[Международная политика в эпоху искусственного интеллекта] IX. Международная политика и экономика ИИ: национальные стратегии ИИ и глобальная конкуренция

X. Международная политика и экономика ИИ, Сон Джи Ён [Читать рабочий документ]

I. Введение

В эпоху искусственного интеллекта (ИИ) он становится ключевым стратегическим активом в национальном соперничестве и международной политике и экономике. Быстрое развитие и распространение технологий ИИ оцениваются как технологии, способные перестроить ключевые элементы государственной власти, такие как экономический рост, военная мощь, контроль над данными и финансовые рынки, выходя за рамки простой промышленной революции. На этом фоне страны конкурентно разрабатывают и публикуют национальные стратегии ИИ, и разворачивается ожесточенная борьба за глобальное технологическое лидерство.

Данное исследование в первую очередь классифицирует эти национальные стратегии ИИ на четыре идеальных типа для их систематического анализа. Во-первых, в зависимости от целевой направленности стратегии (наступательная против оборонительной) различается, будет ли ИИ использоваться как средство для достижения глобальной гегемонии или для управления рисками и зависимостью, связанными с распространением технологий. Во-вторых, в зависимости от структуры руководства политикой (рыночное против государственного) определяется, будет ли инновация оставлена частным компаниям и рынку или государство будет напрямую регулировать промышленность, данные и инфраструктуру. Комбинация этих двух критериев приводит к четырем типам стратегий: «рыночно-ориентированная наступательная», «государственно-ориентированная наступательная», «рыночно-регулируемая оборонительная» и «государственно-ориентированная оборонительная». Каждая страна выбирает свою собственную стратегию в зависимости от своей политической системы, промышленной структуры, технологической экосистемы и международного положения.

Кроме того, национальные стратегии ИИ следует понимать как динамичные продукты, взаимодействующие в структурном контексте глобальной конкуренции в области ИИ. ИИ, будучи универсальной технологией, оказывает влияние на все сферы, такие как экономика, промышленность, военная сфера и общество, а технологический разрыв между странами выходит за рамки простого различия в производительности и напрямую ведет к перестройке государственной власти и стратегического положения. Следовательно, ИИ имеет тенденцию усиливать глобальную конкуренцию до уровня тотальной войны. Однако эта конкуренция в области ИИ несет в себе риск усиления негативных последствий стратегий, преследуемых каждой страной. Поэтому создание международного управления ИИ (AI Governance) для управления этими рисками является неотложной задачей.

II. Национальные стратегии ИИ

В связи с быстрым ростом стратегической важности ИИ в последнее время страны конкурентно разрабатывают и публикуют «национальные стратегии ИИ». В марте 2017 года правительство Канады объявило «Общеканадскую стратегию в области искусственного интеллекта» с полным финансовым обеспечением. Это была попытка систематически координировать на национальном уровне инвестиции в исследования и разработки, развитие талантов и создание инновационных экосистем, определяя ИИ не просто как промышленную технологию, а как стратегическую технологию, определяющую национальную конкурентоспособность, экономический рост и долгосрочный инновационный потенциал.[1]После этого, с публикацией стратегий ИИ многими странами, политика в области ИИ на национальном уровне распространилась по всему миру. Появление и распространение этих национальных стратегий ИИ свидетельствует о том, что ИИ воспринимается не просто как новая технология, а как универсальная технология, способная перестроить ключевые элементы государственной власти, такие как производительность, промышленная структура, военная мощь, контроль над данными и финансовые рынки. Поэтому национальные стратегии ИИ необходимо понимать не как простое расширение политики развития технологий, а как продукт стратегического реагирования, с помощью которого государство пересматривает свое политико-экономическое положение в условиях конкуренции за технологическую гегемонию и перестройки глобальных цепочек создания стоимости.[2]

Национальную стратегию ИИ можно определить как «совокупность скоординированных правительственных политик с четко определенными целями для максимизации потенциальных выгод и минимизации потенциальных затрат, которые ИИ принесет экономике и обществу».[3] Это определение включает три ключевых элемента. Во-первых, стратегия ИИ предполагает четкую постановку целей на национальном уровне. Во-вторых, различные политические инструменты, такие как исследования и разработки, промышленная политика, образование и развитие кадров, регулирование, управление данными и международное сотрудничество, объединяются в скоординированной форме. В-третьих, учитываются как наступательные цели стимулирования роста, так и оборонительные цели управления рисками. Фактически правительства разных стран ставили перед собой различные политические цели, такие как обеспечение глобального лидерства в области ИИ, укрепление технологического суверенитета, защита стратегических отраслей и надзор и регулирование внедрения ИИ. Это означает, что национальная стратегия ИИ выходит за рамки простой политики развития промышленности и представляет собой всеобъемлющее видение того, как государство будет управлять и направлять развитие и распространение технологий ИИ в рамках определенного политико-экономического порядка.

В данной статье предлагаются четыре «идеальных типа» национальных стратегий развития ИИ для систематического понимания этих национальных стратегий ИИ. Идеальный тип — это концепция, предложенная Максом Вебером, представляющая собой концептуальную модель, сконструированную для аналитического понимания сложной и смешанной реальности, а не эмпирическую реальность, существующую в чистом виде.[4]Это не для простой классификации реальности, а для предоставления аналитической точки отсчета для сравнения и оценки того, насколько каждая национальная стратегия приближается к определенным направлениям и институциональным особенностям. Хотя национальные стратегии ИИ в реальном мире различаются в зависимости от политической системы, промышленной структуры, технологической экосистемы, финансовой системы и системы социальных ценностей каждой страны, их можно типизировать на основе их основного направления и структуры руководства политикой.

Первым критерием для различения идеальных типов является «целевая направленность стратегии». Это означает, какие ценности в конечном итоге приоритезируются стратегией ИИ и как ИИ позиционируется как средство в модели государственной власти и развития. Здесь можно выделить наступательные и оборонительные стратегии. Наступательная стратегия — это подход, направленный на получение конкурентного преимущества в области ИИ в условиях глобальной конкуренции за технологическое превосходство и, таким образом, на обеспечение экономического, военного и научно-технического превосходства. Ключевыми задачами являются ускорение технологических инноваций, накопление данных и вычислительных ресурсов, формирование сетевых эффектов, обеспечение глобальных технологических стандартов и инфраструктурного лидерства, а также контроль над ключевыми компонентами и цепочками поставок. В этом случае ИИ рассматривается как двигатель роста и стратегический актив, напрямую связанный с расширением государственной власти. Напротив, оборонительная стратегия фокусируется на минимизации рисков, которые может повлечь за собой конкуренция в области ИИ, таких как промышленная зависимость, уязвимость данных, потрясения на рынке труда и усиление социального неравенства. Это не подавление технологического развития, а скорее корректирующий подход, направленный на обеспечение экономической автономии и социальной стабильности путем институционального управления скоростью, масштабом и методом внедрения. Таким образом, «целевая направленность стратегии» является концептуальной осью, определяющей основное направление политики: фокусируется ли она на активном использовании ИИ как средства расширения государственной власти или на управлении структурными потрясениями, вызванными распространением ИИ.

Второй критерий — «структура руководства политикой». Это относится к тому, как распределяются полномочия и контроль между государством и рынком, особенно цифровыми платформами, в процессе разработки и реализации стратегии ИИ. Здесь «структура руководства политикой» — это не просто уровень или интенсивность государственного вмешательства, а структурная концепция, объясняющая, какому актору в конечном итоге принадлежат ключевые полномочия по принятию решений и стратегический контроль в системе управления, связанной с развитием ИИ. В стратегиях, ориентированных на рынок/платформу, частные компании, особенно крупные технологические платформы и венчурные экосистемы, выступают в качестве ключевых движущих сил инноваций. Правительство предоставляет институциональную основу, такую как поддержка фундаментальных исследований, совершенствование регуляторной базы, стимулирование конкуренции и разработка этических руководящих принципов, но конкретное направление и скорость технологических инноваций определяются рыночной конкуренцией, рынком капитала и сетевыми эффектами. Напротив, в стратегиях, ориентированных на государство, правительство устанавливает приоритеты развития ИИ и напрямую регулирует технологическое развитие, используя промышленную политику, финансовую поддержку, государственные исследовательские институты, государственные закупки и регуляторные полномочия. Характерными чертами являются определение стратегических отраслей, крупномасштабные государственные инвестиции, государственный контроль над инфраструктурой данных и связь с безопасностью. В этом случае государство функционирует не просто как стимулятор, а как определяющее направление и центр распределения ресурсов.

