На прошлой неделе, с 16 по 17 апреля, в Алматы состоялась Международная научно-практическая конференция AIPPA 2026 «Artificial Intelligence — Possibilities for Practical Application» —«Искусственный интеллект — возможности практического применения», которая объединила экспертов из самых разных областей науки и культуры.
Премия года
В этом году мероприятие прошло под эгидой Шанхайской организации сотрудничества (ШОС), а в качестве основной площадки традиционно выступил Caspian University. Провел торжественную часть открытия мероприятия Жолдасбек Муслимович Нусенов — ректор Caspian University, PhD, профессор, академик КазНАЕН и НАН ВШК.
«Конференция направлена на обсуждение актуальных тенденций развития искусственного интеллекта (ИИ). Это одна из самых захватывающих тем современности. Мы стоим на пороге новой эпохи, где технологии ИИ становятся не просто инструментом цифровизации, а являются мощным двигателем социально-экономического прогресса и устойчивого развития. Мы обсуждаем не просто технологии. Мы формируем будущее», — сказал он.
После сессии приветственных выступлений состоялась церемония награждения победителей премией «Евразийская премия. Особые достижения — 2026», учрежденной президентом Евразийского творческого союза, заслуженным деятелем Республики Казахстан Кариной Рашитовной Сарсеновой. Премия имеет очень широкий охват и вручается людям, внесшим особый вклад в развитие искусства, науки и культуры.
Так, в номинации «За выдающийся вклад в современную науку» были отмечены: Нурлан Байузакович Ермекбаев — генеральный секретарь Шанхайской организации сотрудничества; Көшен Ахметжан Рахимбай-ұлы — вице-президент Национальной академии наук Высшей школы Казахстана; Айнура Кутдузовна Хашимова — заместитель председателя Высшей аттестационной комиссии при Министерстве науки, высшего образования и инноваций Кыргызской Республики, д.ю.н., профессор; Мария Викторовна Сигова — ректор Международного банковского института имени Анатолия Собчака (Российская Федерация); Мин Чэнь — доктор естественных наук, профессор, директор департамента биоинформатики, Колледж наук о жизни, Чжэцзянский университет (КНР); Дилшод Ахрорович Сидиков — доцент кафедры гражданского права юридического факультета РТСУ, к.ю.н., (Республика Таджикистан); Владимир Александрович Иванисенко — заведующий лабораторией ИИ и больших геномных данных ФИЦ «Институт цитологии и генетики СО РАН», к.б.н., доцент (Российская Федерация).
В номинации «За вклад в укрепление мира и согласия в обществе» был награжден Оспан Толеби Дадилулы — главный имам города Алматы Духовного управления мусульман Казахстана.
В номинации «За вклад в развитие образования» наградили Сакена Жаббаровича Аралбаева — руководителя управления образования города Алматы.
Евразийская премия продолжает свою миссию, создавая единое полотно, воплощающее в себе все культурное и интеллектуальное богатство величайшего из мировых континентов.
Феномен «черного ящика»
Пленарная сессия началась с доклада Айнуры Хашимовой — заместителя председателя Высшей аттестационной комиссии при Министерстве науки, высшего образования и инноваций Кыргызской Республики с темой «Правовое регулирование применения ИИ в публичном управлении: баланс цифровой трансформации и защиты прав человека».
В своем выступлении она ставила акцент на то, что ИИ уже перестал быть исключительно техническим феноменом и постепенно превращается в системный фактор, влияющий на архитектуру государства, содержание права и логику публичного управления. При этом степень интеграции ИИ требует очень тонкой настройки.
В настоящее время в ряде государств технологии ИИ уже интегрированы в систему публичного управления. Речь идет о внедрении интеллектуальных сервисов обработки обращений граждан, цифровых платформах предоставления государственных услуг, аналитических системах прогнозирования бюджетных расходов и т.д. При этом есть в этом вопросе и свои риски.
«Практика применения ИИ демонстрирует очевидные преимущества. Это, конечно же, сокращение избыточных бюрократических процедур, снижение влияния субъективного человеческого фактора, повышение скорости и предсказуемости управленческих решений. Все это в совокупности формирует качественно новую модель государственного управления, ориентированную на эффективность, оперативность и доступность услуг.
Повышение скорости не гарантирует укрепление доверия. Более того, при отсутствии надлежащих правовых инструментов может, напротив, усиливать риски непрозрачности и отчуждения граждан от процессов принятия решений.
