Председатель правления Казахтелеком и бывший министр цифрового развития Багдат Мусин прокомментировал критику отечественной языковой модели KazLLM. По его словам, сравнивать её с ChatGPT некорректно, поскольку речь идёт о продуктах разного уровня.
Мусин привёл аналогию с энергетикой. Фундаментальные языковые модели (LLM), по его словам, — это «электростанции», которые вырабатывают интеллектуальный ресурс. А сервисы вроде ChatGPT — это «бытовые приборы», использующие эту энергию для конечного пользователя.
Он отметил, что мировые технологические корпорации — OpenAI, Google, Meta — инвестируют прежде всего в создание базовой инфраструктуры. Уже на её основе работают такие продукты, как ChatGPT, Copilot или Notion AI.
«Фундаментальную модель нельзя создать и забыть. Это постоянное развитие и модернизация. Без инвестиций она теряет конкурентоспособность. KazLLM и ChatGPT — это разные уровни системы», — подчеркнул Мусин.
По словам экс-министра, ключевая задача KazLLM — не конкуренция с конкретными сервисами, а обеспечение технологической независимости страны в сфере искусственного интеллекта.
Он пояснил, что государство может пользоваться зарубежными решениями, однако стратегически важно иметь собственную «генерацию» интеллектуальных технологий. Это позволяет снизить зависимость от иностранных платформ, контролировать обработку данных и развивать национальную научную школу.
Мусин призвал не вырывать высказывания из контекста и ориентироваться на экспертные оценки. Он отметил, что цифровые проекты нередко сталкиваются с волной критики, однако со временем становятся привычными инструментами.
В качестве примера он привёл сервисы eGov, ЦОН и e-Otinish, которые сегодня активно используются гражданами.
Дискуссия вокруг KazLLM разгорелась после расширенного заседания правительства 10 февраля, где Касым-Жомарт Токаев сравнил отечественную модель с ChatGPT и высказал замечания. На следующий день депутаты мажилиса выступили в защиту проекта, подчеркнув его значение для информационной безопасности и снижения рисков утечки государственных данных при использовании зарубежных серверов.