Бұл мақала бір маңызды сұраққа ашық әрі объективті түрде жауап іздеуге бағытталған: Қазақстан жасанды интеллектіні кең ауқымда енгізуге шынымен дайын ба, әлде біз тағы да берік негізсіз ауқымды мақсаттарға ұмтылу қаупіне тап болып отырмыз ба?
Мақала авторлары мемлекетті жауапты саясат жүргізуге, асығыс болжамдар мен жаңсақ үміттерге бой алдырмауға шақырады. Сонымен қатар, жасанды интеллектіні басқарудың жай ғана сыртқы көрінісі ретінде емес, ел экономикасы мен мемлекеттік аппаратты дамытудың нақты құралына айналдыру қажеттілігіне басымдық береді.
Қазақстандағы ЖИ жылы: Болашаққа бағдар ма, әлде күтілімдердің қатері ме?
Қасым-Жомарт Тоқаев 2026 жылды Цифрландыру және жасанды интеллект жылы деп жариялады. Бұл шешім жасанды интеллектінің (ЖИ) алыс болашақ емес, бүгінгі күннің шындығына айналғанын түсінуден туындап отыр. Мәселен, қазірдің өзінде ЖИ салықтық әкімшілендіруде және шектеулі хаттама бойынша медицина саласында қолданылуда.
Президент ұстанған бұл бағыт Қазақстанның жаһандық технологиялық өзгерістерге дер кезінде бейімделуін және жаңа цифрлық күн тәртібінде тұрақты позицияға ие болуға ұмтылысын көрсетеді.
Бұл бастама экономиканың тиімділігін арттыруға, мемлекеттік басқаруды жаңғыртуға және халықтың өмір сүру сапасын жақсартуға жол аша отырып, ұзақ мерзімді дамудың негізін қалайды. Жалпы алғанда, бүгінгі таңда жасанды интеллект — елдің бәсекеге қабілеттілігі мен егемендігінің тұрақтылығын айқындайтын шешуші фактор.
Алға қойылған міндетті сәтті жүзеге асырудың маңызды шарты — кадрлық әлеуетті дамыту, реттеу тетіктерін жетілдіру және цифрлық қауіпсіздікті қамтамасыз ету сияқты ілеспе аспектілерге жүйелі түрде көңіл бөлу болмақ. Бұл аталған саланың әлеуетін толық ашуға мүмкіндік береді. Сондықтан цифрлық және ЖИ технологияларын дамытудағы жетістік осы шаралардың өмірде қаншалықты парасатты әрі теңгерімді іске асырылатынына тікелей байланысты.
Жасанды интеллект бір жылда қалыптаспайды
Халықаралық тәжірибеге жасалған талдау көрсетіп отырғандай, жасанды интеллектті дамытудағы жетістік жедел қабылданған шешімдердің емес, ұзақ жылдарға созылған жүйелі әрі мақсатты еңбектің нәтижесі болып табылады. Дамыған мемлекеттерде жасанды интеллект ғылым мен білім беру саласының, сондай-ақ есептеу технологияларының кезең-кезеңімен дамуының заңды жалғасы ретінде қалыптасты.
АҚШ-та бұл бағыттың негізі өткен ғасырдың 50–60 жылдарында қаланған. Дегенмен, жасанды интеллекттің нақты қолданбалы тиімділігі тек жарты ғасырдан кейін айқын байқалды. Бұл үш маңызды алғышарттың қатар қалыптасуымен байланысты болды: деректер көлемінің айтарлықтай артуы, есептеу қуатының күшеюі және машиналық оқыту тәсілдерінің жетілдірілуі.
Жапонияда жасанды интеллектке ерекше көңіл 1980-жылдары «бесінші буын компьютерлері» бағдарламасы шеңберінде бөлінді. Қомақты инвестицияларға қарамастан, күтілген нәтиже толық көлемде жүзеге аспады, себебі технологиялық мүмкіндіктер белгілі бір деңгейде асыра бағаланған еді. Соған қарамастан, бұл кезең елде берік ғылыми және инженерлік негіздің қалыптасуына жол ашты. Жалпы алғанда, Жапония қазіргі жасанды интеллект деңгейіне шамамен қырық жыл ішінде біртіндеп қол жеткізді.