Ключевой вызов современного этапа заключается в обеспечении надлежащего уровня защиты прав человека. В традиционной модели решение принимает человек, то есть у гражданина сохраняется возможность поставить под сомнение обоснованность решения и получить объяснение. В случае же применения систем ИИ возникает феномен так называемого «черного ящика», при котором внутренняя логика алгоритма остается непрозрачной для пользователей и зачастую — даже для самого оператора», — поясняет Хашимова.
Продолжая тему, эксперт подчеркивает, что в традиционной модели субъект ответственности очевиден. Это должностное лицо. Однако при использовании ИИ возникает неопределенность в распределении ответственности между разработчиком, оператором и государственным органом, что требует нормативного закрепления.
Неравномерный доступ к технологиям и различный уровень цифровой грамотности могут приводить к тому, что отдельные категории граждан оказываются фактически исключенными из системы взаимодействия с государством. Особенно остро этот вопрос проявляется, когда цифровые сервисы становятся основным или единственным каналом предоставления услуг.
Если исходить из приоритета справедливости над выгодой, то в условиях цифровой трансформации данный прицеп приобретает прикладное правовое значение. В этой связи ключевым становится вопрос, каким именно должно быть правовое регулирование применения ИИ в системе публичного управления.
«На наш взгляд, оно должно опираться на ряд базовых принципов.
Первый — это принцип человекоцентричности. ИИ должен рассматриваться как инструмент повышения качества госуправления, а не как замена человека. Это касается тех сфер, где требуется оценка конкретных жизненных обстоятельств.
Второй — это принцип объяснимости и проверяемости решений. То есть любое решение, принятое с использованием ИИ, должно быть логически обоснованным, интерпретируемым и доступным для понимания граждан.
Третий — это принцип обеспечения контроля и права на обжалование. За гражданином должно сохраняться право на пересмотр алгоритмического решения уполномоченным должностным лицом либо в судебном порядке, что является необходимым элементом правовой защиты.
Четвертый — принцип информационной безопасности и защиты персональных данных. По мере усложнения интеллектуальных систем возрастает требование безопасности данных и неприкосновенности частной жизни.
Пятый — принцип пропорциональности. Не каждая функция публичного управления требует алгоритмичности. В одних случаях использование ИИ объективно оправдано и способствует повышению эффективности. В других может представлять чрезмерное вмешательство в сферу прав человека», — утверждает Хашимова.
Здесь прослеживается следующая логика: чем более значимые последствия имеет решение для гражданина, тем более жесткими должны быть требования к прозрачности алгоритмов, уровней человеческого контроля и возможностям обжалования. Нельзя допустить ситуацию, когда технологии уже влияют на права человека, а законодательство еще не успело выработать необходимые гарантии.
Эксперт убеждена — ИИ не отменяет право. Чем активнее технологии входят в жизнь общества, тем выше становится роль права как системы справедливых ограничений и надежных гарантий. Перед нами стоит не выбор между человеком и алгоритмом. Здесь — тонкая задача изучить и научиться использовать силу технологий, не потеряв человеческое измерение государства.
Если XX век учил государство делить границы, то XXI учит совместно вырабатывать правила для цифрового будущего. Искусственный интеллект — это тест не только для технологий, но и для зрелости правовых систем. От того, какие правила мы создадим сегодня, зависит, будет ли цифровое будущее пространством возможностей или новых неравенств.
Главное — не торопиться
Регулирование применения ИИ требует особого внимания не только в государственных структурах, но и в системе образования, о чем подробно рассказал Евгений Хан — руководитель социальной службы в Центре прикладных исследований TALAP, кандидат географических наук. Он выступил с докладом «ИИ и университет будущего: усиление интеллекта или эрозия академических навыков», где указал на специфику подходов к процессу интеграции новых технологий. Хан рассматривает ИИ не как вызов, а как механизм, который позволяет высшей школе адаптироваться к изменениям, происходящим во внешнем мире.
Всего эксперт выделяет пять основных групп трендов — социальные, технологические, экономические, экологические и политические. Эти тренды накладываются друг на друга и образуют уникальное сочетание в каждой из стран мира. То есть высшей школе необходимо адаптироваться к некой совокупности этих трендов, а не к какому-то одному из них.
«Если вы ничего делать не будете, то ИИ будет стихийно проникать в систему высшего образования и постепенно разъедать ее, снижая доверие к ней и понижая уровень когнитивных способностей учеников. Никто из высших учреждений, конечно, этого не хочет. Но куда же двигаться дальше? Рассматриваются три варианта.
