Панцерев Константин Арсеньевич, доктор политических наук, доцент
Санкт-Петербург
Konstantin A. Pantserev, Doctor of Science (Political Sciences), Associate Professor
Saint Petersburg
Статья посвящена проблеме обеспечения технологического суверенитета. Цель и задачи. Выявить ключевые методы, позволяющие США сохранять технологическое доминирование и определить траекторию создания независимой от западных технологий ИИ-экосистемы. Методология. В ходе исследования автором использовались следующие методы: критический дискурс-анализ, контент-анализ, метод системного анализа. Результаты. Автор выявил, что, несмотря на то, что в последние годы китайские высокотехнологичные компании составляют серьезную конкуренцию американским, США продолжают прочно удерживать мировое технологическое лидерство, что дает им возможность не только решать, с какими странами и при каких условиях делиться своими технологиями, но и контролировать мировые информационные потоки. Особую опасность автор видит в распространении больших языковых моделей, произведенных ведущими американскими IT-корпорациями. Указанные модели, будучи обученными на западных текстах, становятся крайне удобным инструментом для экспорта западных ценностей в страны с принципиально иным культурно-цивилизационным кодом, что только усугубляет идеолого-культурную гегемонию стран коллективного Запада. В статье показано, что и в Казахстане, и в Кыргызстане были разработаны собственные большие языковые модели, но основаны они на американской модели LLaMA2. В России после начала специальной военной операции и ухода с российского рынка многих ведущих западных IT-корпораций отечественные разработчики были вынуждены предложить собственные технологические решения. Однако отставание от западных производителей составляет примерно год. Выводы. Российские научно-исследовательские и опытно-конструкторские разработки в сфере передовых информационных технологий носят пока штучный характер, что обусловлено высокими затратами на обучение ИИ-моделей с нуля. В этой связи автор предлагает рассмотреть возможность объединения усилий высокотехнологичных компаний государств — участников ЕАЭС по разработке сквозных технологий искусственного интеллекта, которые были бы способны удовлетворить насущные потребности всех стран-партнеров, что будет способствовать дальнейшему укреплению евразийской интеграции.
The article devotes to the problem of ensuring technological sovereignty. Aim and tasks. Identify the key methods that allow the United States to preserve their technological dominance and determine the trajectory for creating an AI ecosystem that is independent of Western technologies. Methods. The author used the following research methods: critical discourse analysis, content analysis, and system analysis. Results. Despite the fact that Chinese high-tech companies are successfully competing with American IT-corporations, the United States continue to firmly hold the global technological leadership, which gives them the opportunity not only to decide with which countries and under what conditions to share their technologies, but also to control global information flows. This author sees a particular danger in the proliferation of large language models that have been developed by leading American IT-corporations. These models, while being trained on Western texts, become an extremely convenient tool for exporting Western values to countries with a completely different cultural and civilizational code, which only exacerbates the ideological and cultural hegemony of the countries of the collective West. The article shows that both Kazakhstan and Kyrgyzstan have developed their own large language models, but they are based on the American the most popular model called LLaMA1. In Russia, after the beginning of a special military operation and the withdrawal of many leading Western IT-companies from the Russian market, domestic developers were forced to offer their own technological solutions. However, the gap from Western AI-developers is about a year. Conclusion. Russian research and development in the field of advanced information technologies are still fragmental in nature, due to the high costs of training of AI-models from the very beginning. In this regard, the author suggests considering the possibility of joining the efforts of high-tech companies of the EAEU member-states in order to develop end-to-end AI-technologies that would be able to meet the most urgent demands of all partner countries and encourage the further strengthening of Eurasian integration.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.