Искусственный интеллект: между суверенитетом и взаимозависимостью

Автор: Денис Аветисян

Новая статья исследует, как страны могут выстраивать стратегическую автономию в области ИИ, не отказываясь от глобального сотрудничества и обмена данными.

Анализ концепции суверенитета в сфере искусственного интеллекта, включающий аспекты управления данными, вычислительной инфраструктурой, нормативного соответствия и баланса между автономией и взаимозависимостью.

В условиях растущей взаимозависимости мира стремление к технологическому суверенитету в сфере искусственного интеллекта (ИИ) сталкивается с фундаментальными противоречиями. Настоящая работа, ‘Sovereign AI: Rethinking Autonomy in the Age of Global Interdependence’, предлагает концептуальную и формальную основу для понимания суверенного ИИ не как бинарного состояния, а как континуума, определяемого балансом между автономией и взаимозависимостью. Ключевой аргумент заключается в том, что достижение суверенитета в ИИ требует взвешенных инвестиций в данные, вычислительные мощности, модели и нормативные рамки, а также управляемой открытости, а не изоляции. Сможет ли новая модель обеспечить стратегическую автономию в эпоху глобальных технологических цепочек?

Сдвигающиеся Пески Суверенитета

Традиционные представления о национальном суверенитете подвергаются серьезным испытаниям в эпоху повсеместного распространения искусственного интеллекта и глобальных потоков данных. В прошлом суверенитет определялся, прежде всего, контролем над территорией и физическими ресурсами, однако современные AI-системы функционируют вне географических границ, обрабатывая информацию, которая свободно перемещается между странами. Это означает, что способность государства эффективно управлять собственной информационной инфраструктурой и защищать данные своих граждан все чаще зависит от внешних факторов и сотрудничества с другими государствами. Более того, алгоритмы, обученные на данных, собранных в одной стране, могут оказывать влияние на решения, принимаемые в другой, создавая новые формы зависимости и ставя под вопрос способность государства самостоятельно определять свою политику и защищать национальные интересы. Таким образом, концепция суверенитета требует переосмысления в контексте цифровой эпохи, где контроль над данными и алгоритмами становится столь же важным, как и контроль над территорией.

Растущая зависимость от внешних поставщиков искусственного интеллекта создает ощутимые стратегические уязвимости и зависимость для государств. Поскольку критически важные функции, такие как анализ данных, принятие решений и даже элементы национальной безопасности, всё чаще передаются на аутсорсинг специализированным компаниям, государства рискуют потерять контроль над ключевыми аспектами своей инфраструктуры. Эта зависимость может быть использована для оказания политического давления, нарушения работы систем или даже кражи ценной информации. Кроме того, государства становятся уязвимыми к решениям, принимаемым этими поставщиками, которые могут не всегда соответствовать национальным интересам или ценностям. Подобная ситуация требует тщательного анализа рисков и разработки стратегий, направленных на снижение зависимости и обеспечение суверенитета в сфере искусственного интеллекта.

В эпоху цифровых технологий традиционное понимание суверенитета, основанное на территориальном контроле, претерпевает значительные изменения. Растущая зависимость государств от внешних поставщиков искусственного интеллекта (ИИ) создает новые вызовы для национальной безопасности и автономии. Суверенитет больше не может ограничиваться физическими границами; он должен учитывать потоки данных, алгоритмическую власть и инфраструктуру ИИ, находящуюся за пределами национальных юрисдикций. Эта трансформация требует переосмысления концепции суверенитета, смещая акцент с исключительного контроля над территорией на управление взаимозависимостями и обеспечение национальных интересов в условиях глобальной цифровой экономики. Таким образом, суверенитет в цифровую эпоху становится не абсолютной властью, а скорее способностью эффективно функционировать и защищать свои интересы в сложной сети взаимосвязей.

