғы 14 қазандағы № 385/НҚ бұйрығымен деректерді сала ерекшеліктерін ескере отырып басқарудың сараланған тәсілі бөлігіндегі ережелер бекітілген.

      Бұдан басқа, жасанды интеллектті дамыту үшін қажетті шаралардың бір бөлігі Қазақстан Республикасы Үкіметінің 2023 жылғы 28 наурыздағы № 269 қаулысымен бекітілген 2023 – 2029 жылдарға арналған цифрлық трансформация, ақпараттық-коммуникациялық технологиялар саласын және киберқауіпсіздікті дамыту тұжырымдамасында баяндалған, онда сценарийлерді модельдеу мен шешім қабылдауда жасанды интеллект құралдарын пайдалану мүмкіндігі үшін өзекті онлайн-деректердің агрегациясын көздейтін "Электрондық үкімет" платформасының моделін ендіру бойынша, сенімді деректердің, киберқауіпсіздік саласын дамыту ережелерінің және т.б. негізінде болжауға және шешімдерді қабылдауға мүмкіндік беретін Smart Data Ukimet базасында ұлттық жасанды интеллект жүйесін құру бойынша шаралар қамтылған.

      Алайда 2023 – 2029 жылдарға арналған цифрлық трансформация, ақпараттық-коммуникациялық технологиялар саласын және киберқауіпсіздікті дамыту тұжырымдамасы жасанды интеллектті дамытуды емес, тұтас секторды дамытуды көздейді.

      Осы тұрғыда бұл құжат 2023 – 2029 жылдарға арналған цифрлық трансформация, ақпараттық-коммуникациялық технологиялар саласын және киберқауіпсіздікті дамыту тұжырымдамасын толықтыратын, бесжылдық перспективада елде жасанды интеллектті толыққанды дамыту үшін қажетті элементтерді қамтиды.

      Қазақстан Республикасы Үкіметінің 2024 жылғы 27 сәуірдегі № 342 қаулысымен Қазақстан Республикасы Цифрлық даму, инновациялар және аэроғарыш өнеркәсібі министрлігінің Жасанды интеллект және инновацияларды дамыту комитеті құрылды, оның негізгі міндеттеріне мемлекеттік саясатты қалыптастыру және іске асыру, сондай-ақ жасанды интеллектті дамыту үшін жағдайлар жасау кіреді.

      Осылайша, заңнамада әлі де мынадай олқылықтар бар:

      ұғымдық аппарат бекітілмеген, бұл жасанды интеллект қолданылатын жобаларды ендіруге кедергі келтіреді ("Ақпараттандыру туралы" Қазақстан Республикасының Заңына "зияткерлік робот", "электрондық ақпараттық ресурстар" ұғымдары енгізілген, олар "жасанды интеллект" ұғымын ішінара ашады, алайда тікелей анықтамасы жоқ);

      халықаралық практикаға сәйкес жасанды интеллект саласындағы құқықтық қатынастарды дамытудың негізі болып табылатын жасанды интеллектті қолданудың этикалық нормаларын реттейтін нормалар жоқ;

      жасанды интеллект реттейтін сала анықталмаған, мемлекеттік органдардың құзыреттерін, сондай-ақ жасанды интеллект саласындағы субъектілердің құқықтарын, міндеттері мен жауапкершілігін қоса алғанда, жасанды интеллект субъектілерінің өзара қатынастары регламенттелмеген;

      жасанды интеллект өнімдері мен технологиялары үшін техникалық регламенттер мен ұлттық стандарттар жоқ.

      Бизнес-орта өкілдері заңнамалық реттеу қажеттігін, жасанды интеллект қолданылатын сервистік АТ-өнімдерінің отандық шығу тегін дәлелдеудің күрделілігін де атап өтеді, модельдерді оқыту, авторлық құқық, ұсынымдар бойынша немесе жасанды интеллект негізінде қабылданған шешімдер үшін жауапкершілікті бөлу үшін деректерге қол жеткізу мәселесін көтереді.

      Ағымдағы жағдайды талдауды қорытындылай келе, жоғарыда аталған бағыттардан басқа Қазақстанда мемлекеттік басқару деңгейінде акселерациялық процестің жекелеген әдістерін ендіру басталатынын атап өтуге болады, мұны экономиканың нақты секторында жасанды интеллектті қолдану арқылы жаңа өнімдерді әзірлеу үшін қолдануға болады. Бұл салалық сарапшылар мен ақпараттық-коммуникациялық технологиялар мамандарын тартып жаңа идеяларды қалыптастыру үшін қосымша қадам болады, сондай-ақ акселерациялық іс-шараларды іске асыру арқылы кешенді міндеттерді шешуге назар аударады.

      Айталық, жасанды интеллект дамуының маңызды көрсеткіштерінің бірі – Қазақстанда 2023 жылы айтарлықтай өскен Қазақстанның АТ-өнімдері экспортының көлемі анықталды (2-сурет).

  2-сурет

     


      Экспорт көлемі болжанған $546,7 млн-ға жетті, оның $315,4 млн-ы Астана Хаб қатысушыларының үлесіне тиесілі. Бұл компаниялар көрсетілетін қызметтер мен өнімдерді 86 елге, соның ішінде АҚШ-қа ($118,7 млн), Ресейге ($34,5 млн), Ирландияға ($30,3 млн) және басқаларға экспорттады. Тіркелген 1400 АТ-компанияның 394-і экспорттық компаниялар болып табылады, бұл елдің жаһандық ауқымдағы елеулі әлеуетін көрсетеді. Экспортталатын АТ-өнімдердің ішінде бағдарламалық қамтылымды (бұдан әрі – БҚ) әзірлеу, GameDev, SaaS (Software as a Service), кәсіпорын және платформалық БҚ, сондай-ақ жасанды интеллект сияқты салалар ерекшеленген.

      Айтарлықтай жетістіктерге қарамастан, экспорттың жалпы көлеміндегі жасанды интеллекттің үлесі әзірге салыстырмалы түрде төмен болып қала береді, бұл өсу мен даму үшін жаңа мүмкіндіктер ашады. Жасанды интеллекттің дамуы АТ-экспортының өсуін жеделдету, инновациялық жобалар құру және технологиялық бірегейлердің пайда болуы үшін Қазақстан алдында ерекше мүмкіндіктер ашатын жаңа технологиялық революцияны білдіреді.

      Осылайша, ағымдағы жағдайды талдау халықаралық нарықта бәсекеге қабілетті технологиялар мен жасанды интеллект өнімдерін дамыту үшін жағдайлардың бар екенін көрсетеді.

3-бөлім. Халықаралық тәжірибеге шолу

      Global AI Report 2024 мәліметтері бойынша 2024 жылы жасанды интеллектке жұмсалатын шығын 2023 жылмен салыстырғанда екі есе артады және бір компанияға орта есеппен $2,5 млн-ды құрайды. PwC зерттеуі жасанды интеллекттің арқасында жаһандық ЖІӨ 2030 жылға қарай 14 %-ға жоғары болуы мүмкін екенін көрсетеді – бұл қосымша $15,7 трлн-ға тең, мұның өзі жасанды интеллект тым құбылмалы қазіргі экономикадағы ең ірі коммерциялық мүмкіндік екенін көрсетеді.

      McKinsey есебіне сәйкес кеңейтілген аналитика, дәстүрлі машинаны оқыту және терең оқыту экономика үшін қосымша құндылық тудыруы мүмкін. Бұл ретте генеративті жасанды интеллект жаңа кейстерді енгізу және өнімділікті арттыру арқылы 35-70 % мөлшерінде қосымша экономикалық әсер бере алады.

      АҚШ, Қытай, ЕО және Ұлыбритания жасанды интеллект қолдану арқылы ең үздік модельдер жасауда көш бастап тұр. 2023 жылы америкалық институттарда 61 жасанды интеллект моделі, ЕО мен Қытайда тиісінше 21 және 15 модель жасалды. PwC зерттеуіне сәйкес Орта Шығыс елдері мен дамыған Азия өңірінің ЖІӨ жасанды интеллекттің арқасында 2030 жылға қарай орта есеппен 10.4 %-ға өсуі мүмкін.

1-тарау. Деректер

      Weborama зерттеуіне сәйкес адамзат жинақтаған барлық деректердің көлемі 2025 жылға қарай 180 зеттабайтқа дейін жетеді. Launch Squad агенттігінің зерттеуі бойынша кірісті арттыру үшін ірі және орта бизнес компанияларының 96 %-ы жиналған деректерді талдайды.

      Оңтүстік Корея Республикасы жасанды интеллект платформасында 703 деректер жиынтығын мысалы, түнгі уақыттағы қала жолдары туралы деректерді, жаяу жүргіншілер жолдарындағы қозғалыс туралы деректерді, пилотсыз ұшу аппараттарын сынау үшін ауа-райының қолайсыздығы туралы деректерді және т.б., олардың толық сипаттамасын: деректерге шолу, метадеректер құрылымын, деректер статистикасын, жасанды интеллектті оқыту моделінің толық сипатын, суреттері бар кодтар мен мәліметтер құрылымын ашық қолжетімділікте орналастырды. Платформаға Оңтүстік Кореяның резиденттері ғана қол жеткізе алады.

      Сингапурдың Ұлттық жасанды интеллект стратегиясы мемлекеттік және жеке сектор арасында деректерді бірлесіп пайдалану және бөлісу тетіктерін қарастырады. Мемлекет датасеттер құруды үйлестіреді, деректердің сапасын қамтамасыз етеді, сондай-ақ жеке ұйымдар мен мемлекеттік датасеттерге қол жеткізуді қамтамасыз етеді. Сингапур үкіметі деректерді басқару практикасын да регламенттеп, мемлекеттік деректер архитектурасын құрды. Бұл шаралар 2023 жылы елде деректердің стратегиялық актив ретінде әрекет етуіне әкелді, ал деректерді басқару практикасы секторды дамыту үшін мемлекеттік деректерді тиімдірек пайдалануға мүмкіндік берді.

      Дания ғарыштық деректер саласындағы еуропалық ынтымақтастықтан басқа, Дания метеорологиялық институтының ауа-райы, климат және теңіз ортасы туралы деректеріне ашық қол жеткізуді қамтамасыз етеді.

      Ұлыбритания машинаны оқыту және жасанды интеллект үшін жоғары сапалы, ашық форматтағы жалпыға қолжетімді деректерді ұсынады.

      Осылайша, жоғарыда аталған елдердің тәжірибесі көрсеткендей, мемлекет азаматтардың тұрмыс сапасын жақсарту мақсатында деректерге қолжетімділікті қамтамасыз етеді, деректерді бірлесіп пайдалану және алмасу да жүзеге асырылады, бұл мемлекеттік сектордың да, жеке сектордың дамуына әкеледі, сонымен қатар машинаны оқыту және т.б. үшін жоғары сапалы деректер беріледі.

2-тарау. Инфрақұрылым

      Кейбір елдер есептеу қуатын тегін беріп, жасанды интеллект модельдерін әзірлеушілерге мемлекеттік қолдау көрсетеді. Мысалы, Оңтүстік Кореяда шағын және орта бизнес пен стартаптар үшін 2 жылға тегін бұлтты есептеу қуаты түрінде қолдау көзделген. Мемлекет есептеу қуатын жергілікті телекоммуникациялық компаниялардан нарықтық бағамен сатып алады, осылайша телекоммуникациялық компанияларға қолдау көрсетеді. Бұл ретте қуаттар дерек өңдеу орталықтарында ғана жалға алынады, олар жасанды интеллектті жеделдету үшін чиптерді пайдаланады, ал бұл чиптерді дерек өңдеу орталықтарында Оңтүстік Кореяның компаниялары шығарады, осылайша чип өндірушілерге қолдау көрсетіледі. Бұл ретте әзірлеуші компаниялардың өздеріне қойылатын талаптар: SaaS бағдарламалық қамтылымы, жасанды интеллект чиптері пайдаланылатын жасанды интеллект алгоритмдерін міндетті пайдалану негізінде құрылады.

      Біріккен Араб Әмірліктері ұйымдарға AI Super Computer Lab базасында жасанды интеллекттің сынақ полигонына айналуы үшін деректер мен қосалқы инфрақұрылым ұсынады. Жасанды интеллекттің машинаны оқыту есептеулері үшін оңтайландырылған ең озық графикалық процессорлар жүйелерінен тұратын өнімділігі жоғары бұл есептеу кластері БАӘ-дегі барлық зерттеушілер мен стартаптар үшін ашық.

      Сингапурда үкімет жасанды интеллект саласындағы инновацияларды тестілеуге арналған платформалар құруда. Мәселен, инфрақұрылымдық объект ретінде Punggol цифрлық округі құрылды, ол компаниялар үшін жасанды интеллект технологияларын шынайы ортада тестілей алатын алаң ретінде әрекет етеді.

      Жоғарыда аталған елдердің халықаралық тәжірибесі жасанды интеллект пайдаланылатын өнімдерді әзірлеушілерге мемлекеттік қолдау берілетінін, оның ішінде есептеу қуаты, деректер мен қосалқы инфрақұрылым және т.б. ұсынылатынын көрсетеді. Бұл ретте БҰҰ, ЭЫДҰ, Халықаралық электр байланысы одағы сияқты ұйымдар, сондай-ақ ұлттық және өңірлік үкіметтік органдар жалпы мақсаттарға қол жеткізу үшін қатысушылардың іс-қимылын үйлестіру платформаларын қамтамасыз ете отырып, жасанды интеллект стратегияларының процестерін қолдау үшін саясатты үйлестіруге және түрлі елдердің ресурстарын біріктіруге қабілетті.

3-тарау. Адами капитал

      Сингапур жасанды интеллект саласында адами капиталды дамыту үшін университеттер деңгейінде де, мамандандырылған оқу орындары арқылы да білім беру бағдарламалары мен курстарын әзірлейді. Сингапур үкіметі жасанды интеллект саласындағы зерттеулер мен әзірлемелерді, сондай-ақ сабақтас салалардағы жұмыс күшінің біліктілігін арттыруға және біліктілігін өзгертуге бағытталған бастамаларды қолдау үшін қаржыландыру мен гранттар ұсынады. Жасанды интеллект саласындағы мамандарды тарту үшін Сингапур визалық бағдарламаларды, салықтық жеңілдіктерді және сарапшылардың көшуін жеңілдету бастамаларын әзірлейді.

      АҚШ-та мемлекеттік органдар, жеке қорлар мен корпорациялар академиялық орта мен индустриядағы жасанды интеллект бойынша зерттеу жобаларына қаржы ұсынады. Өнеркәсіп пен академия арасындағы ынтымақтастықты қолдайды. Мысалы, университеттер студенттер мен ғалымдарға шынайы жұмыс тәжірибесін және жасанды интеллект индустриясын түсінуді қамтамасыз ете отырып, бірлескен жобалар үшін өнеркәсіптік компаниялармен ынтымақтасады.

      Осылайша, тәжірибе көрсеткендей, елдер адами капиталды нығайту мақсатында білім беру бағдарламаларын, курстарды әзірлеу, зерттеулерді қаржыландыру, жасанды интеллект саласында инновациялық орталықтар құру арқылы көрінетін түрлі саясаттарды әзірлейді. Білім беру бағдарламаларына жасанды интеллектті ендіру, жасанды интеллектке арналған гранттар мен қаржыландыру сияқты жоғарыда аталған шаралардың кейбіреуі елдегі қазіргі жағдайда қолданылады және тәсілдерде көрсетілген.

4-тарау. Ғылыми-зерттеу және тәжірибелік-конструкторлық әзірлемелер

      Ұлыбритания үкіметі машинаны оқыту, табиғи тілді өңдеу, компьютерлік көру және т.б. салалардағы жобаларды қолдай отырып, UK Research and Innovation (UKRI) және Industrial Strategy Challenge Fund сияқты бастамалар арқылы жасанды интеллект саласындағы зерттеу бағдарламаларына белсенді түрде инвестиция салуда. DeepMind (Google сатып алған), Facebook AI Research, Amazon Research Cambridge және Microsoft Research Cambridge сияқты Ұлыбританиядағы көптеген ірі компаниялардың университеттермен және академиялық институттармен белсенді өзара іс-қимыл жасайтын жасанды интеллект саласындағы меншікті зерттеу зертханалары бар.

      Қытайда жасанды интеллект қолданылатын өнімдерді әзірлеу үшін лицензия (ғылыми-зерттеу жұмыстары мен тәжірибелік-конструкторлық жұмыстарға лицензия) алу қажет. Бұл лицензиялар ғалымдарға жасанды интеллект саласындағы зерттеулерді бастауға құқық береді.

      Жапонияда ғылыми-зерттеу жұмыстары мен тәжірибелік-конструкторлық жұмыстар өнеркәсіптік өндіріске, денсаулық сақтауға және әлеуметтік көмекке арналған роботтарды әзірлеуге бағытталған.

      Францияда жасанды интеллект саласында жұмыс істейтін стартаптар ғылыми-зерттеу жұмыстары мен тәжірибелік-конструкторлық жұмыстармен белсенді айналысады. Франция үкіметі, сондай-ақ жеке және қоғамдық ұйымдар бұл компаниялардың дамуын әртүрлі бастамалар мен бағдарламалар арқылы қолдайды.

      Германия жасанды интеллект саласындағы ғылыми-зерттеу жұмыстары мен тәжірибелік-конструкторлық жұмыстар саласындағы жетекші елдердің бірі болып табылады. Германия үкіметі, академиялық мекемелер мен жеке компаниялар инновациялар мен технологиялық дамуға қолайлы экожүйе құра отырып, осы салада жұмыс істейтін стартаптарға белсенді қолдау көрсетеді.

      Жоғарыда жазылған оң халықаралық тәжірибе зерттеу бағдарламаларына, стартаптарға, академиялық мекемелердің нәтижелеріне инвестиция құю арқылы ғылыми-зерттеу жұмыстары мен тәжірибелік-конструкторлық жұмыстарға қолдау көрсетілетін айғақтайды.

5-тарау. Жасанды интеллект саласындағы құқықтық қатынастарды реттеу

      ЕО-ға мүше елдер өздері үшін жасанды интеллектті реттеудің жалпы саясатын "Жасанды интеллект туралы" заңды әзірлеп және жалпы этикалық қағидаттарды қабылдай отырып айқындайды. ЕО-ның жасанды интеллект саласындағы нормативтік реттеуі жасанды интеллект өнімдерін оңайлатылған ендіру тетіктерін құруға, машиналық шығармашылық нәтижелерін қорғау режимін жетілдіруге (зияткерлік меншік мәселелері), жасанды интеллекттің адамның ойлау қабілетіне әсерін шектеуге, атап айтқанда, адамның ұсынымдық сервистерді өз қалауы бойынша өшіре алу құқығына, жасанды интеллекттің заңды, қауіпсіз және сенімді қосымшаларының бірыңғай нарығын дамытуға және т.б. бағытталған. Жасанды интеллектті еуропалық реттеудегі ерекшелік жасанды интеллект қаупінің әртүрлі санаттарын бөліп көрсету болып табылады, оларға байланысты қатаң немесе жұмсағырақ реттеу тетіктері қолданылады.

      АҚШ пен Ұлыбритания екі елдің, оның ішінде жартылай өткізгіштер, кванттық технологиялар және жасанды интеллект сияқты жаңа технологияларды дамыту үшін өзара ынтымақтастықтың шекараларын белгілейтін Атлант экономикалық серіктестік декларациясына қол қойды.

      Қытайда ғалымдар қауымдастығы "Жасанды интеллект туралы" заң жобасын әзірледі, онда мынадай аспектілер: жасанды интеллектті қолдау және ілгерілету (мысалы, мемлекет жасанды интеллект үшін мемлекеттік есептеу ресурстарын ұсыну жүйесін құруға, платформаларды құруға және пайдалануға жәрдемдесуге, жасанды интеллектті және т.б. дамыту үшін арнайы қорлар
бөлуге тиіс), әзірлеушілер мен жеткізушілердің жасанды интеллект өнімдерінің қауіпсіздігін қамтамасыз ету міндеттері, жасанды интеллект пен азаматтық жауапкершілікті басқару тетіктері бар.

      Осылайша, елдерде өнімдерді оңайлатылған ендірудің құқықтық тетіктерін, жасанды интеллект тәуекелдерінің санаттарын жасау, жасанды интеллектті қолдау мен ілгерілету арқылы жасанды интеллектті қоғам игілігіне пайдалану, оның ішінде жасанды интеллект өнімдерінің қауіпсіздігін қамтамасыз ету жөніндегі міндеттер үшін нормативтік құқықтық база қалыптастырылады.

4-бөлім. Жасанды интеллекттің дамуын іске асыру пайымы

      Стратегиялық тұрғыдан алсақ, Қазақстан жасанды интеллектті ұлттық экономиканың индустриялық және технологиялық дамуының басым драйвері ретінде айқындайды.

      Жасанды интеллектті дамытудың стратегиялық пайымы жаһандық экономикалық үрдістер, тұрақты өсуді қамтамасыз ету қажеттігі және жасанды интеллект технологияларын дамыту мен ендіру түйінді рөл атқаратын цифрлық экономикаға көшу ескеріле отырып қалыптастырылады. Мұның өзі еңбек өнімділігі мен қабылданатын шешімдердің сапасын арттырып қана қоймай, институттардың сапасын едәуір жақсартуға, сыбайлас жемқорлықты азайтуға және заңның үстемдігін қамтамасыз етуге мүмкіндік береді, бұл экономиканың орнықты өсуі мен алға қойылған мақсаттарға қол жеткізудің маңызды факторлары болып табылады.