Комбинация этих двух критериев приводит к четырем идеальным типам национальных стратегий ИИ: «рыночно-ориентированная наступательная», «государственно-ориентированная наступательная», «рыночно-регулируемая оборонительная» и «государственно-ориентированная оборонительная». Конечно, реальные национальные стратегии ИИ имеют комплексный характер и находятся на континууме, а не полностью относятся к одному из них. Тем не менее, эти идеальные типы предоставляют полезную аналитическую рамку для анализа того, как страны реагируют на развитие и распространение универсальной технологии ИИ.

<Таблица 1> Идеальные типы национальных стратегий ИИ

1. Стратегия, ориентированная на рынок и наступательная (market-led offensive strategy)

Стратегия, ориентированная на рынок и наступательная, — это тип стратегии, который признает ИИ ключевым стратегическим активом в конкуренции за государственную власть, но при этом рассматривает основной движущей силой его развития не прямой государственный контроль или централизованное планирование, а рыночную конкуренцию и инновационный потенциал частного сектора. В этой стратегии государство выступает не как контролер, детально управляющий разработкой технологий, а как координатор и стимулятор, предлагающий долгосрочное видение и нормативные ориентиры, а также создающий институциональную и финансовую основу. Исполнителями инноваций являются децентрализованные субъекты, такие как предприятия, университеты, исследовательские институты, венчурная экосистема и рынки капитала. Государство стратегически укрепляет их конкурентоспособность посредством расширения инвестиций в НИОКР, открытия доступа к данным и вычислительным ресурсам, совершенствования регулирования, разработки стандартов, стабилизации цепочек поставок и принятия избирательных мер безопасности. Таким образом, эта стратегия характеризуется «стратегическим либерализмом», который, заявляя о приверженности порядку свободного рынка, преследует наступательные цели по обеспечению технологического превосходства, занятию лидирующих позиций в международных стандартах и достижению военного превосходства.

Область ИИ особенно подходит для такого стратегического либерализма. После так называемой «зимы ИИ» в 1970-х годах, когда государственная поддержка сократилась, развитие ИИ стало преимущественно делом частных компаний. Ключевые инновации, такие как промышленные роботы, интеллектуальный анализ данных, ИИ на основе облачных вычислений и большие языковые модели, в основном осуществлялись частными компаниями. Сегодня такие технологические гиганты, как Microsoft, Google, Amazon, Meta и OpenAI, лидируют в развитии ИИ, опираясь на обширные данные, вычислительные ресурсы и глобальные платформы.[5] Следовательно, ИИ рассматривается как типичная рыночно-ориентированная технология, где конкуренция между компаниями определяет скорость и направление инноваций. Эта структура, управляемая частным сектором, является одной из ключевых причин высокой степени соответствия стратегии, ориентированной на рынок и наступательной, в области ИИ.

Соединенные Штаты являются наиболее ярким примером этой стратегии. Инициатива «American AI Initiative», опубликованная администрацией Трампа в 2019 году, поставила целью поддержание и укрепление лидерства США в области ИИ, но ее подход был сосредоточен на создании благоприятной инновационной среды, а не на централизованном отраслевом контроле. Ключевыми направлениями были увеличение государственных инвестиций в НИОКР в области ИИ, открытие государственных данных и вычислительных ресурсов высокого качества, минимизация регуляторных барьеров, препятствующих инновациям, развитие кадров в области STEM и участие в формировании международных норм. В частности, стремление избегать чрезмерного предварительного регулирования и делать упор на регулирование, ориентированное на результаты, основанное на анализе затрат и выгод, было направлено на институциональное обеспечение автономии частных инноваций. Это можно оценить как стимулирующую стратегию, которая, устанавливая наступательные цели, делает акцент на создании экосистемы и формировании институциональной основы в плане инструментов политики.[6]

«Winning the Race: America’s AI Action Plan», опубликованный во время второго срока администрации Трампа в 2025 году, эволюционировал в более явную и структурированную наступательную стратегию. Этот план состоит из трех основных направлений: ускорение инноваций в области ИИ, создание инфраструктуры ИИ в США и лидерство в международной дипломатии и безопасности в области ИИ, а также выдвигает на первый план стратегическую конкуренцию между США и Китаем. Он включает в себя комплексную стратегию действий, объединяющую промышленность, безопасность и дипломатию, такую как пересмотр регулирования и усиление дерегулирования, стимулирование экосистемы открытого исходного кода, расширение инфраструктуры полупроводников, центров обработки данных и энергетики, создание высокозащищенной инфраструктуры ИИ для военных и разведывательных служб, усиление экспортного контроля и формирование альянсов на основе технологических блоков. Другими словами, если стратегия 2019 года была сосредоточена на создании институциональной основы для инновационной экосистемы, то стратегия 2025 года представляет собой комплексную рамку действий, направленную на преобразование результатов инноваций в геополитическое преимущество путем реорганизации цепочек поставок, контроля над технологиями и расширения альянсов. America’s AI Action Plan 2025 года еще больше усилил стратегическую роль государства, явно обозначив конкуренцию за технологическое превосходство в области ИИ, усилив «секьюритизацию» ИИ и институционализировав стратегии контроля над технологиями и формирования блоков в отношении конкурирующих стран.[7] Тем не менее, обе стратегии можно оценить как последовательно сохраняющие рыночно-ориентированный характер, поскольку они не предполагают государственного планового управления отраслью ИИ, а ставят в центр инноваций частные компании и исследовательское сообщество.

<Таблица 2> Сравнение American AI Initiative и America’s AI Action Plan

Сила стратегии, ориентированной на рынок и наступательной, прежде всего заключается в ее структурном соответствии рыночной структуре развития ИИ, ориентированной на частный сектор. Конкурентная рыночная структура позволяет экспериментировать с различными технологическими путями, быстро отсеивать неудачные варианты и привлекать крупные объемы капитала и талантов. Компании, обладающие глобальными платформами, могут распространять международные стандарты и технологические стеки посредством сетевых эффектов, а государство может гибко реагировать на геополитические риски, избирательно вмешиваясь в стратегические точки, такие как цепочки поставок, безопасность и стандарты. Другими словами, скорость и масштаб развития технологий обеспечиваются рынком, а стратегическое преобразование их результатов осуществляется государством — происходит структурное разделение труда. Однако эта стратегия также несет в себе структурные ограничения. Поскольку компании принимают решения, основываясь на риске и прибыли, долгосрочная безопасность, этика и социальная ответственность могут отойти на второй план. Усиление рыночной власти платформ и монополизация данных могут препятствовать конкуренции и усугублять неравенство. Кроме того, могут возникнуть проблемы стратегического соответствия, поскольку коммерческие интересы частных компаний не всегда совпадают с долгосрочными государственными стратегиями.[8]

Стратегия, ориентированная на рынок и наступательная, может быть охарактеризована как гибридная стратегия, направленная на обеспечение превосходства в международной конкуренции за технологическое лидерство путем максимального использования инновационного потенциала частного сектора через создание институциональной среды и стратегических стимулов, а не прямого государственного контроля над отраслью. Пример США показывает развитие в направлении активного продвижения реорганизации геополитического порядка, основанного на технологиях, при сохранении открытой инновационной экосистемы.

2. Стратегия, ориентированная на государство и наступательная (state-led offensive strategy)

Стратегия, ориентированная на государство и наступательная, определяет ИИ не просто как средство отраслевых инноваций, а как ключевой стратегический актив, напрямую связанный со структурной реорганизацией государственной власти. Она направлена на обеспечение лидирующих позиций в международной технологической конкуренции путем комплексного руководства со стороны центрального правительства в области определения долгосрочного видения, распределения ресурсов, проектирования институтов, организации промышленности и интеграции безопасности. В рамках этой стратегии центральное правительство руководит дорожными картами развития, приоритетными технологиями, размещением отраслей, системами управления данными, а также направлениями стандартизации и регулирования, в то время как рынок и компании мобилизуются и координируются в рамках государственной стратегии.

Китай является наиболее типичным примером этой идеальной модели. В своем «Плане развития искусственного интеллекта нового поколения», опубликованном Государственным советом в 2017 году, Китай поднял ИИ до высшего приоритета государственной стратегии и поставил долгосрочную цель стать ведущим центром и лидером в области инноваций ИИ в мире к 2030 году. Этот план определяет ИИ как стратегическую технологию, лидирующую в будущем, и имеет явную наступательную направленность, подчеркивая необходимость обеспечения самодостаточности в ключевых алгоритмах, передовых ИИ-чипах, ресурсах данных и интеллектуальных системах, а также стремление к глобальному конкурентному превосходству. В частности, путем интеграции со стратегией «военно-гражданского слияния» развитие ИИ было напрямую связано с военной модернизацией, превратив его в национальный проект, интегрирующий технологии, промышленность и безопасность.