Первый — это попытка быстрого максимального внедрения ИИ, что резко повысит успеваемость одних и снизит успеваемость других. Второй вариант — попытаться максимально ограничить и загнать в правила ИИ и его использование. Третий — ориентироваться максимально на рынок труда и готовить оперативно тех исследователей, применять те инструменты ИИ, которые будут востребованы на рынке», — говорит Хан.
Предполагалось, что США развивают ИИ через корпоративные структуры, Китай — через государственные, а европейские страны говорили о том, что будут развивать через человека, его потребности и права. Соответственно, ЕС строит не столько стратегию самого высшего образования, сколько в принципе развивает экосистему, которая включается в вычислительную инфраструктуру.
В 2018 году Европа запустила большую программу для того, чтобы преодолеть техническое отставание от США и Китая. Предполагается, что через 10 лет это даст свой результат. ЕС сможет связать данные из разных отраслей в единую систему. Соответственно, университеты получат не только вычислительные мощности, но и масштабные большие данные, которые будут соединять разные отрасли.
«Мы видим, что большая проблема в ЕС — это обучение взрослого населения. Несмотря на значительное количество программ, которые существуют, разрыв в образовании остается. Поэтому разрабатывается целая система для того, чтобы убрать разрыв в теме использования ИИ между образованием и рынком труда», — говорит Хан.
При этом эксперт отмечает, что с Южной Америкой и странами Карибского бассейна абсолютно другая ситуация. Там очень низкий уровень образования, высокие пробелы в знаниях, высокий процент отсева студентов — 50 процентов первокурсников не дотягивают до второго семестра. То есть неравный доступ к образованию, перегрузка преподавателей и неэффективность администрирования создают дисбаланс. Хан считает, что вкладывать деньги и интегрировать искусственный интеллект в такую среду очень рискованно, поскольку абсолютно не ясно, к каким последствиям это приведет.
Не менее интересна ситуация в Китае. Это страна, которая активно развивала адаптивные цифровые платформы еще в конце 2010-х годов. Как следствие, это привело к тому, что практически повсеместно ученики помимо школьной программы наседали на допзанятия. В короткой перспективе рынок показал значительный рост, но позже дети начали быстро выгорать. И уже в 2021 году государство взяло ситуацию под жесткий контроль.
Сейчас в младших классах как учителям, так и ученикам запрещено использовать ИИ, развивая тем самым естественный интеллект. Применение ИИ открывается в старших классах для исследовательских целей. В целом Китай смог на данный момент построить систему, которая сбалансировала социальный фактор, технологическое развитие и человекоцентричность.
Гораздо сложнее ситуация в Южной Корее. В 2023 году Министерство образования разработало программу по внедрению ИИ в школьные программы, но натолкнулось на сопротивление родителей. Они оказались категорически не согласны, что привело к созданию глобальной петиции «против». Уже через год часть предметов была исключена из программы, а в 2025-м она была фактически отдана на уровень родительских и школьных комитетов, которые сами решают, допускать к урокам ИИ или нет.
Дело в том, что Южная Корея — это страна, где колоссально высокая смартфонозависимость. Высокое качество контента, в том числе игрового, привело к тому, что дети проводят очень много времени в смартфонах. Соответственно, идея правительства, чтобы дети проводили там еще больше времени, натолкнулась на сопротивление родителей, и эта реформа была заторможена.
Внедрение практик ИИ в США, на первый взгляд, выглядит хаотично. Но это страна, где традиционная адаптация всегда идет через рынок, локальные решения, которые потом встраиваются в экономические и политические системы.
Здесь показательным будет практика ряда американских университетов, где все студенты обязаны разъяснять степень и необходимость применения ИИ. То есть студент может использовать ИИ, но должен очень четко ответить, зачем он им пользовался, каким именно инструментом, что он сделал и как дальше переработал этот материал.
Главный вопрос — какую модель выбрать РК? Эксперт считает, что торопиться не стоит.
«Казахстану необходима гибридная модель. Скорее всего, ранние институциональные настройки. Совершенно очевидно, что она должна включать какую-то рамочную политику и пилотные проекты. Обязательно — обучение преподавателей и инфраструктурное обучение. Для того чтобы разрабатывать реальные решения, лучше всего провести исследования. То есть детально разобраться с тем, что происходит, рассмотреть возможности экономической эффективности внедрения и экосистемного решения, когда будет мультипликативный эффект», — заключил Хан.