      Тұжырымдаманы іске асыру кезеңінде жасанды интеллект мүмкіндіктерін белсенді, жауапты, қауіпсіз пайдалануға ықпал ететін қолайлы орта құру көзделеді. Жалпы жасанды интеллекттің қауіпсіздігін қамтамасыз ету техникалық, этикалық, құқықтық және әлеуметтік аспектілерді қамтитын көп қырлы міндет болып табылады.

      Техникалық қауіпсіздік жасанды интеллекттің сенімділігі мен тұрақтылығын қамтамасыз етуде түйінді рөл атқарады. Бұл қателіктер мен іркілістерді еңсере алатын алгоритмдерді әзірлеуді және қате деректерден қорғауды қамтиды.

      Этикалық қауіпсіздік жасанды интеллекттің әділдігі мен бейтараптығын қамтамасыз етуге бағытталған, ол деректерді жаңсақ пікірдің қалыптасу ықтималдығы тұрғысынан талдауды және әралуандық пен инклюзивтілік ескерілетін алгоритмдерді әзірлеуді қамтиды.

      Құқықтық қауіпсіздік жасанды интеллект қолданылатын өнімдердің қолданыстағы заңнамаға және нормативтік актілерге, оның ішінде деректер мен адам құқықтарын қорғау саласындағы заңдарға сәйкестігін қамтамасыз етеді.

      Әлеуметтік қауіпсіздік жасанды интеллекттің еңбек нарығына, құпиялылыққа және деректерді қорғауға келтіретін әсерін қамтиды. Жасанды интеллекттің жұмыспен қамтуға әсерін бағалау және басқару олардың қызметін автоматтандырудан зардап шеккен жұмысшыларды қайта даярлау және қолдау бағдарламаларын әзірлеуді қамтиды. Жасанды интеллекттің мүмкіндіктері мен тәуекелдері туралы халықтың хабардар болуын арттыру, сондай-ақ пайдаланушыларға жасанды интеллектті қауіпсіз пайдалануды үйрету әлеуметтік қауіпсіздікке ықпал етеді.

      Осылайша, жасанды интеллекттің қауіпсіздігін қамтамасыз ету барлық аталған аспектілерді қамтитын кешенді тәсілді қажет етеді. Мұндай шараларды ендіру экономиканың нақты салаларында қоғамға пайда әкелетін жасанды интеллектті қолдана отырып, сенімді әрі қауіпсіз өнім жасауға ықпал етеді, осыған байланысты жасанды интеллект қолданылатын АТ өнімдерін ендіру үшін экономиканың нақты секторының мынадай басым салаларын атап көрсетуге болады: мемлекеттік басқару, мұнай-газ, тау-кен, энергетика, көлік, логистика, сумен жабдықтау және ауыл шаруашылығы салаларындағы табиғи монополиялар субъектілері.

      Мысалы, Axellect компаниясының есептеуі бойынша Қазақстан Республикасы экономикасының салаларында жасанды интеллект қолданылатын өнімдерді ендірудің мынадай оң әсері болуы мүмкін:

      өңдеуші өнеркәсіпте – ЖІӨ-нің жыл сайын 460 млрд теңге межесінде ықтимал өсімі. Генеративті жасанды интеллект басқарушы персонал үшін есептер мен болжамдарды дайындау сервисі қызметін атқара алады, бұл $1 млн үнемдеуге әкелуі мүмкін (BP және Chevron кейсі). Жерасты резервуарларының дәл және егжей-тегжейлі 3D модельдерін құру, мұнай мен газ қорларын анағұрлым дәл бағалау, барлауға жұмсалатын уақыт пен шығынды қысқарту, ұңғымаларды бұрғылауды оңтайландыру, геоақпараттық жүйелер бойынша нәтижелерді түсіндіруге көмектесу бұрғылау шығындарын 10 %-ға төмендетеді және мұнай өндіруді 5 %-ға арттырады;

      көтерме және бөлшек саудада жасанды интеллект қолданылатын шешімдерді ендірудің жыл сайынғы ықтимал әсері 233 млрд теңге ЖІӨ өсімін құрауы мүмкін. Маусымдық сатылым мен ағымдағы тенденция туралы тарихи деректер негізінде болжам жасай отырып, тауарларға сұранысты болжау үшін тиімді пайдаланылатын генеративті жасанды интеллекттің ықтимал әсері түгендеу көрсеткіштерін 35 %-ға жақсартады, қойманың өткізу қабілетін 30 %-ға арттырады, отын шығындарын 20 %-ға, логистикаға 15 %-ға төмендетеді. Генеративті жасанды интеллект байланыс орталығының және клиенттерге консультация беретін чат-бот функцияларын алмастыра алады, бұл байланыс орталығының қызметкерлерін 90 %-ға қысқартуға, клиенттерді қолдауға жұмсалатын шығындарды 85 %-ға қысқартуға, клиенттерді ұстап қалу көрсеткіштерін 15 %-ға жақсартуға әкеледі.

      Тапсырыстарды жинау және орау бойынша механикалық операцияларды автоматтандыру үшін жасанды интеллект базасындағы бағдарламалық қамтылымы бар жабдықтарды пайдалану осы процестердің тиімділігі мен дәлдігін айтарлықтай жақсартады, еңбек өнімділігін 50-100 %-ға арттырады, тапсырыстарды жинау дәлдігін 99 %-ға арттырады, сұрыптау кезінде ақау пайызын 1 %-ға дейін азайтады, жұмыс күшіне жұмсалатын еңбек шығындарын 30 %-ға дейін азайтады, қоймаларды ұстауға арналған операциялық шығындарды 20 %-ға азайтады;

      денсаулық сақтау мен халыққа әлеуметтік қызмет көрсетуде – жыл сайынғы ықтимал әсері ЖІӨ-ні 146 млрд теңгеге өсіре алады.

      Медициналық есептерді дайындау, қалыптастыру, құрылымдау және талдау бойынша әкімшілік жұмысты өз мойнына алатын, сондай-ақ медициналық білім базасындағы ақпараттың арқасында дәрігерлердің сұрақтарына жауап беріп, адамға түсетін жүктемені азайтатын дәрігердің виртуалды асистенті терапевтер жүктемесінің көлемін 23 %-ға төмендетеді, дұрыс диагноздар санын 43 %-ға арттырады. Генеративті жасанды интеллект рентген суреттерін, МРТ (магниттік-резонанстық томография) және КТ (компьютерлік томография) түсіндіруге қабілетті болады және алынған нәтижелер негізінде қорытынды жасайды, бұл қорытынды дайындау уақытын 50 %-ға төмендетеді, диагноз қою дәлдігін 90 %-ға дейін қамтамасыз етеді, жүктемені және патологияны динамикада бақылауды азайтады;

      тау-кен өнеркәсібінде және карьерлерді қазуда ЖІӨ өсіміндегі әлеуетті жыл сайынғы әсер 94 млрд теңгені құрауы мүмкін.

      Кеніштердің 3D моделін құру, өндіру және шахталардың маршруттарын оңтайландыру әдістерімен эксперименттер жүргізу, шахталардың опырылып құлауының және газдың білінбей таралуының алдын алу жолымен химиялық реакциялар жүретін кеніштердің цифрлық егізі өндіру тиімділігін 30 %-ға ұлғайтады, кен өндіруге жұмсалатын операциялық шығындарды 20 %-ға қысқартады, жаңа кен орындарын игеруге жұмсалатын күрделі шығындарды 50 %-ға қысқартады.

      Өндірістік процестерде өнеркәсіптік роботтарды қолдану өндіріс процесінің жоғары дәлдігі мен қауіпсіздігін қамтамасыз ете отырып, бұйымның температурасы мен физикалық қасиеттерін талдайтын және бақылайтын нейрондық желімен интеграцияланған роботтық механизмдер жүйелерін пайдалану өнімділікті 7 %-ға арттыра алады, энергия шығынын 2 %-ға төмендетеді, шикізат шығынын 5 %-ға азайта алады, металл құю процесін 2 есе жылдамдатып, қызметкерлердің еңбек шығындарын 50 %-ға қысқарта алады;

      ауыл, орман және балық шаруашылығында жыл сайын ЖІӨ-нің 28 млрд теңгеге өсуін әлеуетті түрде қамтамасыз етеді.

      Дроннан алынған суреттерді, спутниктік түсірілімдерді пайдалану арқылы ауыл шаруашылығындағы оңтайландыру үшін цифрлық егіздерді пайдалану дақылдармен жұмысты оңтайландыру және дақылдар құрамының сапасымен байланысты цифрлық ұқсастықтарға негізделген жаңа егістіктерді шығару бойынша қорытынды жасай алады, бұл пестицидтер, тыңайтқыштар және су шығындарын 30 %-ға қысқартуға, өнімнің ысырап болуын азайтуға, өнім сапасын жақсартуға, жаңа өнімді шығару уақытын қысқартуға әкеледі.

      Жасанды интеллект жүйесін егісті мониторингтеу, аурулар мен зиянкестерді анықтау, сондай-ақ өсімдіктердің жай-күйі мен тыңайтқыш қажеттігін бағалау үшін пайдалануға болады. Сонымен қатар спутниктік түсірілімдерді талдаудың арқасында егіс алқаптарының өнімділігі және жалпы топырақтың жай-күйі туралы ақпарат алуға болады, бұл шығымды 50 %-ға, өнімділікті 25 %-ға арттырады және егістікті өңдеуге жұмсалатын операциялық шығындарды 35 %-ға азайтады.

      Жасанды интеллект сыбайлас жемқорлыққа қарсы күш-жігердің тиімділігін арттыру және мемлекеттік басқарудың сапасын жақсарту үшін маңызды құралға айналады, бұл мемлекеттік органдар мен ұйымдар қабылдайтын шешімдердің ашықтығын қамтамасыз етуге, ақпараттың ауқымды көлемін талдауға, ықтимал сыбайлас жемқорлық тәуекелдерін болжауға және модельдеуге мүмкіндік береді.

      Осылайша, Тұжырымдаманы іске асыру қысқамерзімді және ортамерзімді перспективадағы мемлекеттік саясат бағдарын құруға, сондай-ақ ұзақмерзімді перспективадағы ықтимал сын-қатерлерге дайындалуға мүмкіндік береді.

      Мынадай тәуекелдер негізгі сын-қатер болып табылады:

      қаржыландырудың жеткіліксіз болуы, бұл Тұжырымдаманы іске асыруды баяулатуы мүмкін (бұл тәуекелді азайту шаралары жеке инвестицияларды, гранттарды, мемлекеттік субсидиялауды және басқаларын қамтитын қаржыландыруды әртараптандыруға негізделген);

      жасанды интеллект саласындағы білікті мамандардың жетіспеуі міндеттерді орындауды қиындатуы мүмкін (қысқарту шаралары оқыту және біліктілікті арттыру бағдарламаларын ендіруді, оқу орындарымен ынтымақтастықты, шетелдік мамандарды тартуды қамтиды);

      кадрлардың тұрақтамауына байланысты тәуекелдер, жасанды интеллект саласындағы мамандар жалақысының бәсекеге қабілетсіз болуы оларды шетелге кетуге итермелеуі мүмкін (тәуекелдерді азайту шаралары тартымды жұмыс жағдайларын жасауды және мамандарға өз әлеуетін өз отанында іске асыруға мүмкіндік беретін кәсіптік өсу мүмкіндіктерін беруді қамтиды);

      технологиялық тәуекелдер технологиялардың жылдам ескіруімен және үнемі жаңартып тұру қажеттігімен байланысты (оларды төмендету үшін зерттеулер мен әзірлемелерге инвестиция салу, технологиялық компаниялармен ынтымақтастық, жаңа технологияларды ауқымды ендірер алдында пилоттық тестілеу сияқты шаралар көзделеді);

      ұйымдық тәуекелдер түрлі ведомстволар арасындағы үйлестірудің төмен болуынан көрінуі мүмкін (төмендету шаралары функционаларалық командалар, ведомствоаралық жобалар құру, рөлдер мен жауапкершілікті дәл бөлу түрінде қарастырылады);

      заңдық тәуекелдер заңнамадағы құқықтық олқылықтармен және коллизиямен байланысты (төмендету шаралары заңнамаға өзгерістер енгізу жөніндегі заңнамалық бастама құқығын, жеке және заңды тұлғалардың заңнамаға ұсыныстармен жүгінуін, заңнамадағы қайшылықтарды анықтау мақсатында құқықтық мониторингті, бейімді реттеуді қамтиды).

      Тұжырымдаманың мақсаты жасанды интеллект экожүйесін құру, қолайлы климатты қалыптастыру және жасанды интеллект технологияларының мүмкіндіктерін пайдалана отырып, экономика салаларын одан әрі дамыту болып табылады, мұның өзі жиынтығында Қазақстанның жасанды интеллект технологияларын пайдаланушыға айналып қана қоймай, жасанды интеллект технологияларына негізделген АТ-өнімдерді әзірлеудің жаһандық нарығында сенімді орын алуына да әкеледі.

      Осы мақсатқа қол жеткізу үшін Тұжырымдаманы іске асырудың мынадай түйінді бағыттары бөліп көрсетіледі: деректерді басқару, инфрақұрылымды жетілдіру, адами капиталды ұлғайту, ғылыми-зерттеу жұмыстары мен тәжірибелік-конструкторлық жұмыстарда жасанды интеллектке басымдық беру, жасанды интеллект саласындағы құқықтық қатынастарды реттеу.

5-бөлім. Жасанды интеллектті ендіру бөлігінде дамудың негізгі қағидаттары мен тәсілдері

1-тарау. Қағидаттар

      Жасанды интеллекттің дамуын іске асыруда басшылыққа алынатын қағидаттар жасанды интеллект секторында өз қызметін жүзеге асырғанда назар аударылатын және мақсаттар мен міндеттерге басымдық берілетін түйінді салаларды бөліп көрсетіп, сектордың барлық стейкхолдерлеріне бағдар беруге бағытталған.

      Тұжырымдаманы іске асыруды қамтамасыз ету мынадай қағидаттар ескеріліп жүзеге асырылады:

      Жауапкершілік. Жасанды интеллектті жобалау және пайдалану кезінде этикалық талаптар мен адами құндылықтар қатаң сақталуға тиіс. Бұл қағидат адами құндылықтар жүйесінен тиімділіктің басым болуына жол бермей, жасанды интеллектті моральдық нормаларды сақтап, адам құқықтарын құрметтей отырып дамытуға, жобалауға және пайдалануға бағытталған.

      Шешім қабылдау. Жасанды интеллект адамды алмастырмайды, толықтырады. Шешім қабылдау мандатының иерархиясында адамды жасанды интеллект әрекетін түзету мүмкіндігімен жасанды интеллекттен жоғары қою үшін жасанды интеллект жүйелерінің шешім қабылдау процесін бақылау мен басқаруға адамның белсенді қатысуы қамтамасыз етілуі қажет. Жасанды интеллект жұмысын үнемі мониторингтеу және сыни бағалау қамтамасыз етілуге тиіс.

      Жасанды интеллект технологияларының сенімділігі және алгоритмдердің түсінікті болуы. Жасанды интеллект шешім қабылдаған кезде сенімді нәтижелер мен тиісті дәлдікті қамтамасыз ету үшін жасанды интеллект технологиялары сенімді есептеу әдістері мен инфрақұрылымдық шешімдерге сүйенуге тиіс. Алгоритмдердің түсінікті болуы үшін жасанды интеллект жүйелерін жасанды интеллекттің шешім қабылдау процесі қалай өтетінін және осы процестің шешуші факторы не екенін әзірлеуші мен пайдаланушылар түсінетіндей етіп әзірлеу көзделеді.

      Ашықтық пен әділеттілік. Ашықтық стейкхолдерлердің жасанды интеллект жүйелері мен технологиялары туралы нақты және ашық ақпаратқа қол жеткізе алуын қамтамасыз етеді, ал жасанды интеллект технологиялары мен жүйелерін әзірлеушілер мен меншік иелері бұл мүмкіндікті қамтамасыз етеді. Сондай-ақ жасанды интеллект технологиялары мен жүйелерінің әзірлеушілері және меншік иелері деректер мен жасанды интеллектті мәлімделген мақсаттарда ғана пайдалануды қамтамасыз етеді, жасырын алгоритмдерді пайдаланудан бас тартады. Әділеттілік қағидатын сақтау сектор стейкхолдерлерін жасанды интеллект негізіндегі жүйелер мен технологиялар өз қызметінде ешкімді кемсітпейтініне және белгілі бір адамдар тобының пайдасына шешім қабылдамайтынына кепілдік беруге итермелейді.

      Тәуекелдерді басқару және жауапкершілік. Тәуекелдерді басқару қағидаты жасанды интеллект жүйелері мен технологияларының стейкхолдерлеріне жасанды интеллектті пайдалану тәуекелдерін бағалауға және оларды өз деңгейінде азайту үшін іс-қимыл жоспарын құруға бағытталған. Жауапкершілік дегеніміз әрбір стейкхолдер тәуекелдерді біліп, өз қызметін жүзеге асыру барысында жасанды интеллектті қолдану нәтижелері үшін жауапкершілікті өз мойнына алатынын және жасанды интеллект жұмысының нәтижелеріне сүйену туралы ақпараттандырылған шешім үшін толық жауапты болатынын білдіреді. Заңнама жасанды интеллект стейкхолдерлері арасындағы жауапкершіліктің, сондай-ақ өз қызметін жүзеге асыру барысында жасанды интеллектті қолданудың салдары үшін ұйымдық жауапкершілік пен жеке жауапкершіліктің аражігін ажыратудың негізгі аймақтарын, жасанды интеллект туралы толық ақпарат болмаған жағдайда тәуекелдердің туындауына себеп болған осы жауапкершіліктің дәрежесін нақтылауға тиіс.

      Қауіпсіздік және құпиялылық. Қауіпсіздік қағидаты жасанды интеллект жүйелерін, инфрақұрылымды шабуылдардан және сыртқы жасанды интеллект жүйелерінің ақпараттандыру объектілеріне әсерінен қорғауға бағытталған. Мұның өзі деректер мен жүйелердің қауіпсіздігін, әсіресе олар адамның өмірі мен әл-ауқатына әсер ететін маңызды процестерде қолданылған кезде қамтамасыз етеді. Құпиялылық қағидаты қауіпсіздікті толықтырып, жеке деректерді, адамның жеке өмірін және заңмен қорғалатын басқа да құпияларды қорғауды қамтамасыз ету қажеттігін ерекше назарда ұстайды. Сондай-ақ құпиялылық қағидатына жеке және заңды тұлғаларға тиесілі құпия ақпарат мүддесін қорғау жатады.

      Инновация мен этика арасындағы тепе-теңдікке негізделген бейімді реттеу. Жасанды интеллект секторын реттеудің төмен деңгейі технологиялық артықшылық беретінін және жасанды интеллект дамыған сайын реттеу деңгейін біртіндеп арттыру керек екенін елдер мойындайтынын ескерсек, Тұжырымдаманы іске асыру кезеңінде бейімді реттеу қағидаты "алдымен – технология, содан кейін – реттеу" логикасын басшылыққа алады. Ол шамадан тыс кедергі мен шектеу жоқ жасанды интеллект секторының дамуын ынталандыратын орта құруға бағытталған. Алайда этикалық қақтығыстар туындаған немесе жасанды интеллект технологияларын қолдану практикасы реттеуді қажет ететін жағдайда заңнамалық жүйенің жедел әрекет етуі де осы қағидатты іске асырудың аса маңызды аспектісі болып табылады.

      Прагматизм. Қағидат жасанды интеллект жүйелері мен технологияларын әзірлеу, ендіру және пайдалану қажеттігі туралы шешім қабылдау кезінде жүйенің стейкхолдерлерінің ең алдымен олардың экономикалық орындылығын басшылыққа алуын қамтамасыз етуге бағытталған.

      Тең қол жеткізу қағидаты. Қағидат әлеуметтік, экономикалық немесе географиялық орналасуына қарамастан, халықтың барлық топтары үшін жасанды интеллект саласындағы білім беру ресурстары мен оқыту бағдарламаларына тең қолжетімділікті қамтамасыз етеді. Әртүрлі пайдаланушылардың, оның ішінде жүріп-тұруы шектеулі адамдардың және технологияға қолжетімділігі шектеулі адамдардың сұраныстары ескерілетін жасанды интеллект технологияларын әзірлеу.

2-тарау. Тәсілдер

      Жүргізілген талдау Тұжырымдаманың стратегиялық пайымды мен мақсатына қол жеткізу үшін мынадай: сапалы деректер, заманауи инфрақұрылым, адами капитал, ғылыми-зерттеу жұмыстары мен тәжірибелік-конструкторлық жұмыстар, құқықтық реттеу және акселерациялық бағдарламаларды жүргізу бағыттарына назар аудару қажет екенін көрсетті.

      1-бағыт. Деректер

      1. Деректерге қолжетімділікті кеңейту

      Қоғамдық және жеке секторлар үшін деректерге қолжетімділікті кеңейтудің маңызды тәсілі ашық деректер саясатын ілгерілету болады. Мемлекет түрлі мемлекеттік және квазимемлекеттік ақпараттық жүйелерде жинақталатын датасеттерді, салалық цифрлық деректерді (машинаны оқыту модельдерін, статистикалық зерттеулерді және белгілі бір саладағы басқа мақсаттарды талдау, оқыту үшін пайдаланылатын деректердің құрылымдық жиынтығы) қалыптастыру үшін шаралар қабылдайды. Құпиялылықты сақтау мен жеке және стратегиялық деректерді қорғау қажеттігін ескере отырып, олардың иесі көрсетілмейді. Мемлекеттік органдар мен ақпараттық жүйелер операторлары ашық қолжетімділікке арналған деректердің көлемі мен құрылымын айқындайды және ашық датасеттер қалыптастыруға белсенді қатысатын болады.

