Исполнение требует глубокой перестройки системы производства знаний, подготовки кадров и принятия решений для ускоренной трансформации экономики, науки и управления.
Очевидно, что если фундамент, определяемый состоянием образования, науки и государственного управления остается ограниченным, то инициатива рискует превратиться либо в имитацию инновационной деятельности, либо в расширение технологической зависимости.
ИИ – это прежде всего математические модели и статистика, теория вероятностей, логика, вычислительная инфраструктура и культура работы с данными. Поэтому там, где ослаблены математика, инженерная подготовка, научные школы и качество управленческих решений, ИИ становится не инструментом прорыва, а оболочкой поверх нерешенных проблем.
Отметим, что Казахстан сегодня сталкивается не с проблемой внедрения ИИ, а с системным ограничением от образования, науки и государственного управления. При этом ограничения взаимно усиливают друг друга.
От среднего к высшему: путь к квалифицированным специалистам
Ограниченность казахстанского образования – это не частный дефект отрасли, а базовая проблема будущего ИИ-развития. Сегодня понятно, что качество школьного образования становится вопросом не только социальной политики, но технологического будущего страны.
Надо признать, с одной стороны, реформа среднего образования породила бюрократизацию, снижение требований, размывание дисциплины и падение качества знаний. Значительная часть реформ была сосредоточена на административных процедурах, а не на содержании обучения. В результате ослабла реальная подготовка выпускников, прежде всего, по точным и естественнонаучным дисциплинам, а также навыкам системного мышления.
Рапортуя о высоких достижениях в реформировании системы среднего образования, внедрением неэффективных СОЧа и СОРа, существуют системные проблемы в обеспечении полноценного образования. Это сказывается на уровне функциональной грамотности учащихся.
С другой стороны, возникают проблемы и в высшем образовании. В большинстве технических вузов в первый семестр преподают курс школьной математики, чтобы студенты во втором семестре что-то понимали.
Считаю, что когда ставка только на ИИ, система подготовки кадров производит не глубоких специалистов, а широко, но поверхностно подготовленных выпускников. Например, по данным Высшей Аудиторской Палаты, ежегодно из 20 тыс. выпускников по IT-специальностям по профессии работают только 30% выпускников.
Высшая Аудиторская Палата считает: сложилась ситуация, когда в большей степени финансируется процесс вместо конечного результата в подготовке кадров, а миллиарды тенге тратятся в пустую.
Обучение «по направлениям» в инженерно-технических областях и подготовка без узкой специализации в вузах размывает глубину профессиональной подготовки. Для ИИ-экономики это критично. Как не печально, сегодня выпускники вузов в основной массе не специалисты, а пользователи с недостаточной компетенцией.
Хотел бы напомнить, что в Законе «О национальной безопасности» снижение качества образования и интеллектуального потенциала зафиксированы в перечне угроз национальной безопасности.
Наука и деньги: почему Казахстану не хватает промышленного эффекта
Вопрос инновационного развития невозможно решать в отрыве от реального состояния науки. За последние пять лет финансирование науки выросло в шесть раз. Вместе с тем доля расходов на НИОКР в ВВП составляет лишь 0,14–0,16%. Поэтому наука по финансированию находится в числе аутсайдеров по сравнению с другими отраслями и вклад ее в экономику Казахстана минимален.
При этом значительная часть средств уходит на оплату труда, но не превращается в устойчивую цепочку «исследование – разработка – технология – рынок». Связь науки с производством остается слабой, коммерциализация ограниченной, а спрос экономики на результаты исследований недостаточным.
Научная среда: риски потери доверия к науке
Казахстан в мире вышел на 59 место из 72 по числу научных публикаций. Доля статей в журналах высокого квартиля составила порядка 44,9% при мировом уровне в 52,7%. Однако рост количества Q1-исследований не был подкреплен ростом их качества.
Особую тревогу вызывает не только факт покупного авторства или публикации статей ради формального выполнения показателей. Гораздо опаснее другое – попадание в научный оборот недостоверных, откровенно сфальсифицированных результатов исследований.
