ИИ без границ или с границами: что такое балканизация нейросетей
Автор: Влада Баянкина, исследователь Проектно-учебной лаборатории экономической журналистики НИУ ВШЭ
Технологическая деглобализация
Семинар был посвящен теме «Балканизация нейросетей: как БРИКС создает альтернативу ChatGPT».
Член научно-учебной группы Константин Шаталин пояснил происхождение термина «балканизация нейросетей»: в историческом контексте Балканы ассоциируются с распадом единой имперской структуры на множество самостоятельных государств с различными интересами. По аналогии с этим в цифровом пространстве сегодня наблюдается не разрушение технологии как таковой, а ее разделение на несколько самостоятельных направлений развития.
«Под балканизацией нейросетей мы понимаем не распад в негативном смысле, а структурную фрагментацию ландшафта искусственного интеллекта», — пояснил Константин Шаталин.
По его словам, эта фрагментация проявляется по нескольким направлениям.
Прежде всего начинает различаться системы контроля со стороны государств: страны разрабатывают собственные режимы регулирования технологии, которые далеко не всегда совместимы друг с другом.
В технологической инфраструктуре вместо единой архитектуры формируются замкнутые экосистемы, опирающиеся на собственные вычислительные мощности и программные решения. Китай, например, развивает искусственный интеллект, опираясь на собственные технологические решения. «Китайские модели не работают на западных чипах, они работают на своих разработках», — отмечает спикер. Он также подчеркивает, что Китай развивает собственные чипы через компанию Huawei, формируя тем самым самостоятельную инфраструктуру для развития технологии.
Россия так же, как и Китай, стремится к технологической автономии, однако делает это в иных стартовых условиях и находится в зависимости от зарубежных полупроводников. Поэтому развитие ИИ строится через адаптацию существующих решений под доступное программное обеспечение и оборудование. «Российские разработки тоже пытаются адаптироваться под наш софт, под наше железо», — отмечает спикер.
Национальные нарративы в языковых моделях
Участники научно-учебной группы «Научно-технологическое сотрудничество России с приоритетными странами: вызовы и возможности в условиях санкций» провели эмпирические исследования работы нескольких страновых моделей ИИ, чтобы сравнить, как они отражают и оценивают разные мировые события.
Были протестированы несколько доступных пользователям моделей: российских (GigaChat и ЯндексGPT), китайских (DeepSeek и Qwen), индийской модели Sarvam AI и ChatGPT как глобального ориентира.
Исследование проводилось на основе одинаковых запросов по теме международных отношений, которые задавались разным нейросетям.
Моделям предлагалось:
— описать события «арабской весны» 2011 года;
— подготовить дипломатическую ноту протеста;
— предложить варианты реагирования на экономические санкции;
— изложить аргументы сторон в территориальном споре;
— оценить плюсы и минусы использования иностранных ИИ в России.
Оценка проводилась по пяти критериям:
- фактологическая точность,
- политическая нейтральность,
- глубина анализа,
- поддержка нескольких языков,
- наличие цензурных ограничений.
Результаты показали, что полной нейтральности не демонстрирует ни одна модель. В зависимости от страны происхождения ответы содержали различные акценты и интерпретации.
Китайские модели, например, при анализе санкционной тематики предлагали детализированные экономические механизмы — валютные свопы, диверсификацию расчетов, усиление роли альтернативных финансовых объединений. При этом по чувствительным историческим вопросам одна из моделей отказалась давать развернутый ответ.
Российские модели довольно свободно обсуждали спорные темы, но хуже работали на иностранных языках.
Индийская модель уверенно справлялась с внутренней повесткой, однако допустила ошибку в фактах по международному территориальному спору.
ChatGPT в среднем показал самые ровные результаты по всем критериям.
Даже при формально схожей архитектуре большие языковые модели транслируют различающиеся нарративы. Это происходит потому, что они обучены на разных наборах данных, создавались в разных правовых условиях и работают по разным внутренним правилам, установленным разработчиками.
Цифровая дипломатия
Продолжением этой тенденции становится появление нового направления международной конкуренции — цифровой дипломатии. Если раньше государства соперничали за энергетические ресурсы, транспортные коридоры или военные технологии, то сегодня к этому списку добавляется еще один стратегический элемент — контроль над архитектурой искусственного интеллекта и стандартами его применения.
«Геополитика искусственного интеллекта становится частью международных отношений наравне с привычными нам энергетикой и вооружениями», — отметил Константин Шаталин. По его словам, речь идет не только о технологическом развитии, но и о конкуренции стандартов, норм и принципов регулирования.
Цифровая дипломатия проявляется в нескольких формах. ИИ становится инструментом «мягкой силы», технология, встроенная в образовательные, медийные и бизнес-процессы другой страны, неизбежно влияет на формирование информационной среды. Так работает экспорт моделей искусственного интеллекта за пределы национальных границ.
Китайские разработки, например, активно адаптируются под языки стран Африки и Юго-Восточной Азии. Модель Qwen ориентируется не только на внутренний рынок, но и на внешних пользователей, предлагая локализованные решения.
Цифровая дипломатия проявляется и в том, что государства все-таки стараются согласовать свои подходы к регулированию искусственного интеллекта на международных форумах и в межгосударственных объединениях. Страны БРИКС неоднократно поднимали вопрос о необходимости выработки более справедливой глобальной архитектуры регулирования ИИ, в том числе через механизмы ООН. Однако, как подчеркнули участники семинара, несмотря на декларации о сотрудничестве, единой стратегии развития ИИ внутри БРИКС пока не сформировано.