      2. Деректер сапасын арттыру

      Деректердің сапасын арттыру тәсілдерінің бірі оларды молықтыру әдістерін әзірлеу және ендіру болып табылады. Мемлекеттік органдардың ақпараттық жүйелеріндегі түйінді атрибуттар бойынша толық емес және мәні жоқ деректер проблемасын шешуге ерекше назар аударылатын болады. Ол үшін "электрондық үкімет" архитектурасын дамыту шеңберінде деректердің тұжырымдамалық моделі іске асырылды (models.govarch.kz), деректердің қайталануын жоққа шығару және эталондық деректерді қолдау мақсатында ол үнемі жаңартылып тұрады. Түрлі жүйелер, оның ішінде жеке жүйелер арасындағы қиылысатын деректерді жүйелі түрде талдау, сондай-ақ осы деректерді ұстаушыларды анықтау ұйымдастырылады, бұл мемлекеттік және жеке деректердің реттелуіне түрткі болады.

      Мемлекет жасанды интеллект технологиялары қолданылатын өнімдерді әзірлеу үшін жағдай жасап, деректерге қолжетілімділік ашатын және оларды айтарлықтай молықтыратын бұлтты есептеу қуаттарын ұсыну түрінде отандық жасанды интеллект нарығын дамыту үшін қолайлы жағдай жасайды. Бұл деректердің сәйкессіздігін азайтуға, нақты деректер жиынтығы мен көлемін анықтауға, оның ішінде SaaS негізіндегі коммерциялық сектордан бұлтты қуаттарды жалға алуға мүмкіндік береді.

      Деректердің сәйкессіздігін азайту процесінде иесі көрсетілмейтін деректер де қолданылады. Қазіргі заңнамаға сәйкес иесіздендірілген деректер – бұл дербес деректер субъектісіне дербес деректердің тиесілігін анықтау мүмкін болмайтын деректер. Иесіздендірілген деректерден басқа, ашық деректер қатпары да жоғарыда аталған процеске жатады.

      3. Деректерді басқару бойынша басшылық қағидаттар мен регламенттерді әзірлеу

      Деректерді басқару жөніндегі нұсқаулықтар әзірленеді және ендіріледі. Ақпараттық жүйелердің салалық операторлары өздерінің салалық регламенттерін солардың негізінде әзірлейді және бекітеді. Бұл регламенттерде деректерді жинауды ұйымдастыру, олардың толықтығы мен репрезентативтілігін қамтамасыз ету, сақтау, деректерге қол жеткізу саясаты, деректерді тазалау, өңдеу, қорғау, беру, пайдалану, бағалау, өзектілендіру, аудиттеу және басқа да шаралар сипатталуға тиіс. Басшылыққа алынатын қағидаттар мен регламенттерді ендіру нәтижесінде дәлсіздіктер, телнұсқалар және ескірген деректер жойылады немесе азайтылады, бұл жасанды интеллектті оқыту үшін олардың сапасын қамтамасыз етеді.

      4. Smart Data Ukimet деректер көлін молықтыру және жаттығу датасеттерін жасау

      Smart Data Ukimet деректер көлін молықтыру жұмысы жалғасады. Деректерді басқарудың стандартталған регламенттері және мемлекеттік ақпараттық жүйелердің деректеріне қойылатын талаптар әзірленетін болады. Smart Data Ukimet деректер көліндегі ақпаратқа сүйене отырып, жасанды интеллект технологияларына негізделген қызметтер мен өнімдерді әзірлеушілер үшін, сондай-ақ ғылыми қауымдастық үшін қолжетімді болатын жаттығу датасеттері жасалады. Жоғары сапалы деректер жиынтығына қол жеткізуді жеңілдету үшін орталықтандырылған деректер порталдары немесе қоймалар құрылады. Мемлекеттік және квазимемлекеттік ұйымдар Smart Data Ukimet-ке киберқауіпсіздік талаптарын есепке ала отырып қол жеткізе алады.

      5. Халықаралық ынтымақтастық

      Мемлекет үздік практика алмасу, стандарттарды үндестіру және жасанды интеллектті дамыту үшін қажетті деректерді басқаруда тәжірибе мен практика алмасу саласындағы ынтымақтастықты дамыту үшін халықаралық әріптестікке қатысуға жәрдемдесетін болады.

      6. Үйлестіру және мониторинг

      Қазақстан Республикасы Цифрлық даму, инновациялар және аэроғарыш өнеркәсібі министрлігінің Жасанды интеллект және инновацияларды дамыту комитеті деректерді басқару практикасына үнемі аудит пен мониторинг жүргізіп тұру арқылы үйлестіруді жүзеге асырады. Бұл регламенттердің сақталуын қамтамасыз етуге және жақсартуға арналған салаларды анықтауға мүмкіндік береді.

      Кешенді түрде бұл шаралар деректерді басқару саласын жетілдіру арқылы қолайлы орта құруға түрткі болады, бұл орта жасанды интеллект қолданылатын өнімдерді әзірлеу және олардың экономиканың нақты секторында қолданылуын кеңейту үшін эксперименттер мен инновацияларды ынталандырады.

      2-бағыт. Инфрақұрылым

      1. Суперкомпьютер құру

      Жабдыққа жұмсалатын шығынды азайту арқылы жасанды интеллект әзірлеушілер нарығына кіру шегін төмендетуге бағытталған түйінді шешімдердің бірі – азаматтарға (әзірлеушілер, жасанды интеллект саласындағы мамандар), бизнеске, экономиканың басым салаларында қызметін жүзеге асыратын ұйымдарға және ғылыми қоғамдастыққа жалға берілетін суперкомпьютер құру. Бұл ішкі нарықтың есептеу қуаттарына деген сұранысын қанағаттандыруға, сондай-ақ халықаралық ынтымақтастық пен экономикалық өсуге ықпал ете отырып, қуаттарды көрші мемлекеттерге экспорттауға мүмкіндік береді.

      2. Дерек өңдеу орталығын құру

      Суперкомпьютердің жабдықтарын іс жүзінде орналастыру үшін қуатты үдеткіш чиптермен жабдықталған заманауи дерек өңдеу орталығы құрылады. Бастапқы кезеңде есептеу қуаты қажет болған жағдайда ұлғайту перспективасымен 1 экзафлопты құрайды.

      Сонымен қатар TIER-III қауіпсіздік деңгейін ескере отырып, елде жасанды интеллектті дамыту үшін басқа да коммерциялық дерек өңдеу орталықтары құрылатын болады.

      3. Ұлттық жасанды интеллект платформасын құру

      Smart Data Ukimet базасында жасанды интеллект модельдерін әзірлеуге, жаттықтыруға және ендіруге арналған интеграцияланған инфрақұрылымдық жүйе болып табылатын ұлттық жасанды интеллект платформасы құрылады. Ол жеке және мемлекеттік ұйымдардан бастап стартаптар мен ғылыми мекемелерге дейін Smart Data Ukimet деректер көліндегі ақпарат негізінде жасанды интеллект өнімдерін әзірлейтін пайдаланушылардың кең ауқымына бағытталған.

      Сондай-ақ желілер мен байланысты одан әрі дамыту үшін 1500-ге жуық базалық станция орнату жоспарлануда. Сонымен қатар Әзербайжан-Қазақстан бағыты бойынша Каспий теңізінің түбінде талшықты-оптикалық байланыс желілерінің (ТОБЖ) құрылысы жүзеге асырылатын болады. 2024 – 2027 жылдар аралығында 3010 ауылдық елді мекенге дейін меншікті капитал шығындары есебінен магистральдық ТОБЖ-ны салу және мемлекеттік мекемелер мен бюджеттік ұйымдардағы 4995 нүктені Интернетке кең жолақты қолжетімділік қызметтеріне қосу көзделген, ал мемлекеттік мекемелер мен бюджеттік ұйымдары жоқ 621 ауылдық елді мекенде қоғамдық қолжетімділік нүктелері ұйымдастырылатын болады.

      3-бағыт. Адами капитал

      1. Арнайы кадрларды даярлау

      Жасанды интеллект мамандары, оның ішінде инженерлер, зерттеушілер және деректер мамандары тапшы. Бұл таланттар үшін бәсекенің жоғарылауына және жалдау құнының өсуіне әкеледі. Осы жағдайды жақсарту үшін мамандарды қайта даярлау және олардың біліктілігін арттыру бағдарламалары енгізілетін болады. Тәлімгерлік бағдарламалары шеңберінде жасанды интеллект саласындағы тәжірибелі мамандар өздерінің білімі мен тәжірибесін оқытушылармен бөлісіп, олардың кәсіптік дамуына ықпал етеді. Сонымен қатар Tech Orda бағдарламасы ваучерлерінің 15 %-ы жасанды интеллект саласындағы жекеменшік мектептерде мамандар даярлауға бағытталатын болады.

      Жастарды жасанды интеллект секторына тарту және адами капиталды дамыту үшін Nur Alem базасында Astana Center AI (бұдан әрі – орталық) құрылады, ол елдің қуатты инновациялық экожүйе құруға ұмтылысын бейнелейтін "Generative Nation" ұлттық идеясын қалыптастыру арқылы халық арасында жасанды интеллект мәдениетін ілгерілетуді жүзеге асыратын болады, онда жасанды интеллект экономикалық өсудің, ғылыми зерттеулер мен технологиялық инновациялардың түйінді қозғалтқышына айналады. Идеяны насихаттау ауқымды аудиторияға арналған ақпараттық жұмысты қамтиды.

      Осы пәнді орта және жоғары сынып оқушыларына арналған оқу бағдарламаларына енгізуден бастап, жасанды интеллектті оқытудың және пайдаланудың тиімді жүйесін құру жоспарлануда. Барынша қамту үшін 10 жыл ішінде 10 миллионға дейін азаматты жұмылдыра алатын жасанды интеллектті қолдану бойынша кезең-кезеңмен турнир өткізу, сондай-ақ алдағы 5 жылда 25 мыңға дейін маман даярлау және басқа салалардағы он мыңдаған мамандарға ықпал ету үшін ЖЖКБҰ-мен ынтымақтасатын өңірлік құзыреттілік орталықтары мен бағдарламалау мектептерін құру жоспарлануда. Жыл сайын 1000-ға жуық оқушыны оқыту және 1000 жасанды интеллект мамандарын даярлау жоспарлануда. Мұның өзі орталықтың бағдарламаларына жастарды белсенді атсалысуына түрткі болады, ал бұл жас мамандар мен таланттар үшін транспарентті және инклюзивті әлеуметтік сатыға айналады.

      2. Халық арасында жасанды интеллектті кеңінен ендіру үшін оқыту және хабардар болуды арттыру

      Жасанды интеллект туралы халықтың хабардар болуының жеткіліксіздігі қоғамдағы жасанды интеллект технологияларын түйсінуге, қабылдауға және қолдануға әсер ететін күрделі мәселе болып табылады. Бұл жасанды интеллекттің әлеуетін шектейді және оның экономика саласында толыққанды интеграциялануына жол бермейді, осыған байланысты сертификат алу мүмкіндігі бар жасанды интеллект бойынша оқыту курстары әзірленіп, ашық қолжетімділікте орналастырылатын болады. Бұл курстар қалың бұқара үшін түсінікті тілде жазылады.

      3. Кадрларға сұранысты болжау

      Кадрларға сұранысты айқындау мақсатында еңбек ресурстарына болжамды сұраныс әдістемесі қайта қаралатын болады. Салалық уәкілетті органдар кадрларға сұранысты бірге айқындайтын болады, осы болжамдар негізінде кадрларға сұранысты қанағаттандыру және тапшылыққа жол бермеу үшін оқу бағдарламалары, гранттар әзірленеді.

      4. Цифрлық дағдыларды бекіту

      Білім беру бағдарламалары көбінесе жасанды интеллект технологияларының қарқынды дамуына ілесе алмайды, бұл түлектердің, мемлекеттік және квазимемлекеттік органдар қызметкерлерінің заманауи нарық талаптарына дайындығының жеткіліксіз болуына алып келеді. Осыған байланысты жасанды интеллект бойынша модульдерді, цифрлық дағдыларды нығайтуға, мамандардың біліктілігін арттыруға және қайта даярлауға ықпал ететін түрлі мамандықтардың оқу бағдарламалары енгізілетін болады. Шеберлік сабақтарын, тағылымдамалар және жобалау жұмыстарын жүргізу үшін озық технологиялық компаниялармен ынтымақтастық жасау оқытушылар мен студенттерге нақты міндеттермен жұмыс істеуге мүмкіндік береді.

      5. Таланттар мен стартаптарды қолдау

      Хакатондарды, инкубаторларды, жазғы АТ-мектептерді, челлендждер мен олимпиадаларды ұйымдастыру қолданыстағы көтермелеу жүйелері шеңберінде ситуациялық қолдау көрсетілетін таланттар мен стартаптарды анықтауға түрткі болады.

      4-бағыт. Ғылыми-зерттеу әзірлемелері мен тәжірибелік-конструкторлық әзірлемелер

      1. Жасанды интеллект саласындағы ғылыми-зерттеу әзірлемелері мен тәжірибелік-конструкторлық жұмыстарды қаржыландыру

      Түрлі елдердің тәжірибесіне сүйене отырып, мемлекет жасанды интеллект қолданылатын ғылыми-зерттеу жобалары мен тәжірибелік-конструкторлық жобаларды қаржыландыруға қомақты қаражат бөледі. Бұған экономиканың нақты салалары мен секторлары үшін жасанды интеллект шешімдерін әзірлеуге бағытталған іргелі зерттеулерді де, қолданбалы зерттеулерді де қолдау кіреді. Қаржыландыру ағымдағы бағдарламалар мен мемлекеттік қолдау шаралары арқылы жүзеге асырылатын болады.

      2. Қазақ тілінің ауқымды тілдік моделі (KazLLM)

      KazLLM құру қажеттігі тілдік модельдердің жасанды интеллектті ынталандыру мен дамытуда шешуші рөл атқаратындығына байланысты. Жасанды интеллект технологияларының негізгі бөлігі KazLLM мен компьютерлік пайымды негізге алады. Егер компьютерлік пайымда технологиялардың негізгі бөлігі тілге байланысты болмаса, ал үлкен тілдік модельдердегі жасанды интеллект технологиялары үшін тіл өте маңызды.

      Бүгінгі таңда ақылды жүйелер институты мен жасанды интеллект институты (бұдан әрі – Институт) жасанды интеллект негізінде KazLLM құру мақсатымен сөйлеу технологияларын дамытуға баса назар аударады. Бүгінде институт 6 тіл (қазақ, орыс, ағылшын, түрік, татар және өзбек) арасында аударма жасайтын жасанды интеллект негізінде автоматты аудармашыны ("Тілмаш") жасап шығарды, ол аудару сапасы жағынан Google мен Яндекстің қолданыстағы тілдік модельдерінен еш кем түспейді. KazLLM үшін токендердің (қазақ тілінің мағыналық бірліктерінің) санын кейіннен ұлғайту мақсатында мәтіндерді қазақ тіліне аударуда қолдану үшін оны жетілдіру жұмыстары жүргізілуде.

      Қазақша жазбашадан ауызша мәтінге кері функциясы бар меншікті модель әзірленетін болады, ол мемлекеттік және жекеше мекемелердің байланыс орталықтарын қоса алғанда, коммуникация мен түрлі қосымшаларға көмектеседі. 7 млрд токенді құрайтын KazLLM бірінші прототипін жасау үшін таяу уақытта жалпы сыйымдылығы 128 петафлопс болатын қосымша 4 суперкомпьютер қажет болады, олардың көмегімен қазақстандық токендерді толықтыру жалғасады. Бұл бірінші модельді жаттықтыру ағымдағы жылдың 3-тоқсанында ашық тіл моделінің қоршамы (OLMO) пайдаланылып жүргізіледі. Келесі кезеңде 4-тоқсанда токендерді 13 миллиардқа дейін арттыру жоспарлануда, ол үшін NVIDIA DGX H100 12 суперкомпьютерінің есептеу мүмкіндіктері қажет. Түпкі мақсат – толыққанды KazLLM құру және іске қосу.

      5-бағыт. Жасанды интеллект саласындағы құқықтық қатынастарды реттеу

      1. Жасанды интеллект саласындағы құқықтық қатынастарды реттейтін нормативтік құқықтық актілерді әзірлеу

      Нормативтік құқықтық актілерде мынадай аспектілер көрсетіледі: ұғымдық аппарат, жасанды интеллектті қолдану бөлігіндегі негізгі этикалық қағидаттар, мемлекеттік реттеу, жасанды интеллект субъектілерінің жауапкершілігі, жасанды интеллектті қолдану қауіпсіздігінің нормалары, жасанды интеллект өнімдерінің зияткерлік меншік туралы заңнамаға сәйкестігі, жасанды интеллект өнімдерін оңай ендіру тетіктерін құру, жасанды интеллект өнімдерін қылмыстық мақсатта пайдалануға жол бермеу, жасанды интеллектті қолдану арқылы алынған немесе жасалған нәтижелер мен өнімдерді таңбалау. Заңға тәуелді нормативтік құқықтық актілер жасанды интеллект, жасанды интеллект өнімдерінің сыныптамалары қолданылатын ақпараттандыру объектілеріне қойылатын талаптардың сәйкестігіне бағытталатын болады.

      2. Этикалық нормалар және кемсітушілікке жол бермеу

      Жасанды интеллект саласында адамның құқықтары мен бостандықтарының сақталуын көздейтін, жасанды интеллекттің сапасыз шешімдері салдарынан кемсітушіліктің барлық түріне жол бермеуге, адамгершілік, рухани және мәдени құндылықтардың сақталуын қамтамасыз етуге бағытталған этикалық нормалар әзірленетін болады.

      3. Ұлттық стандарттау жүйесі және сәйкестікті бағалау

      Жасанды интеллект өнімдеріне қойылатын техникалық және технологиялық талаптардың ең минималды жиынтығын қамтитын ұлттық стандарттар мен техникалық регламенттер қалыптастырылады, бұл жасанды интеллекттің дәлдігі мен қауіпсіздігінің базалық деңгейлерінің сапасы мен сәйкестігін қамтамасыз етеді.

      4. Жасанды интеллектті дамыту бойынша салалық кеңес құру

      Консультативтік-кеңесші орган ретінде жасанды интеллектті дамыту жөніндегі салалық кеңес құрылатын болады, оның негізгі функциялары жасанды интеллекттің қызмет саласын дамыту, жасанды интеллекттің этикалық нормаларды сақтауы бөлігінде ұсынымдар, мемлекеттік органдар мен бизнестің жасанды интеллектті дамыту жөніндегі ұсыныстарын қабылдау, жасанды интеллектті қолданудың проблемалық мәселелерін шешу болып табылады.

      Сонымен қатар салалық кеңестің маңызды құзыреттерінің бірі тиісті саланы дамыту қажеттігі тұрғысынан іріктеудің ағымдағы жылға басым салаларын айқындау болады. Экономиканың басым салаларын айқындау кезеңділігін салалық кеңес айқындайды.

      Құрамға қажетіне қарай мемлекеттік органдардың, мүдделі ұйымдардың, сараптамалық қоғамдастықтың өкілдері, нарыққа қатысушылар енгізілетін болады.

      6-бағыт. Акселерациялық бағдарламалар

      Жасанды интеллектті қолдану практикасын мемлекет деңгейінде тарату үшін мемлекеттік органдар ішіндегі жасанды интеллект саласындағы бастамаларға сұранысты құрылымдау және жергілікті және халықаралық үздік практиканы іздеу бойынша кешенді жұмыс ұйымдастырылады.

      Осы мақсаттар үшін өзара іс-қимылдың операциялық моделі дайындалады, оның шеңберінде жасанды интеллектті ендіру және шешімдерді іске асыру аймақтарын жинау алаңы жұмыс істейтін болады. Жасанды интеллектті ендіру аймақтарын жинау үшін жасанды интеллект қолданылатын жобаларды ендіру бөлігінде мемлекеттік органдардың бастамалары мен ішкі сұраныстарын үнемі жинау, жаңарту ұйымдастырылуға, мемлекеттік басқару және ведомстволардың функционалдық бағыттары саласындағы халықаралық және жергілікті үздік практика, сондай-ақ бизнестің серпінді шешімдері Қазақстан Республикасында таралуы тұрғысынан талдануға және бағалануға тиіс.

      Жасанды интеллект негізіндегі шешімдерді іске асыру алаңын дамыту шеңберінде бейінді бағыттарда мемлекеттік органдардың өздерінің құзыреттерін дамыту, сондай-ақ бастамаларды жылдам әрі сапалы тарату үшін әріптестік қалыптастыру қажет болады.

      "Астана Хаб" акселерациялық бағдарламасы жасанды интеллект негізіндегі жобаларды іздеудің негізгі құралы болмақ, оған индустриялық сарапшылар да қатысады.

      Жоба шеңберінде алынған акселерация бойынша тәжірибені шоғырландыру алғашқы жобаларды іске асыру және ішкі процестерді түзу нәтижесі болып табылады.

      Жоғарыда аталған тәсілдер жасанды интеллектті дамыту үшін қолайлы орта құруға түрткі болады, ішкі және халықаралық нарықта АТ-көрсетілетін қызметтер нарығында кәсіпкерлік белсенділіктің өсуі, жұмыс орындарын құру, экономиканың барлық секторларында кәсіпорындардың өнімділігі мен кірістілігін арттыру, халықтың тұрмыс сапасын жоғарылату арқылы мультипликативтік әсерді қамтамасыз етеді. Нәтижесінде Қазақстанда бәсекеге қабілетті жасанды интеллект өнімдері мен технологиялары құрылатын болады, бұл ақпараттық-коммуникациялық технологиялардың тауарлары мен көрсетілетін қызметтері экспортының өсуіне алып келеді.

