IT-сарапшы Дәурен Салипов: «Қазақстанда нарық шағын болса да, жасанды интеллект бойынша бизнеске шешімдер ұсынып жүрген отандық мамандар бар»
Жасанды интеллект биыл да нарықтағы басты трендтердің бірі болып қала береді. Жергілікті деңгейде қолданыс ауқымы кеңеймесе, азая қоймас. Осы ретте бизнес саласында жасанды интеллектінің қалай қолданылып жүргенін IT-сарапшы, MSSP.GLOBAL бас директоры Дәурен Салиповпен талдап сұхбаттастық. AI-ға қазақша үйрету мәселесіне қатысты да маман пікірін білдік.
– Жасанды интеллект Қазақстанда қай салаларда кең қолданыста? Қаржы, ретейл және өндіріс сынды ауқымды салаларда қаншалықты кірістірілген?
– Қазақстанда бизнес жасанды интеллектіні өздігімен қолданбайды. Көбіне дайын софттарды пайдаланады. Сөйтіп бағдарлама өндірушісі сол бағдарламаларына жасанды интеллект қосып, клиентке жақсырақ шешім ұсынады. Мәселен, бұрын софт өндіруші алгоритмі әлсіздеу чат-бот қолданып келген болса, оның жаңартылған нұсқасында жасанды интеллект кірістіріліп, сапасы жақсара түскен бағдарламаны біздің бизнеске ұсынады деген сөз. Кейінгі кездері сурет, видео, аудио және т.б бағыттарда генерация жасау үшін де қолданатын болып жүр. Егер мысал ретінде қаржы бағытын алсақ, бұл саланың өте ауқымды екенін ескеру керек. Қаржы ұйымдары басқа да мекемелер секілді күнделікті жұмыс барысында арнайы да, жалпы да софттарды қолданады. Бірақ нақты осы салада кең танылғандарына тоқталсақ, жасанды интеллект адамның құжаттағы суреті мен реал бейнесін салыстыруға көмектесетін KYC (ағылшынша know your customer (client) – «клиентіңді таны» — авт.) үшін алаяқтықпен күресте, чат-боттар мен дыбыстық қолдау қызметінде кірістіріледі.
Ал енді ретейл саласына келер болсақ, мұнда AI чат-боттар, дыбыстық көмекшілер мақсатында қолданылады. Арасында дүкенге кірген клиенттердің түрін камера арқылы тану үшін де пайдаланатындар бар. Одан бөлек, кейбірі жасанды интеллектінің көмегімен деректерге анализ, предиктив талдау жасайды. Айталық, клиенттің әдетте осы уақытта жиі алатын бір тауарын өзі ұсынады. Яғни деректер негізінде болжам жасайды. Бізде өндіріс саласында арнайы бір тапсырмаларды орындап, шешу үшін жасанды интеллектіні қолданады деп аса естімедім. Бірақ бағдарламалық жасақтама мен дизайнды өндіріс деп санайтын болсақ, онда жасанды интеллект бағдарлама коды мен суреттерге генерация жасауға қолданылады десек болады.
Жасанды интеллектінің бизнеске пайдасы
– Бизнеске AI қандай пайда әкеле алады?
– Жасанды интеллект күнделікті жасалатын шаруаларды мойнына ала алады. Жалпы алғанда бизнестің жасанды интеллектіден көретін пайдасы сол — сатып алған бағдарламалық жасақтамасының бұрынғыдан да тиімдірек бола түсетіні. Яғни бағдарламалық жасақтама жасайтын маман ол жерге софт жұмысының сапасын жақсарту үшін жасанды интеллектіні жұмылдырады. Ол болса, бизнеске үлкен көмек болады. Мұндай мысалды көп келтіре аламыз. Жоғарыда айтқанымдай, чат-боттар, деректерді өңдеу және анализ жасау, суреттерді тану, видео-аналитика және т.б бар. Процестерді басқаруға келсек, СЕО-мен бәсекелес жасанды интеллектілер бар. Бірақ оларды co-pilot ретінде, яғни деректерге анализ жасап, соған қарай кеңес беруші қылып қана қолданған жөн деп есептеймін. Яғни соңғы шешімді адам қабылдауы керек. Ал қарапайым процестерді басқаруды жасанды интеллектіге сеніп қана қоймай, кәдімгідей тапсыру қажет.
– Әлемдік трендтерге қазақстандық бизнес ілесе ала ма? Қазіргі жағдайға қандай баға бересіз?
– Ілесе алады деп ойлаймын. Өйткені бұған дейін айтқанымдай, бизнес орындалуы керек шаруалардың сапасын жақсарту үшін жасанды интеллект қолданылатын дайын софттарды сатып алады. Көбіне олар өздері іздеп, жасап жүрмейді. Қазақстан жаһандық софт нарығына еркін кіре алатындықтан, кейінгі шыққан жаңа технологияларды енгізу мен жасанды интеллектіні пайдалануды барлығымен қатар қолданысқа енгізе алады деген сөз. Бұл жерде басты шектеу локализация тұрғысынан туындауы мүмкін. Нақты жасанды интеллектіні алар болсақ, онда мәтін мен аудиомен жұмысты локализациялауда кедергілерге кезігеді. Бірақ өз басым модельдерді қазақша және шала қазақшаға бейімдеп оқытатын бірнеше қазақстандық жобаны білемін.