С точки зрения структуры, управляемой политикой, центральное правительство руководит направлением развития через реорганизацию национальных ключевых лабораторий и инновационных баз, крупномасштабные финансовые и политические инвестиции, определение стратегических отраслей и предоставление субсидий, а также создание систем управления данными. Крупные платформенные компании, такие как Alibaba, Tencent, Baidu и Huawei, выступают как субъекты самостоятельных инноваций, так и партнеры по реализации государственной стратегии. Это демонстрирует характер интегрированного технологико-промышленного комплекса под государственной стратегией, в отличие от модели, где частные компании являются центром как независимые рыночные субъекты. Кроме того, данные выходят за рамки рыночных конкурентных факторов и переопределяются как стратегические активы, напрямую связанные с национальной безопасностью, постепенно включаясь в сферу государственного управления, от сбора и распространения до использования и трансграничной передачи. Системы надзора за законодательством, этикой, стандартами, интеллектуальной собственностью и безопасностью также заблаговременно совершенствуются, формируя структуру надзора, охватывающую все этапы от проектирования алгоритмов до их применения, что характеризует систематический подход к продвижению крупномасштабного технологического распространения в контролируемых рамках.[9]

Благодаря этим структурным особенностям, стратегия, ориентированная на государство и наступательная, обладает такими преимуществами, как концентрированная мобилизация ресурсов, последовательное осуществление долгосрочных стратегий, интегрированная координация технологий, промышленности и военных, а также быстрое создание крупномасштабной инфраструктуры. В частности, способность государства интегрировать финансовую, денежно-кредитную и промышленную политику для концентрации ресурсов на стратегических отраслях на этапе технологического догона способствует быстрому наращиванию потенциала. Однако, в то же время, централизованная бюрократическая структура может ограничить разнообразие радикальных и прорывных инноваций, а определение стратегических отраслей и крупномасштабные субсидии несут в себе риск нерационального распределения ресурсов и ошибок в политических суждениях. Если автономия предприятий будет чрезмерно подчинена государственной стратегии, гибкость и креативность в глобальной рыночной конкуренции могут ослабнуть, а усиление контроля над данными и расширение государственного вмешательства могут стать препятствием для международного сотрудничества и формирования доверия. Кроме того, чем теснее развитие технологий связано с государственной стратегией, тем сильнее может стать тенденция переноса международных политических конфликтов в технологическую сферу, что также указывается как структурное ограничение.[10] Другими словами, стратегия, ориентированная на государство и наступательная, обладает преимуществами высокой мобилизационной способности и осуществления долгосрочных стратегий, в то время как ее устойчивость зависит от того, как она обеспечивает институциональную гибкость и международную открытость.

3. Стратегия, ориентированная на рынок и оборонительная (market-shaping defensive strategy)

Стратегия, ориентированная на рынок и оборонительная, признает ИИ стратегически ключевой технологией, но вместо того, чтобы добиваться наступательного превосходства в международной конкуренции за технологическое лидерство, стремится защитить собственные ценности, институты и социальную стабильность путем пересмотра институциональных условий и норм рынка. В этой стратегии государство выступает не просто как стимулятор промышленности, а как разработчик норм и управляющий рисками. Движущей силой технологических инноваций по-прежнему является частный сектор, но государство структурно формирует траекторию развития технологий посредством правового регулирования, систем стандартизации, управления данными, конкурентной политики и механизмов ответственности. Другими словами, это стратегия, которая не закрывает рынок и не осуществляет прямой контроль над производством, а устанавливает институциональные границы, чтобы развитие технологий не вступало в конфликт с демократией, правами человека, защитой персональных данных и социальным доверием, путем реконфигурации правил функционирования рынка.

Наиболее ярким примером этой стратегии является Закон об ИИ Европейского союза (EU AI Act). Принятый в 2024 году, этот регламент является первой в мире всеобъемлющей системой регулирования ИИ, основным принципом которой является «подход, основанный на оценке рисков (risk-based approach)». Системы ИИ классифицируются по уровням риска: «недопустимый риск», «высокий риск», «ограниченный риск» и «минимальный риск», при этом строгость регулирования дифференцируется пропорционально уровню риска. Системы, такие как социальный скоринг, манипулирование уязвимыми группами населения и широкомасштабное удаленное биометрическое распознавание в реальном времени, запрещены. Высокорисковые системы ИИ, используемые в таких областях, как образование, занятость, кредитование, правоохранительная деятельность, иммиграция и судебная система, должны соответствовать строгим требованиям по управлению рисками, обеспечению качества данных, технической документации, человеческому надзору, точности, надежности и кибербезопасности. Кроме того, для систем общего назначения ИИ (General Purpose AI) предусмотрены дополнительные требования по оценке и отчетности для моделей с определенным объемом вычислений, чтобы обеспечить превентивное управление системными рисками. Подход ЕС также характеризуется тем, что он является частью всеобъемлющей стратегии рыночного регулирования, перестраивающей весь цифровой порядок, а не только регулированием ИИ. Усиление защиты персональных данных посредством General Data Protection Regulation (GDPR), регулирование рыночной власти платформ посредством Digital Markets Act (DMA) и усиление ответственности онлайн-платформ посредством Digital Services Act (DSA) в сочетании с регулированием ИИ формируют единую последовательную нормативную базу.[11] Таким образом, ЕС стремится реализовать стратегию «нормативной власти (normative power)», формируя принципы функционирования глобального рынка посредством норм и стандартов, а не добиваясь прямого отраслевого превосходства в конкуренции за технологическое лидерство.

Преимущества стратегии, ориентированной на рынок и оборонительной, очевидны. Во-первых, она обеспечивает долгосрочную стабильность и демократическую легитимность путем институционализации социальных и политических рисков, которые может повлечь за собой развитие технологий. Во-вторых, четкая нормативная база обеспечивает предсказуемость для компаний и инвесторов и повышает доверие потребителей. В-третьих, на международном уровне она позволяет влиять на процесс формирования глобального технологического порядка путем занятия лидирующих позиций в нормах и стандартах. Это можно оценить как попытку обеспечить стратегическую автономию в контексте конкуренции норм, а не просто отраслевой конкуренции. Однако эта стратегия также несет в себе структурные ограничения. Наиболее серьезной проблемой является риск «преждевременного чрезмерного регулирования», возникающий при введении всеобъемлющего регулирования на этапе, предшествующем технологической зрелости. Строгое предварительное регулирование увеличивает затраты на соблюдение требований и создает значительную нагрузку, особенно для стартапов и малых и средних предприятий с ограниченным капиталом и юридическими ресурсами. Это может препятствовать инновационным экспериментам и быстрой коммерциализации, ослабляя динамизм промышленной экосистемы.

Кроме того, сложная система регулирования парадоксальным образом может оказаться выгодной для крупных компаний. Глобальные компании с достаточными ресурсами могут покрыть расходы на соблюдение нормативных требований, в то время как новые компании могут иметь стимулы отказаться от выхода на рынок или перенести свою деятельность за пределы ЕС. Более того, хотя ЕС занял лидирующие позиции в установлении норм, его промышленная база относительно слаба по сравнению с США и Китаем в области разработки сверхбольших моделей и крупномасштабной вычислительной инфраструктуры.[12] В этих условиях, если будут преждевременно введены строгие правила, может усугубиться структурный дисбаланс, при котором «власть устанавливать правила» осуществляется, но «власть производить технологии» ограничена. Это может создать напряженность с целью обеспечения стратегической автономии в долгосрочной перспективе.

Стратегия, ориентированная на рынок и оборонительная, — это подход, который стремится защитить социальные ценности и институциональную стабильность путем структурного формирования направления развития технологий через законы и институты, не осуществляя полного контроля над рынком. EU AI Act является наиболее систематической реализацией этой стратегии и представляет собой попытку переопределить технологическую конкуренцию не просто как борьбу за технологическое превосходство, а как конкуренцию норм. Однако эта стратегия требует постоянного балансирования между нормативной легитимностью и промышленной конкурентоспособностью, и ее долгосрочные результаты будут определяться тем, как этот баланс будет достигнут.