      Тұжырымдаманы іске асыру елдің алдағы кезеңге технологиялық және экономикалық серпілісін ынталандырады және жаңа ұлттық идеяға – Generative Nation (генеративті ұлт) айналады.

      Жаңа ұлттық идея адами капиталды дамыту, зерттеулер мен әзірлемелерді ынталандыру, өркендеген стартап экожүйеге жәрдемдесу және жетекші корпорацияларды жасанды интеллект саласындағы әлемдік көшбасшы ретіндегі орнымызды қамтамасыз ету үшін бірлесіп жұмыс істеуге тарту үшін жасанды интеллекттің трансформациялық күшін пайдалануға бағытталған.

      6-бағыт. Нысаналы индикаторлар және күтілетін нәтижелер

      Тұжырымдаманы іске асырудың тиімділігі мынадай нысаналы индикаторлармен өлшенеді:

      1. Жиналған датасеттер саны, бірл. (датасеттер саны, деректер қорытындының өсуі ретімен көрсетілген) (2024 – 20, 2025 – 40, 2026 – 60, 2027 – 80, 2028 – 100, 2029 – 120).

      2. Ұлттық жасанды интеллект платформасында әзірленген, жасанды интеллект қолданылған өнімдер санының өсуі, бірл. (2025 – 5, 2026 – 10, 2027 – 15, 2028 – 20, 2029 – 25).

      3. Жасанды интеллект бойынша оқытудың білім беру бағдарламаларын немесе пәндерін енгізілген ЖЖКБҰ мен ТжКБ үлесі, % (2024 – 5, 2025 – 20, 2026 – 30, 2027 – 40, 2028 – 50, 2029 – 60).

      4. Жасанды интеллект қолдану арқылы әзірленген өнімдер мен технологиялар туралы халықтың хабардар болуының үлесі, % (2024 – 5, 2025 – 20, 2026 – 30, 2027 – 40, 2028 – 50, 2029 – 60).

      5. Ғылыми журналдарда жариялау белсенділігінің артуы, бірл. (2024 – 30, 2025 – 50, 2026 – 100, 2027 – 120, 2028 – 150, 2029 – 200).

      6. Жасанды интеллект саласындағы патенттер саны, бірл. (2024 – 1, 2025 – 3, 2026 – 5, 2027 – 10, 2028 – 15, 2029 – 20).

      7. Жасанды интеллект саласындағы стартаптардың саны, бірл., оның ішінде табысты (капиталдандыру жоғары), % (2024 – 1, 2025 – 5, 2026 – 10, 2027 – 15, 2028 – 20, 2029 – 25).

      8. Акселерация есебінен экономиканың нақты секторларында жасанды интеллект қолданылып ендірілген өнімдер санының артуы, бірл. (2025 – 5, 2026 – 10, 2027 – 15, 2028 – 20, 2029 – 25).

      Сондай-ақ Тұжырымдаманы іске асыру қорытындысында 2029 жылы мынадай нәтижелерге қол жеткізіледі деп күтілуде:

      1. АТ-қызметтер экспортының үлесі (2024 – 700 млн АҚШ доллары, 2025 – 1000 млн АҚШ доллары, 2026 – 1200 млн АҚШ долл., 2027 – 1400 млн АҚШ доллары, 2028 – 1600 млн АҚШ доллары, 2029 – 1800 млн АҚШ доллары, оның 10 %-ы жасанды интеллект қолданылған өнімдер (2024 – 70 млн АҚШ доллары, 2025 – 100 млн АҚШ доллары, 2026 – 120 млн АҚШ доллары, 2027 – 140 млн АҚШ доллары, 2028 – 160 млн АҚШ доллары, 2029 – 180 млн доллары).

      2. "Деректерге қол жеткізу" бағыты бойынша Oxford Insights рейтингіндегі Қазақстан нәтижелерінің жоғарылауы (әр жыл сайын рейтинг 2024 жылдан 2029 жылға дейін кем дегенде бір позицияға көтеріледі).

      3. "Инфрақұрылым" бағыты бойынша Oxford Insights рейтингінде Қазақстан нәтижелерінің жоғарылауы (әр жыл сайын рейтинг 2024 – 2029 жылдар аралығында кем дегенде бір позицияға көтеріледі).

      4. "Пайым" және "Басқару және этика" бағыты бойынша Oxford Insights рейтингінде Қазақстанның нәтижелерінің жоғарылауы (2024 – 2029 жылдар аралығында жыл сайын рейтингтің кем дегенде бір позицияға көтерілуі).

      5. "Адами капитал" саласындағы Oxford Insights рейтингіндегі Қазақстан нәтижелерінің жоғарылауы (2024 – 2029 жылдар аралығында жыл сайын рейтингтің кем дегенде бір позицияға көтерілуі).

      Ескертпе: Тұжырымдаманы іске асыру жөніндегі іс-шаралар осы тұжырымдамаға қосымшаға сәйкес Жасанды интеллектті дамытудың 2024 – 2029 жылдарға арналған тұжырымдамасын іске асыру жөніндегі іс-қимыл жоспарына сәйкес жүзеге асырылатын болады.

  Жасанды интеллектті
дамытудың
2024 – 2029 жылдарға арналған
тұжырымдамасына қосымша

Жасанды интеллектті дамытудың 2024 – 2029 жылдарға арналған тұжырымдамасын іске асыру жөніндегі іс-қимыл жоспары

Р/с

Реформалардың/ негізгі іс-шаралардың атауы

Аяқталу нысаны

Аяқталу мерзімі

Жауапты орындаушылар

1

2

3

4

5

І бағыт. Деректер
Нысаналы 1-индикатор. Жиналған датасеттер саны, бірл. (датасеттер саны, деректер қорытындының өсуі ретімен көрсетілген) (2024 – 20, 2025 – 40, 2026 – 60, 2027 – 80, 2028 – 100, 2029 – 120).

ЦДИАӨМ, ОМО, ҰҚК (келісу бойынша), "ҰАТ" АҚ (келісу бойынша)

1

1-іс-шара.
Деректерді жинау, тексеру және дайындау (өңдеу және тазалау)

дайындалған датасеттер

жыл сайын

ЦДИАӨМ, ОМО,
"ҰАТ" АҚ (келісу бойынша)
 

2

2-іс-шара.
Деректерді, оның ішінде коммерциялық молайту тәсілдерін ендіру және қолдану

молайтылған датасеттер саны

жыл сайын

ЦДИАӨМ, ОМО, "ҰАТ" АҚ (келісу бойынша)

3

3-іс-шара.
Бизнестің мемлекеттік деректерге, бұлтты есептеулерге қолжетімділігін қамтамасыз ету

ашық қолжетімділікте орналастырылған датасеттер саны

жыл сайын

ЦДИАӨМ, ҰҚК (келісу бойынша),
"ҰАТ" АҚ (келісу бойынша)
 

4

4-іс-шара.
Қателерді азайту үшін АЖ-да эталондарды анықтау және айқындау

эталондық көрсеткіштердің саны

2025 жылғы желтоқсан
 

ЦДИАӨМ, ОМО,
"ҰАТ" АҚ (келісу бойынша)
 

5

5-іс-шара.
Деректердің бірыңғай форматы мен сапасын ендіру

әдістемелік ұсынымдар

2025 жылғы шілде
 

ЦДИАӨМ, ОМО,
"ҰАТ" АҚ (келісу бойынша)

6

6-іс-шара. "Электрондық үкіметтің" негізгі деректерінің тұжырымдамалық моделін жаңарту

тұжырымдамалық деректер моделі

2025 жылдан бастап жыл сайын

ЦДИАӨМ, ОМО,
ЦҮҚО (келісу бойынша)

7

7-іс-шара.
Деректерді басқару бойынша ұсынымдар әзірлеу

әдістемелік ұсынымдар

2025 жылғы желтоқсан
 

ЦДИАӨМ,
"ҰАТ" АҚ (келісу бойынша)

8

8-іс-шара.
Деректерді басқару саласындағы нормативтік құқықтық базаны жетілдіру

НҚА

2025 жылғы желтоқсан
 

ЦДИАӨМ

ІІ бағыт. Инфрақұрылым
Нысаналы 2-индикатор. Ұлттық жасанды интеллект платформасында әзірленген жасанды интеллект өнімдері санының өсуі, бірл. (2025 – 5, 2026 – 10, 2027 – 15, 2028 – 20, 2029 – 25).

ЦДИАӨМ, Қаржымині, "ҰАТ" АҚ (келісу бойынша), "Самұрық-Қазына" АҚ (келісу бойынша)

9

9-іс-шара.
Суперкомпьютерді іске қосу
(1-кезең)

пайдалануға беру актісі

2025 жылғы шілде
 

ЦДИАӨМ,
"ҰАТ" АҚ (келісу бойынша),
"Самұрық-Қазына" АҚ (келісу бойынша)

10

10-іс-шара.
ДӨО құрылысы
(2-кезең)

объектіні пайдалануға қабылдау актісі

2025 жылғы желтоқсан
 

ЦДИАӨМ,
"ҰАТ" АҚ (келісу бойынша),
"Самұрық-Қазына" АҚ (келісу бойынша)

11

11-іс-шара.
Суперкомпьютерді іске қосу
(2-кезең)

пайдалануға беру актісі

2026 жылғы желтоқсан
 

ЦДИАӨМ,
"ҰАТ" АҚ (келісу бойынша),
"Самұрық-Қазына" АҚ (келісу бойынша)

12

12-іс-шара. Суперкомпьютердің іркіліссіз жұмыс істеуі үшін резервтік инфрақұрылымды қамтамасыз ету

объектіні пайдалануға қабылдау актісі

2025 жылғы желтоқсан
 

ЦДИАӨМ, Қаржымині, "ҰАТ" АҚ (келісу бойынша),
"Самұрық-Қазына" АҚ (келісу бойынша)

ІІІ бағыт. Адами капитал
Нысаналы 3-индикатор. Жасанды интеллект бойынша оқытудың білім беру бағдарламаларын немесе пәндерін енгізілген ЖЖКБҰ мен ТжКБ үлесі, % (2024 – 5, 2025 – 20, 2026 – 30, 2027 – 40, 2028 – 50, 2029 – 60).

ҒЖБМ, ОМ, ЦДИАӨМ, Еңбекмині, Қорғанысмині, "Астана Хаб" КҚ (келісу бойынша)

13

13-іс-шара.
Tech Orda бағдарламасы ваучерлерінің 15 %-ын жасанды интеллект саласындағы жекеменшік мектептерде мамандар даярлауға бағыттау

Үкіметке ақпарат

2024 жылғы тамыз

ЦДИАӨМ,
"Астана Хаб" КҚ (келісу бойынша)

14

14-іс-шара.
Жасанды интеллект технологияларын дамытуға бағытталған "Астана Хаб" КҚ іскерлік бағдарламаларына қатысушыларды тарту

жасанды интеллект саласындағы стартаптар саны туралы ақпарат

жыл сайын
 

ЦДИАӨМ,
"Астана Хаб" КҚ (келісу бойынша)

15

15-іс-шара.
Astana Center for AI-ды іске қосу

Үкіметке ақпарат

2025 жылғы 4-тоқсаны

ЦДИАӨМ, "Астана Хаб" КҚ (келісу бойынша)

16

16-іс-шара.
Жасанды интеллект саласындағы қатысушыларды, стартаптарды және ғалымдарды Astana Center for AI-ға тарту

ЦДИАӨМ-ге ақпарат

жыл сайын

ЦДИАӨМ, "Астана Хаб" КҚ (келісу бойынша)

17

17-іс-шара.
Орта білім берудің оқу бағдарламасына "Жасанды интеллект негіздері" модулін қосу

пәндер бойынша үлгілік оқу жоспарларының жобалары

2024 жылғы қазан
 

ОМ

18

18-іс-шара.
ЖЖКБҰ біреуінің негізінде ЖИ мектебін құру

Үкіметке ақпарат

2024 жылғы мамыр

ҒЖБМ, ЦДИАӨМ

19

19-іс-шара.
ЖЖКБҰ-ға ЖИ саласындағы білім беру бағдарламаларын ендіру

білім беру бағдарламалары

жыл сайын
 

ҒЖБМ, ЦДИАӨМ, Еңбекмині

20

20-іс-шара.
Қазақстан Республикасы Еңбек және халықты әлеуметтік қорғау министрінің 2023 жылғы 20 ақпандағы
№ 49 бұйрығымен бекітілген Шетелдіктердің Қазақстан Республикасында тұрақты тұруға рұқсат алуы үшін сұранысқа ие кәсіптердің тізбесіне ЖИ саласындағы екі кәсіптен кем емес қосу үшін ұсыныстар енгізу

Еңбекминіне ұсыныстар

2024 жылғы тамыз

ЦДИАӨМ

21

21-іс-шара.
Мемлекеттік қызметшілерге жасанды интеллект негіздері бойынша курстарды әзірлеу және өткізу

ЦДИАӨМ-ге ақпарат

жыл сайын
 

МҚІА

Нысаналы 4-индикатор. Жасанды интеллектті пайдалану арқылы әзірленген өнімдер мен технологиялар туралы халықтың хабардар болу үлесі, % (2024 – 5, 2025 – 20, 2026 – 30, 2027 – 40, 2028 – 50, 2029 – 60).

ЦДИАӨМ, ОМ, "Астана Хаб" КҚ (келісу бойынша)

22

22-іс-шара.
Бұқаралық ақпарат құралдары мен әлеуметтік желілер арқылы "Generative Nation"-ды насихаттау

ЦДИАӨМ-ге ақпарат

жыл сайын
 

ЦДИАӨМ, "Астана Хаб" КҚ (келісу бойынша)

23

23-іс-шара.
"Жасанды интеллект" бағыты бойынша жазғы лагерьлерге әдістемелік ұсыныстар әзірлеу

әдістемелік ұсынымдар

2024 жылғы қазан
 

ОМ

24

24-іс-шара
"Жасанды интеллект" бағыты бойынша студенттерге арналған білім беру бағдарламасын құру

"Жаңа сауаттылық және XXI ғасыр дағдылары" мета-бағдарламасы жобасындағы "Жасанды интеллект" бөлімі

2025 жылғы қыркүйек
 

ОМ

25

25-іс-шара
Жасанды интеллект қолдауымен цифрлық оқулықтарды әзірлеу (AI-embedded Digital Textbooks)

пәндер бойынша оқу басылымдары

2026 жылдан бастап жыл сайын

ОМ

26

26-іс-шара.
Жасанды интеллект саласындағы стартаптарды қолдау мақсатында конкурстар ұйымдастыру

конкурстар

2027 жылдан бастап жыл сайын

ОМ

IV бағыт. Ғылыми-зерттеу және тәжірибелік-конструкторлық жұмыстар
Нысаналы 5-индикатор. Ғылыми журналдарда жариялау белсенділігінің артуы, бірл. (2024 – 30, 2025 – 50,
2026 – 100, 2027 – 120, 2028 – 150, 2029 – 200).

ҒЖБМ, ОМО, ЖАО, Қорғанысмині, ұлттық компаниялар (келісу бойынша), "Тіл-Қазына" ҰҒПО ҰАО (келісу бойынша), "ҰАТ" АҚ (келісу бойынша)

27

27-іс-шара.
"Тіл-Қазына" ҰҒПО КеАҚ-пен ұлттық тілдік моделін дамыту үшін мемлекеттік және квазимемлекеттік мекемелерден ашық деректерді жинауды ұйымдастыру және өңделген ақпаратты "ҰАТ" АҚ-ға жіберу

тілдік модельді оқытуға арналған деректер базасы

2024-2026 жылдардағы желтоқсан
 

ҒЖБМ, ОМО, ЖАО, ұлттық компаниялар (келісу бойынша), "Тіл-Қазына" ҰҒПО ҰАО (келісу бойынша), "ҰАТ" АҚ (келісу бойынша)

28

28-іс-шара.
ЖИ бойынша шетелдік университеттермен бірлесіп ЖЖКБҰ зерттеулерін жүргізу

ғылыми жарияланымдар

жыл сайын

ҒЖБМ, Қорғанысмині

Нысаналы 6-индикатор. Жасанды интеллект саласындағы патенттер саны, бірл. (2024 – 1, 2025 – 3, 2026 – 5, 2027 – 10, 2028 – 15, 2029 – 20).

ҒЖБМ, Қорғанысмині, ЦДИАӨМ, "ҰАТ" АҚ (келісу бойынша), ЦҮҚО (келісу бойынша), "АЕТИ" ШЖҚ РМК (келісу бойынша), "Астана Хаб" КҚ (келісу бойынша), "Назарбаев Университеті" ДББҰ (келісу бойынша), "Тіл-Қазына" ҰҒПО ҰАО (келісу бойынша), "ҰЗМИ" ШЖҚ РМК (келісу бойынша)

29

29-іс-шара.
Нейрондық желілер негізінде ұлттық тіл моделін жасау және ендіру

объектіні пайдалануға қабылдау актісі

2024 жылғы желтоқсан

ЦДИАӨМ, ҒЖБМ, "ҰАТ" АҚ (келісу бойынша), ЦҮҚО (келісу бойынша), "АЕТИ" ШЖҚ РМК (келісу бойынша), "Назарбаев Университеті" ДББҰ (келісу бойынша), "Тіл-Қазына" ҰҒПО ҰАО (келісу бойынша)

30

30-іс-шара.
Гранттар мен бағдарламалық мақсатты қаржыландыру шеңберінде жасанды интеллект саласында ғылыми зерттеулер жүргізу

Үкіметке ақпарат

жыл сайын

ҒЖБМ, Қорғанысмині

31

31-іс-шара.
Жасанды интеллект саласындағы танымал стартаптарды таңдауға арналған "Астана Хаб" КҚ бағдарламасын іске қосу

ЦДИАӨМ-ге есептік ақпарат

жыл сайын

ЦДИАӨМ, "Астана Хаб" КҚ (келісу бойынша)

32

32-іс-шара.
Жасанды интеллект арқылы ғылыми-зерттеу институттары әзірлеген зияткерлік меншікті патенттеу

қорғау құжатын алу

жыл сайын

ҒЖБМ, ЦДИАӨМ, ЦҮҚО (келісу бойынша), "ҰАТ" АҚ (келісу бойынша), "Назарбаев Университеті" ДББҰ (келісу бойынша), "ҰЗМИ" ШЖҚ РМК (келісу бойынша)

V бағыт. Жасанды интеллект саласындағы құқықтық қатынастарды реттеу
Нысаналы 7-индикатор. Жасанды интеллект саласындағы стартаптар саны, табысты (жоғары капиталдандырумен) бірл. % (2024 – 1, 2025 – 5, 2026 – 10, 2027 – 15, 2028 – 20, 2029 – 25).

ЦДИАӨМ, ҒЖБМ, Қорғанысмині, СЖРА (келісу бойынша), ҰҚК (келісу бойынша), ЦҮҚО (келісу бойынша), "ҰАТ" АҚ (келісу бойынша), "Назарбаев Университеті" ДББҰ (келісу бойынша)

33

33-іс-шара.
Жасанды интеллект бойынша заң қабылдау

НҚА

2024 жылғы желтоқсан

ЦДИАӨМ

34

34-іс-шара
Жасанды интеллектті реттейтін салалық кеңес құру

НҚА

2024 жылғы желтоқсан

ЦДИАӨМ

35

35-іс-шара.
Жасанды интеллекттің дамуындағы кедергілерді бақылау

салалық кеңестің хаттамасы

жыл
сайын

ЦДИАӨМ

36

36-іс-шара.
Экономика секторлары бойынша жасанды интеллект саласындағы халықаралық стандарттарды талдау

аналитикалық есеп

жыл
сайын

ЦДИАӨМ, ОМО, ЦҮҚО (келісу бойынша)

37

37-іс-шара.
Әмбебап жасанды интеллектті құру тәуекелдеріне қатысты іс-шаралар жоспарын әзірлеу

іс-қимыл жоспары

жыл
сайын
 

ЦДИАӨМ, Қорғанысмині, СЖРА (келісу бойынша), ҰҚК (келісу бойынша)

VI бағыт. Акселерациялық бағдарламалар
Нысаналы 8-индикатор. Акселерация есебінен экономиканың нақты секторларында енгізілген жасанды интеллект өнімдерінің санының өсуі, бірл. (2025 – 5, 2026 – 10, 2027 – 15, 2028 – 20, 2029 – 25).