Еуропалық одақ сақтыққа негізделген әрі институционалдық тұрғыдан жүйеленген стратегияны таңдады. Басымдық тек технологияларға ғана емес, сонымен қатар реттеу тетіктеріне, этикаға және деректерді қорғауға берілді. Бүгінде Еуропа жасанды интеллектті коммерцияландыруда әрдайым алдыңғы қатарда болмауы мүмкін, алайда үдерістердің тұрақтылығы мен тиімді басқарылуын қамтамасыз етіп отыр. Бұл бағыттағы саясат шамамен 30 жыл бойы дәйекті түрде жүргізілді.
Оңтүстік Корея мен Сингапур тәжірибесі жиі «жедел технологиялық табыс» үлгісі ретінде келтіріледі. Алайда олардың жетістігі қысқа мерзімді серпілістің емес, ұзақ уақыт бойы жүргізілген дайындықтың нәтижесі болып табылады. Оңтүстік Корея 1970–1980 жылдары жүйелі инвестициялар салуды бастап, тек бірнеше онжылдықтан кейін ғана жоғары технологиялық салаларды, оның ішінде жасанды интеллектті дамыту кезеңіне өтті.
Ал Сингапур 25 жылдан астам уақыт бойы білім беру жүйесін, мемлекеттік басқаруды және цифрлық инфрақұрылымды бірізді түрде дамытып келіп, содан кейін ғана жасанды интеллектті қалыптасқан экожүйенің табиғи жалғасына айналдырды.
Біз үшін халықаралық тәжірибе аса маңызды, алайда оны дайын шешімдер жиынтығы ретінде қарастыруға болмайды. Қазақстан жағдайында негізгі тәуекел – өзге елдер ондаған жыл бойы жүріп өткен жолды қысқартуға ұмтылу болып табылады.
«Нөлден» бастамасақ та, іргетасымыз бекем емес: Қазақстанның шынайы ахуалы
Қазақстан жасанды интеллект технологияларын «нөлден» бастап енгізіп жатқан жоқ. Елімізде «электрондық үкімет» жүйесі жолға қойылып, мемлекеттік қызметтердің 90%-дан астамы онлайн форматта көрсетіледі. Сонымен қатар, IT-хабтар мен стартап-экожүйе қалыптасқан, халықтың цифрлық сауаттылығы артып келеді, ең бастысы — мемлекеттің ең жоғары деңгейдегі қолдауы бар. Осы бағытта уәкілетті орган ретінде Цифрлық даму, инновациялар және аэроғарыш өнеркәсібі министрлігі (ЦДИАӨМ) құрылды. 2024 жылдан бастап кезең-кезеңімен күшіне енген Еуроодақтың ЖИ туралы регламентінен кейін, Қазақстанда әлемдегі алғашқылардың бірі болып ЖИ туралы арнайы заң қабылданды. Әділдік үшін айта кететін болсақ, көптеген елдер қолданыстағы заңнаманы бейімдеу жолын таңдаған болатын.
Мемлекет басшысының 2023 жылғы қыркүйекте берген IT-қызметтер экспортының көлемін 2027 жылға қарай 1 млрд АҚШ долларына жеткізу туралы тапсырмасы, ЦДИАӨМ мәліметінше, 2025 жылдың соңына қарай мерзімінен бұрын орындалды. Бұл көрсеткіш 2021 жылмен салыстырғанда 15,7 есеге өскен. «Astana Hub» IT-стартаптар халықаралық технопаркіне қатысушы компаниялардың саны 1,8 мыңнан асты. Сонымен қатар, Халықаралық ЖИ орталығы жұмысын бастады. Ұлттық статистика бюросының деректеріне сүйенсек, ақпарат және байланыс саласында жұмыспен қамтылғандардың саны 200 мыңнан астам адамды құрайды.