В эпоху стремительного развития искусственного интеллекта традиционные представления о государственном суверенитете требуют переосмысления. Необходима новая парадигма, которая учитывает взаимосвязанность и зависимость государств в сфере AI. Суверенитет больше не может ограничиваться территориальным контролем; он формируется как континуум, определяемый распределением ресурсов и степенью взаимозависимости. Баланс между защитой национальных интересов и использованием преимуществ глобального сотрудничества становится ключевым фактором стабильности и развития. Государства, стремящиеся к лидерству в области AI, должны учитывать, что исключительное владение технологиями не является устойчивой стратегией; более эффективным подходом является создание благоприятной среды для инноваций и обмена знаниями, что позволит извлечь максимальную выгоду из глобальной сети сотрудничества.

Строительные Блоки Цифрового Контроля

Установление суверенитета над данными и вычислительной инфраструктурой является основополагающим шагом к восстановлению контроля над цифровым пространством. Суверенитет данных подразумевает, что государство определяет правила сбора, хранения, обработки и передачи данных, находящихся на его территории или принадлежащих его гражданам. Суверенитет вычислительной инфраструктуры предполагает наличие национальных возможностей для обработки данных, включая центры обработки данных и вычислительные мощности, что снижает зависимость от иностранных провайдеров и обеспечивает защиту от внешнего воздействия. Реализация этих принципов требует разработки соответствующих нормативных актов, инвестиций в национальную инфраструктуру и повышения квалификации специалистов в области информационной безопасности и обработки данных.

Инвестиции в инфраструктуру $AI$ суперкомпьютеров и решения суверенных облаков позволяют государствам осуществлять обработку данных и развертывание моделей машинного обучения внутри страны. Для обеспечения максимальной эффективности критически важна целевая утилизация графических процессоров (GPU) на уровне, превышающем 75%. Достижение данной утилизации предполагает оптимизацию распределения вычислительных ресурсов и снижение простоев, что позволяет минимизировать затраты и повысить производительность при выполнении задач искусственного интеллекта.

Разработка больших языковых моделей (БЯМ), ориентированных в первую очередь на арабский язык и другие языки, специфичные для определенных культурных контекстов, является ключевым шагом в укреплении национальной идентичности и снижении зависимости от зарубежных технологий. Такие модели, обученные на данных, отражающих местные особенности, позволяют создавать более релевантный и точный контент, а также поддерживать локальные диалекты и культурные нюансы. В отличие от универсальных моделей, разработанных с учетом глобальной аудитории, локализованные БЯМ обеспечивают более эффективную обработку и генерацию текста на конкретном языке, что критически важно для правительственных служб, образовательных учреждений и бизнеса, работающих в региональных рынках. Создание и поддержка таких моделей требует значительных инвестиций в сбор и обработку данных, а также в разработку специализированных алгоритмов и инфраструктуры.

Развитие национальных возможностей в области цифрового контроля и обработки данных направлено не на изоляцию, а на повышение устойчивости и сохранение суверенитета в условиях глобальной взаимосвязанности. Оценка эффективности инвестиций в соответствующую инфраструктуру, включая вычислительные мощности и разработку языковых моделей, производится с учетом так называемой “теневой стоимости капитала” — диапазона от 1.54 до 2.17. Данный показатель используется в качестве порогового значения для определения целесообразности вложений и обеспечения достаточной доходности от реализованных проектов, гарантируя экономическую целесообразность и максимизацию отдачи от инвестиций в цифровой суверенитет.

Модели Управления в Эпоху Искусственного Интеллекта

Подходы к управлению искусственным интеллектом (ИИ) формируются различными философскими концепциями. Модели, основанные на хоббсовских принципах, предполагают концентрацию власти и централизованный контроль над разработкой и применением ИИ, рассматривая необходимость единого, сильного регулятора. В противоположность этому, либеральные идеи Локка акцентируют важность ограничения власти, прозрачности и подотчетности, что приводит к предложениям о создании независимых органов надзора и коллегиальных систем принятия решений. Выбор между этими подходами, а также их комбинации, напрямую влияет на структуру регуляторных органов, степень контроля над данными и алгоритмами, а также механизмы защиты прав и свобод граждан в эпоху развития ИИ.

