И вот здесь начинается самое интересное. Если человек все чаще думает вместе с ИИ, дискуссия уже не сводится к тому, где стоят серверы и кому принадлежат данные. Возникает другой вопрос: на какой интеллектуальной почве сформировался интеллект машины? Ведь создать собственную нейросеть мало – риск потерять культурную идентичность остается.
Культурная асимметрия нейросетей
Эту проблему Владимир Путин обозначил еще в ноябре 2023 года на международной конференции «Путешествие в мир искусственного интеллекта». Он обратил внимание на опасность ситуации, когда генеративная модель работает преимущественно с англоязычным массивом данных и в результате способна игнорировать или вытеснять из своей глобальной картины российскую культуру, науку, музыку, литературу. Отсюда следовал вполне практический вывод: отечественным системам необходимы собственные данные, в том числе материалы Национального корпуса русского языка, библиотек, архивов и органов власти.
Но реальный риск еще серьезнее. ИИ, обученный преимущественно на иностранном культурном массиве, не только хуже понимает Россию – он постепенно приучает пользователя смотреть на нее и на мир через чужую систему смыслов. То есть вопрос даже не в качестве ответов машины, а в сохранении национального культурного кода у части населения страны.
Главное об ИИ: суверенный интеллект, скандал в США, ошибки на сотни тысяч
Это уже не просто гипотеза: отдельные звенья такого механизма подтверждены исследованиями. Международная группа под руководством Вэньсюаня Вана, в которую входили в том числе сотрудники Китайского университета Гонконга, в работе «Не все страны празднуют День благодарения: о культурном доминировании в больших языковых моделях», представленной на конференции Ассоциации компьютерной лингвистики ACL 2024, сравнивала ответы GPT-моделей в разных языковых и культурных контекстах. Исследование показало, что неравномерное распределение данных во время обучения закрепляет определенные культурные паттерны, и в итоге англоязычная перспектива начинает доминировать в ответах моделей. Причем этот эффект обнаруживается не только в вопросах о праздниках, песнях и других культурных реалиях, но и в сфере ценностей и мнений.
Следующее звено проверяли уже на людях. Франческо Сальви и его коллеги из Федеральной политехнической школы Лозанны, Фонда Бруно Кесслера в Италии и Принстонского университета провели контролируемый эксперимент с 900 совершеннолетними участниками из США. Люди спорили по общественно-политическим вопросам либо с другим человеком, либо с GPT-4. Персонализированная модель, получавшая базовые сведения о собеседнике, убеждала заметно эффективнее человека. Исследование опубликовано в Nature Human Behaviour в 2025 году.
Стерлинг Уильямс-Сеси и соавторы в двух предварительно зарегистрированных экспериментах на 2582 участниках проверяли уже другой механизм: что происходит, когда человек пишет текст при помощи ИИ, систематически подталкивающего его к определенной позиции по общественно значимому вопросу. Установки пользователей после такой работы смещались в сторону подсказок машины. Исследование опубликовано в Science Advances в 2026 году.
Наконец, Хирому Якура и его коллеги, в том числе из Института человеческого развития Общества Макса Планка в Германии, изучали уже не лабораторные ответы, а реальную человеческую речь. На большом массиве англоязычных публичных выступлений они обнаружили, что после распространения ChatGPT люди стали заметно чаще употреблять слова и фразеологические конструкции, особенно характерные для языковых моделей. Это уже свидетельство обратного процесса: машина не просто учится на примерах – элементы ее собственной речевой манеры начинают возвращаться к человеку.
Исследований, которые доказали бы долговременное изменение культурного мировоззрения именно русскоязычных пользователей, пока нет. Но механизм уже перестал быть предположением: обучающий массив способен создавать культурную асимметрию модели, модель – менять установки человека, а характерные для нее речевые привычки – проникать в человеческую коммуникацию. И даже если риск постепенного замещения национального культурного кода невелик, разумнее учитывать его уже сейчас, чем ждать момента, когда значительная часть активных российских пользователей начнет воспринимать элементы собственной культурной традиции как чуждые или устаревшие.
Старая пропаганда на новый лад
Большая языковая модель не библиотека, где факты аккуратно разложены по полкам. Она обучается на гигантском массиве текстов и формирует связи между понятиями, событиями, причинами, оценками и выводами. Что встречается чаще, какие явления обычно сопоставляются, какие объяснения считаются естественными, какие источники чаще цитируются – всё это постепенно становится интеллектуальным рельефом модели.
Поэтому культурный перекос вовсе не требует злого умысла разработчиков. Если в обучающем массиве доминирует одна информационно-культурная среда, именно она получает статистическое преимущество. Машина может безупречно говорить по-русски, знать российские города и цитировать Пушкина, но привычные способы связывать события и объяснять причины будут в значительной степени сформированы в иностранном культурном контексте.
Для России это особенно чувствительно. Многие вопросы нашей истории и политики десятилетиями описывались во внешнем информационном пространстве – в чужой системе координат. Одни источники закреплялись как безусловно авторитетные, другие – как сомнительные. Одни определения становились будто бы нейтральными по умолчанию, другие заранее воспринимались как политически окрашенные.
Когда такой массив превращается в сырье для искусственного интеллекта, старая информационная борьба получает вторую жизнь. Газетная кампания может давно закончиться, политический спор – уйти в историю, а сформированная в ходе этого спора интерпретационная рамка останется в цифровом массиве. Пропаганда вчерашнего дня способна стать статистической предпосылкой ответа завтрашней машины.
Но отсюда вовсе не следует, что России нужна зеркальная пропагандистская нейросеть. Подтасовка остается подтасовкой независимо от происхождения. ИИ, который прячет неудобные факты и выдает политически приятный результат, будет плох не только как источник информации. Он будет плохо управлять, плохо анализировать бизнес, плохо заниматься наукой и плохо учить детей. Суверенный ИИ должен быть не более послушным, а более точным.
«Сделано в России» – еще не гарантия
Здесь и появляется понятие российского нейрокода. Свести его к формуле «сделаем свой ChatGPT» слишком просто. Собственная большая языковая модель необходима, но сама по себе суверенитета она не обеспечивает. Можно разработать ее в России, запустить на российских серверах – и при этом значительную часть представлений о мире она получит из внешнего информационного массива.
Парадокс в том, что даже отечественное происхождение модели еще не гарантирует суверенности ее интеллектуальной основы. В опубликованном техническом отчете GigaChat указано: в крупнейшей раскрытой части предобучающего веб-корпуса объемом 4,4 трлн токенов 63,76% данных были англоязычными и лишь 26,49% – русскоязычными.
«Яндекс» сообщал, что YandexGPT 5 Lite на первом этапе обучалась на 15 трлн токенов русско- и англоязычного текста, программного кода, математических данных и других материалов, однако доли двух языков компания не раскрывает.
Получается, вопрос «Чьи уши торчат из ИИ?» нельзя решить одной лишь маркировкой «Сделано в России». Нужно знать, на каком массиве данных машина училась видеть и связывать мир. Ведь последствия могут проявляться совсем не там, где принято искать идеологию.
Представим юридического ИИ-помощника: отечественная модель, российские серверы, дело в российском суде и российское законодательство. Но если логика его рассуждений в значительной степени сформирована англо-американским юридическим корпусом, машина может тяготеть к логике прецедентного права: сначала искать, как похожие дела решались раньше, и уже через это выводить правило. Российская правовая система устроена иначе: отправной точкой остается норма права, а судебная практика играет важнейшую роль в ее толковании и обеспечении единообразия применения. В итоге всё вроде российское, а способ юридического рассуждения может оказаться импортным.
Еще ярче это видно в творчестве. Допустим, иностранная нейросеть помогает написать сценарий о российской семье, решающей судьбу старого родового дома. Модель, сформированная преимущественно американской массовой драматургией, легко поведет героя к продаже, освобождению от прошлого и «выбору себя». Российская культурная традиция допускает другой, не менее естественный финал: образ дома символизирует связь поколений, становится живой памятью, частью личности героя. Культурный код ИИ проявляется не в декорациях, а в том, какой ход событий в его ответах выглядит естественным.
Вот почему «российский нейрокод» не название еще одной модели. Это весь критически важный контур совместной работы человека и машины: модели, вычислительная инфраструктура, национальные корпуса данных, библиотеки и архивы, законодательство, русский язык и языки народов России, научные школы, культурный и исторический контекст, проверяемые источники, подключаемые базы знаний и память пользователя.
Суверенный корпус нужен не только затем, чтобы ИИ больше знал о России, но и для того чтобы машина не решала российские задачи автоматически в чужой системе координат.
Иллюстрация создана нейрогенеративной сетью
©Нейросеть ChatGPT / «Профиль»Интеллектуальный штаб
Отсюда легко скатиться к идее цифровой самоизоляции. Но это как раз путь в тупик. Российский ИИ должен работать со всем мировым знанием, иностранными языками, исследованиями и культурами. Иначе он быстро станет слабее конкурентов. Суверенность заключается не в том, чтобы отрезать иностранный слой, а в том, чтобы российская культурная и интеллектуальная среда не растворилась внутри него.
Ограничения необходимы там, где речь идет о защите детей, прав и свобод человека, государственной тайны, персональных данных, семьи, свободы вероисповедания и других охраняемых законом ценностей. Но вне этих зон главным преимуществом российского ИИ должно быть качество знания: способность отделять факт от оценки, показывать существенные версии, признавать неопределенность и позволять проверить основания ответа.
И это не академическая роскошь. Самый сильный аргумент в пользу российского нейрокода вообще не политический, а практический.
Государство производит огромные массивы законов, статистики, отчетов, судебных решений и экспертных заключений. Сегодня это знание раздроблено между ведомствами и информационными системами. ИИ способен превратить его в работающую институциональную память: сопоставлять решения разных лет, находить противоречия, собирать факты и позиции, просчитывать последствия предлагаемых мер. Решение по-прежнему принимает человек. Просто вместо нескольких папок и справок он получает своего рода интеллектуальный штаб.
Для бизнеса эффект не менее существенен. Крупная корпорация и без ИИ может содержать юристов, аналитиков и отраслевых экспертов. Маленькая фирма – далеко не всегда. Если хороший ИИ способен предварительно проверить договор, оценить условия тендера, проанализировать рынок или просчитать финансовый сценарий, качественная экспертиза резко дешевеет. Это не отменяет работу профессионала, но позволяет предпринимателю раньше увидеть слабое место и снизить цену ошибки.
При этом договоры, технологии, клиентская информация и управленческий опыт постепенно становятся памятью корпоративного ИИ. И тогда вопрос суверенности превращается из политического лозунга в обычный вопрос сохранности активов.
Кто будет учить детей
В образовании ставки еще выше. Ребенок, который годами обсуждает с ИИ историю, литературу, общество и нравственные вопросы, пользуется уже не просто электронным учебником. Рядом с ним постоянный интеллектуальный собеседник. И важно не только, правильно ли тот называет даты, – важно, как он объясняет причины событий, какие аргументы считает убедительными и какие связи между явлениями предлагает ученику.
Если такой ИИ культурно сформирован преимущественно в иной среде, воздействие будет происходить не через грубую агитацию. Никто не станет ежедневно убеждать ребенка отказаться от собственной культуры. Машина просто снова и снова будет предлагать одну систему «естественных» объяснений, пока та действительно не станет естественной.
Поэтому хороший образовательный ИИ не должен вкладывать школьнику в голову готовый набор убеждений – ни западный, ни российский. Его задача противоположна: учить отличать факт от оценки, сравнивать источники, видеть спор интерпретаций, находить слабые места собственной позиции и аргументировать вывод. Вот это и есть интеллектуальный суверенитет: не запретить человеку смотреть наружу, а помочь ему не потеряться в чужой картине мира.
Та же проблема существует в культуре. Российское наследие – это не только Толстой, Достоевский и несколько десятков всемирно известных имен. Это рукописи, региональные архивы, музейные фонды, старая пресса, кинохроника, музыка, научные школы и огромный пласт материала, который сегодня практически невидим для машин. В эпоху искусственного интеллекта мало сохранить документ в архиве. Нужно сделать так, чтобы машина могла его найти, связать с эпохой и другими источниками и отличить оригинал от бесконечной цепочки пересказов.
Россию нельзя объяснить без России
Но даже идеально устроенный внутренний российский нейрокод решает только половину задачи. Мировые ИИ все равно будут рассказывать о нашей стране через источники, которые доступны им в глобальном информационном пространстве. Поэтому недостаточно защищать свое. Нужно становиться источником. И не путем выпуска тысяч однотипных материалов с «правильной позицией»: если по важному вопросу существует 100 сильных англоязычных исследований и три слабые российские публикации, количество не поможет.
Российский первоисточник должно быть проще найти и использовать, чем его иностранный пересказ. Для этого архивы, статистику, исследования и документы необходимо переводить в машиночитаемый вид, связывать факты между собой, создавать качественные переводы. По спорным темам особенно нужны сильные материалы, где рядом находятся первичный документ, фактическая хронология, российская аргументация, позиции других сторон и объяснение расхождений.
Тогда меняется сама логика информационной политики. Значение приобретает не количество опубликованных текстов, а другой показатель: может ли крупная мировая модель полноценно объяснить Россию, вообще не используя российские источники? Если может – у нас проблема.
Экспортировать не идеологию, а суверенность
Есть еще один критерий, без которого вся конструкция не работает. Российский нейрокод нельзя строить как цифровую крепость, которой человек обязан пользоваться только потому, что она отечественная. Если иностранная система заметно умнее и удобнее, пользователь выберет ее. И никакой административный зуд технологическое отставание не компенсирует. Настоящий суверенитет возникает тогда, когда своим ИИ выгодно пользоваться.
Более того, сама архитектура суверенного искусственного интеллекта способна стать российским экспортным продуктом. Не нужно предлагать другим государствам «русскую картину мира». Гораздо интереснее дать им технологию, которая позволит сохранить собственную идентичность. Государство, школы, отдельные люди и компании получают возможность контролировать свои данные и модели, учитывать собственное право, язык и культуру, создавать базы знаний и понимать происхождение машинных выводов.
Для стран, которые не хотят полностью зависеть ни от американских, ни от китайских платформ, это реальная ценность. Тогда российский экспорт ИИ становится не экспортом идеологии, а экспортом суверенности. Важно, чтобы Россия предложила миру не свою интерпретацию событий, а инструмент, позволяющий сохранить их собственную. И именно поэтому объективность превращается здесь в конкурентное преимущество. Машина, которая подтасовывает ответы, одинаково бесполезна государству, банку, ученому или предпринимателю, независимо от того, в чью пользу она это делает.
Чьи уши торчат?
В XX веке государства боролись за территории и информационные каналы. Затем – за данные, сети и цифровые платформы. Теперь конкуренция постепенно перемещается к системам, которые не просто передают человеку информацию, а участвуют в ее понимании. Вот почему российский нейрокод – не очередной проект импортозамещения и не набор национальных фильтров для нейросети. Это собственная среда совместной интеллектуальной работы человека и машины.
Можно иметь российские серверы, данные и даже создать с нуля собственную модель, но неосознанно потерять возможность участвовать в том, как искусственный интеллект объясняет нашу историю, право, экономику и культуру. Формально всё будет суверенным вплоть до последнего вентилятора системы охлаждения. А интеллектуальная система координат останется импортной.
Лучше пойти другим путем: создать ИИ, который глубоко знает российскую интеллектуальную и культурную традицию, свободно работает со всем мировым знанием, не боится неудобных фактов и дает человеку практическое преимущество. В конце концов, главный вопрос будет не в том, «чья нейросеть». Гораздо важнее, чьи уши оттуда торчат и помогает ли ИИ по-прежнему думать своей головой.