ЦДИАӨМ, МО, "ҰАТ" АҚ (келісу бойынша),
"Астана Хаб" КҚ (келісу бойынша), ЦҮҚО (келісу бойынша)

38

38-іс-шара.
Акселерациялық процесстің бағыттарын айқындау және қатысушыларын іріктеу

ЦДИАӨМ бұйрығы

жыл сайын

ЦДИАӨМ, МО, "ҰАТ" АҚ (келісу бойынша), "Астана Хаб" КҚ (келісу бойынша), ЦҮҚО (келісу бойынша)

39

39-іс-шара.
Акселерациялық бағдарламаларды іске қосу

жол картасы

жыл сайын

ЦДИАӨМ, МО, "ҰАТ" АҚ (келісу бойынша), "Астана Хаб" КҚ (келісу бойынша), ЦҮҚО (келісу бойынша)

40

Экономиканың нақты секторларында бастапқы кезеңде жасанды интеллект саласындағы жобаларды ендіру

пилоттық жобаны іске қосу

жыл сайын

ЦДИАӨМ, МО, "ҰАТ" АҚ (келісу бойынша), "Астана Хаб" КҚ (келісу бойынша), ЦҮҚО (келісу бойынша)

      Ескертпе: аббревиатуралардың толық жазылуы:

      "АЕТИ" ШЖҚ РМК – "Ақпараттық және есептеу технологиялары институты" шаруашылық жүргізу құқығындағы республикалық мемлекеттік кәсіпорны;

      АЖ – ақпараттық жүйе;

      "Астана Хаб" КҚ – "Астана Хаб" IT-стартаптар халықаралық технопаркі" корпоративтік қоры;

      ДӨО – дерек өңдеу орталығы;

      Еңбекмині – Қазақстан Республикасының Еңбек және халықты әлеуметтік қорғау министрлігі;

      ҒЖБМ – Қазақстан Республикасының Ғылым және жоғары білім министрлігі;

      ЖАО – жергілікті атқарушы органдар;

      ЖИ – жасанды интеллект;

      ЖЖКБҰ – жоғары және жоғары оқу орнынан кейінгі білім беру ұйымдары;

      "Назарбаев Университеті" ДББҰ – "Назарбаев Университеті" дербес білім беру ұйымы;

      Қаржымині – Қазақстан Республикасының Қаржы министрлігі;

      Қорғанысмині – Қазақстан Республикасының Қорғаныс министрлігі;

      МҚІА – Қазақстан Республикасының Мемлекеттік қызмет істері агенттігі;

      МО – мемлекеттік органдар;

      НҚА – нормативтік құқықтық акт;

      ОМ – Қазақстан Республикасының Оқу-ағарту министрлігі;

      ОМО – орталық мемлекеттік органдар;

      "Самұрық-Қазына" АҚ – "Самұрық-Қазына" ұлттық әл-ауқат қоры" акционерлік қоғамы;

      "Тіл-Қазына" ҰҒПО КеАҚ – "Шайсұлтан Шаяхметов атындағы "Тіл-Қазына" ұлттық ғылыми-практикалық орталығы" коммерциялық емес акционерлік қоғамы;

      СЖРА – Қазақстан Республикасының Стратегиялық жоспарлау және реформалар агенттігі;

      ТжКБ – техникалық және кәсіптік білім беру;

      "ҰАТ" АҚ – "Ұлттық ақпараттық технологиялар" акционерлік қоғамы;

      "ҰЗМИ" ШЖҚ РМК – "Ұлттық зияткерлік меншік институты" шаруашылық жүргізу құқығындағы республикалық мемлекеттік кәсіпорны;

      ҰҚК – Қазақстан Республикасының Ұлттық қауіпсіздік комитеті;

      ЦДИАӨМ – Қазақстан Республикасының Цифрлық даму, инновациялар және аэроғарыш өнеркәсібі министрлігі;

      ЦҮҚО – Қазақстан Республикасы Цифрлық даму, инновациялар және аэроғарыш өнеркәсібі министрлігінің "Цифрлық үкіметті қолдау орталығы".

Об утверждении Концепции развития искусственного интеллекта на 2024 – 2029 годы

Постановление Правительства Республики Казахстан от 24 июля 2024 года № 592.

      Правительство Республики Казахстан ПОСТАНОВЛЯЕТ:

      1. Утвердить прилагаемую Концепцию развития искусственного интеллекта на 2024 – 2029 годы (далее – Концепция).

      2. Министерству цифрового развития, инноваций и аэрокосмической промышленности Республики Казахстан ежегодно до 1 февраля представлять в Правительство Республики Казахстан информацию о ходе реализации Концепции.

      3. Контроль за исполнением настоящего постановления возложить на Министерство цифрового развития, инноваций и аэрокосмической промышленности Республики Казахстан.

      4. Настоящее постановление вводится в действие со дня его подписания.

      Премьер-Министр
Республики Казахстан
О. Бектенов

  Утверждена
постановлением Правительства
Республики Казахстан
от 24 июля 2024 года № 592

Концепция развития искусственного интеллекта
на 2024 – 2029 годы

      Раздел 1. Паспорт

      Раздел 2. Анализ текущей ситуации

      Глава 1. Оценка текущего состояния отрасли

      Направление 1. Данные

      Направление 2. Инфраструктура

      Направление 3. Человеческий капитал

      Направление 4. Научные исследования в области искусственного интеллекта

      Направление 5. Регулирование правоотношений в сфере искусственного интеллекта

      Раздел 3. Обзор международного опыта

      Глава 1. Данные

      Глава 2. Инфраструктура

      Глава 3. Человеческий капитал

      Глава 4. Научно-исследовательские и опытно-конструкторские разработки

      Глава 5. Регулирование правоотношений в сфере искусственного интеллекта

      Раздел 4. Видение реализации развития искусственного интеллекта

      Раздел 5. Основные принципы и подходы развития в части внедрения искусственного интеллекта

      Глава 1. Принципы

      Глава 2. Подходы

      Направление 1. Данные

      Направление 2. Инфраструктура

      Направление 3. Человеческий капитал

      Направление 4. Научно-исследовательские и опытно-конструкторские разработки

      Направление 5. Регулирование правоотношений в сфере искусственного интеллекта

      Направление 6. Акселерационные программы

      Раздел 6. Целевые индикаторы и ожидаемые результаты

      Приложение: План действий по реализации Концепции цифровой трансформации, развития отрасли информационно-коммуникационных технологий и кибербезопасности на 2023 – 2029 годы.

      Раздел 1. Паспорт

Наименование

Концепция развития искусственного интеллекта на 2024 – 2029 годы (далее – Концепция)

Основания для разработки

Национальный план развития Республики Казахстан до 2025 года, утвержденный Указом Президента Республики Казахстан от 15 февраля 2018 года № 636;
пункт 1.37 протокола расширенного заседания Правительства Республики Казахстан с участием Президента Республики Казахстан от 7 февраля 2024 года;
Система государственного планирования в Республике Казахстан, утвержденная постановлением Правительства Республики Казахстан от 29 ноября 2017 года № 790.

Государственный орган, ответственный за разработку Концепции

Министерство цифрового развития, инноваций и аэрокосмической промышленности Республики Казахстан

Государственные органы, ответственные за реализацию Концепции

Министерство цифрового развития, инноваций и аэрокосмической промышленности Республики Казахстан, Министерство науки и высшего образования Республики Казахстан, Министерство труда и социальной защиты населения Республики Казахстан, Министерство просвещения Республики Казахстан, Министерство обороны Республики Казахстан, Министерство финансов Республики Казахстан, Комитет национальной безопасности Республики Казахстан (по согласованию), Агентство по стратегическому планированию и реформам Республики Казахстан (по согласованию), Агентство Республики Казахстан по делам государственной службы (по согласованию).

Сроки реализации

2024 – 2029 годы

      Раздел 2. Анализ текущей ситуации

      Глава 1. Оценка текущего состояния отрасли

      Влияние искусственного интеллекта на общество никогда не проявлялось так ярко и не развивалось такими быстрыми темпами, как в последнее пятилетие. В мире уже несколько лет ведется гонка технологий искусственного интеллекта, в которой есть два явных лидера – США и Китай, в основном благодаря наличию таких технологических гигантов, как Google, Facebook, Microsoft, Alibaba, Baidu и Tencent, а также значительным инвестициям в исследования и разработки в области искусственного интеллекта. Казахстан недавно включился в этот процесс, когда Президент Казахстана Касым-Жомарт Токаев в своем выступлении на Международном технологическом форуме "Digital Bridge 2023" в городе Астане подчеркнул важность искусственного интеллекта для экономического роста страны.

      Готовность правительств к использованию искусственного интеллекта определяется методикой расчета Oxford Insights, в которой анализируются основные тенденции и инициативы. Данная методика включает субиндексы, на которых базируется каждый показатель, представленный на рисунке 1. Обозначенные на рисунке параметры представляют интерес не только как показатели готовности правительства к оказанию услуг на базе искусственного интеллекта, многие параметры могут рассматриваться как показатели страны к развитию искусственного интеллекта в принципе. Субиндексы делятся на три больших группы: "правительство", "технологический сектор" и "доступ к данным и инфраструктуре".

      Согласно Индексу готовности правительства к искусственному интеллекту на 2023 год, проведенному Oxford Insights, Казахстан находится на 72 месте среди 193 стран.

      Рисунок 1

     


      Сильными сторонами страны являются доступность данных, цифровой потенциал и адаптивность правовой базы к цифровым бизнес-моделям. Слабыми сторонами являются отсутствие стратегического видения, недостаточная технологическая зрелость, недостаточная развитость инфраструктуры, низкий инновационный потенциал и человеческий капитал. Если раскрывать отдельные показатели индекса, слабыми сторонами также являются отсутствие крупных частных технологических компаний (единорогов), низкий венчурный капитал и недостаточные расходы на научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы.

      Направление 1. Данные

      Основами развития искусственного интеллекта являются качество и инструменты управления данными. Казахстан достаточно далеко продвинулся в генерации и сборе данных. В секторе государственного управления ведется интенсивный сбор данных – на государственном архитектурном портале зарегистрировано 183 информационные системы центральных государственных органов. Большие данные генерируют банковский и финансовый сектор, клиентские сервисы бизнеса на основе облачных технологий, телекоммуникационный сектор и другие.

      Среди крупных хранилищ данных выделяется озеро данных, аккумулируемых на Smart data ukimet: данные 93 информационных систем стекаются в единый Data Lake с целью последующей аналитической обработки и применения для принятия решений.

      В системе государственного управления все еще остаются пробелы в оцифровке отраслевых данных. В тройку лидеров по системной оцифровке данных входят сферы: образование – 81 %, финансы – 59 %, социальное обеспечение – 59 %, сферами с наименьшим объемом оцифрованных данных являются: спорт и туризм – 25 %, бизнес – 13 %, энергетика – 33 %, наука – 2 %.

      Таким образом, в данном направлении открытыми остаются проблемы, связанные с отсутствием качества данных, недостаточной оцифровкой данных, дублированием данных и другие. При этом для полноценного использования и развития искусственного интеллекта необходимы качественные и доступные данные. Дальнейшая работа предстоит в области сбора, накопления и обеспечения доступа к данным, анализа пересекающихся данных между госорганами, повышения качества данных (заполнение пустых значений и актуализация информации). Эти проблемы естественны для формирования экосистемы данных и будут постепенно решаться.

      Направление 2. Инфраструктура

      Одним из факторов, обуславливающих развитие технологий искусственного интеллекта, а также эффективное внедрение их в экономику, является степень развитости цифровой инфраструктуры, которая охватывает качество и доступность интернет-соединения, доступ к современному оборудованию с высокой вычислительной мощностью, включая наличие центров обработки данных и другие. Правительством ведется работа по налаживанию тесного взаимного сотрудничества с такими техногигантами, как NVIDIA, Microsoft, Amazon по размещению центров обработки данных на территории Казахстана.

      На начало 2024 года из 6406 казахстанских населенных пунктов широкополосным доступом к интернет-соединению по мобильным технологиям обеспечены 116 городов и 4866 сел (широкополосным доступом к Интернету по мобильным технологиям 3G – 1652 сел, 4G – 3214 сел). Интернет-соединение по технологии Asymmetric Digital Subscriber Line (ADSL) обеспечено в 1950 сельских населенных пунктах, а по технологии волоконно-оптической линии связи (ВОЛС) в 2606 сельских населенных пунктах.

      Остается нерешенным вопрос 100 %-го обеспечения сельских населенных пунктов качественным интернет-соединением (1294 сельских населенных пункта). Мероприятия по достижению этой цели предусмотрены действующим стратегическим отраслевым документом Министерства цифрового развития, инноваций и аэрокосмической промышленности Республики Казахстан, согласно которому к 2027 году 75 % городов республиканского значения и 60 % областных центров будут обеспечены технологией 5G.

      В рамках Национального проекта "Доступный Интернет" реализуются меры по обеспечению альтернативного трафика посредством строительства национальной гипермагистрали "Запад-Восток" и создания отдельного центра обработки данных уровня TIER III для транзита и хранения международного трафика.

      В Казахстане функционируют 51 центр обработки данных, а также 15 центров обработки данных, принадлежащих АО "НИТ", как оператору информационно-коммуникационной инфраструктуры "электронного правительства" Республики Казахстан.

      Проводится работа по строительству центра обработки данных в городе Экибастузе, ввод в эксплуатацию которого планируется на 2025 год. В целях развертывания платформы QazTech АО "НИТ" проводится работа по приобретению центра обработки данных АО "Транстелеком", вместе с тем начаты работы по запуску основного центра обработки данных в городе Астане.

      Компьютерная инфраструктура с вычислительной мощностью, позволяющей проводить исследования, разрабатывать технологии и модели искусственного интеллекта, организована на базе:

      Евразийского национального университета имени Л.Н. Гумилева, где размещен суперкомпьютер PARAM BILIM производительностью 10 терафлопс (в рамках модернизации данного суперкомпьютера Евразийским национальным университетом планируется масштабирование производительности PARAM BILIM до 100 терафлопс);

      научной лаборатории Satbayev University суперкомпьютер с пиковой производительностью 10,9 терафлопс;

      Казахстанско-Британского технического университета суперкомпьютер производительностью 10 терафлопс;

      Института информационно-вычислительных технологий суперкомпьютер производительностью 16 терафлопс;

      Назарбаев Университета суперкомпьютер на 7 узлов с производительностью 25 терафлопс;

      Казахский национальный университет имени аль-Фараби заключил соглашение на поставку суперкомпьютера производительностью 1938,41 терафлопс.

      В Казахстане действует разветвленная сеть из 14 региональных ИТ-хабов (ИТ – информационные технологии) в городах Кызылорде, Актобе, Семей, Талдыкоргане, Усть-Каменогорске, Актау, Туркестане, Таразе, Уральске, Кокшетау, Костанай, Караганде, Қонаев и Павлодаре под управлением Астана Хаб. В 2024 году запланировано открытие 5 ИТ-хабов в городах Атырау, Шымкенте, Жезказгане, Петропавловске и Жанаозене. Несмотря на наличие инфраструктурной базы, основным барьером развития искусственного интеллекта в Казахстане является ограниченность доступа к вычислительным ресурсам, необходимым для обучения и внедрения моделей. Разработка современных моделей искусственного интеллекта и обучение требуют задействования высокопроизводительных вычислительных систем, использующих графические процессоры (GPU), тензорные процессоры (TPU) и языковые процессоры (LPU). Зачастую стартапы и малый средний бизнес не могут позволить себе покупку такого оборудования для развития собственных решений искусственного интеллекта и вынуждены либо арендовать их за рубежом, либо покупать иностранные сервисы и продукты.

      Направление 3. Человеческий капитал

      В связи с ускорением технологической трансформации и цифровизации спрос на ИТ-специалистов и таланты людей в сфере ИТ остается высоким и превышает предложение. Удовлетворение спроса происходит в том числе за счет изменения отношения к формальному образованию при найме и продвижении кадров, когда наличие официального диплома теряет свои позиции в пользу легитимизации результатов онлайн-курсов самообучения и фактического наличия ИТ-навыков.

      Технологический прогресс проявляется в сокращении срока востребованности жестких навыков и быстрой смене набора навыков, необходимых для поддержания конкурентоспособности на рынке труда и эффективного выполнения служебных задач. Цифровая грамотность становится необходимостью для любого специалиста, а организации разделяют ответственность по обучению работников, выделяя до 1,5 % дохода на повышение квалификации и переподготовку кадров.

      В 2022 году Казахстан занял 15-е место в рейтинге электронного участия граждан (E-Participation Index, EPI), при этом 94 % населения в возрасте от 6 до 74 лет являются интернет-пользователями. Однако осведомленность населения о развитии искусственного интеллекта остается низкой, что ограничивает спрос на технологические разработки и инновационную активность.

      Согласно оценке Oxford Insights в 2023 году в Казахстане отмечаются малое количество специалистов с высшим образованием в области инженерии и технологий, низкий уровень цифровых навыков, низкая активность ИТ-специалистов на GitHub и выпускников направления естественных наук (STEM – science, technology, engineering and mathematics).

      Несмотря на это Казахстан имеет высокий потенциал. В 2021 году школьники завоевали медали на Азиатской олимпиаде по физике. В 2022 году сборная Казахстана заняла 17-е место на Международной олимпиаде по математике. Школьники из Шымкента удостоились возможности выступить от лица Казахстана в Германии и заняли второе место на олимпиаде по робототехнике, в октябре 2022 года одержали победу на Всемирных соревнованиях FIRST GLOBAL CHALLENGE по робототехнике в Женеве, а в 2023 году казахстанские команды выиграли призы на конкурсах Kaggle по машинному обучению.

      В области неформального образования для быстрого овладения ИТ-навыками в Казахстане реализуется ряд инициатив, к примеру, программа Tech Orda обеспечивает государственное финансирование грантов на сумму до 600 тыс. тенге для населения в возрасте 18-45 лет на обучение в частных ИТ-школах. В 2023 году в ней участвовали 83 ИТ-школы, предлагающие 219 курсов с продолжительностью от 6 месяцев до 2 лет, а также одна ИТ-компания с 11 курсами, обладающая собственной академией. В летних школах для развития навыков по программированию и искусственному интеллекту проводятся мероприятия, к примеру, по программе nFactorial School при поддержке компании "Шеврон" и Satbayev University.

      Поиск талантов происходит за счет организации хакатонов, а развитие – за счет инкубаторов и акселераторов. Министерство науки и высшего образования Республики Казахстан совместно с компаниями NVIDIA, Coursera, Huawei, Amazon, Binance, Microsoft и Google реализует обучающие программы с бесплатной сертификацией по искусственному интеллекту и машинному обучению.

      В области формального образования с 2021 года в Казахстане действует Атлас новых профессий и компетенций, на основе которого с 2023 года ОВПО обновляют учебные программы, внедряя модули по машинному обучению, data science, кибернетике, искусственному интеллекту и робототехнике.

      В 2023 – 2024 годах прошли форумы по применению искусственного интеллекта в различных сферах (финансы, бизнес, образование), что привлекло внимание к его возможностям. AI Centre, Satbayev University, ISSAI Nazarbayev University, nFactorial, Alem и другие образовательные платформы ведут активную просветительскую работу в целях повышения осведомленности населения о преимуществах искусственного интеллекта и безопасности его использования.

      Однако на сегодняшний день открытыми остаются системные проблемы, связанные с дефицитом кадров, отсутствием необходимых знаний, высокой конкуренцией за таланты в сфере ИИ, недостаточным количеством образовательных программ, недостатком практической подготовки в области искусственного интеллекта, в связи с чем необходимо продолжить обучение преподавателей и повышение квалификации отраслевых специалистов, более активное внедрение искусственного интеллекта в образовательные программы колледжей и ОВПО.

      Направление 4. Научные исследования в области искусственного интеллекта

      В Казахстане 24 учреждения высшего образования и научные центры занимаются исследованиями и разработками в области искусственного интеллекта. По данным InCites (Clarivate Analytics), полученным в мае 2023 года, в период за 2018-2022 годы казахстанские ученые опубликовали 191 статью в Web of Science Core Collection по тематическому направлению "Информатика, искусственный интеллект".

      В Концепции развития высшего образования и науки предусмотрены меры стимулирования взаимодействия науки, производства и бизнеса через гранты на коммерциализацию результатов исследований и программы по переподготовке кадров в области коммерциализации. С 2023 года исследования в области искусственного интеллекта были внесены в перечень приоритетных отраслей науки.

      С 2022 года действует Совет по технологической политике, задачи которого включают определение приоритетов технологического развития и рассмотрение инициатив по созданию технологических центров.

      Финансирование научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ также низко в сравнении с выделяемым в других странах - несмотря на рост финансирования научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ в номинале, запланированный уровень затрат 1 % от ВВП так и не достигнут.

      Вместе с тем одной из проблем в части данных является отсутствие раскрытия полного потенциала казахского языка, в связи с чем создание KazLLM с применением искусственного интеллекта является одним из ключевых факторов для стимулирования и развития казахского языка сквозь призму искусственного интеллекта. Продукты с применением искусственного интеллекта на основе KazLLM применимы практически во всех отраслях и бизнес-процессах, где задействованы текстовые данные. Инвестиции в разработку KazLLM являются стратегически важными для поддержания и укрепления национальной экономики и технологической независимости, открывая новые возможности для роста и инноваций в мире.

      В целом развитие научных исследований в сфере искусственного интеллекта требует финансовой поддержки и усиления взаимодействия между наукой, производством и бизнесом.

      Направление 5. Регулирование правоотношений в сфере искусственного интеллекта

      На сегодняшний день в Казахстане заложен основной фундамент законодательной базы в сфере информатизации и развития искусственного интеллекта:

      в Законе Республики Казахстан от 24 ноября 2015 года № 418-V ЗРК "Об информатизации" определены положения, связанные с применением "открытых данных", "персональных данных", также содержатся положения по регулированию объектов информатизации, относящиеся к критически важным объектам инфраструктуры и др.;

      в Законе Республики Казахстан от 5 июля 2004 года № 567 "О связи" содержатся нормы, направленные на обеспечение инфраструктуры для предоставления доступа к услугам связи;

      в постановлении Правительства Республики Казахстан от 20 декабря 2016 года № 832 "Об утверждении единых требований в области информационно-коммуникационных технологий и обеспечения информационной безопасности" определены требования в области информационной безопасности;

      в приказе Министра цифрового развития, инноваций и аэрокосмической промышленности Республики Казахстан от 14 октября 2022 года № 385/НҚ "Об утверждении Требований по управлению данными" утверждены положения в части дифференцированного подхода к управлению данными с учетом отраслевой специфики.