4. Стратегия, ориентированная на государство и оборонительная (state-led defensive strategy)

Стратегия, ориентированная на государство и оборонительная, признает ИИ как ключевую стратегическую технологию для национальной безопасности и экономического развития, но при этом фокусируется на защите национальной промышленной базы и обеспечении самодостаточности, а не на прямом наступательном расширении в международной конкуренции за технологическое лидерство. В этой стратегии государство выступает как инициатор развития промышленности и исполнитель защиты рынка. Вместо того чтобы полностью полагаться на автономную рыночную конкуренцию, правительство использует различные политические инструменты, такие как субсидии, государственные закупки, поддержка НИОКР, регулирование иностранных компаний, контроль над данными и инвестиции в инфраструктуру, для защиты отечественной экосистемы ИИ от внешнего конкурентного давления. Это можно рассматривать как попытку предотвратить промышленную зависимость, которая может возникнуть в результате монополизации технологий, данных и платформ ведущими мировыми компаниями, и институционально создать «стратегическое буферное пространство (strategic buffer space)» для роста отечественной промышленности.

Эта оборонительная стратегия выходит за рамки простой защиты рынка и эволюционирует на новый уровень, объединяясь с концепцией «суверенного ИИ». Sovereign AI — это стратегический подход, направленный на самостоятельное создание не только суверенитета данных в соответствии с национальным законодательством, но и всей экосистемы, включая проектирование, обучение, развертывание и эксплуатацию моделей ИИ, а также поддерживающую их вычислительную инфраструктуру и систему управления. Это выходит за рамки вопроса «кто контролирует данные?» и расширяется до более фундаментального вопроса суверенитета: «кто проектирует алгоритмы и модели, и по каким правилам и ценностям функционирует ИИ?» Стратегия, ориентированная на государство и оборонительная, может рассматриваться как подход, направленный на достижение долгосрочной технологической самодостаточности и стратегической автономии путем обеспечения такого суверенитета в области ИИ.[13]

Индия может быть классифицирована как типичный пример этой стратегии, ориентированной на государство и оборонительной. Признавая, что ИИ является ключевым двигателем экономического роста и цифровой трансформации, Индия, тем не менее, проявляла осторожность в отношении структурной зависимости своей экосистемы ИИ от платформенных компаний США и Китая. В этом контексте NITI Aayog в 2018 году представил национальное стратегическое видение, опубликовав «National Strategy for Artificial Intelligence: AI for All». Хотя эта стратегия на первый взгляд подчеркивает инклюзивный рост (inclusive growth), ее содержание четко демонстрирует характер стратегии, ориентированной на государство и оборонительной, направленной на обеспечение технологической самодостаточности и суверенитета.[14]

Стратегия «AI for All» в Индии, во-первых, разработана таким образом, чтобы государство руководило направлением развития ИИ посредством создания спроса, ориентированного на государственный сектор. Индия определила приоритетные области применения, такие как здравоохранение, сельское хозяйство, образование, умные города и умная мобильность, где социальные внешние эффекты велики. Это подход, который ставит социальную оптимизацию выше краткосрочной максимизации прибыли и подразумевает намерение предотвратить переориентацию отрасли ИИ на коммерческий потребительский рынок, ориентированный на иностранные платформенные компании. В частности, путем создания спроса непосредственно государством в таких областях, как сельское хозяйство и здравоохранение, где стимулы для частных инвестиций низки, стремится направлять развитие отрасли в сторону общественных целей.

Во-вторых, эта стратегия стремится систематизировать исследовательскую экосистему на национальном уровне посредством двойной структуры: CORE (Centres of Research Excellence) для укрепления фундаментальных исследовательских возможностей и ICTAI (International Centres for Transformational AI) для прикладных и промышленных применений. Это поэтапная стратегия, направленная не просто на внедрение иностранных технологий, а на их адаптацию и применение с целью долгосрочной индигенизации технологий. Это можно оценить как выбор, направленный на накопление собственного потенциала с использованием «преимущества позднего игрока (late-mover advantage)», признавая ограничения как отстающего участника.

В-третьих, большое внимание уделяется обеспечению суверенитета данных и контроля над платформами. Индия стремится сохранить контроль над данными внутри страны посредством требований к локализации данных, совершенствования системы защиты персональных данных и создания нормативных рамок для отдельных секторов. Кроме того, посредством разработки Национальной торговой площадки ИИ (National AI Marketplace, NAIM) — общественной платформы, интегрирующей сбор данных, аннотирование и развертывание моделей — она стремится ослабить структурную зависимость от глобальных платформ Big Tech и позволить государству выступать в качестве координатора и разработчика экосистемы. Это можно интерпретировать как попытку создать институциональную основу для Sovereign AI.

В-четвертых, параллельно осуществляется совершенствование человеческих ресурсов и институциональной основы. Крупномасштабные программы переобучения, децентрализованные модели обучения и создание новых рабочих мест, таких как аннотирование данных, могут рассматриваться как оборонительные меры, направленные на смягчение последствий автоматизации и минимизацию социальных конфликтов. В то же время, совершенствование системы защиты интеллектуальной собственности (ИС), отражающее особенности патентов на ИИ и моделей на основе данных, является институциональной подготовкой к тому, чтобы не зависеть от структуры интеллектуальной собственности, ориентированной на иностранные компании.

Сильные стороны этой стратегии, основанной на государственном руководстве и оборонительном подходе, заключаются в следующем. Во-первых, она позволяет снизить зависимость от внешних технологий и создать основу для долгосрочной промышленной самодостаточности. Защитная политика предотвращает вытеснение отечественных компаний на начальном этапе в прямой конкуренции с мировыми гигантами и дает время для накопления технологий. Кроме того, подход «суверенного ИИ», направленный на удержание данных и инфраструктуры под национальным контролем, способствует снижению рисков безопасности и сохранению политической автономии. В дальнейшем модель развития ИИ, ориентированная на общественные цели, может обеспечить социальную легитимность и помочь смягчить проблемы неравенства и исключения, возникающие в процессе цифровой трансформации. Однако стратегия, основанная на государственном руководстве и оборонительном подходе, имеет и структурные ограничения. Чрезмерный протекционизм может ослабить конкурентное давление, снижая эффективность и инновационный потенциал отечественной промышленности. Усиление регулирования иностранных компаний может принести краткосрочный эффект защиты рынка, но в долгосрочной перспективе может привести к сокращению иностранных инвестиций и технологического сотрудничества. Кроме того, создание «суверенного ИИ» требует огромных затрат, включая крупномасштабную вычислительную инфраструктуру, энергетические ресурсы и квалифицированную рабочую силу, а для развивающихся стран существуют технические ограничения для создания собственной модели. Более того, государственное распределение ресурсов несет в себе риск политических решений и бюрократической неэффективности.

Стратегия, основанная на государственном руководстве и оборонительном подходе, является реалистичным ответом для развивающихся стран в условиях глобальной конкуренции в области ИИ, представляя собой оборонительную и ориентированную на суверенитет стратегию, направленную на предотвращение структурной зависимости от внешней технологической мощи и обеспечение технологического суверенитета. Стратегия Индии, направленная на создание «суверенного ИИ» под лозунгом инклюзивного роста, демонстрирует подход, который отдает приоритет контролю над экосистемой и внутренней локализации технологий, а не открытию рынка. Это можно рассматривать как типичный пример стратегии развития ИИ под государственным руководством, основной целью которой является технологическое выживание и стратегическая автономия, отличающаяся от наступательной стратегии гегемонии.

5. Разнообразие национальных стратегий в области ИИ

Рассмотренные выше четыре национальные стратегии в области ИИ можно разделить по их отношению к глобальной технологической конкуренции и способу установления отношений между государством и рынком. Первый вопрос касается стратегической направленности: стремится ли страна расширить свое влияние в международном порядке с помощью ИИ или управлять зависимостью и рисками? Второй вопрос касается того, кто является движущей силой инноваций.

