Украина сделала то, чего никто не ожидал! Отечественный ИИ демонстрирует невозможное
Украинская LLM станет технологической платформой для будущих чат-ботов и аналитических сервисов
В Украине разработали отечественную большую языковую модель (LLM), ставшую основой для создания современных решений на базе искусственного интеллекта. Ее публично презентовали 27 октября – раньше, чем планировалось. Инициатива реализуется без привлечения бюджетного финансирования.
Об этом заявил глава лаборатории искусственного интеллекта Киевской школы экономики Владимир Кулинич.
Модель создана в сотрудничестве компании "Киевстар", Министерства цифровой трансформации и Центра WINWIN AI. По словам Кулинича, LLM является базой для развития чат-ботов, аналитических систем, голосовых ассистентов и инструментов автоматизации документооборота.
"Мы идем к тому, что мы будем третьей в мире страной по уровню внедрения ИИ в государстве. Вообще идем к агентивному управлению. Минцифра движется, чтобы давать больше сервисов и пробовать те открытые модели, которые уже существуют в партнерстве с Google, с Meta, дотренировывать их на украинских данных", – отметил Кулинич.
В отличие от многих стран, где ИИ-технологии импортируют, Украина начинает развивать собственные решения, создавая отечественную большую языковую модель, адаптированную к национальному контексту и украинскому языку.
Разработка такой модели является не только технологическим достижением, но и вопросом информационной и национальной безопасности. По словам Кулинича, импортированные LLM-модели несут риски, связанные с утечкой чувствительной информации и несовершенством при применении в украинских реалиях.
"Это немного не так, как, например, с операционными системами, потому что когда мы пользуемся условным Windows, мы не передаем никакие данные и оно плюс-минус безопасно. Когда мы говорим о LLM-моделях и о технологиях ИИ, здесь есть большая угроза", – пояснил он.
В частности, в сфере энергетики иностранные ИИ-системы, прогнозирующие нагрузку на электросеть, могут незаметно собирать конфиденциальные данные об уязвимых объектах инфраструктуры. В медицине же модели, обученные на иностранных данных, могут быть предвзятыми и ошибочно интерпретировать результаты диагностики, что создает угрозы для здоровья граждан и конфиденциальности медицинских записей.