      Кроме того, часть мер, необходимых для развития искусственного интеллекта, уже изложена в действующей Концепции цифровой трансформации, развития отрасли информационно-коммуникационных технологий и кибербезопасности на 2023 – 2029 годы, утвержденной постановлением Правительства Республики Казахстан от 28 марта 2023 года № 269, в которой содержатся меры по внедрению платформенной модели "Электронное правительство", предусматривающей агрегацию актуальных онлайн данных для возможности применения инструментов искусственного интеллекта при моделировании сценариев и принятия решений, по созданию национальной системы искусственного интеллекта на базе Smart data ukimet, которая позволит прогнозировать и принимать решения на основе достоверных данных, положения по развитию сферы кибербезопасности и др.

      Однако Концепция цифровой трансформации, развития отрасли информационно-коммуникационных технологий и кибербезопасности на 2023 – 2029 годы не фокусируется на развитии искусственного интеллекта, а направлена на развитие сектора в целом.

      В этом контексте данный документ включает элементы, дополняющие Концепцию цифровой трансформации технологий и кибербезопасности на 2023 – 2029 годы, необходимые для полноценного развития искусственного интеллекта в стране в пятилетней перспективе.

      Постановлением Правительства Республики Казахстан от 27 апреля 2024 года № 342 создан Комитет искусственного интеллекта и развития инноваций Министерства цифрового развития, инноваций и аэрокосмической промышленности Республики Казахстан, в основные задачи которого входят формирование и реализация государственной политики, а также создание условий для развития искусственного интеллекта.

      Таким образом, сохраняются следующие пробелы в законодательстве:

      не закреплен понятийный аппарат, что препятствует внедрению проектов с применением искусственного интеллекта (в Закон Республики Казахстан "Об информатизации" внесены понятия "интеллектуальный робот", "электронные информационные ресурсы", которые частично раскрывают понятие "искусственный интеллект", однако нет прямых определений);

      отсутствуют нормы, регламентирующие этические нормы применения искусственного интеллекта, которые согласно международной практике являются фундаментом для развития правоотношений в сфере искусственного интеллекта;

      не определена сфера регулирования искусственного интеллекта, отсутствует регламентация взаимоотношений субъектов искусственного интеллекта, включая компетенции государственных органов, а также права, обязанности и ответственность субъектов в сфере искусственного интеллекта;

      отсутствуют технические регламенты и национальные стандарты для продуктов и технологий искусственного интеллекта.

      Представители бизнес-среды также отмечают необходимость законодательного регулирования, сложность доказательства отечественного происхождения сервисных ИТ-продуктов с применением искусственного интеллекта, поднимают вопрос доступа к данным для обучения моделей, авторского права, распределения ответственности за решения, принятые по рекомендации или на основе искусственного интеллекта.

      Подводя итоги анализа текущей ситуации, можно отметить, что помимо вышеперечисленных направлений в Казахстане начинается внедрение отдельных методов акселерационного процесса на уровне государственного управления, который может быть применим для разработки новых продуктов с применением искусственного интеллекта в реальном секторе экономики. Это послужит дополнительным шагом для генерирования новых идей с привлечением отраслевых экспертов и специалистов в области информационно-коммуникационных технологий, а также сфокусирует внимание на решении комплексных задач через реализацию акселерационных мероприятий.

      Так, был определен один из важных показателей развития искусственного интеллекта – объем экспорта ИТ-продуктов Казахстана, который демонстрирует в Казахстане значительный рост в 2023 году (рисунок 2).

      Рисунок 2

     


      Объем экспорта достиг прогнозируемых $546,7 млн, из которых $315,4 млн приходится на долю участников Астана Хаб. Эти компании экспортировали услуги и продукты в 86 стран, включая США ($118,7 млн), Россию ($34,5 млн), Ирландию ($30,3 млн) и другие. Среди 1400 зарегистрированных ИТ-компаний 394 компании (28 %) являются экспортными, что подчеркивает значительный потенциал страны в глобальном масштабе. Среди экспортируемых ИТ-услуг выделяются такие направления, как разработка программного обеспечения (далее – ПО), GameDev, SaaS (Software as a Service), корпоративного и платформенного ПО, а также искусственного интеллекта.

      Несмотря на значительные успехи, доля искусственного интеллекта в общем объеме экспорта пока остается относительно низкой, что открывает новые возможности для роста и развития. Развитие искусственного интеллекта представляет собой новую технологическую революцию, открывающую перед Казахстаном уникальные возможности для ускорения роста ИТ-экспорта, создания инновационных проектов и появления технологических единорогов.

      Таким образом, анализ текущей ситуации свидетельствует о наличии условий для развития технологий и продуктов искусственного интеллекта, конкурентоспособных на международном рынке.

      Раздел 3. Обзор международного опыта

      Согласно Global AI Report 2024 расходы на искусственный интеллект в 2024 году удвоятся по сравнению с 2023 годом и составят в среднем $2,5 млн на компанию. Исследование PwC показывает, что глобальный ВВП может быть выше на 14 % к 2030 году благодаря искусственному интеллекту – это эквивалентно дополнительным $15,7 трлн – что делает искусственный интеллект самой крупной коммерческой возможностью в современной, быстро меняющейся экономике.

      Согласно данным отчета McKinsey расширенная аналитика, традиционное машинное обучение и глубокое обучение могут создать дополнительную ценность для экономики. При этом генеративный искусственный интеллект сможет привнести дополнительный экономический эффект в размере 35-70 % через внедрение новых кейсов и повышение производительности.

      США, Китай, ЕС и Великобритания сохраняют лидерство в создании лучших моделей с применением искусственного интеллекта. В 2023 году в американских институтах были разработаны - 61 моделей искусственного интеллекта, в ЕС и Китае – 21 и 15 моделей, соответственно. В соответствии с исследованием PwC ВВП стран Среднего Востока и развитого Азиатского региона может вырасти в среднем на 10.4 % к 2030 году благодаря искусственному интеллекту.

     

      Глава 1. Данные

      Согласно исследованиям Weborama объемы всех данных, накопленных человечеством к 2025 году, составят до 180 зеттабайт. По данным исследования агентства Launch Squad 96 % компаний крупного и среднего бизнеса анализируют собранные данные для повышения прибыли.

      Южная Корея на платформе искусственного интеллекта разместила в открытом доступе 703 набора данных, например, данные о дорогах города в ночное время, данные о движениях по пешеходным дорожкам, данные о суровых погодных условиях для тестирования беспилотников и т.д., с их полным описанием: обзор данных, структура метаданных, статистика данных, полное описание модели обучения искусственного интеллекта, коды и структуры данных с картинками. Доступ к платформе предоставляется только для резидентов Южной Кореи.

      Национальная стратегия по искусственному интеллекту Сингапура предусматривает механизмы совместного использования и обмена данными между государственным и частным сектором. Государство координирует создание датасетов, обеспечивает качество данных, а также предоставляет доступ к частным организациям и государственным датасетам. Правительство Сингапура также регламентировало практики управления данными и создало архитектуру государственных данных. Эти меры привели к тому, что в 2023 году в стране данные выступают стратегическим активом, а практики управления данными позволили более эффективно использовать государственные данные для развития сектора.

      Дания предоставляет открытый доступ к данным о погоде, климате и морской среде Датского метеорологического института в дополнение к европейскому сотрудничеству в области космических данных.

      Великобритания предоставляет высококачественные общедоступные данные в открытом формате для машинного обучения и искусственного интеллекта.

      Таким образом, опыт вышеуказанных стран показывает, что государством предоставляется доступ к данным в целях улучшения качества жизни граждан, также осуществляются совместное использование данных и обмен, что приводит к развитию как государственного сектора, так и частного, также предоставляются высококачественные данные для машинного обучения и др.

      Глава 2. Инфраструктура

      Некоторые страны обеспечивают государственную поддержку разработчикам моделей искусственного интеллекта, бесплатно предоставляя вычислительные мощности. К примеру, в Южной Корее для малого и среднего бизнеса и стартапов предусмотрена поддержка в виде бесплатных облачных вычислительных мощностей на 2 года. Государство выкупает вычислительные мощности у местных телекоммуникационных компаний по рыночной цене, тем самым оказывая поддержку телекоммуникационным компаниям. При этом мощности арендуются только в центрах обработки данных, которые используют для ускорения искусственного интеллекта чипы, которые в свою очередь производятся южнокорейскими компаниями, таким образом, поддерживая производителей чипов. При этом требования к самим компаниям-разработчикам: программное обеспечение строится на основе SaaS, обязательного использования алгоритмов искусственного интеллекта с использованием чипов искусственного интеллекта.

      Объединенные Арабские Эмираты предоставили для организаций данные и вспомогательную инфраструктуру, чтобы стать испытательным полигоном для искусственного интеллекта на базе AI Super Computer Lab. Данный кластер высокопроизводительных вычислений, состоящий из самых передовых систем графических процессоров, оптимизированных для вычислений машинного обучения искусственного интеллекта, открыт для всех исследователей и стартапов, базирующихся в ОАЭ.

      В Сингапуре правительство создает платформы для тестирования инноваций в сфере искусственного интеллекта. К примеру, в качестве инфраструктурного объекта создан цифровой округ Punggol, выступающий площадкой для компаний, на которой они могут тестировать технологии искусственного интеллекта в реальной среде.

      Международный опыт вышеназванных стран демонстрирует государственную поддержку разработчикам продуктов с применением искусственного интеллекта, в том числе предоставление вычислительных мощностей, данных и вспомогательной инфраструктуры и др. При этом такие организации как ООН, ОЭСР, Международный союз электросвязи, а также национальные и региональные правительственные органы способны координировать политику и объединять ресурсы разных стран для поддержки процессов стратегий искусственного интеллекта, обеспечивая платформы для координации действий участников для достижения общих целей.

      Глава 3. Человеческий капитал

      Сингапур для развития человеческого капитала в отрасли искусственного интеллекта разрабатывает образовательные программы и курсы как на уровне университетов, так и через специализированные учебные заведения. Правительство Сингапура предоставляет финансирование и гранты для поддержки исследований и разработок в области искусственного интеллекта, а также инициатив, направленных на повышение квалификации и переквалификацию рабочей силы в смежных областях. Для привлечения специалистов в области искусственного интеллекта Сингапур разрабатывает программы виз, налоговые льготы и инициативы по облегчению переезда экспертов.

      В США государственные органы, частные фонды и корпорации предоставляют финансирование для исследовательских проектов по искусственному интеллекту в академической среде и индустрии. Поддерживается сотрудничество между промышленностью и академией.

      К примеру, университеты сотрудничают с промышленными компаниями для совместных проектов, обеспечивая студентам и ученым опыт реальной работы и понимание индустрии искусственного интеллекта.

      Таким образом, опыт показывает, что страны в целях укрепления человеческого капитала разрабатывают разные политики, которые проявляются посредством разработки образовательных программ, курсов, финансирования исследований, создания инновационных центров в области искусственного интеллекта. Некоторые из вышеуказанных мер, как внедрение искусственного интеллекта в образовательные программы, финансирование и гранты для искусственного интеллекта, применимы к текущей ситуации в стране и отражены в подходах.

      Глава 4. Научно-исследовательские и опытно-конструкторские разработки

      Правительство Великобритании активно инвестирует в исследовательские программы в области искусственного интеллекта через такие инициативы, как UK Research and Innovation (UKRI) и Industrial Strategy Challenge Fund, поддерживая проекты в области машинного обучения, обработки естественного языка, компьютерного зрения и др. Многие крупные компании в Великобритании, такие как DeepMind (приобретенная Google), Facebook AI Research, Amazon Research Cambridge и Microsoft Research Cambridge, имеют собственные исследовательские лаборатории в области искусственного интеллекта, которые активно взаимодействуют с университетами и академическими институтами.

      В Китае для разработки продуктов с применением искусственного интеллекта необходимо получать лицензии (лицензии на научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы). Данные лицензии дают право ученым начать исследования в области искусственного интеллекта.

      В Японии научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы направлены на разработку роботов для промышленного производства, здравоохранения и социальной помощи.

      Во Франции стартапы, работающие в сфере искусственного интеллекта, активно занимаются научно-исследовательскими и опытно-конструкторскими работами. Французское правительство, а также частные и общественные организации поддерживают развитие этих компаний через различные инициативы и программы.

      Германия является одной из ведущих стран в области научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ в сфере искусственного интеллекта. Германское правительство, академические учреждения и частные компании активно поддерживают стартапы, работающие в этой области, создавая благоприятную экосистему для инноваций и технологического развития.

      Вышеизложенный положительный международный опыт демонстрирует поддержку научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ путем инвестирования в исследовательские программы, стартапы, результаты академических учреждений.

      Глава 5. Регулирование правоотношений в сфере искусственного интеллекта

      Страны-члены ЕС определяют для себя общую политику по регулированию искусственного интеллекта, разработав Закон "Об искусственном интеллекте" и приняв общие этические принципы. Нормативное регулирование ЕС в области искусственного интеллекта направлено на создание механизмов упрощенного внедрения продуктов искусственного интеллекта, совершенствование режима охраны результатов машинного творчества (вопросы интеллектуальной собственности), ограничение влияния искусственного интеллекта на мышление человека, в частности, право человека по желанию отключать рекомендательные сервисы, развитие единого рынка законных, безопасных и заслуживающих доверия приложений искусственного интеллекта и др. Особенностью европейского регулирования искусственного интеллекта является выделение разных категорий риска искусственного интеллекта, в зависимости от которых применяются строгие или более мягкие механизмы регулирования.

      США и Великобритания подписали Атлантическую декларацию экономического партнерства, очерчивающую границы взаимного сотрудничества двух стран, в том числе в целях развития новых технологий, таких как полупроводники, квантовые технологии и искусственный интеллект.

      В Китае сообществом ученых разработан законопроект "Об искусственном интеллекте", в которой содержатся аспекты в части: поддержки и продвижения искусственного интеллекта (к примеру, государство должно создать систему предоставления государственных вычислительных ресурсов для искусственного интеллекта, содействовать созданию и использованию платформ, выделить специальные фонды для развития искусственного интеллекта и др.), обязанности разработчиков и поставщиков обеспечивать безопасность продуктов искусственного интеллекта, механизмов управления искусственного интеллекта и гражданской ответственности.

      Таким образом, в странах формируется нормативная правовая база для использования искусственного интеллекта во благо общества путем создания правовых механизмов упрощенного внедрения продуктов, категорий рисков искусственного интеллекта, поддержки и продвижения искусственного интеллекта, в том числе обязанностей по обеспечению безопасности продуктов искусственного интеллекта.

      Раздел 4. Видение реализации развития искусственного интеллекта

      Со стратегической позиции Казахстан определяет искусственный интеллект в качестве приоритетного драйвера индустриального и технологического развития национальной экономики.

      Стратегическое видение развития искусственного интеллекта формируется с учетом глобальных экономических тенденций, необходимости обеспечения устойчивого роста и перехода к цифровой экономике, где ключевую роль играют развитие и внедрение технологий искусственного интеллекта. Это позволит не только повысить производительность труда и качество принимаемых решений, но и значительно улучшить качество институтов, сократить коррупцию и обеспечить верховенство закона, что является важными факторами для устойчивого роста экономики и достижения поставленных целей.

      На период реализации Концепции предусматривается создание благоприятной среды, способствующей активному, ответственному, безопасному использованию возможностей искусственного интеллекта. В целом обеспечение безопасности искусственного интеллекта представляет собой многогранную задачу, которая включает в себя технические, этические, правовые и социальные аспекты.

      Техническая безопасность играет ключевую роль в обеспечении надежности и устойчивости искусственного интеллекта. Это включает разработку алгоритмов, способных справляться с ошибками и сбоями, и защиту от некорректных данных.

      Этическая безопасность направлена на обеспечение справедливости и непредвзятости искусственного интеллекта, что содержит анализ данных на предмет возможных предвзятостей и разработку алгоритмов, учитывающих разнообразие и инклюзивность.

      Правовая безопасность обеспечивает соответствие продуктов с применением искусственного интеллекта действующему законодательству и нормативным актам, включая законы в области защиты данных и прав человека.

      Социальная безопасность охватывает влияние искусственного интеллекта на рынок труда, приватность и защиту данных. Оценка и управление влиянием искусственного интеллекта на занятость включают разработку программ переподготовки и поддержки работников, пострадавших от автоматизации их деятельности. Повышение осведомленности населения о возможностях и рисках искусственного интеллекта, а также обучение пользователей безопасному использованию искусственного интеллекта способствуют социальной безопасности.

      Таким образом, обеспечение безопасности искусственного интеллекта требует комплексного подхода, охватывающего все перечисленные аспекты. Внедрение таких мер способствует созданию надежных и безопасных продуктов с применением искусственного интеллекта, способных приносить пользу обществу в реальных отраслях экономики, в связи с чем выделяются следующие приоритетные отрасли реального сектора экономики для внедрения ИТ-продуктов с применением искусственного интеллекта: государственное управление, субъекты естественных монополий в нефтегазовой, горнодобывающей, энергетической, транспортной, логистической, водоснабжающей и сельскохозяйственной отраслях.

      К примеру, по расчетам компании Axellect внедрение продуктов с применением искусственного интеллекта в отраслях экономики Республики Казахстан может привести к следующим положительным эффектам:

      в обрабатывающей промышленности – ожидаемый потенциальный ежегодный прирост ВВП 460 млрд тенге. Генеративный искусственный интеллект может выступать в роли сервиса подготовки отчетов и прогнозов для управляющего персонала, что может привести к экономии $1 млн (кейс BP и Chevron). Построение точных и детальных 3D-моделей подземных резервуаров, более точная оценка запасов нефти и газа, сокращение времени и затрат на разведку, оптимизация бурения скважин, помощь в интерпретации результатов по геоинформационным системам снизят расходы на 10 % на бурение и повысят добычу нефти на 5 %.

      в оптовой и розничной торговле потенциальный ежегодный эффект от внедрения решений с применением искусственного интеллекта может составить прирост ВВП 233 млрд тенге. Потенциальный эффект от генеративного искусственного интеллекта, который эффективно используется для прогнозирования спроса на товары, генерируя прогнозы на основе исторических данных о продажах сезонности и текущих тенденциях, улучшит показатели инвентаризации на 35 %, повысит пропускную способность склада на 30 %, снизят затраты на топливо на 20 %, на логистику 15 %. Генеративный искусственный интеллект может заменить функции колл-центра и чат-бота в предоставлении консультаций клиентам, что приведет к сокращению сотрудников колл-центра на 90 %, сокращению расходов на поддержку клиентов на 85 %, улучшению показателей удержания клиентов на 15 %.

      Использование оборудования с программным обеспечением на базе искусственного интеллекта для автоматизации механических операций по сборке и упаковке заказов значительно улучшит эффективность и точность этих процессов, повысив производительность труда на 50-100 %, увеличив точность сборки заказов на 99 %, сократит процент брака при сортировке до 1 %, сократит затраты на рабочую силу до 30 %, сократит операционные затраты на содержание складов на 20 %.

      в здравоохранении и социальном обслуживании населения – потенциальный ежегодный эффект может дать прирост ВВП в 146 млрд тенге.

      Виртуальный ассистент врача, который возьмет на себя административную работу по подготовке, формированию, структурированию и анализу медицинских отчетов, а также будет отвечать на вопросы врачей благодаря информации из медицинской базы знаний, снижая нагрузку на людей, уменьшит объем нагрузки терапевтов на 23 %, увеличит число правильных диагнозов на 43 %. Генеративный искусственный интеллект будет способен расшифровывать рентгеновские снимки, МРТ (магнитно-резонансная томография) и КТ (компьютерная томография) и на основании полученных результатов сформирует заключение, что снизит время подготовки заключения на 50 %, обеспечит точность постановки диагноза до 90 %, снизит нагрузку и контроль патологии в динамике.

      в горнодобывающей промышленности и разработке карьеров потенциальный ежегодный эффект в приросте ВВП может составить 94 млрд тенге.

      Цифровой двойник рудниковых месторождений химических реакций путем создания 3D модели рудников, проведения экспериментов с методами добычи и оптимизации маршрутов шахт, предотвращения обрушения шахт и утечки газа потенциально увеличит эффективность добычи на 30 %, сократит операционные затраты на добычу руды на 20 %, сократит капитальные расходы на освоение новых месторождений на 50 %.

      Применение промышленных роботов в производственных процессах, использование систем роботизированных механизмов, интегрированных с нейронной сетью, которая анализирует и контролирует температуру и физические свойства изделий, обеспечивая высокую точность и безопасность производственного процесса, могут увеличить производительность на 7 %, снизит энергопотребление на 2 %, сократить затраты на сырье на 5 %, ускорить процесс разливки металла в 2 раза, сократить трудозатраты сотрудников на 50 %.

      в сельском, лесном и рыбном хозяйстве потенциально обеспечить ежегодный прирост ВВП в 28 млрд тенге.

      Использование цифровых двойников для оптимизации в сельском хозяйстве, используя изображения с дронов, спутниковые снимки, может создавать заключение по оптимизации работ с культурами и по выводу новых культур на основе цифровых двойников здоровья посевов, что приведет к сокращению затрат на пестициды, удобрения и воду на 30 %, сокращению потерь урожая, повышению качества продукции, сокращению времени по выводу новой продукции.

      Система искусственного интеллекта может использоваться для мониторинга посевов, выявления болезней и вредителей, а также оценки состояния растений и потребности в удобрениях. Дополнительно, благодаря анализу спутниковых снимков можно получить информацию об урожайности посевных площадей и состоянии грунта в целом, что повысит урожайность на 50 %, производительность на 25 % и сократит операционные затраты на обработку посевов на 35 %.