«AI-SANA» бағдарламасы іске қосылды. Ғылым және жоғары білім министрлігінің (ҒЖБМ) мәліметінше, студенттердің қазірдің өзінде 100%-ға жуығы жасанды интеллект бойынша базалық курстардан өтіп, 670 мыңнан астам сертификат берілді. Сондай-ақ, 300-ден астам салалық ЖИ-шешімдер әзірленді.
Бүгінгі таңда біз технологиялар жай ғана «құрал» болудан қалып, нақты инфрақұрылымға айнала бастаған кезеңде тұрмыз деп айтуға болады. ЖИ деректерді талдау негізінде шешім қабылдау процестеріне қатысқанымен, соңғы сөз адамның еншісінде қалады. Дегенмен, бұл толыққанды «сана» емес, тек деректер жиынтығы негізінде оқытылған статистикалық модельдер екенін түсіну маңызды. Дәл осы жерде бізді шындықтан алшақтау қатері мен басқару жүйесіне арналған «жасырын кедергілер» күтіп тұр.
Кедергілер де жоқ емес. 2,5 миллионнан астам азаматтың жоғары жылдамдықты интернетке қолжетімділігі шектеулі. Киберқауіпсіздік тәуекелдері артып, интернет-алаяқтық көбейді, бұған қоса бюрократиялық кедергілер де бар. Әрине, бұл факторлар өз кезегінде ортақ прогресті тежеп отыр.
Жасанды интеллектіге барлық түйткілдің түйінін шешетін «сиқырлы таяқша» ретінде қарау үлкен алаңдаушылық туғызады. Ол леммаларды анықтау мен теоремаларды дәлелдеуден бастап, мемлекетті басқару мен нормативтік құқықтық актілерді (НҚА) әзірлеуге дейінгі барлық сұрақтардың әмбебап жауабы ретінде қарастырылып жүр. Алайда қазіргі заманауи ғылым мұндай қарабайыр пайымдаулардан әлдеқашан алыстаған.
Алгоритмдер шешім қабылдағанымен, жауапкершілік өзгермейді: жасанды интеллекттің жасырын қауіптері
Жасанды интеллектіні дамыту басым бағыттардың бірі ретінде қарастырылуда және бұл өте орынды. Дегенмен, оны енгізу аса салмақты әрі теңгерімді тәсілді қажет етеді. Себебі бұл жай ғана жаңа технология емес, бұл — экономиканың, мемлекеттік жүйенің және күнделікті өмірдің түбегейлі өзгеруі. Технологиялық шешімдердің шектеулерін ескермей, оған шектен тыс иек арту басқарушылық және өзге де шешімдер қабылдау секілді күрделі процестердің қарабайырлануына, соның салдарынан олардың сапасының төмендеуіне әкеп соғуы мүмкін.
Бүгінгі таңда ЖИ төңірегінде «тек оны енгізу бағытын жариялау жеткілікті — сонда ел технологиялық тұрғыдан дамыған мемлекетке айналады» деген қате түсінік қалыптасып отыр. Бірақ ЖИ-ді кәдімгі мемлекеттік бағдарлама секілді «енгізе салу» мүмкін емес. Жасанды интеллект экономикалық серпіліске жетелейтін төте жол деген пікір — жай ғана үстірт пайымдау емес, бұл — жүйелі қателік.
Заманауи жасанды интеллект — бұл, ең алдымен, математикалық модельдер мен ықтималдық есептеулерге негізделген деректерді талдау құралы. Ол процестердің тиімділігін айтарлықтай арттыруға қабілетті, бірақ адамның ойлау жүйесі мен сарапшылық бағасын алмастыра алмайды, сондай-ақ жауапкершілік те арқаламайды.
«Басқаруды алгоритмдеу» идеясы басымдыққа ие бола бастаған сәт — қауіпті аймақтың басталғаны. Күрделі процестердің шектеулерін түсінбестен, оларды математикалық модельдермен алмастыру қате шешімдерге алып келеді.
