Национальные языковые модели: зачем государствам "свой ChatGPT" и сколько это стоит

Коллаж "Украинский GPT". Источник: DALL-E/gagadget

Глобальный хайп вокруг искусственного интеллекта превратился в геополитическую гонку. Но вместо гиперлупов - LLM, вместо колоний - дата-центры. И теперь каждая уважающая себя страна мечтает о своем маленьком GPT. Зачем, а главное - как это реализуют и кто за это платит? Документ, созданный исследователями из Украинского католического университета и OpenBabylon - это глубокий аналитический отчет о мировом опыте создания национальных больших языковых моделей (LLM). В нем описано, как разные страны инвестируют, регулируют, обучают и, конечно же, надеются получить дивиденды от собственных AI-решений.

Главный тезис - национальные LLM не просто о "своих данных своими руками". Они - о суверенитете, экономике, обороне, образовании, здравоохранении и даже фермерских консультациях. Во многих случаях такие модели становятся более дешевой и безопасной альтернативой глобальным гигантам типа OpenAI.

Цифры, которые достойны внимания

• Бразилия выделила $4.2 млрд на развитие AI, из них $200 млн - на собственную LLM (Sabia, разработка Maritaca AI).
• ЕС ежегодно инвестирует €1 млрд до 2027 года в AI-развитие.
• Индия создала BharatGen в рамках программы IndiaAI с инвестицией $1.2 млрд.
• Сингапур ожидает +$147.6 млрд до ходов от AI до 2030 года.
• Европа в целом может добавить €600 млрд к ВВП благодаря AI к 2030 году.

Какие еще страны разработают свои языковые модели

• Южная Корея - HyperCLOVA
• Китай - Qwen (разработка Alibaba Cloud)

Зачем странам свои LLM?

• Безопасность данных - никаких Google Docs с гостайной. Все на собственных серверах.
• Оборона - американская Defence LLAMA или китайский ChatBIT - это уже реальность.
• Образование - от BgGPT в Болгарии до BharatGen в Индии, LLM учат лучше некоторых преподавателей.
• Медицина - в Швеции GPT-SW3 структурирует медицинские записи, в Кении UlizaLlama советует будущим мамам.
• Фермерство - голосовые боты помогают выращивать урожаи в Нигерии, Индии.

Кто платит?

Вариантов много: правительство, международные корпорации, стартапы, грантовые программы. Часто - все вместе. Франция, Саудовская Аравия, Таиланд показывают примеры смешанного финансирования. А ключ к успеху - сотрудничество между государством, университетами и бизнесом.

А как у нас?

Украина пока не среди лидеров, но потенциал - огромный. Авторы отчета намекают: опыт стран вроде Албании, Болгарии, Сербии ближе к нашему, чем США или Китая. Главное - иметь четкую стратегию, желание и готовность не передавать данные в чужие облака.

Мораль такова: в 2020-х национальная безопасность - это не только ракеты, но и GPT, натренированный дома.

Источник: УКУ