Искусственный интеллект как фактор укрепления устойчивости национальной безопасности: опыт Сингаппура

В условиях ускоренной цифровизации и расширения применения искусственного интеллекта (ИИ) в критически важных секторах возрастает значимость формирования эффективных моделей управления искусственным интеллектом (далее – ИИ), ориентированных на обеспечение устойчивости национальной безопасности. Целью данного исследования является анализ рискориентированного подхода к управлению искусственным интеллектом в Сингапуре и оценка его вклада в укрепление устойчивости национальной безопасности в период 2020–2025 гг. Методологической основой исследования послужили качественный анализ нормативностратегических документов, сравнительный институциональный анализ, а также тематическое кодирование инструментов управления ИИ с позиций теории риск-ориентированного регулирования. Результаты исследования показывают, что сингапурская модель управления ИИ основана на сочетании «мягкого» регулирования, технической верификации и межсекторального взаимодействия, что позволяет минимизировать риски, связанные с киберугрозами, уязвимостью критической инфраструктуры и снижением общественного доверия, без ограничения инновационной активности. В 2023–2024 гг. уровень внедрения ИИ среди малых и средних предприятий увеличился более чем в три раза, а среди крупных компаний — более чем на 18 п.п. Доля работников, использующих ИИ-инструменты в профессиональной деятельности, достигла почти 74%, что свидетельствует о глубокой интеграции ИИ в социально-экономические процессы. Практическая значимость работы состоит в возможности адаптации сингапурской модели при разработке национальных систем управления ИИ в странах с высокой степенью цифровизации, включая Казахстан. 

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