Жасанды интеллект негізі — математика
КСРО-да кибернетика «буржуазиялық идеология» ретінде қабылданып, онымен күрес жүріп жатқан замандағы «Иду на грозу» («Найзағайға қарсы») атты ескі фильм еске түседі. Онда басты кейіпкер — физикті «кибернетика — бұл электроника мен математиканың жиынтығы» деп есептегені үшін ғана университеттен шығарып жібереді. Сол сияқты, жасанды интеллект те өздігінен өмір сүрмейді. Оның іргетасы — математика: алгебра, математикалық логика, ықтималдықтар теориясы, математикалық статистика, ақпарат теориясы және оңтайландыру. Сонымен қатар, бұл — есептеу техникасы мен мамандарды даярлаудың ондаған жылдық тәжірибесі. Осы негіздерсіз кез келген ЖИ процестердің мән-мағынасын түсінбестен, өзгенің құралдарын үстірт пайдалану мен жай ғана «батырмаларды басуға» айналады.
Сонымен қатар, қоғам абстрактілі «математиканың күшіне» сеніп, жылдам технологиялық серпілісті күтпеуі тиіс. Ондай үміттің соңы сөзсіз көңіл қалуға, ал ол өз кезегінде ғылымға деген сенімсіздікке әкеп соғуы мүмкін.
Біз көбіне ұғымдардың алмасуын байқаймыз. Интерфейсті көріп, жүйені толық түсінеміз деп ойлаймыз. Жауап алып, машина «ойлайды» деп есептейміз. Іс жүзінде ЖИ ойламайды және түсінбейді — ол тек деректер негізінде ықтималдықтарды есептейді. Ал ол деректердің өзі жиі бұрмаланған, күмән тудыратын және қате шешімдерге бастайтын болуы мүмкін. Иә, бұл — қуатты, жылдам әрі жоғары жылдамдықты күнделікті есептеулер, бірақ оның табиғаты мүлдем бөлек. Ең үлкен қауіп — қалауымызды шындық ретінде қабылдап, соның негізінде мемлекеттік шешімдер қабылдана бастаған жерде туындайды.
Егер мемлекеттік саясатты «жасанды интеллект — барлық мәселенің әмбебап шешімі» деген түсінікке негіздеп құратын болсақ, онда мынадай үш салдардың туындауы сөзсіз.
Біріншіден, түрлі бағдарламалар, есептер мен ЖИ орталықтары пайда болғанымен, олардың артында нақты ғылыми мектеп тұрмайды. Бұл іс жүзіндегі ілгерілеусіз, тек сыртқы қозғалыстың көрінісін (имитация) қалыптастырады.
Екіншіден, бұл — тәуелділік. Ел өзге елдердің технологияларын олардың тереңдігін түсінбестен және отандық болмысқа бейімделу деңгейін ескерместен пайдалана бастайды. Сын сағатта мемлекет бұл технологияларды әрі қарай дамытуға, тіпті оларды толыққанды бақылауға қауқарсыз болып қалады.
Үшіншіден, алшақтықтың тереңдеуі. Жеке құзыреттілікті дамытудың орнына, технологияларды тек тұтынушы рөлі нығая түседі.
Шынында, жасанды интеллект экономиканың тиімділігін арттыруға шын мәнінде ықпал ете алады. Бірақ бұл тек алдын ала қалыптасқан мықты негіз болған жағдайда ғана мүмкін. Мұндай негізге сапалы білім беру жүйесі, дамыған инженерлік орта, ғылым мен өндірістің үйлесімді дамуы жатады. Ал мұндай алғышарттар болмаған жағдайда, жасанды интеллект керісінше, айырмашылықтарды тереңдетіп жібереді: ол әлеуеті жоғары жүйелерді күшейтеді, ал әлсіз құрылымдарды ілгерілете алмайды. Сондықтан бүгінгі таңда негізгі мәселе «жасанды интеллектті енгізу жолдары» емес, «оны тиімді пайдалануға мүмкіндік беретін берік негіз бар ма» деген сұраққа келіп тіреледі. Өкінішке қарай, бізде көбіне алдымен жаңа құралды енгізуге ұмтылып, оның іргетасын қалыптастыру мәселесі екінші кезекке қалдырылатын үрдіс байқалады.
