Искусственный интеллект: на какой мировой опыт ориентируется Казахстан
Президент Касым-Жомарт Токаев на совещании 11 августа 2025 года обозначил искусственный интеллект ключевым драйвером развития Казахстана и всех отраслей его экономики. Согласно поставленной задаче, в ближайшие пять лет страна должна трансформироваться в цифровое государство, в полной мере использующее потенциал ИИ. В связи с этим представляется актуальным анализ мирового опыта внедрения подобных технологий, их успехов и типичных вызовов, с которыми сталкиваются другие страны.
В сфере здравоохранения показателен опыт Израиля, где ИИ активно применяется для диагностики, персонализированного лечения и реагирования на чрезвычайные ситуации. Например, алгоритмы стартапа Aidoc в крупнейших больницах страны позволяют мгновенно выявлять инсульты и переломы на снимках компьютерной томографии. В то же время широкое использование медицинских данных требует строгой защиты, поскольку утечки могут нарушить конфиденциальность пациентов. Высокая стоимость решений и сложность их интеграции с существующими системами затрудняют внедрение ИИ в небольших клиниках. Для снижения этих рисков страны вводят стандарты сертификации, обязательную проверку алгоритмов и протоколы совместного принятия решений врачом и ИИ.
Финляндия активно интегрирует искусственный интеллект в систему образования. Платформа ViLLE, разработанная в Университете Турку, анализирует ответы учащихся и определяет, где им требуется дополнительная поддержка, а где они готовы к новым задачам. Однако такие алгоритмы могут быть предвзяты, например, некорректно оценивая работу из-за стиля изложения или культурного контекста. Чрезмерная зависимость от ИИ способна ослабить критическое мышление учащихся. Для решения этих проблем разрабатываются этические стандарты, а также внедряются гибридные модели, в которых ИИ выступает помощником учителя, а не его заменой.
В транспортной отрасли Нидерланды используют ИИ для повышения эффективности инфраструктуры. В порту Роттердама система с высокой точностью прогнозирует время прибытия судов, что позволило сократить простои в среднем на 20%. В США логистическая платформа Uber Freight с помощью машинного обучения снижает количество порожних рейсов грузовиков на 10-15%. Тем не менее, прогностические системы требуют качественных данных в реальном времени, тогда как многие логистические узлы все еще работают с устаревшей информацией. Существуют и операционные риски, если алгоритм неверно интерпретирует нестандартные условия, такие как экстремальная погода или геополитические сбои.
Искусственный интеллект все чаще применяется для обнаружения и предотвращения киберугроз. В США система Security Copilot от Microsoft помогает аналитикам расследовать инциденты, а в финансовом секторе банк HSBC использует ИИ для мониторинга миллионов транзакций и блокировки мошенничества. Однако системы защиты на основе ИИ сами могут стать мишенью для атак. Кроме того, злоумышленники также берут на вооружение нейросети для автоматизации фишинговых кампаний и создания вредоносных программ, что создает постоянную гонку технологических вооружений в сфере кибербезопасности.
В энергетике и экологии AI решает разноплановые задачи. В Дании, где значительная доля электроэнергии поступает от возобновляемых источников, нейросети помогают точно прогнозировать выработку ветряных станций и эффективно управлять энергосистемой. В то же время разработка самих ИИ-моделей наносит ущерб окружающей среде: обучение крупных систем требует огромного количества электроэнергии и миллионов литров воды для охлаждения серверов. Для смягчения этого воздействия развиваются «зеленые» дата-центры, переходящие на возобновляемые источники энергии и использующие энергоэффективные системы охлаждения.
Сельское хозяйство также активно осваивает новые технологии. В теплицах Нидерландов компьютерное зрение контролирует здоровье растений и автоматически регулирует полив и освещение. В США платформа See & Spray от John Deere распознает сорняки и распыляет гербициды точечно, сокращая расход химикатов в несколько раз. Однако высокая стоимость оборудования и сложность интеграции являются барьером для небольших хозяйств. Чтобы решить эти проблемы, правительства вводят субсидии на покупку техники и создают платформы, адаптированные к местным условиям.