Надо осознавать, что наука отличается от любой иной сферы деятельности тем, что ее выводы становятся основой последующих исследований, образовательных программ, инженерных решений и государственной политики. Если в систему научных знаний проникают ложные результаты, то ошибка начинает многократно тиражироваться. В условиях формирования экономики знаний она становится фактором институционального риска для государства.
Парадоксы публикаций и защита диссертаций PhD
На сайте https://t-invariant.org недавно была опубликована статья «Лучший рецензент-фальсификатор: как в Казахстане копируют российские практики научной недобросовестности». В ней отмечено, что «…в казахстанской академии складывается система, где лидеры по нарушениям этики успешно получают государственные награды, ректорские должности и даже международное признание». «У работающих в различных научных и учебных заведениях Казахстана традиция покупного авторства сложилась давно. На сайте сообщества Dissernet представлено множество примеров по торговле научными публикациями. Среди них – имена 26 учёных из Казахстана».
Из соображения профессиональной и научной этики не указываю авторов подобных публикаций.
Сегодня нужны не тысячи публикаций любой ценой, а тысячи достоверных научных результатов, способных выдержать независимую проверку, воспроизводимость и практическое применение. Иначе не будет научно-технического прогресса и инновационной трансформации.
Другой парадокс наблюдается в защите магистерских диссертаций на соискание степени доктора философии PhD. Имеются отдельные случаи, зафиксированные экспертным сообществом, когда классические уравнения переименовывают в свои имена. Например, кто может сказать, что это за уравнения Ақбота или Жанбота-IIA?
При жизни ни один классик и корифей науки практически не называл самостоятельно свои исследования и уравнения собственным именем. Ни Эйнштейн, ни Шредингер, ни Ландау, ни Жаутыков, никто. Только мировое научное сообщество присуждало и признавало собственные имена ученых их открытиям, исследованиям или уравнениям и, как правило, и только спустя определенное время.
Третий парадокс. Стало уже традицией в казахстанской науке когда статьи публикуются в соавторстве. Действительно, есть совместные работы в области химии, физике и других, где проводятся совместные эксперименты на стыке наук. Но не может быть в соавторстве по некоторым направлениям, например, по физико-математическим дисциплинам порядка 20-ти авторов – это признак имитации.
Наконец, требует внимания факт, что сегодня ни в одной публичной библиотеке невозможно найти некоторых диссертаций и авторефератов, которые вызывают интерес у читателей. Это ставит много вопросов.
Государство – драйвер или тормоз инноваций?
Если проблему перевести из отраслевой в общегосударственную плоскость, то можно сделать такой вывод: слабость государственного управления не позволяет превратить даже правильные поручения Главы государства в последовательную и результативную политику.
Анализ показывает – критика Президента в адрес Правительства и госаппарата носит не эпизодический, а системный характер. Речь идет о дефиците системности, слабой исполнительской дисциплине, разрыве между постановкой задач и их реализацией. Вместе с тем, курс Президента фактически направлен на переход от формального администрирования к интеллектуальному, стратегическому и аналитическому управлению.
В то же время институциональные ограничения госаппарата показывают наличие следующих ключевых проблем:
— преобладание тактических решений над стратегическими;
— ориентация на отчетность и показатели вместо результата;
— дефицит отраслевой и профильной компетентности;
— кадровые назначения, в которых лояльность и сетевые связи нередко перевешивают профессиональную подготовку;
— размывание персональной ответственности за провал программ.
Пять стратегических условий успеха Казахстана в эпоху ИИ
Прежде всего следует сказать, что государству необходимо сменить саму логику политики в сфере ИИ: от логики ускоренного внедрения любой ценой – к логике наращивания национальной способности к созданию, адаптации и ответственному использованию ИИ. Это означает, что ИИ-повестка должна быть встроена в более широкую политику формирования государства развития. Для этого, на мой взгляд, необходимо сделать следующие пять стратегические ходов:
Первый. Поставить в центр не цифровые витрины, а качество человеческого капитала. Это требует восстановления приоритета сильной школьной математики, физики, информатики, инженерного мышления, а также серьезной модернизации технического и исследовательского образования в вузах.