Модель «Data Trusts» представляет собой механизм ответного обмена данными, обеспечивающий соблюдение национального контроля и этических норм. В рамках этой модели, доверительные фонды данных выступают в качестве посредников между поставщиками и пользователями данных, обеспечивая соблюдение заранее определенных правил и стандартов. Это позволяет государствам сохранять контроль над своими данными, одновременно способствуя инновациям и исследованиям. Data Trusts могут включать механизмы анонимизации и защиты конфиденциальности, а также системы аудита и отчетности для обеспечения прозрачности и подотчетности. Ключевым аспектом является определение четких прав и обязанностей всех сторон, участвующих в обмене данными, а также механизмы разрешения споров.

Внедрение процедур обязательного сообщения об инцидентах, связанных с искусственным интеллектом (ИИ), является критически важным для снижения потенциальных рисков. Эти процедуры должны охватывать широкий спектр событий — от сбоев в работе систем ИИ и непреднамеренных последствий до случаев злоупотребления и нарушений безопасности. Эффективная система отчетности требует четких определений инцидентов, упрощенных механизмов подачи отчетов и надежных процессов анализа. Важную роль в этом процессе играет использование опыта специализированных организаций, таких как AI Safety Institute, которые предоставляют экспертную оценку, рекомендации по смягчению последствий и способствуют обмену передовым опытом в области безопасности ИИ. Обеспечение анонимности и защиты информаторов также является важным аспектом для стимулирования своевременного и полного сообщения об инцидентах.

Эффективное управление в сфере искусственного интеллекта требует сбалансированного подхода, учитывающего национальные интересы, международное сотрудничество и этические принципы. В процессе разработки политик ключевую роль играет показатель «Вес суверенитета» (Sovereignty Weight), установленный на уровне 0.7. Этот показатель определяет соотношение между стремлением к автономии в принятии решений и необходимостью открытости для международного взаимодействия. Более высокий вес суверенитета подразумевает приоритет национальных интересов и усиление контроля над развитием и применением ИИ, в то время как снижение этого веса способствует более активному участию в глобальных инициативах и обмену знаниями. Баланс, определяемый значением 0.7, направлен на обеспечение национальной безопасности и конкурентоспособности при одновременном соблюдении международных норм и этических стандартов в области ИИ.

За Пределами Контроля: Культурное Измерение Искусственного Интеллекта

Концепция культурной гегемонии, предложенная Антонио Грамши, приобретает особую значимость в контексте развития искусственного интеллекта. Исследования показывают, что алгоритмы и модели машинного обучения не являются нейтральными; они формируются на основе данных и предположений, отражающих определенные культурные ценности и идеологии. Таким образом, контроль над данными, используемыми для обучения ИИ, и над процессами разработки алгоритмов становится ключевым фактором в определении того, какие нарративы и убеждения будут превалировать в будущем. Отсутствие внимания к этому аспекту может привести к тому, что ИИ будет невольно воспроизводить и усиливать существующие предрассудки и неравенство, закрепляя доминирующие культурные нормы и исключая альтернативные точки зрения. Поэтому критически важно осознавать, что ИИ — это не просто технология, а мощный инструмент формирования культуры, требующий осознанного и ответственного подхода к разработке и внедрению.

Автономность моделей искусственного интеллекта представляется ключевым фактором для обеспечения соответствия систем ИИ уникальным культурным нормам и ценностям каждой страны. Разработка и внедрение ИИ, не учитывающего специфику национальной идентичности, может привести к нежелательным последствиям, включая искажение культурного наследия и навязывание чуждых представлений. В связи с этим, государства всё больше внимания уделяют созданию собственных моделей, способных адаптироваться к локальным контекстам и отражать национальные приоритеты. Это предполагает не только техническую независимость в разработке алгоритмов, но и активное участие представителей культуры, лингвистов и специалистов по социальным наукам в процессе обучения и верификации моделей, гарантируя, что ИИ будет не просто интеллектуальным инструментом, но и отражением богатого культурного разнообразия мира.

