Україна розробила власну велику мовну модель (LLM) на базі штучного інтелекту, яка стане основою для чат-ботів, аналітичних систем та інструментів автоматизації.
Про це в матеріалі РБК-Україна розповідає голова лабораторії штучного інтелекту Київської школи економіки Володимир Кулініч.
Нині крім США та Китаю, мало хто має повноцінні спроможності для розвитку штучного інтелекту. Проте Україна впевнено займає своє місце.
В країні є фахівці, які вже можуть впроваджувати ШІ-технології. Україна веде переговори про можливість постачання передових чіпів від американських компаній.
В умовах дефіциту електроенергії розвиток власних дата-центрів, очевидно, не є пріоритетом. Але там, де це можливо, є успіхи.
“Ми йдемо до того, що ми будемо третьою у світі країною за рівнем впровадження ШІ в державі. Взагалі йдемо до агентивного врядування. Мінцифра рухається, щоб давати більше сервісів і пробувати ті відкриті моделі, які вже існують в партнерстві з Google, з Meta, дотреновувати їх на українських даних”, – зазначив Кулініч.
За його даними, наразі в Україні розробляють власну велику мовну модель, яка є основою для створення продуктів на базі штучного інтелекту:
чат-ботів,
аналітичних систем,
інструментів автоматизації документообігу,
голосових асистентів.
Повідомляється, що цим нині займається “Київстар” у співпраці з Мінцифрою та Центром WINWIN AI без бюджетного фінансування.
Її планували презентувати у грудні, проте спеціалісти впорались навіть раніше і презентація відбулась 27 жовтня.
Власна LLM-модель є критично важливою для національної безпеки у багатьох сферах, на відміну від інших ситуацій, коли Україна просто імпортувала чужі розробки, не розробляючи власних аналогів.
“Це трохи не так, як, приміром, з операційними системами, тому що коли ми користуємося умовним Windows, ми не передаємо ніякі дані й воно плюс-мінус безпечно. Коли ми говоримо про LLM-моделі і про технології ШІ, тут є більша загроза”, – зауважив Кулініч.
Приміром, у сфері енергетики іноземні ШІ-системи для прогнозування навантажень на електромережу можуть збирати конфіденційні дані про вразливості об’єктів. А це в умовах гібридної війни створює ризики диверсій.
А от у медицині імпортовані моделі для діагностики можуть містити упередження, сформовані на даних з інших регіонів світу, що призводить до помилок у лікуванні чи навіть до витоку медичних даних громадян.
