Dlaczego wyzwaniem dla Kazachstanu w zakresie sztucznej inteligencji może nie być adopcja, ale możliwości

Kazachstan szybko podejmuje działania mające na celu umieszczenie sztucznej inteligencji w centrum swojej strategii modernizacji gospodarczej, inwestując w infrastrukturę komputerową, umiejętności, startupy i technologie kazachskojęzyczne, podczas gdy rządy na całym świecie rywalizują o miejsce w rozwijającej się gospodarce opartej na sztucznej inteligencji. pisze Assel Satubaldina.

Kazachstan realizuje coraz ambitniejsze plany w zakresie sztucznej inteligencji (AI). Rząd włączył AI do swojej szerszej strategii modernizacji gospodarki, licząc na to, że może ona usprawnić usługi publiczne, przyciągnąć inwestycje i pomóc krajowi generować większą wartość wykraczającą poza tradycyjne uzależnienie od surowców. Inwestuje on intensywnie w infrastrukturę komputerową, szkolenia, ekosystemy startupów i modele kazachskojęzyczne. Podczas 38. plenarnej sesji Rady Inwestorów Zagranicznych w lipcu prezydent Kasym-Żomart Tokajew jednoznacznie nazwał integrację AI z polityką inwestycyjną państwa „niezwykle ważnym priorytetem”. 

Rząd przyjął Kodeks Cyfrowy i ustawę o sztucznej inteligencji, uruchomił strategię Cyfrowego Kazachstanu, powołał Ministerstwo Sztucznej Inteligencji i Rozwoju Cyfrowego oraz ogłosił rok 2026 Rokiem Sztucznej Inteligencji i Rozwoju Cyfrowego. Działania te mają miejsce w momencie, gdy sztuczna inteligencja staje się zarówno znaczącą globalną branżą, jak i coraz ważniejszym źródłem siły gospodarczej i strategicznej. UN Trade and Development szacuje, że globalny rynek sztucznej inteligencji wzrośnie ze 189 miliardów dolarów w 2023 roku do 4.8 biliona dolarów do 2033 roku. To 25-krotny wzrost w ciągu zaledwie dekady. 

Globalnie, nacisk na AI koncentruje się w garstce krajów. Same prywatne inwestycje w AI w USA osiągnęły prawie 286 miliardów dolarów w 2025 roku, ponad 23 razy więcej niż w Chinach, według indeksu AI 2026 Uniwersytetu Stanforda. Globalne korporacyjne inwestycje w AI wzrosły ponad dwukrotnie w 2025 roku, podczas gdy firmy prywatne wyprodukowały ponad 90% znaczących modeli AI w tym roku. W przypadku gospodarek wschodzących koncentracja infrastruktury AI w niewielkiej liczbie krajów może sprawić, że wyścig ten będzie wydawał się kosztowny, nie wspominając o tym, że szkolenie dużych modeli językowych wymaga ogromnych ilości mocy obliczeniowej, energii elektrycznej, łączności i kapitału. Kazachstan raczej nie będzie konkurował ze Stanami Zjednoczonymi lub Chinami na najbardziej kapitałochłonnym poziomie branży AI, ani nie jest mu to potrzebne. Eksperci twierdzą, że jego szansą jest połączenie globalnych technologii AI z krajowym doświadczeniem, przy jednoczesnym budowaniu własnych możliwości w obszarach, w których zależność stwarza ekonomiczne lub strategiczne luki.

Mocny fundament
Rozwój sztucznej inteligencji w tym kraju opiera się na wieloletnim doświadczeniu we wdrażaniu technologii cyfrowych na dużą skalę. Zaawansowane technologie są coraz częściej wykorzystywane w usługach rządowych i bankowości. „Obecnie Kazachstan jest jednym z najbardziej postępowych krajów na świecie, zwłaszcza w zakresie zastosowań sztucznej inteligencji w technologiach finansowych” – powiedział Huseyin Atakan Varol, dziekan Wydziału Informatyki i Sztucznej Inteligencji oraz dyrektor Instytutu Systemów Inteligentnych i Sztucznej Inteligencji na Uniwersytecie Nazarbajewa, w wywiadzie dla „The Astana Times”. Wskazał na technologie takie jak uwierzytelnianie oparte na rozpoznawaniu dłoni i asystentów bankowych opartych na sztucznej inteligencji, jako przykłady tego, jak szybko narzędzia cyfrowe weszły do ​​codziennego życia. Wskaźniki międzynarodowe przedstawiają podobny obraz, ale jednocześnie ujawniają istotną słabość.

Kazachstan zajmuje 10. miejsce na świecie pod względem internetowych usług rządowych, według danych Światowej Organizacji Własności Intelektualnej. Jednak pod względem współpracy między uniwersytetami a przemysłem zajmuje 115. miejsce, a pod względem transakcji venture capital – 112. miejsce w stosunku do wielkości gospodarki. Dr Varol powiedział, że Kazachstan nadal przeznacza stosunkowo niewielką część swojej gospodarki na badania i rozwój, a większość tych środków zapewnia rząd. Chociaż wydatki na naukę wzrosły w ostatnich latach, nakłady na badania i rozwój nie sięgają 1%. „Prawie całość tych środków pochodzi ze środków państwa, a bardzo niewiele z firm prywatnych” – powiedział. „Zatem zasadniczo, przemysł, środowisko akademickie, współpraca z rządem – struktura potrójnej helisy nie działa jeszcze w pełni w Kazachstanie”.