На пороге прорыва
Не менее увлекательна была секция, затрагивающая медицину и здоровье. Среди прочих спикеров следует отметить доклад Валерия Николаевича Даниленко — д.б.н., профессора. Он выступил с темой «Искусственный интеллект и машинное обучение в диагностике и лечении неврологических заболеваний».
Даниленко отметил, что в последние 10 лет резко увеличилось число нейропсихиатрических заболеваний, большинство из которых остается неизлечимыми. Очевидно, что основными триггерами служат стрессы, глобализация использования пищи, экология и ряд других факторов. Общемировая тенденция показывает, что мы должны преодолеть этот барьер и создать лекарства, которые совершат переворот в медицине. Сегодня существуют большие базы данных, которые уже сложно анализировать без привлечения ИИ. Спикер отмечает: чтобы создавать такие препараты, чтобы грамотно использовать технологии нейросетей, важно понимать, что такое микробиом кишечника человека и как он взаимодействует со всем организмом.
Даниленко поясняет, что микробиом сегодня является важнейшей частью организма и фактически представляет собой новый орган. От него зависит целый ряд жизненно важных процессов, в числе которых поступление в организм полезных веществ, в том числе витаминов. Он защищает от патогенных микроорганизмов, вредных веществ и т.д. Помимо этого, оказывает прямое влияние на гормональную, иммунную и нервную системы, затрагивая когнитивные способности и психическое здоровье.
«За последние 10 лет уже достигнуты определенные успехи. В частности, разработана технология поиска микробиомов, штаммов и конкретных ингредиентов с заданными свойствами», — уточнил Даниленко.
Благодаря проделанной работе и уровню научно-технологического развития в использовании микробиома сегодня появилась возможность совершить переход к созданию принципиально новых лекарственных препаратов и продуктов питания. Речь — о фармабиотиках. Это новый активно развивающийся класс природных соединений, получаемых рациональными технологиями от нормальной микрофлоры организма.
«Микробиом кишечника здорового человека — источник природоподобных лекарственных препаратов и ингредиентов для продуктов питания нового поколения. Микробиом человека синтезирует практически все вещества, определяющие нейромодулирующий, иммуномодулирующий и противовоспалительный статус организма человека», — говорит Даниленко.
При этом спикер добавил, что нарушение композиции микробиома (дисбиозиса) приводит или коррелирует практически со всеми заболеваниями. Сейчас ученые рассматривают микробиом (микробиоту) ЖКТ человека как орган, играющий ключевую роль в развитии и поддержании иммунной, ЦНС и интегрирующей взаимодействие всех систем человека с внешней средой. Цифровые параметры микробиома, озвученные во время выступления, поражают. Судите сами — кишечная микробиота взрослого человека содержит 1014 бактериальных клеток. Она представлена более чем 1000 видами и около одного миллиона штаммов бактерий. Количество генов микробиоты в 100 раз больше, чем генов в геноме каждого индивидуума — более двух миллионов.
В ИОГ РАН была создана специализированная коллекция, которая сегодня позволяет вести поиск новых штаммов — кандидатов в фармабиотики с нейромодулирующей, иммуномодулирующей и противовоспалительной активностью для профилактики и лечения заболеваний различной этиологии. Создан фармабиотик с использованием омиксных технологий. Сейчас сверхзадачей консорциума является создание биологической и математических объединенных моделей «Нейросети: мозг — кишечник». Это алгоритм, предназначенный для анализа взаимосвязей между микробиомом и функционированием мозга. Спикер отметил, что перспективы использования машинного обучения в биомедицине очень высоки. И в числе первых — создание цифровых контуров, характеризующих микробиом в норме.
«Создание цифровых контуров микробиома, описывающих динамику изменения при взаимодействии стрессовых факторов различной этиологии. Оптимизация композиции микробиома для улучшения когнитивных функций человека на протяжении его жизни. Параметры микробиома как индикатор предрасположенности к заболеваниям. Параметры микробиом-популяции, определяющие эффективность вакцинирования. Параметры микробиома, определяющие минимальное и оптимальное качественное потребление продуктов питания для различных групп населения мира. Все это еще только предстоит пройти», — отметил Даниленко.
В заключение эксперт добавил, что критически важно создавать цифровые контуры, характеризующие микробом региональных групп населения. Ведь с учетом культурной и региональной специфик композиции микробиома микробиом-направленные препараты могут быть специфичны для различных регионов мира. То есть то, что создано в Германии, вряд ли подойдет людям из США, Китая или России, и наоборот. Важен персонализированный подход, для реализации которого и потребуется потенциал ИИ.
Фото Талгата Галимова