Международные партнерства, такие как GPAI, представляют собой важный механизм для совместной разработки искусственного интеллекта, позволяя странам объединять ресурсы и опыт. При этом, ключевым аспектом является сохранение национальных интересов и обеспечение ответственного подхода к развитию технологий. Сотрудничество в рамках этих инициатив позволяет странам обмениваться лучшими практиками, совместно решать этические вопросы и разрабатывать стандарты, соответствующие их культурным ценностям и приоритетам. Такой подход способствует не только технологическому прогрессу, но и формированию более справедливой и инклюзивной экосистемы искусственного интеллекта, учитывающей разнообразие взглядов и потребностей различных стран и сообществ. Важно, чтобы эти партнерства способствовали прозрачности и открытости, позволяя всем участникам внести свой вклад в создание надежных и безопасных систем искусственного интеллекта.

Суверенный искусственный интеллект, вопреки распространенным опасениям, не предполагает изоляцию или создание препятствий для международного сотрудничества. Скорее, это подход, направленный на формирование будущего ИИ таким образом, чтобы он отражал уникальную идентичность и устремления конкретной страны. Ключевым аспектом этого процесса является обеспечение высокого качества и достоверности данных, используемых для обучения моделей. Стремление к тому, чтобы более 80% общедоступных наборов данных для ИИ были получены из верифицированных источников, подчеркивает важность прозрачности и ответственности в разработке и применении этих технологий. Это позволяет не просто адаптировать ИИ к национальным потребностям, но и активно формировать его развитие, сохраняя культурные ценности и обеспечивая соответствие этическим нормам.

Работа над концепцией суверенного ИИ неизбежно приводит к осознанию, что системы искусственного интеллекта — это не статичные конструкции, а развивающиеся экосистемы. Статья справедливо подчеркивает необходимость баланса между автономностью и взаимозависимостью, указывая на то, что стратегии в области данных, вычислительных мощностей и моделей формируют этот баланс. Как однажды заметил Дональд Кнут: «Прежде чем оптимизировать код, убедитесь, что он работает». Эта фраза отражает суть подхода к суверенному ИИ: прежде чем стремиться к полной автономии, необходимо тщательно проанализировать существующие взаимосвязи и измеримые результаты. Попытки построить полностью изолированные системы обречены на провал, ведь, как показывает статья, реальная сила заключается в управляемой открытости и стратегическом взаимодействии.

Что дальше?

Представленная работа не предлагает рецептов суверенитета, а скорее указывает на его иллюзорность. Идея полного контроля над искусственным интеллектом — это не инженерная задача, а пророчество о будущих сбоях, вызванных попытками изоляции. Настоящая устойчивость начинается там, где признается зависимость, а не отрицается она. Необходимо переосмыслить метрики успеха: не количество контролируемых параметров, а измеримая отдача от управляемой открытости.

Ключевой вопрос — не “как построить суверенный ИИ”, а “какие компромиссы неизбежны”. Каждое архитектурное решение — это ставка на определенный сценарий будущего, и вероятность ошибки в нем всегда выше, чем кажется. Мониторинг — это не гарантия безопасности, а способ бояться осознанно. Следующий этап исследований должен быть направлен не на поиск идеальной изоляции, а на разработку механизмов адаптации к неизбежной взаимозависимости.

Искусственный интеллект — это не инструмент, а экосистема. Его нельзя построить, только взрастить. Вместо того, чтобы стремиться к абсолютному контролю, необходимо научиться работать с неопределенностью, признавая, что каждый инцидент — это не ошибка, а момент истины, открывающий новые возможности для развития.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.15734.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-22 14:49

🚀 Квантовые новости