Україна зробила те, чого ніхто не очікував! Вітчизняний ШІ демонструє неможливе
Українська LLM стане технологічною платформою для майбутніх чат-ботів та аналітичних сервісів
В Україні розробили вітчизняну велику мовну модель (LLM), що стала основою для створення сучасних рішень на базі штучного інтелекту. Її публічно презентували 27 жовтня – раніше, ніж планувалося. Ініціатива реалізується без залучення бюджетного фінансування.
Про це заявив голова лабораторії штучного інтелекту Київської школи економіки Володимир Кулініч.
Модель створена у співпраці компанії "Київстар", Міністерства цифрової трансформації та Центру WINWIN AI. За словами Кулініча, LLM є базою для розвитку чат-ботів, аналітичних систем, голосових асистентів та інструментів автоматизації документообігу.
"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.
На відміну від багатьох країн, де ШІ-технології імпортують, Україна починає розвивати власні рішення, створюючи вітчизняну велику мовну модель, адаптовану до національного контексту та української мови.
Розробка такої моделі є не лише технологічним досягненням, а й питанням інформаційної та національної безпеки. За словами Кулініча, імпортовані LLM-моделі несуть ризики, пов’язані з витоком чутливої інформації та недосконалістю при застосуванні в українських реаліях.
"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", – пояснив він.
Зокрема, у сфері енергетики іноземні ШІ-системи, які прогнозують навантаження на електромережу, можуть непомітно збирати конфіденційні дані про вразливі об’єкти інфраструктури. У медицині ж моделі, навчені на іноземних даних, можуть бути упередженими та помилково інтерпретувати результати діагностики, що створює загрози для здоров’я громадян і конфіденційності медичних записів.