Рыночно-ориентированная наступательная стратегия — это тип, который стремится к глобальной гегемонии в области ИИ, используя инновационный потенциал и возможности накопления капитала частных компаний в качестве основной движущей силы. В этой стратегии государство играет роль фасилитатора, создавая благоприятную для инноваций среду посредством дерегулирования, поддержки исследований и разработок, привлечения талантов и налоговых льгот, а не прямого контроля над отраслью. Государственно-ориентированная наступательная стратегия — это тип, который стремится к наступательным целям, но достигает их посредством государственной промышленной политики и мобилизации ресурсов. В этом случае государство выступает не просто как координатор, а как ключевой игрок, определяющий направление развития отрасли и концентрирующий ресурсы в стратегических областях. Рыночно-координирующая оборонительная стратегия — это подход, который стремится управлять социальными рисками, связанными с технологиями ИИ, посредством строгого регулирования и институционального дизайна, сохраняя при этом базовую структуру рыночной экономики. Этот тип отдает приоритет защите таких ценностей, как безопасность, этика, права человека и защита данных, а не наступательному расширению в глобальной конкуренции за гегемонию. Государственно-ориентированная оборонительная стратегия — это стратегия, при которой государство руководит развитием отрасли, но ее цель заключается не в глобальной гегемонии, а в предотвращении технологической зависимости и обеспечении стратегической автономии. Эта стратегия стремится к внутренней локализации национальной экосистемы ИИ посредством защиты отрасли, контроля над данными, создания общественного спроса и самодостаточности в инфраструктуре.

<Таблица 3> Разнообразие национальных стратегий в области ИИ

Эти четыре типа национальных стратегий в области ИИ представляют собой стратегические комбинации, выбираемые в зависимости от национальных возможностей, промышленной структуры, политической системы и международного положения. Они могут проявляться в смешанном виде в зависимости от структурных условий, в которых находится каждая страна, а не быть взаимоисключающими. Тем не менее, эта типология предоставляет полезную аналитическую рамку для понимания структуры глобальной конкуренции в области ИИ и для сравнительного анализа последствий стратегического выбора каждой страны.

III. Взаимодействие глобальной конкуренции в области ИИ и национальных стратегий

Стратегии развития ИИ начинаются с выбора политики отдельной страны, но на самом деле они не действуют в изолированной среде. ИИ, будучи технологией общего назначения (General Purpose Technology), оказывает волновое воздействие на все сферы экономики, промышленности, военного дела и общества, а скорость его развития и масштабы распространения обладают потенциалом для перестройки национальной конкурентоспособности и иерархической структуры международного порядка. Кроме того, накопление больших объемов данных, обеспечение вычислительных ресурсов, кумулятивный эффект обучения алгоритмов, сетевые эффекты и зависимость от платформенных экосистем создают структуру, которая позволяет лидерам еще быстрее увеличивать разрыв. В такой структуре легко возникают явления «победитель получает все» или «преимущество победителя». Страны или компании, которые первыми заняли рынок, накапливают дополнительные данные, капитал и таланты, формируя самоподдерживающееся преимущество, в то время как для достижения того же уровня отстающим требуются экспоненциально растущие затраты и время. Таким образом, индустрия ИИ имеет конкурентную структуру с очень высокими затратами на задержку, и восприятие того, что «однажды отстав, трудно догнать», оказывает сильное давление на выбор национальной стратегии.

В условиях такого конкурентного давления национальные стратегии в области ИИ проявляют тенденцию к конвергенции посредством взаимодействия. В частности, по мере усиления конкуренции за гегемонию в области ИИ, вероятно, произойдет конвергенция между рыночно-ориентированной наступательной стратегией США и государственно-ориентированной наступательной стратегией Китая, что будет способствовать технологической блокаде и фрагментации цепочек поставок. Кроме того, конкуренция за скорость развития технологий, вызванная конкурентным давлением, затрудняет реализацию рыночно-координирующей оборонительной стратегии и увеличивает риск недостаточного управления социальными внешними эффектами, такими как шок на рынке труда, информационный дисбаланс и углубление неравенства. Бесконтрольное продвижение стратегии «суверенного ИИ» также может привести к растрате ресурсов и стратегической неэффективности. Таким образом, по мере ускорения конкуренции в области ИИ и распространения технологий возрастают риски для мировой экономики, социальной стабильности и эффективного использования национальных стратегических ресурсов, что является проблемой, которую трудно решить только на уровне отдельной страны. Следовательно, необходимо создать систему управления ИИ на международном уровне.

1. Глобальная конкуренция в области ИИ

1 сентября 2017 года президент России Владимир Путин на открытом уроке со школьниками заявил: «Тот, кто станет лидером в области ИИ, будет властелином мира».[15] Его заявление, выходящее за рамки простой риторики, сжато выразило осознание того, что ИИ является стратегической технологией, определяющей направление государственной власти и международного порядка. Сегодня ИИ рассматривается не только как инструмент промышленных инноваций, но и как технология, оказывающая широкое влияние на военную мощь, информационную войну, экономическую производительность и способность устанавливать нормы, что приводит к тому, что глобальная конкуренция приобретает все более характер игры с нулевой суммой.

Прежде всего, ключевым фактором, определяющим характер конкуренции в области ИИ, является то, что ИИ является технологией общего назначения. Исторически технологии общего назначения, такие как паровая машина, электричество и информационно-коммуникационные технологии (ИКТ), коренным образом изменили производственные процессы и организационные структуры всей экономики, выходя за рамки отдельных отраслей. ИИ также может применяться практически во всех областях, включая производство, финансы, оборону, здравоохранение, образование и административное управление, и обладает потенциалом для полной трансформации эффективности и структуры существующих отраслей посредством обработки данных, принятия решений и автоматизации. Из-за этой универсальности, хотя первоначальный эффект повышения производительности может быть ограниченным, его волновое воздействие может экспоненциально увеличиться, если организационные структуры и институты будут соответствующим образом реорганизованы.[16] Такая общая природа ИИ делает конкуренцию всеобъемлющей. Это вызывает «тотальную конкуренцию», которая охватывает не только конкуренцию между компаниями в рамках одной отрасли, но и всю национальную промышленную экосистему, инфраструктуру данных, систему подготовки талантов, военную стратегию и способность устанавливать международные стандарты. Другими словами, конкуренция в области ИИ — это конкуренция в области исследований и разработок (НИОКР), конкуренция в мобилизации капитала, конкуренция за таланты, а также конкуренция за платформы и нормы. В этой многоуровневой конкурентной структуре правительства и компании рассматривают разработку ИИ не просто как экономическую возможность, а как средство обеспечения стратегического преимущества, которое может реконструировать основу национальной конкурентоспособности.

Более того, индустрия ИИ обладает сильной структурной особенностью «победитель получает все» или «преимущество победителя». Сетевые эффекты и эффекты накопления данных, наблюдаемые в индустрии цифровых платформ в целом, еще более усиливаются в области ИИ. Алгоритмы улучшаются за счет большего количества данных, и по мере улучшения производительности формируется самоподдерживающаяся структура, которая привлекает еще больше пользователей и данных.[17] Компании или страны, которые однажды заняли лидирующие позиции, могут расширить разрыв, привлекая дополнительный капитал, таланты и экосистемы. Напротив, отстающим приходится вкладывать огромные средства и время для достижения того же уровня, и в этом процессе возрастает риск технологической и рыночной зависимости. Такая структура создает сильные стимулы для ускорения разработки ИИ, а не для ее сдерживания, и в результате конкуренция становится еще более ожесточенной.

В конечном счете, глобальная конкуренция в области ИИ, сочетая структурные особенности как технологии общего назначения и рыночной структуры «победитель получает все», приобретает характер тотальной войны, оказывая давление на национальные и корпоративные субъекты с требованием «не отставать». Это имеет стратегические последствия, сопоставимые с гонкой вооружений времен холодной войны, но является еще более широкомасштабным, поскольку его влияние выходит за рамки военной сферы и охватывает всю экономику и общество. Таким образом, конкуренцию в области ИИ можно рассматривать не просто как проблему технологических инноваций, а как полномасштабную борьбу за власть, охватывающую скорость, масштаб, экосистему и нормы.[18]

2. Гонка за гегемонию в области ИИ и конвергенция национальных стратегий

По мере усиления глобальной конкуренции в области ИИ национальные стратегии развития ИИ демонстрируют тенденцию к конвергенции посредством взаимного сдерживания, имитации и институционального обучения. В частности, по мере усиления конкуренции за гегемонию между США и Китаем, применяющими наступательные стратегии, наблюдается тенденция к тому, что краткосрочное обеспечение превосходства и стратегический контроль становятся более важными, чем долгосрочное построение экосистемы или открытое сотрудничество.