«Жасанды интеллект моделін оқыту үшін неғұрлым көп қазақша дерек»
– Осы ретте қазақшаға бейімдеу туралы айтсақ. Жасанды интеллектінің қазақша онша түсінбейтінін локализация мәселесі деп атап өттіңіз. Дамыту үшін не істеу керек?
– Бар болғаны қазақша дерек мол болуы керек. Яғни бұл жерде мәселе мәлімет көлемінде ғана. Мұндай кез келген модельдің сапасы деректің көлеміне байланысты.
– Демек бұл ретте қолданушы көп болған сайын сапа артады деген сөз бе? Машинаны оқытуда қазақ тілінің ауқымын кеңейту үшін қандай жұмыс атқарылып жатыр? NLP қолданысы туралы айтсаңыз.
– Қазақ тіліндегі мәтін мен аудиоларды тану, генерация жасаумен айналысып жатқан жобаларды білетінімді айттым. Бұл ретте мынаны ескеру қажет: қазір жасанды интеллект дамуының кезекті кезеңі болып жатыр. LLM технологиялардың (large language model, тікелей аударғанда «тілдің үлкен моделі») арқасында ChatGPT туралы барлығымыз дерлік естідік. LLM-ге алдыңғы сөзге қарап, ендігі жазылатын сөзді болжай алатындай деңгейде жұмыс істеуі үшін өте көлемді мәтін деректер оқытылады. Софт жасайтындар үшін жасанды интеллектінің құнын азайтып, саланың кеңейтіп, AI қолданысы жиілігін арттырған да — осы фактор. Осы серпіліс мен технологияларды ауыстырғанның арқасында қазір көлемді деректерге анализ жасау, аудио, фото тіпті видеоға генерация жасау әжептәуір арзандады. Енді осының бәрін софт жасайтындар дұрыс қолданып, бизнеске құралдардың ең мықтысын, қолжетімдісін ұсынуы қажет.
NLP — үлкен сала. Ал LLM болса, сол NLP тапсырмалар аясында қолданылатын құралдардың бірі. Яғни мәтінді түсініп, генерация жасауға бағытталған NLP саласындағы арнаулы модельдің бір түрі. LLM модельдерді локализациялау бағасын түсіруге көмектеседі. Бірақ ол үшін өте үлкен көлемді дерек қажет. Жалпы алғанда жасанды интеллектінің кез келген моделін оқыту үшін сондай көп дерек керек. Мәселен, ChatGPT қазір қазақша түсінеді, сөйлейді. Ал оның сапасы деректердің көлеміне тікелей байланысты.
Жасанды интеллект моделін оқыту үшін неғұрлым көп қазақша дерек болса, соғұрлым сапалырақ шығады. Сондықтан бізге қазақша контентті генерациялауға баса назар аудару керек. Яғни кітаптар, фильмдер, мақалалар және т.б көп салынуы қажет. Бұл қазақша жасанды интеллектінің ауқымын кеңейтіп қана қоймай, халыққа қазақ тілін үйретуге де оң әсер етеді.
Жасанды интеллектінің мемлекеттік органдарда қолданылуы
– Бизнестің жасанды интеллектіні белсене қолданып жатқанын көріп отырмыз. Мемлекеттік органдар тарапынан қызығушылық бар ма?
– Қазақстанда Smart Data Ukimet деген жоба бар. Оны «Ұлттық ақпараттық технологиялар» АҚ іске асырып жатыр. Деректерге анализ жасап, предиктив модельдер шығару үшін жасанды интеллект қолданатын бірден-бір жақсы жоба. Соны негізге ала отырып, стратегиялық және тактикалық шешімдер қабылдауға болады. Одан қала берді жасанды интеллектіні азаматтардың пікірлері мен арыз-талаптарына анализ жасауға да қолдануға мүмкіндік бар. Аймақтың мәселесін терең түсініп, оған дұрыс реакция білдіру үшін эмоциялық күйді дөп басуға да көмектесер еді. Мұндай қазір бизнесте қолданылады. Яғни қызмет көрсетумен айналысатын компаниялар клиенттермен чаттарға анализ жасап, қандай мәселелер барын анықтайды.
– Сарапшы ретінде Қазақстан нарығына қатысты болжамыңызды білгіміз келеді.
– Біздегі жасанды интеллект және машинаны оқыту саласындағы мамандар әлем бойынша бәсекеге қабілетті дей аламын. Бұл жерде мақсат яки тапсырманың болуы маңызды. Ал ол нарыққа байланысты. Біздің нарық шағын. Дегенмен жасанды интеллектіні қолданып, бизнеске шешімдер ұсынып жүрген отандық мамандар бар. Қазір біздің бизнестер әлемдік құралдарды (софт пен жасанды интеллект) қолдана алады. Бұл өте жақсы. Кейбір қазақстандық компаниялар жергілікті шешімдер жасап, алдағы уақытта шет мемлекеттерді нысаналап, әлемдік деңгеймен нарықта бәсекеге түсіп жатыр. Осылай біз білім бөлісіп, ашық болсақ, нарықпен бірге дами береміз.