Осыны ескере отырып, егер білім беру жүйесінде терең математикалық дайындық жеткіліксіз болса, жоғары оқу орындары ғылыми зерттеумен айналысатын мамандарды дайындамаса, ал инженерлік мәдениет тиісті деңгейде дамымаса, онда жасанды интеллектке қатысты кез келген стратегия нақты нәтиже бере қоймайды. Ең қолайлы жағдайда бұл жекелеген сынақ жобаларымен шектелуі мүмкін, ал қолайсыз жағдайда – айтарлықтай қаржылық шығындарға алып келетін қателіктерге соқтырады. Ашық айтқанда, басты мәселе жасанды интеллекттің мәні мен рөлін жеткілікті деңгейде терең түсінбеуде жатыр. Бұл өз кезегінде шынайы мүмкіндіктерден жоғары күтулердің қалыптасуына себеп болады.
Қазақстанда бұл қайшылықтар одан сайын тереңдей түсуде. Сондықтан мұндай жағдайда жасанды интеллект экономиканы құтқара алмайтынын, білім беру жүйесін алмастырмайтынын және әлсіз институттардың орнын толтыра алмайтынын нық сеніммен айтуға болады. Дегенмен, дұрыс тәсіл қолданылса, ЖИ елдің мықты тұстарын еселейтін қуатты құралға айнала алады. Егер біздің мақсатымыз есеп беру емес, шынайы даму болса, онда басымдықтар мүлдем басқа ретпен қойылуы тиіс: алдымен — математика мен білім, содан кейін базалық элемент ретінде — инженерия, тек содан соң ғана солардың үстінен қонатын қондырма ретінде — жасанды интеллект болуы керек.
Әйтпесе, мемлекет жасанды интеллектті жиі талқылағанымен, оның мүмкіндіктерін дұрыс арнаға бағыттай алмау тәуекеліне тап болады.
Білім беру саласы мен жасанды интеллект: ішкі қайшылықтар
Егер жасанды интеллектінің іргетасы математика болса, онда келесі маңызды буын — кадрларды даярлау жүйесі. Қазіргі уақытта жоғары оқу орындарында оқыту нақты мамандықтар бойынша емес, «бағыттар» бойынша жүргізіледі. Бұл идеяның негізі дұрыс шығар, бірақ оның жүзеге асырылуы, әсіресе инженерлік-техникалық кадрларды даярлау саласында өте әлсіз. Қазіргі қалыпта бұл кәсіби білім беру сапасының төмендеуіне әкеп соғуда. Мәселе оқыту форматында емес, бағыттардың тым жалпылама болып кеткенінде, даярлық тереңдігінің төмендегенінде және түлектердің «ауқымды, бірақ үстірт біліммен» әрі ынтасыз шығуында болып отыр.
ЖИ-ді қарқынды енгізу процесі мамандарды «бағыттар» бойынша даярлаудың дәрменсіздігін көрсетіп берді. Іс жүзінде білім беру жүйесіне де, елдің технологиялық даму болашағына да нұқсан келтіретін қайшылық туындап отыр. Парадоксалды жағдай қалыптасты: ел ЖИ экономикасына көшуді жариялап отырғанымен, сонымен бірге кадр даярлаудың іргетасын әлсіретіп алды.
Жүйелі қайшылықтар айқын көрініп тұр. Бір жағынан, ЖИ білімнің тереңдігін талап етсе, қазіргі білім беру жүйесі тек үстірт ауқымдылықты ұсынады. «Бағыт» бойынша білім алған түлек нейрожелінің не екенін білуі мүмкін, бірақ оның математикалық деңгейде қалай жұмыс істейтінін түсінуге қауқарсыз. Екінші жағынан, ЖИ бәсекелестікті күшейтеді. Нарықта алгоритмдер, архитектуралар мен жаңа шешімдер құра алатын ең үздік мамандарға сұраныс жоғары. Ал терең дайындығы жоқ «әмбебап» маман бұл бәсекеде жеңіліске ұшырайды. Үшіншіден, ЖИ құралдарымен жұмыс істей білетін түлекті осы саланың маманы деп атауға болмайды. Бұл — принципиалды түрде екі бөлек деңгей. Біріншісі — цифрлық сауаттылық болса, екіншісі — ғылым мен инженерия. Төртіншіден, бізде мыңдаған берілген сертификаттардың есебінен құзыреттіліктің жаппай сипаты туралы жалған көрініс қалыптасуда. Бұл — сапаға еш қатысы жоқ тек сандық модель.