      Искусственный интеллект станет важным инструментом для повышения эффективности антикоррупционных усилий и улучшения качества государственного управления, что позволит обеспечить прозрачность принимаемых государственными органами и организациями решений, анализировать большой объем информации, прогнозировать и моделировать потенциальные коррупционные риски.

      Таким образом, реализация Концепции позволит выстроить ориентиры государственной политики в краткосрочной и среднесрочной перспективе, а также подготовиться к возможным вызовам в долгосрочной перспективе.

      Основными вызовами выступают следующие риски:

      недостаточное финансирование, которое может замедлить реализацию концепции (меры по снижению этого риска основаны на диверсификации финансирования, которые включают частные инвестиции, гранты, государственное субсидирование и другие);

      недостаток квалифицированных специалистов в области искусственного интеллекта может затруднить выполнение задач (меры по сокращению включают внедрение программ обучения и повышения квалификации, сотрудничество с учебными заведениями, привлечение иностранных специалистов);

      риски, связанные с утечкой кадров, неконкурентоспособная оплата труда специалистов в области искусственного интеллекта могут привести к их оттоку за рубеж (меры по сокращению рисков включают создание привлекательных условий работы и возможности для профессионального роста, что позволит специалистам реализовывать свой потенциал на родине);

      технологические риски связаны с быстрым устареванием технологий и необходимостью постоянного обновления (для их снижения предусматриваются такие меры, как инвестирование в исследования и разработки, сотрудничество с технологическими компаниями, пилотное тестирование новых технологий перед их масштабным внедрением);

      организационные риски могут быть выражены в низкой координации между различными ведомствами (меры по снижению рассматриваются в виде создания межфункциональных команд, межведомственных проектов, четкого распределения ролей и ответственности);

      юридические риски связаны с правовыми пробелами и коллизиями в законодательстве (меры по снижению включают право законодательной инициативы по внесению изменений в законодательство, обращение физических и юридических лиц с предложениями в законодательство, правовой мониторинг с целью выявления противоречий в законодательстве, адаптивное регулирование).

      Целями Концепции являются построение экосистемы искусственного интеллекта, формирование благоприятного климата и дальнейшее развитие отраслей экономики с использованием возможностей технологий искусственного интеллекта, что в совокупности приведет к тому, что Казахстан станет не только пользователем технологий искусственного интеллекта, но и займет уверенные позиции на глобальном рынке разработки ИТ-продуктов, основанных на технологиях искусственного интеллекта.

      Для достижения этой цели выделяются следующие ключевые направления реализации Концепции: управление данными, совершенствование инфраструктуры, наращивание человеческого капитала, приоритизация искусственного интеллекта в научно-исследовательских и опытно-конструкторских работах, регулирование правоотношений в сфере искусственного интеллекта.

      Раздел 5. Основные принципы и подходы развития в части внедрения искусственного интеллекта

      Глава 1. Принципы

      Принципы, которыми руководствуется реализация развития искусственного интеллекта, направлены на то, чтобы сориентировать всех стейкхолдеров сектора, выделив ключевые области внимания и приоритезации целей и задач при осуществлении своей деятельности в секторе искусственного интеллекта.

      Обеспечение реализации Концепции осуществляется с учетом следующих принципов:

      Ответственность. Должны строго соблюдаться этические требования и человеческие ценности при разработке и использовании искусственного интеллекта. Данный принцип направлен на развитие, проектирование и использование искусственного интеллекта с соблюдением моральных норм и уважения к правам человека, без приоритета эффективности над системой человеческих ценностей.

      Принятие решений. Искусственный интеллект не заменяет, а дополняет человека. Должно быть обеспечено активное человеческое участие в контроле и управлении процессом принятия решений системами искусственного интеллекта, чтобы поставить человека выше искусственного интеллекта в иерархии мандата принятия решений с возможностью корректировать действия искусственного интеллекта. Должны обеспечиваться постоянный мониторинг и критическая оценка работы искусственного интеллекта.

      Надежность технологий искусственного интеллекта и объяснимость алгоритмов. Технологии искусственного интеллекта должны опираться на надежные методы вычислений и инфраструктурные решения для обеспечения надежных результатов и адекватной точности при принятии решений искусственного интеллекта. Объяснимость алгоритмов предусматривает разработку систем искусственного интеллекта таким образом, чтобы разработчик и пользователи понимали, как происходит процесс принятия решений искусственного интеллекта и что является определяющим фактором в ходе данного процесса.

      Прозрачность и справедливость. Прозрачность гарантирует, что стейкхолдеры имеют возможность доступа к точной и откровенной информации о системах и технологиях искусственного интеллекта, а разработчики и собственники технологий и систем искусственного интеллекта обеспечивают такую возможность. Также разработчики и собственники технологий и систем искусственного интеллекта гарантируют, что используют данные и искусственный интеллект только в заявленных целях, отказываются от использования скрытых алгоритмов. Соблюдение принципа справедливости побуждает стейкхолдеров сектора гарантировать, что системы и технологии на основе искусственного интеллекта в своей деятельности не подвергают никого дискриминации и не принимают решения в пользу определенных групп лиц.

      Управление рисками и ответственность. Принцип управления рисками направлен на то, чтобы стейкхолдеры систем и технологий искусственного интеллекта оценивали риски использования искусственного интеллекта и составляли план действий по их минимизации на своем уровне. Ответственность предполагает, что каждый стейкхолдер, осознавая риски, берет на себя ответственность за результаты применения искусственного интеллекта в ходе осуществления своей деятельности и несет полную ответственность за информированное решение полагаться на результаты работы искусственного интеллекта. Законодательство должно уточнять основные зоны разграничения ответственности между стейкхолдерами искусственного интеллекта, а также между организационной и индивидуальной ответственностью за последствия применения искусственного интеллекта в ходе осуществления своей деятельности, степень этой ответственности в случае отсутствия полной информации об искусственном интеллекте, которая стала причиной возникновения рисков.

      Безопасность и конфиденциальность. Принцип безопасности направлен на защиту систем искусственного интеллекта, инфраструктуры от атак и воздействия внешних систем искусственного интеллекта на объекты информатизации. Это обеспечивает безопасность данных и систем, особенно когда они используются в важных процессах, влияющих на жизнь и благосостояние человека. Принцип конфиденциальности дополняет безопасность, отдельно акцентируя внимание на необходимости обеспечить защиту персональных данных, частной жизни человека и других охраняемых законом тайн. Также под принцип конфиденциальности подпадает защита интересов конфиденциальной информации, принадлежащей физическим и юридическим лицам.

      Адаптивное регулирование на основе баланса между инновационностью и этикой. Учитывая, что низкий уровень регулирования сектора искусственного интеллекта дает технологическое преимущество, и страны признают, что уровень регулирования следует повышать постепенно по мере развития искусственного интеллекта, то принцип адаптивного регулирования на период реализации Концепции руководствуется логикой "сначала - технология, потом – регулирование". Он направлен на создание среды, стимулирующей развитие сектора искусственного интеллекта без излишних барьеров и ограничений. Однако критически важным аспектом реализации данного принципа также является оперативное реагирование законодательной системы в случае возникновения этических конфликтов, или если практика применения технологий искусственного интеллекта потребует регулирования.

      Прагматизм. Принцип направлен на обеспечение того, чтобы стейкхолдеры системы при принятии решений о необходимости разработки, внедрения и использования систем и технологий искусственного интеллекта руководствовались прежде всего их экономической целесообразностью.

      Принцип равного доступа. Принцип обеспечивает равный доступ к образовательным ресурсам и обучающим программам в области искусственного интеллекта для всех групп населения, независимо от социального, экономического или географического положения. Разработка технологий искусственного интеллекта, учитывающих потребности различных пользователей, включая маломобильных людей и те, кто имеют ограниченный доступ к технологиям.

      Глава 2. Подходы

      Проведенный анализ показал, что для достижения стратегического видения и цели Концепции необходимо сосредоточиться на следующих направлениях: качественные данные, современная инфраструктура, человеческий капитал, научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы, правовое регулирование и проведение акселерационных программ.

      Направление 1. Данные

      1. Расширение доступа к данным

      Важным подходом к расширению доступа к данным для общественного и частного секторов выступит продвижение политики открытых данных. Государство предпримет меры для формирования датасетов (структурированный набор данных, который используется для анализа, обучения моделей машинного обучения, статистических исследований и других целей, в определенной отрасли) отраслевых цифровых данных, аккумулируемых в различных государственных и квазигосударственных информационных системах. Учитывая необходимость сохранения конфиденциальности и защиты персональных и стратегических данных, они будут деперсонифицированы. Государственные органы и операторы информационных систем будут определять объем и структуру данных, предназначенных для открытого доступа, и активно участвовать в формировании открытых датасетов.

      2. Повышение качества данных

      Одними из подходов к повышению качества данных станут разработка и внедрение методов их обогащения. Особое внимание будет уделено решению проблемы неполных и отсутствующих значений данных по ключевым атрибутам в информационных системах государственных органов. Для этого в рамках развития архитектуры "электронного правительства" реализована концептуальная модель данных (models.govarch.kz), которая будет постоянно поддерживаться в актуальном состоянии с целью исключения дублирования данных и поддержки эталонных данных. Будут организованы регулярный анализ пересекающихся данных между различными системами, в том числе частными, а также выявление держателей этих данных, что приведет к упорядочению данных как государственных, так и частных.

      Государство создает благоприятные условия для развития отечественного рынка искусственного интеллекта в виде предоставления облачных вычислительных мощностей, которые откроют доступ к данным и существенно обогатят их, создав условия для разработки продуктов с применением технологий искусственного интеллекта. Это позволит минимизировать расхождения данных, определить точный набор и объем актуальных данных, в том числе арендовать облачные мощности у коммерческого сектора на основе SaaS.

      В процессе минимизации расхождения данных также используются обезличенные данные. Согласно текущему законодательству обезличенные данные – это данные, по которым определение принадлежности персональных данных субъекту персональных данных невозможно. Кроме обезличенных данных к вышеуказанному процессу также относится пласт открытых данных.

      3. Разработка руководящих принципов и регламентов по управлению данными

      Будут разработаны и внедрены руководящие принципы по управлению данными. На их основе отраслевые операторы информационных систем разработают и утвердят собственные отраслевые регламенты. Эти регламенты должны описывать меры по организации сбора, обеспечению полноты и репрезентативности, хранению данных, политике доступа к данным, очистке, обработке, защите, передаче, использованию, оценке, актуализации, аудиту данных и др. В результате внедрения руководящих принципов и регламентов будут устранены или минимизированы неточности, дубликаты и устаревшие данные, что обеспечивает их качество для обучения искусственного интеллекта.

      4. Обогащение озера данных Smart data ukimet и создание тренировочных датасетов

      Продолжится работа над обогащением озера данных Smart data ukimet. Будут разработаны стандартизированные регламенты управления данными и требования к данным государственных информационных систем. На основе информации, содержащейся в озере данных Smart data ukimet, будут созданы тренировочные датасеты, которые будут доступны для разработчиков сервисов и продуктов на основе технологий искусственного интеллекта, а также для научного сообщества. Для облегчения доступа к высококачественным наборам данных будут созданы централизованные порталы данных или хранилища. Доступ к Smart data ukimet будет предоставлен государственным и квазигосударственным организациям с учетом требований по кибербезопасности.

      5. Международное сотрудничество

      Государство будет содействовать участию в международных партнерствах для обмена лучшими практиками, гармонизации стандартов и развития сотрудничества в области обмена опытом и практикой управления данными, необходимыми для развития искусственного интеллекта.

      6. Координация и мониторинг

      Комитет искусственного интеллекта и развития инноваций Министерства цифрового развития, инноваций и аэрокосмической промышленности Республики Казахстан будет осуществлять координацию путем проведения регулярных аудитов и мониторинга практик управления данными. Это позволит обеспечивать соблюдение регламентов и выявлять области для улучшения.

      В комплексе эти меры приведут к созданию благоприятной среды посредством совершенствования области управления данными, поощряющей эксперименты и инновации для разработки продуктов с применением искусственного интеллекта и расширения их применения в реальном секторе экономики.

      Направление 2. Инфраструктура

      1. Создание суперкомпьютера

      Одним из ключевых решений, направленных на снижение порога входа на рынок разработчиков искусственного интеллекта за счет снижения затрат на оборудование, станет создание суперкомпьютера, мощности которого будут предоставляться в аренду гражданам (разработчики, специалисты в сфере искусственного интеллекта), бизнесу, организациям, осуществляющим деятельность в приоритетных отраслях экономики, и научному сообществу. Это позволит удовлетворить потребности внутреннего рынка в вычислительных мощностях, а также экспортировать мощности в соседние государства, способствуя международному сотрудничеству и экономическому росту.

      2. Создание центра обработки данных

      Для физического размещения оборудования суперкомпьютера будет создан современный центр обработки данных, который будет оснащен мощными чипами-ускорителями. На начальном этапе вычислительные мощности составят 1 экзафлопс с перспективой наращивания по мере необходимости.

      Вместе с тем будут создаваться и другие коммерческие центры обработки данных для развития искусственного интеллекта в стране с учетом уровня безопасности TIER - III.

      3. Создание национальной платформы искусственного интеллекта

      На базе Smart data ukimet будет создана национальная платформа искусственного интеллекта, представляющая собой интегрированную инфраструктурную систему, предназначенную для разработки, тренировки и внедрения моделей искусственного интеллекта. Она ориентирована на широкий спектр пользователей: от частных и государственных организаций до стартапов и научных учреждений, которые будут разрабатывать продукты с применением искусственного интеллекта на основе информации, содержащейся в озере данных Smart data ukimet.

      Также для дальнейшего развития сетей и связи планируется установка порядка 1500 базовых станций. Вместе с тем будет осуществляться строительство волоконно-оптических линий связи (ВОЛС) по дну Каспийского моря по маршруту Азербайджан – Казахстан. С 2024 по 2027 годы предусмотрены строительство магистральных ВОЛС за счет собственных капитальных затрат до 3010 сельских населенных пунктов и подключение 4995 точек в государственных учреждениях и бюджетных организациях к услугам широкополосного доступа в интернет, а в 621 сельском населенном пункте, в которых отсутствуют государственные учреждения и бюджетные организации, будут организованы общественные точки доступа.

      Направление 3. Человеческий капитал

      1. Подготовка специализированных кадров

      Существует острый дефицит специалистов в области искусственного интеллекта, включая инженеров, исследователей и специалистов по данным. Это приводит к высокой конкуренции за таланты и увеличению стоимости найма. Для улучшения данной ситуации будут внедрены программы переподготовки и повышения квалификации специалистов. В рамках программ менторства опытные специалисты в области искусственного интеллекта будут делиться своими знаниями и опытом с преподавателями, способствуя их профессиональному развитию. Вместе с тем 15 % ваучеров программы Тech Orda будет направлено на подготовку ИТ-специалистов в частных школах в сфере искусственного интеллекта.

      Для вовлечения молодежи в сектор искусственного интеллекта и развития человеческого капитала будет создан Astana Center for AI (далее – центр) на базе Nur Alem, который будет осуществлять продвижение культуры искусственного интеллекта среди населения путем формирования национальной идеи "Generative Nation", олицетворяющей стремление страны к созданию мощной инновационной экосистемы, где искусственный интеллект станет ключевым двигателем экономического роста, научных исследований и технологических инноваций. Продвижение идеи будет включать в себя информационную работу для широкой аудитории.

      Планируется создание эффективной системы обучения и использования искусственного интеллекта, начиная с включения этого предмета в учебные программы для школьников средних и старших классов. Для максимального охвата планируются проведение поэтапного турнира по применению искусственного интеллекта, который сможет задействовать до 10 миллионов граждан за 10 лет, а также создание региональных центров компетенции и школ программирования, сотрудничающих с ОВПО, чтобы обучить до 25 тысяч специалистов в ближайшие 5 лет и оказать влияние на десятки тысяч специалистов в других сферах. Планируется ежегодно обучать до 1000 учеников и готовить 1000 специалистов по искусственному интеллекту. Это приведет к активному вовлечению молодежи в программы центра, которые станут транспарантным и инклюзивным социальным лифтом для молодых специалистов и талантов.

      2. Обучение и повышение осведомленности для широкого внедрения искусственного интеллекта среди населения

      Недостаточная осведомленность населения об искусственном интеллекте представляет собой серьезную проблему, влияющую на восприятие, принятие и использование технологий искусственного интеллекта в обществе. Это ограничивает потенциал искусственного интеллекта и препятствует его полноценной интеграции в отрасли экономики, в связи с чем будут разработаны и размещены в открытом доступе обучающие курсы по искусственному интеллекту с возможностью получения сертификата. Эти курсы будут изложены доступным языком для широкого круга лиц.

      3. Прогнозирование потребности в кадрах

      В целях определения потребности в кадрах будет пересмотрена методика прогнозных потребностей трудовых ресурсов. Отраслевые уполномоченные органы будут совместно выявлять необходимость в кадрах, на основе данных прогнозов будут разработаны учебные программы, гранты для удовлетворения кадровых потребностей и недопущения дефицита.

      4. Укрепление цифровых навыков

      Образовательные программы часто не успевают за быстрым развитием технологий искусственного интеллекта, что приводит к недостаточной подготовке выпускников, сотрудников государственных и квазигосударственных органов к современным требованиям рынка. В этой связи будут внедрены модули по искусственному интеллекту, учебные программы различных специальностей, которые будут способствовать укреплению цифровых навыков, повышению квалификации и переквалификации специалистов. Сотрудничество с ведущими технологическими компаниями для проведения мастер-классов, стажировок и проектной работы позволит преподавателям и студентам работать над реальными задачами.

      5. Поддержка талантов и стартапов

      Организация хакатонов, инкубаторов, летних ИТ-школ, челленджей и олимпиад будет способствовать выявлению талантов и стартапов, которым будет оказываться ситуативная поддержка в рамках действующих систем поощрения.

      Направление 4. Научно-исследовательские и опытно-конструкторские разработки

      1. Финансирование научно-исследовательских и опытно-конструкторских разработок в области искусственного интеллекта

      Основываясь на опыте различных стран, государство выделит значительные средства на финансирование научно-исследовательских и опытно-конструкторских проектов с применением искусственного интеллекта. Это включает поддержку как фундаментальных, так и прикладных исследований, направленных на разработку решений искусственного интеллекта для конкретных отраслей и секторов экономики. Финансирование будет осуществляться через текущие программы и меры государственной поддержки.

      2. Большая языковая модель казахского языка (KazLLM)

      Необходимость создания KazLLM обусловлена тем, что языковые модели играют ключевую роль в стимулировании и развитии искусственного интеллекта. Основная часть технологий искусственного интеллекта базируется на KazLLM и компьютерном видении. Если в компьютерном видении основная часть технологий не привязана к языку, то для технологий искусственного интеллекта на больших языковых моделях важен именно язык.

      На сегодняшний день институт умных систем и искусственного интеллекта (далее – институт) фокусируется на развитии речевых технологий с целью создания KazLLM на основе искусственного интеллекта. Институтом разработан автоматический переводчик на основе искусственного интеллекта ("Тилмаш"), осуществляющий перевод между 6 языками (казахский, русский, английский, турецкий, татарский и узбекский), который по качеству перевода не уступает существующим языковым моделям Гугл и Яндекс. Ведется работа по его совершенствованию для использования при переводе текстов на казахский язык с целью последующего увеличения количества токенов (смысловых единиц казахского языка) для KazLLM.

      Будет разработана собственная модель с обратной функцией – из казахского текста в речь, которая поможет в коммуникациях и различных приложениях, включая колл-центры государственных и частных учреждений. Для создания первого прототипа KazLLM, а это 7 млрд токенов, в ближайшее время требуется дополнительно 4 суперкомпьютера общей мощностью
128 петафлопс, с помощью которых будет продолжено пополнение казахских токенов. Тренировка этой первой модели с использованием оболочки открытой языковой модели (OLMO) будет проводиться в 3-м квартале текущего года. На последующем этапе в 4-м квартале планируется увеличение токенов до 13 миллиардов, для чего понадобятся вычислительные возможности 12 суперкомпьютеров NVIDIA DGX H100. Конечными целями являются создание и запуск полноценной KazLLM.

      Направление 5. Регулирование правоотношений в сфере искусственного интеллекта

      1. Разработка нормативных правовых актов, регулирующих правоотношения в сфере искусственного интеллекта

      В нормативных правовых актах будут отражены следующие аспекты: понятийный аппарат, основные этические принципы в части применения искусственного интеллекта, государственное регулирование, ответственность субъектов искусственного интеллекта, нормы по безопасности применения искусственного интеллекта, соответствие продуктов искусственного интеллекта законодательству об интеллектуальной собственности, создание механизмов упрощенного внедрения продуктов искусственного интеллекта, недопущение использования продуктов искусственного интеллекта в преступных целях, маркировка результатов и продуктов, полученных с применением или созданных с помощью искусственного интеллекта. Подзаконные нормативные правовые акты будут направлены на соответствие требований к объектам информатизации с применением искусственного интеллекта, классификаций продуктов искусственного интеллекта.

      2. Этические нормы и недопущение дискриминации

      Будут разработаны этические нормы в сфере искусственного интеллекта, предусматривающие соблюдение прав и свобод человека, направленные на недопущение всех видов дискриминации вследствие некачественных решений искусственного интеллекта, обеспечение соответствия нравственным, духовным и культурным ценностям.