Второй. Перевести науку из состояния модернизации без трансформации в состояние реального национального приоритета. Здесь уместно говорить о поэтапном увеличении расходов на НИОКР, о концентрации ресурсов в сильных коллективах, о поддержке фундаментальных исследований, о восстановлении научных школ и преемственности поколений, о реальном, а не формальном участии бизнеса в финансировании исследований.
Третий. Превратить государственное управление в интеллектуальный центр реформ, а не в административный механизм отчетности, в ущерб конечной результативности. Это означает усиление меритократии, профильности кадровых назначений, персональной ответственности, институтов независимой экспертизы и аналитической поддержки решений.
Четвертый. Создать полноценную национальную инновационную систему. В такой системе образование, наука, промышленность, венчурный капитал, госзаказ и цифровые платформы должны работать как связанная экосистема, а не как набор ведомственных разорванных сегментов.
Пятый. Сделать ИИ элементом цифрового суверенитета. Это значит развивать не только применение готовых зарубежных решений, но и собственные компетенции в моделях, данных, вычислительной инфраструктуре, отраслевых ИИ-решениях и нормативной архитектуре ответственного применения. И не подпускать близко к процессам внедрения ИИ управленцев, которые продемонстрировали низкую результативность.
Семь первоочередных решений для государства
Полагаю, необходимы следующие семь шагов тактического или оперативного уровня. Во-первых, необходимо провести честный аудит национальной готовности к ИИ по следующим измерениям: качество кадров, состояние научной базы, зрелость госуправления и полнота и объективность данных. Такой аудит должен быть не ведомственным самоотчетом, а междисциплинарной экспертной работой.
Во-вторых, следует актуализировать приоритеты образовательной политики: усилить школьную математику и естественнонаучную подготовку, пересмотреть качество инженерно-технических программ, вернуть глубину подготовки там, где без нее невозможны ИИ, микроэлектроника, кибербезопасность, промышленная автоматизация и Data Science.
В-третьих, необходимо создать ограниченный круг национальных центров превосходства по математике, компьютерным наукам, инженерии и прикладному ИИ, избегая распыления ресурсов на неактуальные проекты.
В-четвертых, нужен новый формат государственного заказа на науку и ИИ-разработки, в котором основным критерием будет не количество освоенных средств и подготовленных отчетов, а практическая значимость, воспроизводимость результата и возможность масштабирования.
В-пятых, следует сократить дублирование цифровых платформ и обеспечить межведомственную совместимость данных, потому что без качественных данных и архитектуры обмена ни один ИИ не даст устойчивого эффекта в государственном секторе.
В-шестых, государству нужно укрепить институт ответственности за неэффективные цифровые и ИИ-проекты. Неудачи должны анализироваться не как технические сбои, а как неэффективные управленческие решения с конкретными ответственными.
И наконец, в-седьмых, важно сохранить принцип приоритета человека в принятии значимых государственных решений. ИИ должен усиливать эксперта и управленца, заполнять пустоты, а не подменять ответственность, политическое суждение и понимание контекста.
Главный выбор Казахстана – сильные институты
Тема ИИ для Казахстана – это не мода и не дань глобальной риторике. Это вопрос будущей структуры экономики, качества занятости, эффективности государства, положения науки и устойчивости национального суверенитета. Поэтому курс Президента на цифровизацию и искусственный интеллект следует оценивать как стратегически верный и своевременный.
Нынешний момент следует воспринимать не как повод для скепсиса, а как окно возможностей. Глава государства дал политический мандат на перемены. У нас есть цифровой задел, молодой демографический ресурс, растущий IT-сектор, опыт электронного правительства и сформированный общественный запрос на более эффективное государство. Если соединить это с глубокой перенастройкой образования, реальным укреплением науки и интеллектуализацией государственного управления, то страна сможет превратить ИИ в ускоритель новой модели развития.
Казахстану нужен не ИИ вместо сильного государства, а сильное государство, способное опереться на науку, образование и ответственный государственный менеджмент.
В XXI веке конкурируют уже не государства с большими территориями и природными ресурсами, а государства с качественными институтами, наукой и человеческим капиталом. Поэтому главный вектор должен быть направлен на модернизацию образования, науки и систему госуправления.
Едил Мамытбеков, член Совета сенаторов при Сенате Парламента РК, кандидат физико-математических наук, академик НИА РК