Қорыта келе мынадай сұрақ туындайды: осындай мамандар серпіліс жасауға қабілетті ме? Әзірге жоқ! Бағыттар бойынша берілетін үстірт білім мен ЖИ саласындағы өршіл амбицияларды ұштастыру — бүгінгі күні іштей қайшылыққа толы модель. Бұл жерде шұғыл, ауыр әрі қиын реформаларсыз алға жылжу мүмкін емес, себебі «дерт» асқынып барады.
Өткен тәжірибе сабақтары: не себепті ауқымды бағдарламалар ауқымды нәтиже әкелмейді
Қазіргі уақытта жасанды интеллект мәселесі стратегиялық құжаттарда, ресми баяндамаларда және бұқаралық ақпарат құралдарында кеңінен көрініс табуда. Бұл жағдай елдің технологиялық серпіліс қарсаңында тұрғаны туралы әсер қалыптастырады. Алайда мазмұндық тұрғыдан талдау жасай отырып, шынайы жағдайға назар аударсақ, маңызды мәселе туындайды: күтілетін нәтижелер нақты мүмкіндіктерден озып кетіп жатқан жоқ па?
Қазақстан үшін серпіліс уәде етілген ауқымды бастамаларды іске қосу жаңа құбылыс емес. Индустрияландыру саясаты аясында кәсіпорындар құрылып, жобалар жүзеге асырылды, өнеркәсіптік саясат қалыптастырылып, индустрияландыру картасы әзірленді. Алайда аталған кәсіпорындардың басым бөлігі мемлекеттік қолдаусыз тұрақты жұмыс істей алмады, ал едәуір бөлігі жоспарланған өндірістік қуатына жетпей тоқтап қалды.
Сонымен қатар кластерлік даму бағытына да ерекше мән берілді. Бұл тәсіл бизнестің шоғырлануын қамтамасыз етіп, өзара ықпалдастық арқылы қосымша тиімділік қалыптастырады деп болжанған еді. Алайда іс жүзінде кластерлер толыққанды экономикалық жүйеге айналмай, көбіне әкімшілік сипаттағы құрылым ретінде қалып қойды.
Өңірлерді және ауылдық аумақтарды дамытуға бағытталған бағдарламалар қабылданды, олардың қатарында «Ауыл – Ел бесігі» жобасы да бар. Инфрақұрылым белгілі бір деңгейде жақсарғанымен, халықтың көші-қоны, оның ішінде реттелмеген миграция және өңірлер арасындағы экономикалық алшақтық мәселелері өз шешімін толық тапқан жоқ.
Ауыз сумен қамтамасыз етуге бағытталған «Ақ бұлақ» және өзге де ауқымды әрі әлеуметтік маңызы жоғары жобалар іске асырылды. Алайда олардың жүзеге асырылуы күрделі болып, мерзімдерінің созылуына байланысты уақтылы әрі толық аяқталуы қамтамасыз етілмеді.
Логистика саласында да Қазақстанның «Жаңа Жібек жолы» бастамасы аясында белгілі бір артықшылықтары болғанымен, қол жеткізілген нәтижелер көптеген сыртқы және ішкі факторларға тәуелді болып қалды.
Аталған тәжірибелердің жиынтық қорытындысы бір: бағдарламалар жедел түрде іске қосылып, күтілімдер жоғары деңгейде белгіленді, алайда олардың жүйелік нәтижесі көп жағдайда жарияланған мақсаттардан әлдеқайда төмен болып шықты.