To może okazać się jednym z istotnych ograniczeń dla ambicji Kazachstanu w zakresie sztucznej inteligencji. Chociaż rząd może tworzyć instytucje, kupować infrastrukturę obliczeniową i szkolić specjalistów, budowanie trwałej gospodarki opartej na innowacjach wymaga czegoś więcej. Centrum Alem.AI w Astanie ma pomóc w wypełnieniu tej luki poprzez połączenie edukacji, badań, startupów i firm. „Mamy kilka realnych i prostych celów. Pierwszym z nich jest zbudowanie społeczności profesjonalistów, którzy nie tylko korzystają z AI, ale rozumieją, czym ona właściwie jest. Oznacza to, że szkolimy różne kategorie” – powiedziała Alona Sławkina, szefowa Biura Rozwoju Alem.AI. Czasy Astany. 

Społeczność ma obejmować uczniów, studentów, osoby pracujące zawodowo, badaczy i przedsiębiorców. Ideą jest stworzenie ścieżki od pierwszego kontaktu ze sztuczną inteligencją do edukacji, badań i ostatecznie rozwoju produktów komercyjnych. Wyzwaniem jest jednak to, że sztuczna inteligencja ewoluuje szybciej niż konwencjonalne systemy edukacji. Olzhas Urazalin, dyrektor Tomorrow School, powiedział, że technologie i narzędzia programistyczne mogą zmieniać się w ciągu kilku miesięcy, podczas gdy formalne programy akademickie często wymagają lat na adaptację. „Wielu absolwentów ma solidną wiedzę teoretyczną, ale bardzo ograniczone doświadczenie w pracy z nowoczesnymi narzędziami sztucznej inteligencji, rzeczywistymi zbiorami danych i rozwojem produktów.

„To rzeczywiście tworzy lukę między nauką a tworzeniem. Młodzi specjaliści często uczą się, jak korzystać z istniejących rozwiązań AI, ale rzadko mają okazję zrozumieć, jak te systemy są zbudowane lub jak rozwijać nowe” – powiedział Urazalin. Tomorrow School opiera się na alternatywnym modelu. Studenci uczą się głównie poprzez projekty, a nie tradycyjne wykłady, i pracują nad rzeczywistymi problemami wprowadzanymi do programu nauczania przez firmy. Program jest bezpłatny, trwa 18 miesięcy i jest otwarty dla kandydatów bez tradycyjnego wykształcenia technologicznego. „Moim zdaniem Kazachstan musi skupić się przede wszystkim na rozwoju twórców, a nie tylko konsumentów technologii AI” – powiedział, podkreślając jako priorytety talenty, infrastrukturę i współpracę międzynarodową. 

Ścieżki rozwoju
Dr Varol opisuje dwie szerokie ścieżki rozwoju technologicznego. Jedną z nich jest rozwój lokalny, który wymaga znacznych inwestycji, czasu i długoterminowego zaangażowania. Drugą jest to, co nazywa „technologicznym piggybackingiem”, czyli adaptacją technologii już opracowanych gdzie indziej. W odniesieniu do Kazachstanu, Varol stwierdził, że generatywna sztuczna inteligencja wymaga elementów obu podejść. „Dużo debatowaliśmy i dyskutowaliśmy również na temat najlepszej strategii dla Kazachstanu, zwłaszcza w zakresie rozwoju generatywnych technologii sztucznej inteligencji. Nasze wewnętrzne rozważania zawsze wskazywały na konieczność rozwijania tych technologii również lokalnie” – powiedział. 

Varol podkreślił również, że rozwijanie krajowych możliwości to nie tylko posiadanie modelu, ale także tworzenie puli specjalistów z doświadczeniem, którzy mogą później wejść do startupów, ugruntowanych firm i nowych produktów komercyjnych. Ostatnie wydarzenia pokazały również, że dostęp do zagranicznych technologii może podlegać ograniczeniom rządowym. W czerwcu rząd USA tymczasowo wprowadził kontrolę eksportu, uniemożliwiając obcokrajowcom dostęp do modeli Fable 5 i Mythos 5 firmy Anthropic, w tym obcokrajowcom zatrudnionym w samej firmie Anthropic. „Twórcy tych technologii mogą zablokować dostęp do nich, co stwarza bardzo duże ryzyko uzależnienia” – powiedział dr Varol. 

Suwerenności technologicznej nie należy jednak mylić z samowystarczalnością technologiczną. Mohamed Eissa, dyrektor ds. inwestycji w Międzynarodowej Korporacji Finansowej, podkreślił, że to wyjaśnia, dlaczego rynki wschodzące raczej nie będą bezpośrednio konkurować na tym poziomie branży. „Nie obserwuje się rozwoju LLM [modeli językowych o dużej skali] na rynkach wschodzących, ponieważ potrzebują one mocy obliczeniowej, łączności i zasilania” – powiedział Eissa. „To duże luki infrastrukturalne na rynkach wschodzących”. Dostrzega jednak istotne rozróżnienie między budowaniem infrastruktury AI a jej wykorzystaniem.