Прежде всего, конвергенция между рыночно-ориентированной наступательной стратегией и государственно-ориентированной наступательной стратегией становится все более очевидной в контексте американо-китайской конкуренции. Традиционно рыночно-ориентированная наступательная стратегия была сосредоточена на достижении технологического превосходства на основе инновационного потенциала частных компаний и открытого рыночного порядка. Напротив, государственно-ориентированная наступательная стратегия заключалась в интенсивном развитии стратегических отраслей посредством масштабных государственных инвестиций и промышленной политики. Однако, поскольку конкуренция в области ИИ рассматривается как конкуренция за стратегические отрасли, напрямую связанная с национальной безопасностью, обе стратегии начинают использовать схожие политические инструменты. В частности, США, которые в настоящее время имеют относительное преимущество в области ИИ, постепенно усиливают свой государственно-ориентированный и рыночно-защитный характер посредством экспортного контроля над полупроводниками, ограничения инвестиций в передовые технологии и политики масштабных государственных субсидий. Это можно интерпретировать как стратегию, направленную не только на защиту технологий, но и на замедление отставания конкурентов и структурное закрепление собственного технологического превосходства. В результате рыночно-ориентированная наступательная стратегия постепенно сливается с государственно-ориентированной наступательной стратегией, демонстрируя тенденцию к движению в сторону формирования блочных технологических зон, а не открытого мирового экономического порядка.

Кроме того, эта конвергенция проявляется не только в усилении внешней протекционистской политики, но и во внутренней тенденции к централизации и концентрации промышленности. В целом, рыночно-ориентированная наступательная стратегия была сосредоточена на достижении технологического превосходства на основе инновационного потенциала частных компаний и открытого рыночного порядка, рассматривая децентрализованную экосистему, в которой конкурируют множество компаний и стартапов, как источник инноваций. Однако по мере распространения идеи о том, что эффективность ИИ повышается за счет «масштаба» больших данных и огромных вычислительных ресурсов, набирает силу логика о том, что конкуренция в области ИИ наиболее эффективна, когда ею руководят несколько «национальных чемпионов» или крупных платформенных компаний. Однако такая централизация несет в себе риск ослабления инновационного двигателя в долгосрочной перспективе. Инновации обычно стимулируются посредством различных экспериментов, снижения барьеров для входа, свободного перемещения талантов и создания стартапов, но чрезмерная концентрация может ограничить эту конкурентную динамику.[19]

В результате американо-китайская конкуренция приводит к конвергенции стратегий в направлении усиления государственного вмешательства и концентрации промышленности для обеспечения краткосрочного конкурентного преимущества. Хотя это может способствовать увеличению технологического разрыва и усилению стратегического контроля в краткосрочной перспективе, в долгосрочной перспективе это может ограничить потенциал роста производительности, сокращая разнообразие инноваций и возможности для экспериментов. В то же время эта централизация и блочная структура ускоряют фрагментацию глобальных цепочек поставок и цифровой экономики, вызывая структурные эффекты, которые сжимают открытый мировой экономический порядок. Таким образом, конкуренция в области ИИ приводит к конвергенции национальных стратегий в направлении усиления протекционизма и технологической блочной структуры на внешнем уровне, а также концентрации промышленности и централизации на внутреннем уровне.

3. Конкуренция в области ИИ и социально-экономическая стабильность

Социально-экономические последствия распространения технологий ИИ еще не были четко подтверждены достаточными и своевременными данными. Однако, учитывая, что даже в начале промышленной революции реальная заработная плата оставалась на прежнем уровне в течение длительного времени, несмотря на рост выпуска на одного работника, и потребовалось значительное время, чтобы технологический прогресс привел к благосостоянию работников, можно предположить, что ИИ, хотя и обладает потенциалом для повышения производительности и роста, с высокой вероятностью может сократить спрос на рабочую силу и ухудшить распределение доходов в краткосрочной перспективе посредством «эффекта вытеснения». В частности, в то время как предыдущая роботизированная автоматизация в основном заменяла «низкоквалифицированный, низкоквалифицированный и низкооплачиваемый» труд, ИИ обладает потенциалом автоматизировать значительную часть работы даже в «высококвалифицированных, высококвалифицированных и высокооплачиваемых» профессиях. Это предполагает, что распространение ИИ может оказать серьезное воздействие на работников умственного труда и специалистов в развитых странах, и нельзя исключать возможность снижения доли трудовых доходов и увеличения разрыва между заработной платой и производительностью. Конечно, технологии могут восстановить спрос на рабочую силу посредством «эффекта восстановления», создавая новые задачи. В течение XIX-XX веков появление паровой машины, электричества и компьютеров привело к созданию новых профессий, которых раньше не существовало, что в долгосрочной перспективе способствовало росту заработной платы и уровня жизни. Однако некоторые ученые отмечают, что в случае недавних инноваций в области ИКТ и ИИ основное внимание уделялось автоматизации, а не созданию новых задач, что привело к стагнации спроса на рабочую силу и углублению неравенства.[20]

Рыночно-координирующая оборонительная стратегия может рассматриваться как попытка заранее управлять этими проблемами распределения и социальными потрясениями. Для управления шоками на рынке труда, углублением неравенства и другими последствиями, вызванными быстрым распространением ИИ, необходимо создание нормативных актов и системы надзора. Однако в условиях высокого конкурентного давления в области ИИ рыночно-координирующая оборонительная стратегия сталкивается со структурной дилеммой. Эта стратегия основана на подходе, который отдает приоритет контролю рисков, установлению норм и обеспечению социального доверия, а также превентивному управлению внешними эффектами, возникающими в процессе распространения технологий. Однако, поскольку индустрия ИИ имеет ярко выраженный характер «победитель получает все» и эффект масштаба, а структура, в которой производительность ИИ нелинейно повышается за счет данных, вычислительных ресурсов и сетевых эффектов, существует высокая вероятность того, что начальный разрыв в скорости станет постоянным разрывом в технологиях. В этом случае рыночно-координирующая оборонительная стратегия, которая тратит время на создание правил и мер безопасности, может ограничить скорость инноваций в краткосрочной перспективе и поставить ее в невыгодное положение в конкуренции за технологическое лидерство. Именно поэтому становится все труднее поддерживать нормативную последовательность по мере усиления конкурентного давления.

В последнее время в Европе все чаще звучат призывы к необходимости обеспечения конкурентоспособности в области ИИ. ЕС сталкивается с риском отставания в глобальной конкуренции в области ИИ в условиях растущего давления на экономический рост и конкурентоспособность из-за старения населения и замедления роста производительности. Для преодоления этого подчеркивается необходимость решительных действий и постановки амбициозных целей, в первую очередь частными компаниями. То есть, растет требование о том, что ЕС также должен сосредоточиться на обеспечении конкурентоспособности в области ИИ посредством сотрудничества в области технологий, промышленности и политики, мобилизации талантов и капитала, модернизации ключевой инфраструктуры и создания конкурентоспособной технологической экосистемы.[21]

В конечном счете, рыночно-координирующая оборонительная стратегия предполагает сложную задачу поиска баланса между риском увеличения технологического разрыва и риском подрыва социальной стабильности. По мере усиления конкурентного давления соблазн сочетать дерегулирование с поддержкой промышленности становится все сильнее, но это может ослабить социальные гарантии. Напротив, поддержание строгого регулирования увеличивает риск технологической зависимости и замедления роста. Эта дилемма предполагает, что по мере усиления конкуренции в области ИИ становится все труднее продвигать меры по управлению социальными рисками. Следовательно, меры, которые должны быть приняты превентивно для управления социальными рисками, вызванными ИИ, заключаются в смягчении самой конкуренции в области ИИ.

4. Конкуренция в области ИИ и «суверенный ИИ»

Конкуренция в области ИИ также выступает ключевым фактором, способствующим распространению стратегии «суверенного ИИ». По мере усиления конкуренции зависимость от внешних платформ и технологий воспринимается как угроза безопасности, и каждая страна усиливает политику, направленную на обеспечение автономии, такую как локализация данных, создание собственной облачной инфраструктуры и разработка отечественных моделей ИИ. Эта тенденция наблюдается как в рамках национально-ориентированных оборонительных стратегий, так и в странах, преследующих наступательные стратегии. Другими словами, конкуренция в области ИИ приводит к конвергенции национальной политики в сторону приоритезации технологического суверенитета, независимо от типа стратегии.

Хотя конкуренция в области ИИ способствует продвижению стратегии «суверенного ИИ», существуют определенные структурные ограничения и недостатки в обоснованности и практической осуществимости таких стратегий. Во-первых, «суверенный ИИ» предполагает стратегический подход, направленный на обеспечение национального контроля над широким спектром ресурсов, включая ключевые технологии и данные, вычислительную инфраструктуру, стандарты и таланты. Однако ключевые области индустрии ИИ уже консолидируются в глобальные олигополии и монополии. В условиях, когда доминирующее положение на рынке занимают определенные компании и страны, достижение полной независимости в этих ключевых областях для отстающих стран требует огромных затрат и времени. Например, тот факт, что около 70% рынка коммерческих больших языковых моделей (LLM) контролируется Microsoft-OpenAI, а более 90% GPU для обучения ИИ поставляются несколькими компаниями, затрудняет для государств возможность самостоятельно контролировать эти ключевые ресурсы и технологии.