      3. Национальная система стандартизации и оценка соответствия

      Будут сформированы национальные стандарты и технические регламенты, содержащие минимальный набор технических и технологических требований к продуктам искусственного интеллекта, что обеспечит качество и соответствие базовым уровням точности и безопасности искусственного интеллекта.

      4. Создание отраслевого совета по развитию искусственного интеллекта

      В качестве консультативно-совещательного органа будет создан отраслевой совет по развитию искусственного интеллекта, основные функции которого заключаются в развитии сферы деятельности искусственного интеллекта, рекомендаций в части соблюдения этических норм искусственного интеллекта, принятии предложений государственных органов и бизнеса по развитию искусственного интеллекта, решении проблемных вопросов применения искусственного интеллекта.

      Вместе с тем одной из важных компетенций отраслевого совета станет определение приоритетных отраслей отбора с точки зрения необходимости развития соответствующей отрасли на текущий год. Периодичность определения приоритетных отраслей экономик будет определена отраслевым советом.

      В состав по мере необходимости будут включаться представители государственных органов, заинтересованных организаций, экспертного сообщества, участники рынка.

      Направление 6. Акселерационные программы

      Для тиражирования практик применения искусственного интеллекта на уровне государства будет организована комплексная работа над структурированием спроса на инициативы в области искусственного интеллекта внутри государственных органов и поиском лучших локальных и международных практик.

      Для этих целей будет подготовлена операционная модель взаимодействия, в рамках которой будет функционировать воронка сбора зон внедрения искусственного интеллекта и реализации решений. Для сбора зон внедрения искусственного интеллекта должен быть организованы регулярный сбор, обновление инициатив и внутренних потребностей государственных органов в части внедрения проектов с применением искусственного интеллекта, проанализированы и оценены на предмет тиражирования в Республике Казахстан лучшие международные и локальные практики в сфере государственного управления и функциональных направлений ведомств, а также прорывные решения бизнеса.

      В рамках развития воронки реализации решений на основе искусственного интеллекта необходимо будет как развивать собственные компетенции в профильных направлениях государственных органов, так и формировать партнерство для быстрого и качественного тиражирования инициатив.

      Основным инструментом поиска проектов на основе искусственного интеллекта станет акселерационная программа "Астана Хаб", участниками которой также будут индустриальные эксперты.

      Результатом реализации первых проектов и отстройки внутренних процессов будет являться консолидация полученного в рамках проекта опыта по акселерации.

      Вышеуказанные подходы приведут к созданию благоприятной среды для развития искусственного интеллекта, обеспечат мультипликативный эффект через рост предпринимательской активности на рынке ИТ-услуг на внутреннем и международном рынке, создание рабочих мест, повышение производительности и доходности предприятий во всех секторах экономики, повышение качества жизни населения. В результате в Казахстане будут создаваться конкурентоспособные продукты и технологии искусственного интеллекта, что приведет к росту экспорта товаров и услуг информационно-коммуникационных технологий.

      Реализация Концепции послужит стимулом технологического и экономического рывка страны на предстоящий период и станет новой национальной идеей – Generative Nation (генеративная нация).

      Новая национальная идея сосредоточена на использовании трансформирующей силы искусственного интеллекта для развития нашего человеческого капитала, стимулирования исследований и разработок, содействия процветающей стартап-экосистеме и привлечения ведущих корпораций к совместной работе по обеспечению нашего места в качестве мирового лидера в области искусственного интеллекта.

      Раздел 6. Целевые индикаторы и ожидаемые результаты

      Эффективность реализации Концепции будет измеряться следующими целевыми индикаторами:

      1. Количество собранных датасетов, ед. (количество датасетов, по которым предоставлены данные, с нарастающим итогом) (2024 – 20, 2025 – 40, 2026 – 60, 2027 – 80, 2028 – 100, 2029 – 120).

      2. Рост количества продуктов с применением искусственного интеллекта, разработанных на Национальной платформе искусственного интеллекта, ед. (2025 – 5, 2026 – 10, 2027 – 15, 2028 – 20, 2029 – 25).

      3. Доля ОВПО и ТиПО, включивших образовательные программы обучения или дисциплины по искусственному интеллекту, % (2024 – 5, 2025 – 20, 2026 – 30, 2027 – 40, 2028 – 50, 2029 – 60).

      4. Доля осведомленности населения о продуктах и технологиях, разработанных с применением искусственного интеллекта, % (2024 – 5, 2025 – 20, 2026 – 30, 2027 – 40, 2028 – 50, 2029 – 60).

      5. Рост публикационной активности в научных журналах, ед. (2024 – 30, 2025 – 50, 2026 – 100, 2027 – 120, 2028 – 150, 2029 – 200).

      6. Количество патентов в области искусственного интеллекта, ед. (2024 – 1, 2025 – 3, 2026 – 5, 2027 – 10, 2028 – 15, 2029 – 20).

      7. Количество стартапов в сфере искусственного интеллекта, ед., из них успешных (с высокой капитализацией), % (2024 – 1, 2025 – 5, 2026 – 10, 2027 – 15, 2028 – 20, 2029 – 25).

      8. Рост количества внедренных продуктов с применением искусственного интеллекта в реальных секторах экономики за счет акселерации, ед. (2025 – 5, 2026 – 10, 2027 – 15, 2028 – 20, 2029 – 25).

      Также по итогам реализации Концепции ожидается достижение следующих результатов в 2029 году:

      1. Доля экспорта ИТ-услуг (2024 – 700 млн долларов США, 2025 – 1000 млн долларов США, 2026 – 1200 млн долларов США, 2027 – 1400 млн долларов США, 2028 – 1600 млн долларов США, 2029 – 1800 млн долларов США), из них 10 % продукты с применением искусственного интеллекта (2024 – 70 млн долларов США, 2025 – 100 млн долларов США, 2026 – 120 млн долларов США, 2027 – 140 млн долларов США, 2028 – 160 млн долларов США, 2029 – 180 млн долларов США).

      2. Рост результатов Казахстана в рейтинге Oxford Insights по направлению "Доступ к данным" (каждый год увеличение рейтинга как минимум на одну позицию с 2024 по 2029 гг.).

      3. Рост результатов Казахстана в рейтинге Oxford Insights по направлению "Инфраструктура" (каждый год увеличение рейтинга как минимум на одну позицию с 2024 – 2029 гг.).

      4. Рост результатов Казахстана в рейтинге Oxford Insights по направлению "Видение" и "Управление и этика" (каждый год увеличение рейтинга как минимум на одну позицию с 2024 – 2029 гг.).

      5. Рост результатов Казахстана в рейтинге Oxford Insights по направлению "Человеческий капитал" (каждый год увеличение рейтинга как минимум на одну позицию с 2024 – 2029 гг.).

      Примечание: мероприятия по реализации Концепции будут осуществлены в соответствии с Планом действий по реализации Концепции развития искусственного интеллекта на 2024 – 2029 годы согласно приложению к настоящей Концепции.

      ________________________________

  Приложение
к Концепции развития
искусственного интеллекта
на 2024 – 2029 годы

План действий
по реализации Концепции развития искусственного интеллекта
на 2024 – 2029 годы

№ п/п

Наименование реформ /основных мероприятий

Форма завершения

Срок завершения

Ответственные исполнители


1

2

3

4

5

Направление I. Данные
Целевой индикатор 1. Количество собранных датасетов, ед. (количество датасетов, по которым предоставлены данные, с нарастающим итогом) (2024 – 20, 2025 – 40, 2026 – 60, 2027 – 80, 2028 – 100, 2029 – 120).

МЦРИАП, ЦГО, КНБ (по согласованию), АО "НИТ" (по согласованию)

1

Мероприятие 1.
Сбор, проверка и подготовка (обработка и очистка) данных

подготовленные датасеты

ежегодно

МЦРИАП, ЦГО,
АО "НИТ" (по согласованию)

2

Мероприятие 2.
Внедрение и применение способов обогащения данных, в том числе коммерческих

количество обогащенных датасетов

ежегодно

МЦРИАП, ЦГО,
АО "НИТ" (по согласованию)

3

Мероприятие 3. Обеспечение доступа бизнеса к государственным данным, облачным вычислениям

количество датасетов, размещенных в открытом доступе

ежегодно

МЦРИАП, КНБ (по согласованию),
АО "НИТ" (по согласованию)

4

Мероприятие 4.
Выявление и определение эталонных показателей в ИС для минимизации ошибок

количество эталонных показателей

декабрь
2025 года

МЦРИАП, ЦГО,
АО "НИТ" (по согласованию)

5

Мероприятие 5.
Внедрение единого формата и качества данных

методические рекомендации

июль
2025 года

МЦРИАП, ЦГО,
АО "НИТ" (по согласованию)

6

Мероприятие 6. Актуализация Концептуальной модели основных данных "электронного правительства"

концептуальная модель данных

ежегодно с 2025 года

МЦРИАП, ЦГО,
ЦПЦП (по согласованию)

7

Мероприятие 7.
Разработка рекомендаций по управлению данными

методические рекомендации

декабрь
2025 года

МЦРИАП,
АО "НИТ" (по согласованию)

8

Мероприятие 8.
Совершенствование нормативно-правовой базы в области управления данными

НПА

декабрь
2025 года

МЦРИАП

Направление II. Инфраструктура
Целевой индикатор 2. Рост количества продуктов искусственного интеллекта, разработанных на Национальной платформе искусственного интеллекта, ед. (2025 – 5, 2026 – 10, 2027 – 15, 2028 – 20, 2029 – 25).

МЦРИАП, МФ, АО "НИТ" (по согласованию), АО "Самрук-Қазына" (по согласованию)

9

Мероприятие 9.
Запуск суперкомпьютера
(фаза 1)

акт ввода

июль
2025 года

МЦРИАП, АО "НИТ" (по согласованию), АО "Самрук-Қазына" (по согласованию)

10

Мероприятие 10. Строительство ЦОД
(фаза 2)

акт приемки объекта в эксплуатацию

декабрь
2025 года

МЦРИАП, АО "НИТ" (по согласованию), АО "Самрук-Қазына" (по согласованию)

11

Мероприятие 11.
Запуск суперкомпьютера
(фаза 2)

акт ввода

декабрь
2026 года

МЦРИАП, АО "НИТ" (по согласованию), АО "Самрук-Қазына" (по согласованию)

12

Мероприятие 12. Обеспечение резервной инфраструктуры для бесперебойной работы суперкомпьютера

акт приемки объекта в эксплуатацию

декабрь
2025 года

МЦРИАП, МФ,АО "НИТ" (по согласованию), АО "Самрук-Қазына" (по согласованию)

Направление III. Человеческий капитал
Целевой индикатор 3. Доля ОВПО и ТиПО, включивших образовательные программы обучения или дисциплины по искусственному интеллекту, % (2024 – 5, 2025 – 20, 2026 – 30, 2027 – 40, 2028 – 50, 2029 – 60).

МНВО, МП, МЦРИАП, МТСЗН, МО, КФ "Астана Хаб" (по согласованию)

13

Мероприятие 13.
Направление 15 % ваучеров программы Тech Orda для подготовки IT-специалистов в частных школах в сфере искусственного интеллекта

информация в Правительство

август 2024 года

МЦРИАП,
КФ "Астана Хаб" (по согласованию)

14

Мероприятие 14.
Привлечение участников к бизнес-программам КФ "Астана Хаб", направленным на развитие технологий искусственного интеллекта

информация о количестве стартапов в сфере искусственного интеллекта

ежегодно

МЦРИАП, КФ "Астана Хаб" (по согласованию)

15

Мероприятие 15.
Запуск Astana Center for AI

информация в Правительство

4 квартал 2025 года

МЦРИАП, КФ "Астана Хаб" (по согласованию)

16

Мероприятие 16.
Привлечение участников, стартапов и ученых в области искусственного интеллекта в Astana Center for AI

информация в МЦРИАП

ежегодно

МЦРИАП, КФ "Астана Хаб" (по согласованию)

17

Мероприятие 17.
Включение модуля "Основы искусственного интеллекта" в учебную программу среднего образования

проекты типовых учебных программ по предметам

октябрь 2025 года

МП

18

Мероприятие 18.
Создание на базе одного из ОВПО школы ИИ

информация в Правительство

май
2025 года

МНВО, МЦРИАП

19

Мероприятие 19.
Внедрение в ОВПО образовательных программ в области ИИ

образовательные программы

ежегодно

МНВО, МЦРИАП, МТСЗН

20

Мероприятие 20. Внесение предложений для включения в перечень востребованных профессий для получения иностранцами разрешения на постоянное проживание в Республике Казахстан, утвержденный приказом Министра труда и социальной защиты населения Республики Казахстан от 20 февраля 2023 года № 49, не менее двух профессий в области ИИ

предложение в МТСЗН

август
2025 года

МЦРИАП

21

Мероприятие 21.
Разработка и проведение курсов для государственных служащих по основам искусственного интеллекта

Информация в МЦРИАП

ежегодно

АДГС

Целевой индикатор 4. Доля осведомленности населения о продуктах и технологиях, разработанных с применением искусственного интеллекта, %
(2024 – 5, 2025 – 20, 2026 – 30, 2027 – 40, 2028 – 50, 2029 – 60).

МЦРИАП, МП, КФ "Астана Хаб" (по согласованию)

22

Мероприятие 22.
Продвижение идеи "Generative Nation" через масс-медиа и социальные сети

информация в МЦРИАП

ежегодно

МЦРИАП, КФ "Астана Хаб" (по согласованию)

23

Мероприятие 23.
Разработка методических рекомендаций для летних лагерей по направлению "Искусственный интеллект"

методические рекомендации

октябрь
2024 года

МП

24

Мероприятие 24.
Создание образовательной программы для учащихся по направлению "Искусственный интеллект"

раздел "Искусственный интеллект" в проекте метапрограммы "Новая грамотность и навыки XXI века"

сентябрь
2025 года

МП

25

Мероприятие 25.
Разработка цифровых учебников с поддержкой искусственного интеллекта (AI-embedded Digital Textbooks)

учебные издания по предметам

ежегодно с 2026 года

МП

26

Мероприятие 26.
Организация конкурсов по поддержке стартапов в сфере искусственного интеллекта

конкурсы

ежегодно с 2027 года

МП

Направление IV. Научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы
Целевой индикатор 5. Рост публикационной активности в научных журналах, ед. (2024 – 30, 2025 – 50,
2026 – 100, 2027 – 120, 2028 – 150, 2029 – 200).

МНВО, ЦГО, МИО, МО, национальные компании (по согласованию), НАО ННПЦ "Тіл-Қазына" (по согласованию), АО "НИТ" (по согласованию)

27

Мероприятие 27.
В целях развития национальной языковой модели НАО ННПЦ "Тіл-Қазына" организация сбора открытых данных от государственных органов и квазигосударственных организаций, направление обработанной информации в АО "НИТ"

база данных для обучения языковой модели

декабрь 2024-2026 годы

МНВО, ЦГО, МИО, национальные компании (по согласованию), НАО ННПЦ "Тіл-Қазына" (по согласованию), АО "НИТ" (по согласованию)

28

Мероприятие 28.
Проведение ОВПО исследований совместно с зарубежными университетами по ИИ

научные публикации

ежегодно

МНВО, МО

Целевой индикатор 6. Количество патентов в области искусственного интеллекта, ед. (2024 – 1, 2025 – 3,
2026 – 5, 2027 – 10, 2028 – 15, 2029 – 20).

МНВО, МО, МЦРИАП, АО "НИТ" (по согласованию), ЦПЦП (по согласованию), РГП на ПХВ "ИИВТ" (по согласованию), КФ "Астана Хаб" (по согласованию), АОО "Назарбаев Университет" (по согласованию), НАО ННПЦ "Тіл-Қазына" (по согласованию), РГП на ПХВ "НИИС" (по согласованию)

29

Мероприятие 29.
Разработка и внедрение национальной языковой модели на основе нейронных сетей

акт приемки объекта в эксплуатацию

декабрь
2024 года

МЦРИАП, МНВО, АО "НИТ" (по согласованию), ЦПЦП (по согласованию), РГП на ПХВ "ИИВТ" (по согласованию), АОО "Назарбаев Университет" (по согласованию), НАО ННПЦ "Тіл-Қазына" (по согласованию)

30

Мероприятие 30.
Проведение научных исследований в сфере искусственного интеллекта в рамках грантового и программно-целевого финансирования

информация в Правительство

ежегодно

МНВО, МО

31

Мероприятие 31.
Запуск программы КФ "Астана Хаб" по отбору востребованных стартапов в сфере искусственного интеллекта

отчетная информация в МЦРИАП

ежегодно

МЦРИАП, КФ "Астана Хаб" (по согласованию)

32

Мероприятие 32.
Патентование объектов интеллектуальной собственности, разработанных научно-исследовательскими институтами, посредством искусственного интеллекта

получение охранного документа

ежегодно

МНВО, МЦРИАП, ЦПЦП (по согласованию), АО "НИТ" (по согласованию), АОО "Назарбаев Университет" (по согласованию), РГП на ПХВ "НИИС" (по согласованию)

Направление V. Регулирование правоотношений в сфере искусственного интеллекта
Целевой индикатор 7. Количество стартапов в сфере искусственного интеллекта, ед., из них успешных (с высокой капитализацией), % (2024 – 1, 2025 – 5, 2026 – 10, 2027 – 15, 2028 – 20, 2029 – 25).

МЦРИАП, МНВО, МО, АСПиР (по согласованию), КНБ (по согласованию), ЦПЦП (по согласованию), АО "НИТ" (по согласованию), АОО "Назарбаев Университет" (по согласованию)

33

Мероприятие 33.
Принятие Закона в сфере искусственного интеллекта

НПА

декабрь
2025 года

МЦРИАП

34

Мероприятие 34.
Учреждение отраслевого совета по регулированию искусственного интеллекта

НПА

декабрь
2024 года

МЦРИАП

35

Мероприятие 35.
Мониторинг барьеров развития искусственного интеллекта

протокол отраслевого совета

ежегодно

МЦРИАП

36

Мероприятие 36.
Анализ международных стандартов в сфере искусственного интеллекта по отраслям экономики

аналитический отчет

ежегодно

МЦРИАП, ЦГО
ЦПЦП (по согласованию)

37

Мероприятие 37.
Разработка плана действий, связанных с рисками создания универсального искусственного интеллекта

план действий

ежегодно

МЦРИАП, МО, АСПиР (по согласованию), КНБ (по согласованию)

Направление VI. Акселерационные программы
Целевой индикатор 8. Рост количества внедренных продуктов с применением искусственного интеллекта в реальных секторах экономики за счет акселерации, ед. (2025 – 5, 2026 – 10, 2027 – 15, 2028 – 20, 2029 – 25).

МЦРИАП, ГО, АО "НИТ" (по согласованию), КФ "Астана Хаб" (по согласованию), ЦПЦП (по согласованию)

38

Мероприятие 38.
Определение направлений и отбор участников акселерационного процесса

приказ МЦРИАП

ежегодно

МЦРИАП, ГО, АО "НИТ" (по согласованию), КФ "Астана Хаб" (по согласованию), ЦПЦП (по согласованию)

39

Мероприятие 39.
Запуск акселерационных программ

дорожная карта

ежегодно

МЦРИАП, ГО, АО "НИТ" (по согласованию), КФ "Астана Хаб" (по согласованию), ЦПЦП (по согласованию)

40

Мероприятие 40.
Внедрение проектов в сфере искусственного интеллекта на начальной стадии в реальных секторах экономики

запуск пилотного проекта

ежегодно

МЦРИАП, ГО, АО "НИТ" (по согласованию), КФ "Астана Хаб" (по согласованию), ЦПЦП (по согласованию)

      Примечание: расшифровка аббревиатур:

      РГП на ПХВ "ИИВТ" – республиканское государственное предприятие на праве хозяйственного ведения "Институт информационных и вычислительных технологий";

      ИС – информационная система;

      КФ "Астана Хаб" – корпоративный фонд "Международный технопарк IT-стартапов "Астана Хаб";

      ЦОД – центр обработки данных;

      МТСЗН – Министерство труда и социальной защиты населения Республики Казахстан;

      МНВО – Министерство науки и высшего образования Республики Казахстан;

      МИО – местные исполнительные органы;

      ИИ – искусственный интеллект;

      ОВПО – организации высшего и послевузовского образования;

      АОО "Назарбаев Университет" – автономная организация образования "Назарбаев Университет";

      МФ – Министерство финансов Республики Казахстан;

      МО – Министерство обороны Республики Казахстан;

      АДГС – Агентство Республики Казахстан по делам государственной службы;

      ГО – государственные органы;

      НПА – нормативный правовой акт;

      МП – Министерство просвещения Республики Казахстан;

      ЦГО – центральные государственные органы;

      АО "Самрук-Қазына" – акционерное общество "Фонд национального благосостояния Самрук-Қазына";

      НАО ННПЦ "Тіл-Қазына" – некоммерческое акционерное общество "Национальный научно-практический центр "Тіл-Қазына" имени Шайсултана Шаяхметова";

      АСПиР – Агентство по стратегическому планированию и реформам Республики Казахстан;

      ТиПО – техническое и профессиональное образование;

      АО "НИТ" – акционерное общество "Национальные информационные технологии";

      РГП на ПХВ "НИИС" – республиканское государственное предприятие на праве хозяйственного ведения "Национальный институт интеллектуальной собственности";

      КНБ – Комитет национальной безопасности Республики Казахстан;

      МЦРИАП – Министерство цифрового развития, инноваций и аэрокосмической промышленности Республики Казахстан;

      ЦПЦП – "Центр поддержки цифрового правительства" Министерства цифрового развития, инноваций и аэрокосмической промышленности Республики Казахстан.

      ________________________________