Жасанды интеллект саласында да осыған ұқсас тәсіл мен жүйелік қателіктердің қайталану қаупі байқалады. Көп жағдайда ол әмбебап шешім ретінде қабылданып, солай ұсынылады. Алайда жасанды интеллект – дайын бағдарлама да, жекелеген саясат құралы да емес. Ол іргелі ғылымдардың ұзақ мерзімді дамуының нәтижесі. Мұндай негізсіз шынайы жасанды интеллект қалыптаспайды, тек сырттан дайын технологияларды пайдалану деңгейінде қалып қояды.
Қазақстанда жасанды интеллект ұғымы жиі алдын ала белгіленген сценарийлермен жұмыс істейтін чат-боттармен, автоматтандыру жүйелерімен, деректерді бастапқы деңгейде талдаумен және шетелдік шешімдерді енгізумен шектеліп жатады. Бұл бағыттардың өзіндік пайдасы бар, алайда оларды технологиялық серпіліс деп бағалауға болмайды. Ресми түрде әзірлеу туралы айтылғанымен, іс жүзінде дайын өнімдерді пайдалану басым. Қазіргі таңда негізгі мәселе дәл осы айырмашылықта жатыр.
Декларациялардан нақты жасанды интеллектке өтудің жеті практикалық қадамы
Қазіргі таңда жасанды интеллектті енгізу жөнінде таңдау жасалды. Бұл – уақыт талабы. Ендігі мәселе – оны тәуелділік көзіне айналдырмай, өзіміздің тиімді құралымыз ретінде пайдалана алатындай жағдай қалыптастыра аламыз ба деген сұрақта. Өзін-өзі алдауға жол бермеу үшін жүйелі жұмысқа көшу қажет. Осыған байланысты орталық атқарушы органдар жасанды интеллектті енгізу жөніндегі тапсырмаларды орындау мақсатында өз іс-шаралар жоспарларына тиісті түзетулер енгізуі тиіс. Бұл мынадай бағыттарды қамтиды:
- басымдықтарды қайта қарау, яғни назарды тек енгізуге ғана емес, іргелі негізді қалыптастыруға да аудару;
- математикалық және инженерлік-техникалық білім беруді реформалау, ұзақ мерзімді технологиялық тұрақтылықты қамтамасыз ететін ғылыми мектептерді қалыптастыруға ресурстарды шоғырландыру;
- мемлекет пен экономика тарапынан күрделі әрі өзекті ғылыми зерттеулерге нақты сұраныс қалыптастыру, өйткені мұндай сұраныссыз әзірлемелер тек тәжірибелік деңгейде қалып қоюы мүмкін;
- мазмұнды көрсеткіштер мен есептілікпен алмастыру тәжірибесінен бас тарту;
- мүмкіндігі мен қажеттілігіне қарай цифрлық егемендіктің негізі ретінде отандық инженерлік және технологиялық базаны дамыту;
- жедел нәтиже күту иллюзиясынан бас тарту, өйткені жасанды интеллекттің даму көкжиегі жылдармен емес, ондаған жылдармен өлшенеді;
- шешім қабылдау кезінде адам рөлін сақтау – ең маңызды шарт, себебі жасанды интеллект жауапкершілікті, стратегиялық ойлауды және контексті түсінуді толық алмастыра алмайды.
Басты бағыт – технологияларды дамыту және жүйені жаңғырту
Тағы да қайталап өтейін: ЖИ дамуды өздігінен жасамайды, ол тек қалыптасқан жағдайдың әлеуетті мүмкіндіктерін күшейтеді. Сондықтан бүгінгі басты таңдау — технологиялар арасында емес, жүргізіліп жатқан реформаларға қатысты терең мазмұнды және үстірт-формальды тәсілдердің арасында болмақ. Жасанды интеллект елдің шынайы даму факторына айнала ма, әлде басқарушылық иллюзияның кезекті тарихы болып қала ма — бұл тікелей осы таңдауға байланысты.
ҚР Парламенті Сенаты жанындағы
Сенаторлар кеңесінің мүшесі, ф.-м.ғ.к., доцент,
ҚР ҰИА және Халықаралық ақпараттандыру
академиясының академигі
Еділ Мамытбеков