Во-вторых, практическая осуществимость стратегии «суверенного ИИ» в значительной степени зависит от размера внутреннего рынка и возможностей промышленной экосистемы. Страны с крупным внутренним рынком могут достичь определенного уровня технологической и промышленной самодостаточности посредством протекционистского подхода, однако для стран с ограниченным внутренним рынком реализация такой стратегии затруднена. Ограниченный размер рынка создает препятствия для окупаемости инвестиций в исследования и разработки (НИОКР), привлечения талантов и стимулирования экспериментальных инноваций, а стратегический протекционизм может иметь обратный эффект, подавляя инновации и увеличивая затраты.

В результате, несмотря на логическую необходимость стратегии «суверенного ИИ» для обеспечения технологического суверенитета и национальной безопасности в условиях конкурентного давления, она не является стратегией, которую все страны могут реализовать одинаково из-за реальных ограничений, связанных с глобальной промышленной структурой, размером внутреннего рынка, уровнем технологической концентрации, а также доступностью капитала и талантов. Следовательно, даже в условиях усиления конкуренции в области ИИ, каждая страна должна подходить к этому вопросу, определяя стратегические приоритеты и преследуя выборочный «суверенный ИИ» в ключевых областях и специализированных рынках. Смешанная стратегия, сочетающая глобальное сотрудничество и внутреннее развитие, может быть более реалистичной и эффективной альтернативой, чем полная независимость.

5. Конкуренция в области ИИ и управление

Конкуренция в области ИИ предоставляет как странам, так и компаниям сильные стимулы для обеспечения технологического превосходства и стратегической автономии, но в то же время может вызывать структурные проблемы во всей мировой экономике, обществе и национальной стратегии. Во-первых, по мере чрезмерного усиления конкуренции наблюдается конвергенция между рыночно-ориентированными наступательными стратегиями и национально-ориентированными наступательными стратегиями, что, вероятно, будет способствовать технологической блокаде и фрагментации цепочек поставок, особенно под влиянием США и Китая, вместо открытой мировой экономики. Это может подорвать эффективность мировой торговли и цифровой экономики, а в долгосрочной перспективе ослабить открытость мировой экономики.

Во-вторых, конкуренция в скорости развития технологий, вызванная конкурентным давлением, затрудняет реализацию рыночно-ориентированных оборонительных стратегий и увеличивает риск недостаточного управления социальными внешними эффектами, такими как потрясения на рынке труда, информационный дисбаланс и углубление неравенства. В условиях, когда ИИ характеризуется эффектом победителя, получающего все, и быстрым распространением, оборонительные стратегии, требующие времени для создания регулирования и механизмов безопасности, могут в краткосрочной перспективе ограничить скорость инноваций, но при этом не обеспечить достаточную социальную стабильность.

В-третьих, необоснованное продвижение стратегии «суверенного ИИ» также может привести к растрате ресурсов и стратегической неэффективности. Чрезмерно протекционистская политика, направленная на самообеспечение в ключевых технологиях и инфраструктуре, требует огромных инвестиций и мобилизации талантов, но, учитывая промышленную структуру, размер внутреннего рынка и потенциальную технологическую зависимость, ее сложно успешно реализовать всем странам. В результате некоторые страны рискуют столкнуться с увеличением затрат и ограничением инновационного потенциала.

Таким образом, по мере ускорения конкуренции в области ИИ и распространения технологий возрастают риски для мировой экономики, социальной стабильности и эффективного использования национальных стратегических ресурсов, и эти проблемы трудно решить только на уровне отдельных стран. Поэтому создание международного механизма управления ИИ (AI Governance) становится обязательной задачей для предотвращения побочных эффектов и непреднамеренных последствий, вызванных новыми технологиями.[22]Киссинджер и Эллисон подчеркнули, что «поскольку безграничное развитие ИИ представляет слишком большой риск катастрофических последствий для США и всего мира, лидеры правительств должны действовать немедленно», тем самым ясно обозначив, что ИИ является не просто экономической или технологической проблемой, а потенциальной угрозой, определяющей глобальную стратегическую стабильность и будущее человечества.[23]Кроме того, разработчики ИИ предупреждают, что «риск вымирания из-за ИИ следует рассматривать как глобальный приоритет, равный таким рискам, как пандемия или ядерная война», указывая на возможность того, что ИИ может взять под контроль человеческую жизнь, вновь напоминая об опасениях Тьюринга. Они подчеркнули необходимость сильной системы надзора и новой нормативной базы, обеспечивающей этичное, прозрачное и контролируемое инновационное развитие для управления фундаментальными изменениями, которые принесет ИИ (GenAI).[24]

Однако, несмотря на эти предупреждения, создание системы управления ИИ (AI Governance) считается одной из самых сложных задач, стоящих перед международным сообществом.[25]Управление ИИ (AI Governance) должно стать комплексной и многоуровневой системой, направленной на смягчение последствий ослабления открытости мировой экономики, нарушения социальной стабильности и растраты ресурсов из-за необоснованного продвижения стратегии «суверенного ИИ», а не просто технологическим регулированием. Это означает, что политика в области ИИ должна учитывать не только технологии и промышленность, но и комплексные факторы, такие как международное сотрудничество, координация стандартов, этические и социальные договоренности. Однако в условиях, когда ИИ носит характер универсальной технологии (GPT), имеет структуру «победитель получает все» и стратегии стран тесно переплетены, установление системы управления становится неизбежно чрезвычайно сложной задачей.

Хотя создание системы управления ИИ (AI Governance) является чрезвычайно сложной задачей, пример Базельских соглашений (Basel Accord) может служить полезным ориентиром. Базельские соглашения — это международные нормы, разработанные в ответ на банковский кризис 1970-х годов, когда основные страны, включая США, столкнулись с необходимостью усиления национального финансового регулирования для обеспечения стабильности финансового рынка, а также с проблемой того, что усиление регулирования может подорвать международную конкурентоспособность национальных финансовых учреждений. Другими словами, это пример решения проблемы ослабления конкурентоспособности, вызванного национальным регулированием, посредством международных норм. Благодаря Базельским соглашениям США обеспечили стабильность своего финансового рынка, одновременно стимулируя другие страны применять те же стандарты, тем самым сбалансировав конкурентную среду.[26]

Логика, проявившаяся в процессе разработки Базельских соглашений, может быть аналогично применена и к управлению ИИ (AI Governance). То есть, хотя введение строгих правил одной страной для обеспечения стабильности финансового рынка сопряжено с риском снижения конкурентоспособности, тот факт, что удалось достичь баланса между стабильностью и конкурентоспособностью посредством международных стандартов и норм, дает пищу для размышлений и в области ИИ. Быстрое распространение ИИ вызывает обеспокоенность по поводу социальной стабильности, такой как потрясения на рынке труда, информационные искажения и углубление неравенства, что может привести к давлению с целью усиления регулирования и мер безопасности. В частности, если социально-экономическая нестабильность, вызванная распространением ИИ, усилится внутри США, которые лидируют в развитии технологий ИИ, это может создать сильный импульс для создания системы управления ИИ (AI Governance). Одной из таких возможностей в настоящее время является проблема «пузыря ИИ». Постоянно высказываются мнения о формировании финансового и промышленного пузыря, вызванного чрезмерными инвестициями и ожиданиями в отношении индустрии ИИ.[27]Если этот пузырь лопнет, голоса за определенное регулирование развития ИИ и обеспечение стабильности внутри США усилятся, что может стать возможностью для создания системы управления ИИ (AI Governance).

IV. Заключение

В настоящее время правительство Южной Кореи рассматривает трансформацию в области ИИ как ключевой элемент стратегии экономического роста страны и стремится преобразовать корейскую экономику из догоняющей в лидирующую, став одной из трех ведущих стран в области ИИ. Для этого правительство реализует комплексные политические задачи, включая увеличение бюджета на ИИ, создание «скоростной трассы для ИИ» путем строительства национального центра обработки данных, обеспечение высокопроизводительных GPU и кластеров для сбора данных ИИ, стимулирование конвергентной промышленности посредством проекта «ИИ для всех» и регуляторных льгот, а также подготовку специалистов будущего. Эта стратегия в основном демонстрирует характеристики национально-ориентированной модели развития, но при этом разработана с учетом использования инноваций, движимых частным сектором, что свидетельствует о том, что Южная Корея устанавливает стратегическое направление в рамках расширения своей существующей модели развития, ориентированной на государство.

Прежде всего, учитывая ситуацию глобальной конкуренции в области ИИ, Южной Корее, вероятно, потребуется подход, который позволит ей стать стратегически ключевым государством (linchpin state) в экосистеме ИИ, участвуя в альянсах и глобальном сотрудничестве в области ИИ на основе своей полупроводниковой промышленности и цифровой инфраструктуры, вместо того чтобы стремиться к самостоятельному развитию. Более того, и это крайне важно, текущая стратегия Южной Кореи в области ИИ активна в отношении технологической конкуренции и развития промышленности, но относительно уязвима в управлении социально-экономическими рисками. Несмотря на то, что распространение ИИ может привести к различным социальным проблемам, таким как автоматизация, реструктуризация рынка труда и углубление социального неравенства, институциональные механизмы и политические меры для их смягчения не были адекватно разработаны. Реалистично говоря, усиление самостоятельного регулирования в условиях глобальной конкуренции может привести к снижению конкурентоспособности, поэтому в краткосрочной перспективе необходимы меры, компенсирующие негативные последствия, такие как усиление социальной защиты, программы переобучения и трудовой трансформации. В долгосрочной перспективе совместное управление социальными рисками через международное регулирование и управление ИИ (AI Governance), а также участие в формировании глобальных стандартов и этических норм позволят одновременно обеспечить технологическую конкурентоспособность и социальную стабильность.

В этом отношении стратегия Южной Кореи в области ИИ фокусируется на развитии отечественной промышленности и создании технологической инфраструктуры, но ей несколько не хватает стратегии в области ИИ-дипломатии и международного сотрудничества. Чтобы Южная Корея могла функционировать как стратегически ключевое государство в условиях острой глобальной конкуренции в области ИИ и активно участвовать в процессе формирования международных норм и управления, необходима стратегия ИИ-дипломатии, интегрирующая технологическую конкурентоспособность, развитие промышленности и обеспечение социальной стабильности. В частности, такой подход должен включать не только содействие развитию ИИ, но и стратегическое управление скоростью его развития. Поланьи подчеркнул, что «скорость изменений (the rate of change) так же важна, как и само направление изменений», и что ключевая роль правительства в экономической сфере заключается в «регулировании скорости изменений».[28]Это предполагает, что стратегия Южной Кореи в области ИИ также нуждается в сбалансированной стратегии, которая управляет скоростью развития ИИ посредством дипломатических и политических инструментов, смягчая риски его распространения, а не только фокусируется на технологической конкуренции и развитии промышленности.■

[1]Правительство Канады. 2022. «Правительство Канады запускает второй этап Общеканадской стратегии искусственного интеллекта». 22 июня. https://www.canada.ca/en/innovation-science-economic-development/news/2022/06/government-of-canada-launches-second-phase-of-the-pan-canadian-artificial-intelligence-strategy.html.

[2]Radu, Roxana. 2021. «Управление развитием искусственного интеллекта: национальные стратегии в перспективе». Policy and Society, 40 (2): стр. 178–193.

[3]Dutton, Tim. 2018. «Создание мира ИИ: отчет о национальных и региональных стратегиях ИИ». CIFAR. 6 декабря. https://cifar.ca/cifarnews/2018/12/06/building-an-ai-world-report-on-national-and-regional-ai-strategies/#topskipToContent.

[4]Weber, Max. 1978. Экономика и общество. Berkeley: University of California Press. стр. 6.

[5]Radu, Roxana. 2021. «Управление развитием искусственного интеллекта». Policy and Society, 40 (2): стр. 179–180.

[6]Белый дом. 2020. «Американская инициатива в области искусственного интеллекта: годовой отчет за первый год».

[7]Белый дом. 2025. «Победа в гонке: План действий Америки в области ИИ».

[8]Khanal, Shaleen, Hongzhou Zhang, and Araz Taeihagh. 2025. «Почему и как усиливается власть крупных технологических компаний в процессе разработки политики? Случай генеративного ИИ». Policy and Society, 44 (1): стр. 52–69.

[9]Госсовет Китая. 2017. «План развития искусственного интеллекта нового поколения».https://digichina.stanford.edu/work/full-translation-chinas-new-generation-artificial-intelligence-development-plan-2017/.

[10]Frey, Carl Benedikt. 2025. «Как битва за контроль может разрушить обещание ИИ».Finance & Development, 62 (3): стр. 50-53.

[11]Закон ЕС об искусственном интеллекте. 2024. «Краткое изложение Закона об ИИ на высоком уровне».https://artificialintelligenceact.eu/high-level-summary/; Европейский союз. 2024. «Регламент (ЕС) 2024/1689 Европейского парламента и Совета».https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=CELEX:32024R1689.

[12]Rajan, Raghuram R. 2025. «Компромиссы в регулировании ИИ».Project Syndicate. 26 августа. https://www.project-syndicate.org/commentary/ai-regulation-innovation-tradeoff-us-versus-europe-by-raghuram-g-rajan-2025-08.

[13]Letort, Brian and Kadri Linask-Goode. 2025. «Что такое суверенный ИИ и почему он становится все более важным?».Digital Reality. 3 апреля. https://www.digitalrealty.com/resources/blog/what-is-sovereign-ai.

[14]NITI Aayog. 2018. Национальная стратегия в области искусственного интеллекта: ИИ для всех.

[15]RT. 2017. «Тот, кто будет лидировать в ИИ, будет править миром»: Путин — российским детям на День знаний.https://www.rt.com/news/401731-ai-rule-world-putin/.

[16]Kishtainy, Niall. 2025. «Новая промышленная революция?».Finance & Development, 62 (4): стр. 46-49.

[17]Radu, Roxana. 2021. «Управление развитием искусственного интеллекта».Policy and Society, 40 (2): стр. 189. Johnson, Simon. 2025. «Ловушка «победитель получает все» в технологиях».Finance & Development, 62 (2): стр. 66-67.

[18]Bremmer, Ian and Mustafa Suleyman. 2023. «Строительные блоки для управления ИИ».Finance & Development, 60 (4): стр. 10-12.

[19]Frey, Carl Benedikt. 2025. «Как битва за контроль может разрушить обещание ИИ».Finance & Development, 62 (3).

[20]Comunale, Mariarosaria and Andrea Maneara. 2024. «Экономические последствия и регулирование ИИ: обзор академической литературы и политических действий».International Monetary Fund Working Paper, WP/24/65; Kishtainy, Niall. 2025. «Новая промышленная революция?».Finance & Development, 62, 4: стр. 46-49.

[21]General Catalyst. 2025. Амбициозная повестка дня для европейского ИИ.

[22]Radu, Roxana. 2021. «Управление развитием искусственного интеллекта».Policy and Society, 40 (2): стр. 180.

[23]Kissinger, Henry A. and Graham Allison. 2023. "The Path to AI Arms Control."Foreign Affairs. October 13. https://www.foreignaffairs.com/united-states/henry-kissinger-path-artificial-intelligence-arms-control.

[24]Tourpe, Hervé. 2025. “Artificial Intelligence’s Promise and Peril.” Finance & Development 60(4): pp. 8-9.

[25]Bremmer, Ian and Mustafa Suleyman. 2023. "Building Blocks for AI Governance."Finance & Development, 60 (4).

[26]Kapstein, Ethan Barnaby. 1992. "Между силой и целью: Центральные банки и политика конвергенции регулирования". International Organization, 46 (1): стр. 265-287; Oatley, Thomas and Robert Nabors. 1998. "Перераспределительное сотрудничество: Провал рынка, трансферты богатства и Базельское соглашение". International Organization, 52 (1): pp. 35-54.

[27]Stiglitz, Joseph E. 2025. "Trump and the End of American Hegemony."Project Syndicate. December 15. https://www.project-syndicate.org/magazine/trump-end-of-american-hegemony-by-joseph-e-stiglitz-2025-12.

[28]Polanyi, Karl. 1944. The Great Transformation. Boston: Beacon Press, pp. 36-37.

Автор: Чон Джэ Хван_Профессор Университета Инха.

Ответственный и редактор: Им Джэ Хён_EAI 연구원

    문의: 02 2277 1683 (ext. 209) | jhim@eai.or.kr