ШІ вже може виконувати частину роботи за держслужбовців: експерт про реальність і ризики

Україна виграє від відсутності регулювання ШІ — поки що це пришвидшує розвиток

За прогнозами аналітиків, до 2030 року штучний інтелект може автоматизувати до 30% робочих процесів у державному секторі розвинених країн. Та чи готова Україна до цієї цифрової революції? Чи зможемо ми побудувати ефективну державу майбутнього в умовах війни та браку фахівців? І головне — чи не загрожує масове впровадження ШІ втратою контролю над критично важливими рішеннями?

Про це "Телеграф" запитав Олександра Краковецького — експерта з ШІ, засновника IT-компанії DevRain, співзасновника DonorUA, автора курсу "Початок роботи з ChatGPT" на Prometheus і володаря статусу Microsoft AI Most Valuable Professional.

ШІ вже може виконувати частину роботу за держслужбовців

— В якій сфері ви очікуєте найцікавіші впровадження ШІ у 2026 році – в обороні, економіці чи державних послугах? Де ШІ розвиватиметься найшвидше і чому?

— Розвиток і впровадження штучного інтелекту відбувається дуже нерівномірно, хаотично та фрагментовано. Більшість організацій тільки навчаються його використовувати, тому не варто очікувати проривних результатів у 2026 році. Скоріше, ситуація буде схожа на 2025 рік: десь щось покращать, десь щось впровадять, з’являться поодинокі результати.

ШІ найефективніший там, де є дані. Найчастіше його впроваджують у клієнтській підтримці та інших стандартних сценаріях, наприклад, для швидкого доступу до корпоративних знань. Проте успіх залежить не тільки від технології, а й від якості даних, процесів і готовності до експериментів.

Зараз розпочинається ера ШІ-агентів на базі великих мовних моделей — ключові гравці вже пропонують платформи для їх створення. Агентів буде багато, але їхня реальна ефективність поки під питанням. У 2026 році компанії швидше експериментуватимуть, ніж масово впроваджуватимуть.

Передусім автоматизують рутинні та операційні завдання — ті, які люди не хочуть робити власноруч.​​​​​​​​​​​​​​​​

— Які держпроцеси в Україні можна повністю передати ШІ вже зараз? Можливо це перевірка документів або розподіл бюджету – що реально?

— У держави є безліч завдань, які можна автоматизувати за допомогу ШІ. Проте тут виникає проблема. У взаємодії держави з громадянами потрібні точність і професіоналізм. Навіть одна помилка викликає резонанс, як нещодавній випадок, коли типова фраза ШІ потрапила в судову постанову. Навіть якщо це не критично, довіра до результату падає.

Довідка: Нещодавно в постанові Новозаводського районного суду Чернігова залишилася типова фраза від ChatGPT, що свідчить про використання ШІ для редагування тексту. Це стосується адміністративної справи про невиконання батьківських обов’язків та порушення громадського порядку, де посеред документа випадково залишилася фраза, характерна для штучного інтелекту, яку не помітили під час підготовки.

Кваліфікований і вмотивований фахівець може ефективно використовувати ШІ, але не всі держслужбовці мають такі навички. Незрозуміло, хто і як користується ШІ-інструментами — платною чи безплатною версією, чи проходила людина навчання, і де саме.

Водночас можливості ШІ в держсекторі значні. Це автоматичні або напівавтоматичні відповіді на звернення громадян і гарячі лінії; переклад документів, законів і нормативних актів різними мовами; аналіз відкритих даних і підготовка звітів; опрацювання документообігу в будь-якій сфері держуправління.

Для складних завдань, як-от розподіл держбюджету, ШІ теоретично може моделювати варіанти, враховувати зауваження різних сторін і проводити симуляції. Проте це надзвичайно складно через величезний обсяг даних і необхідність розробляти нові системи. Тому поки що така автоматизація радше гіпотетична, ніж реальна.​​​​​​​​​​​​​​​​

— ШІ для боротьби з топ корупцією – чи це можливо? Чи може алгоритм виявляти підозрілі держзакупівлі або декларації краще, ніж людина?

— Так, у цьому ШІ може значно допомогти. Достатньо створити умовного "агента", який переглядає всі закупівлі, шукає невідповідності та порівнює інформацію. Однозначно такий агент матиме чудовий ROI.

В Україні бракує глибоких фахівців з генеративного ШІ

— Чи вистачає Україні фахівців з ШІ для реалізації таких амбітних планів, або існує великий кадровий дефіцит? Скільки експертів потрібно і звідки вони будуть?

— Важливо уточнити, що ми маємо на увазі під "фахівцями з ШІ". Це дуже широка сфера. Є класичні data scientists, data-інженери, спеціалісти з розмітки даних, прикладні інженери (Applied AI Engineers), а також ті, хто працює з традиційним, генеративним і агентним ШІ.

Коли ми говоримо про "фахівців з генеративного ШІ", маємо на увазі людей, які можуть створювати, впроваджувати або використовувати великі мовні моделі. Тих, хто може створювати такі системи, в Україні дуже мало. Тих, хто вміє їх застосовувати — трохи більше. Загалом, брак спеціалістів відчувається не лише в нас.

Добра новина в тому, що багато трендів тимчасові. Якщо опанувати базові принципи, нові інструменти освоювати набагато легше. Проте для глибокого застосування таких фахівців все одно не вистачає і не буде вистачати у найближчому майбутньому.

Регулювання ШІ може загальмувати інновації

— Народний депутат Роман Грищук заявляв, що використовує ChatGPT для аналізу законопроєктів. Як ви оцінюєте потенціал генеративного ШІ для підвищення ефективності роботи народних депутатів? Чи є ризики?

— Якщо Роман використовує ШІ індивідуально для аналізу своєї роботи, це абсолютно нормально. Великі мовні моделі добре працюють з інформацією, допомагають помічати очевидні помилки або упущення, які автор документа може не помітити через власну заангажованість або брак часу. Це дозволяє швидко виявляти проблемні місця ще до того, як документ потрапить до інших.

Проблема виникає, коли ШІ застосовується масово без контролю та глибокого розуміння того, як працює ШІ. Мені подобається ідея, коли аналіз законопроєктів для виявлення помилок, неточностей чи проблем з термінологією буде реалізований централізовано. Проте для цього треба змінювати, ймовірно, законодавство, створювати нові інформаційні системи, і найголовніше, світогляд і

Якщо дивитися скептично, особливо з позиції середньостатистичного громадянина, який не дуже довіряє владі, застосування ШІ некваліфікованими людьми може мати більше негативних наслідків, ніж позитивних. Проблема не в людях як таких, а в тому, що вони не мали можливості здобути потрібну компетенцію. Відповідно, результати використання ШІ можуть бути непередбачуваними.

— Чи потрібно законодавчо регулювати розвиток ШІ в Україні вже зараз, чи це загальмує інновації?

— Питання регулювання ШІ складне. Наразі ми виграємо від того, що його майже немає. Без регуляцій компаніям не потрібно проходити сертифікації чи виконувати додаткові вимоги, що значно пришвидшує розвиток. В Україні поки що відбуваються лише поодинокі рухи, а в Європі єAI Act, який потенційно може поширитися й на нас.

Регулювати окремі аспекти потрібно, але враховуючи швидкість розвитку технологій, ніхто поки не знає, як це робити правильно. Більше регуляцій означає менший прогрес. Наприклад, Європа зараз відстає від США та Китаю у сфері ШІ через бюрократію, хоча частина правил цілком виправдана і взагалі без регуляцій жити і працювати теж буде важко.

Без війни Україна могла б заробляти на дата-центрах

— Дата-центри ШІ споживають величезну кількість електроенергії та води. З огляду на проблеми енергетичної інфраструктури України та атаки РФ на електромережу, чи реалістично зараз масштабне впровадження ШІ?

— Чат GPT і більшість великих моделей працюють на дата-центрах за кордоном, тож ми не використовуємо власну електроенергію для їх роботи. Якби не війна з Росією, Україна могла б будувати свої дата-центри та отримувати на цьому прибуток. Наразі це неможливо. У світі ж будується багато нових дата-центрів, і споживання ресурсів ШІ зростає.

В Україні теж є власні ШІ-розробки та локальні дата-центри, але їх масштаби значно менші порівняно з глобальними системами, більшість сервісів все одно працює в хмарі за межами країни.

— Популярний страх: ШІ "захопить світ" і вийде з-під контролю людини. Наскільки це реалістичний сценарій у найближчі 5-10 років? Чи є реальні підстави для занепокоєння?

— Є різниця між звичайним штучним інтелектом і так званим штучним загальним інтелектом (AGI). Звичайний ШІ навчений на конкретних даних і вирішує задачі в межах цих знань. AGI здатний виконувати завдання, на яких його прямо не навчали.

Поки що ідеї про "захоплення світу" неактуальні.