По словам Путина, работа над ИИ-моделями должна укреплять инженерную школу.
МОСКВА, Идея, заложенная Путиным в контексте конференции о мире искусственного интеллекта, видится как стратегический импульс к переосмыслению инженерного образования и научно-исследовательской базы России. Говоря о том, что работа над сложными системами ИИ должна стать стимулом для укрепления инженерной школы в этой важной сфере и что у страны должны появиться уникальные компетенции по полному циклу формирования уникальных языковых моделей, президент наделяет этот процесс несколькими взаимосвязанными задачами и ценностями.
Во-первых, речь идет не только о создании отдельных технологий, но и о выстраивании целостной образовательной и исследовательской экосистемы, где каждый этап жизненного цикла языковой модели — от сбора и разметки данных до архитектурного проектирования, обучения, адаптации под конкретные домены, внедрения, мониторинга и обновления — становится предметом устойчивого научного и инженерного внимания. Это предполагает формирование устойчивого pipeline, где компетенции в лингвистике, математическом моделировании, программной инженерии, системной архитектуре и кибербезопасности переплетаются и развиваются не по отдельности, а в единой образовательной и научной культуре.
Во-вторая, задача — развивать уникальные компетенции в полном цикле формирования языковых моделей именно в российских условиях. Это значит создание возможностей для работы с русскоязычными и сопутствующими языками на глубоком качественном уровне, развитие русскоязычных датасетов, инструментов аннотации и очистки данных, а также разработку архитектур и методов, учитывающих региональные потребности, правовые нормы и специфику инфраструктуры. Но речь идёт и о добавочной ценности: это не simply копирование западных подходов, а адаптация и расширение их под российские реалии — от технических стандартов и экспериментальных методик до этических и правовых рамок, которые регулируют использование данных, ответственность за результаты моделей и контроль за безопасностью.
Третий важный аспект — усиление инженерной школы означает усиление связей между образованием, наукой и промышленностью. Глубокие партнерства с университетами, научно-исследовательскими институтами и предприятиями позволяют переносить достижения в реальные продукты и сервисы, которые подкрепляют государственные и экономические задачи: цифровизацию госуслуг, индустриализацию, умные производственные цепочки, безопасность критической инфраструктуры, улучшение качества обучения и диагностики в медицине, управлении энергосистемами и т. д. В таком формате образование становится не только передачей теоретических знаний, но и местом формирования навыков инженерной культуры: умения проектировать системы с учётом рисков, испытывать и проверять модели в условиях реального мира, отвечать за внедрение в условиях ограничений по времени, ресурсам и требованиям к надёжности.
Особый вклад России здесь состоит в её языковом и лингвистическом богатстве, а также в стремлении к технологической автономии. Развитие языковых моделей, оптимизированных под русский язык и соседние культуры, способно строить инфраструктуры цифрового государства, улучшать обслуживание граждан и бизнес-потребителей на национальном уровне. Водночас это требует не только технических решений, но и организационных и правовых инструментов: данные должны использоваться ответственно, учитывать вопросы приватности и прав на персональные данные, обеспечивать защиту от манипуляций и атак на устойчивость систем, а также поддерживать прозрачность и объяснимость решений ИИ. В этом контексте создание и поддержка открытых стандартов, прозрачных методик оценки и независимого аудита становятся неотъемлемой частью процесса.
Развитие таких компетенций требует системного подхода к финансированию, инфраструктуре и кадрам. Нужно расширять сети исследовательских центров, лабораторий и программ подготовки магистров и аспирантов, инвестировать в вычислительную инфраструктуру — суперкомпьютеры, ускорители, аккумулированные датасеты и инфраструктуру для безопасного хранения и обработки данных. Важной частью становится развитие институтов по управлению данными, этике использования ИИ, стандартам кибербезопасности и защите критических систем. В образовательной политике следует внедрять междисциплинарные программы, которые объединяют математику и лингвистику, компьютерную инженерию и гуманитарные науки, а также программы подготовки преподавателей, чтобы высшее образование не отставало от динамики индустриального и исследовательского спроса.
Неизбежна и серия вызовов на этом пути. Требуется устойчивое финансирование, чтобы проекты не сталкивались с волнами краткосрочной поддержки и не теряли талантливых специалистов. Нужно решить задачу дефицита вычислительных мощностей и доступа к качественным данным, соблюдая принципы приватности и безопасности. Важна выработка единой государственной политики в области данных и ИИ, включая стандарты этики, ответственности за результаты, механизмов аудита и контроля за рисками. Не менее значима задача удержания и вовлечения молодых специалистов: без системы поддержки карьеры, возможности для исследований и связей с индустрией может возникнуть отток талантов за рубеж или в другие отрасли. И, наконец, необходим баланс между стратегией государственного руководства и открытостью к международному сотрудничеству, обмену знаниями и опыту, чтобы Россия могла учиться у глобального сообщества, не пренебрегая своей суверенностью и национальными интересами.
Если смотреть в виде образной картины, то укрепление инженерной школы через призму искусственного интеллекта предстает как создание города знаний: вокруг центра новых языковых моделей вырастают центры вычислительных наук, лаборатории данных и кафедры, где преподаватели и студенты совместно ведут исследования и разработку. Эти центры не работают в изоляции: они подключаются к отраслевым партнёрам — компаниям, предприятиям и госорганизациям — которые приносят реальные задачи и данные под ответственность и надёжность, требуемые отраслью. Появляются новые направления подготовки специалистов, способных не только строить и обучать модели, но и внедрять их в производство, оценивать их влияние на пользователей и бизнес, а также обеспечивать долгосрочную устойчивость систем.
Зачем всё это нужно? Потому что искусственный интеллект становится неотъемлемой частью модернизации экономики и государства. Уникальные компетенции по полному циклу формирования языковых моделей позволят не только повысить конкурентоспособность страны в глобальном технологическом пространстве, но и усилить их суверенность — в том числе за счёт автономности в исследованиях и разработках, устойчивого доступа к критически важным технологиям и сервисам, а также эффективной защиты граждан и инфраструктуры. В итоге усилия по развитию ИИ станут не просто технологическим проектом, а комплексной стратегией развития инженерного потенциала России, которая объединит образование, науку и бизнес в единой системе инноваций, направленной на долгосрочный прогресс и благосостояние страны.
Редактор рубрики
Олег Кудрин