Jako przykład podał szybko rozwijającą się firmę z Kazachstanu, zajmującą się tworzeniem treści w oparciu o sztuczną inteligencję. „Ale wykorzystując sztuczną inteligencję na rynkach wschodzących, nie trzeba jej budować, żeby móc z niej korzystać. To szansa na rynkach wschodzących: znalezienie innowacyjnych ludzi, którzy mają naprawdę dobre umiejętności w zakresie ICT, koncentrują się na problemie biznesowym i dysponują narzędziami pozwalającymi konkurować z Doliną Krzemową” – powiedział w podcaście The Development na kanale YouTube Grupy Banku Światowego. 

To może być jedna z najważniejszych szans dla Kazachstanu. Według niego, na rynkach wschodzących znacznie większą szansą może być zastosowanie sztucznej inteligencji w już istniejących firmach. Podobnie, w Kazachstanie, potencjalny wpływ sztucznej inteligencji na gospodarkę nie powinien być mierzony jedynie liczbą programistów, startupów zajmujących się sztuczną inteligencją czy laboratoriów badawczych, jakie generuje dany kraj, ale raczej tym, czy technologia ta przyczynia się do wzrostu produktywności w całej gospodarce. 

Istniejące mocne strony
Dr Varol powiedział, że niektóre zastosowania sztucznej inteligencji leżą w sektorach, w których kraj ma już doświadczenie. Należą do nich górnictwo, energetyka i logistyka. „Kazachstan jest jednym z najbogatszych krajów pod względem górnictwa i zasobów naturalnych, ale większość tych zasobów naturalnych jest eksportowana z niewielką wartością dodaną do innych krajów” – powiedział. Zauważył, że wykorzystanie sztucznej inteligencji i technologii cyfrowych w tych branżach może pozwolić Kazachstanowi na generowanie większej wartości z zasobów, zanim opuszczą one kraj. Gdzie zależność ma znaczenie Istnieją jednak obszary, w których Kazachstan ma silniejsze powody, aby utrzymać krajowe zdolności. Dr Varol powiedział, że pytania o to, gdzie informacje są przetwarzane i przechowywane, stają się znacznie ważniejsze, gdy systemy sztucznej inteligencji są wykorzystywane przez firmy lub instytucje publiczne.

„Ogólnie rzecz biorąc, uważam, że jest to również bardzo ważne w kontekście suwerenności kraju” – dodał. Język stanowi inną formę zależności. Globalne systemy sztucznej inteligencji są trenowane na ogromnych ilościach danych, ale języki są reprezentowane w tych zbiorach danych bardzo nierównomiernie. Dr Varol powiedział, że około połowa publicznie dostępnych treści internetowych jest w języku angielskim, w porównaniu z zaledwie około 0.03% w języku kazachskim. Oznacza to, że rozwój sztucznej inteligencji w języku kazachskim rozpoczyna się na długo przed wytrenowaniem modelu. ISSAI, założona w 2019 roku, opracowała pierwszy w kraju program studiów magisterskich z prawa (LLM) w 2024 roku. Opierając się na doświadczeniu instytutu, dr Varol wyjaśnił, że naukowcy muszą najpierw zebrać teksty i inne dane, usunąć materiały niskiej jakości, uporządkować informacje i przekonwertować je do formatów odpowiednich dla uczenia maszynowego. Po wytrenowaniu modelu naukowcy napotkali kolejny problem – musieli ustalić, czy faktycznie rozumie on dany język. „Ponieważ międzynarodowo akceptowaną metodą jest benchmarking modeli, a wszystkie benchmarki modeli są w języku angielskim lub chińskim, ale żaden nie był w języku kazachskim. Zasadniczo stworzyliśmy również zestaw zestawów danych benchmarkingowych” – powiedział. 

Rozwój kazachskiego LLM ilustruje kolejną korzyść płynącą z rodzimego rozwoju sztucznej inteligencji. Sam proces tworzy potencjał. Zespół musiał zrekrutować i przeszkolić specjalistów, ucząc się jednocześnie obsługi wielowęzłowej infrastruktury obliczeniowej sztucznej inteligencji – wiedzy, która wcześniej nie była wykorzystywana na taką skalę. Znaczenie projektu wykracza zatem poza stworzony model. Pomógł on w stworzeniu krajowej puli inżynierów z doświadczeniem w zakresie infrastruktury i przepływów pracy niezbędnych do zaawansowanego rozwoju sztucznej inteligencji. Strategia Kazachstanu w zakresie sztucznej inteligencji nie wymaga zatem wyboru między całkowitą niezależnością technologiczną a poleganiem na platformach globalnych. Bardziej realistycznym zadaniem jest określenie, nad którymi możliwościami kraj musi sprawować kontrolę, które technologie może efektywnie importować i gdzie sztuczna inteligencja może generować największą wartość ekonomiczną.

Udostępnij ten artykuł: