Жасанды интеллект ұлттық қауіпсіздік орнықтылығын арттыру құралы ретінде: Сингапур тәжірибесі

Жедел цифрландыру және жасанды интеллекттің (бұдан әрі – ЖИ) критикалық маңызы бар секторларда кеңінен қолданылуы жағдайында ұлттық қауіпсіздіктің орнықтылығын қамтамасыз етуге бағытталған ЖИ тиімді басқару модельдерін қалыптастырудың маңыздылығы арта түсуде. Осы зерттеудің мақсаты — Сингапурда жасанды интеллектті басқарудың тәуекелге бағдарланған тәсілін талдау және оның 2020–2025 жж. аралығында ұлттық қауіпсіздік орнықтылығын нығайтуға қосқан үлесін бағалау. Зерттеудің әдіснамалық негізін нормативтік-стратегиялық құжаттарды сапалық талдау, салыстырмалы институционалдық талдау, сондай-ақ тәуекелге бағдарланған реттеу теориясы тұрғысынан жасанды интеллектті басқару құралдарын тақырыптық кодтау құрады. Зерттеу нәтижелері Сингапурдағы жасанды интеллектті басқару моделі «жұмсақ» реттеуді, техникалық верификацияны және секторлар арасындағы өзара іс-қимылды ұштастыруға негізделгенін көрсетеді. Бұл тәсіл инновациялық белсенділікті шектемей, киберқауіптермен, критикалық инфрақұрылымның осалдықтарымен және қоғамдық сенімнің төмендеуімен байланысты тәуекелдерді барынша азайтуға мүмкіндік береді. 2023–2024 жж. шағын және орта кәсіпорындар арасында жасанды интеллектті енгізу деңгейі үш еседен астам өсті, ал ірі компаниялар арасында бұл көрсеткіш 18 пайыздық пункттен астам артты. Кәсіби қызметінде жасанды интеллект құралдарын пайдаланатын қызметкерлердің үлесі шамамен 74%-ға жетіп, ЖИдің әлеуметтік-экономикалық үдерістерге терең интеграцияланғанын дәлелдейді. Жұмыстың практикалық маңыздылығы жоғары цифрландыру деңгейіне ие елдерде, соның ішінде Қазақстанда, ұлттық жасанды интеллектті басқару жүйелерін әзірлеу барысында сингапурлық модельді бейімдеу мүмкіндігінде көрініс табады.

1. Allahrakha, N. (2024). UNESCO's AI Ethics Principles: Challenges and Opportunities. International Journal of Law and Policy, 2(9), 24-36. https://doi.org/10.59022/ijlp.225

2. Bartneck, C., Lütge, C., Wagner, A., & Welsh, S. (2021). An introduction to ethics in robotics and AI (p.117). Springer Nature.

3. Bernd, W. W., Weyerer, J. C., & Sturm, B. J. (2020). The dark sides of artificial intelligence: An integrated AI governance framework for public administration. International Journal of Public Administration, 43(9), 818–829. https://doi.org/10.1080/01900692.2020.1749851

4. Cheng, J., & Zeng, J. (2022). Shaping AI’s Future? China in Global AI Governance. Journal of Contemporary China, 32, 794 - 810. https://doi.org/10.1080/10670564.2022.2107391

5. Cohen, T., & Suzor, N.P. (2024). Contesting the public interest in AI governance. Internet Policy Review, 13(3). https://doi.org/10.14763/2024.3.1794

6. Floridi, L., Holweg, M., Taddeo, M., Amaya Silva, J., Mökander, J., & Wen, Y. (2022). capAIA Procedure for Conducting Conformity Assessment of AI Systems in Line with the EU Artificial Intelligence Act. Available at SSRN 4064091. https://doi.org/10.2139/ssrn.4064091

7. Infocomm Media Development Authority (IMDA). (2022). Annex B: Background on Singapore’s AI governance work.

8. Infocomm Media Development Authority (IMDA). (2023). AI Verify Foundation: Technical overview and assurance framework.

9. Kriebitz, A., Max, R., & Lütge, C. (2022). The German Act on Autonomous Driving: why ethics still matters. Philosophy & Technology, 35(2), 1-13. https://doi.org/10.1007/s13347-022-00526-2

10. Kumar, S., & Narayanan, A. (2021). Human-centric AI governance in Asia. AI & Society. Lütge, C., & Uhl, M. (2021). Business Ethics: An Economically Informed Perspective. Oxford University Press, USA

11. Morley, J., Floridi, L., Kinsey, L., & Elhalal, A. (2019). From What to How: An Initial Review of Publicly Available AI Ethics Tools, Methods and Research to Translate Principles into Practices. Science and Engineering Ethics, 26, 2141 - 2168. https://doi.org/10.1007/s11948-019-00165-5

12. OECD. (2020). Singapore’s model framework to balance innovation and trust in AI. OECD.AI Policy Observatory. Retrieved September 22, 2025, from https://oecd.ai/en/wonk/singapores-model-framework-to-balance-innovation-and-trust-in-a

13. Personal Data Protection Commission (PDPC). (2020). Model AI governance framework (2nd ed.).

14. Personal Data Protection Commission (PDPC). (2020). Singapore’s approach to AI governance.

15. Radu, R. (2021). Steering the governance of artificial intelligence: National strategies in perspective. Policy and Society, 40(2), 178–193. https://doi.org/10.1080/14494035.2021.1929728

16. Smart Nation Singapore. (2023). National AI Strategy 2.0: AI for the public good, for Singapore and the world. Government of Singapore. https://file.go.gov.sg/nais2023.pdf

17. Taddeo, M., Ziosi, M., Tsamados, A., Gilli, L., & Kurapati, S. (2022). Artificial intelligence for national security: The predictability problem. Centre for Digital Ethics (CEDE) Research Paper No. Forthcoming.

18. Wirtz, B. W., Weyerer, J. C., & Kehl, I. (2022). Governance of artificial intelligence: A risk and guideline-based integrative framework. Government Information Quarterly, 39, 101685. https://doi.org/10.1016/j.giq.2022.101685

19. Yerlikaya, S., & Erzurumlu, Y.Ö. (2021). Artificial Intelligence in Public Sector: A Framework to Address Opportunities and Challenges. Studies in computational intelligence, 935, 201-216. https://doi.org/10.1007/978-3-030-62796-6_11