Фото: пресс-служба IITU
В IITU знания студентов проверяют на устной защите: просят изменить логику алгоритма или переписать фрагмент кода у доски. Президент университета Рустем Бигари считает, что надёжных автоматических детекторов текстов от нейросетей нет. Бывший вице-министр образования и науки Казахстана письменно ответил на вопросы raem.kz об учёбе с ИИ и подготовке специалистов.
Ниже — ответы Бигари в редакционной обработке.
На прототип теперь уходят недели, дни или часы
Три года назад студент тратил до 70% времени на рутину. Искал синтаксические ошибки в коде, верстал базовые интерфейсы. Переводил техническую документацию или вручную собирал источники. Сегодня эти операции делегированы нейросетям.
Студенты больше времени работают как исследователи. ИИ помогает собрать каркас решения, провести предварительное моделирование или разобрать литературу. Освободившееся время уходит на архитектуру и информационную безопасность. Студенты проверяют гипотезы и продумывают прикладную логику.
Раньше на прототип сервиса или программно-аппаратного комплекса уходил семестр. Сейчас проектные команды собирают и тестируют его за считанные недели, дни или часы.
Digital Day в IITU · Фото: пресс-служба IITU
Использование ChatGPT нужно раскрывать
Если честно, надёжных автоматических детекторов ИИ сейчас нет.
Алгоритмы проверки текста, включая модули в StrikePlagiarism и Turnitin, не позволяют достоверно выявить следы нейросетей. Они могут принять грамотный академический текст человека за сгенерированный. При этом проверку легко обойти небольшим рерайтингом или изменением структуры предложений. Рассчитывать на объективный вердикт по нажатию кнопки в «антиплагиате» вредно для академической среды.
Мы строим работу вокруг принципа: «Нейросети могут помогать исследователю, но не заменять его». ИИ помогает искать литературу и обрабатывать большие массивы информации. Его можно использовать для моделирования, написания кода или вычитки текста. Содержание работы должно оставаться авторским. Студент обязан объяснить, как работает код и как он готовил проект.
В IITU внедряется регламент открытого декларирования — AI Disclosure. Все обучающиеся, в том числе в магистратуре и докторантуре, обязаны фиксировать использование генеративных моделей. Нужно назвать сервисы и привести промпты. Отдельно указать задачи, которые решались с их помощью. Это выводит работу с ИИ из серой зоны. Такая практика уже применяется в ведущих вузах мира.
Отчёт StrikePlagiarism служит вспомогательным ориентиром. Экспертная комиссия сопоставляет его с декларацией автора и самой работой. Автоматических дисквалификаций по отчёту программы у нас нет.
За точность расчётов отвечает автор. На нём же лежит ответственность за корректность ссылок и отсутствие выдуманных результатов. Объяснение, что нейросеть ошиблась или придумала источник, в IITU считают признаком некомпетентности исследователя.
Основная проверка проходит на устной защите. Преподаватель может попросить изменить логику алгоритма или переписать фрагмент кода у доски. Может потребовать обосновать архитектуру или выбранный математический аппарат. Если студент не владеет сутью, сгенерированная компиляция рассыпается за первые три минуты диалога.
Digital Day в IITU · Фото: пресс-служба IITU
ИИ забирает рутинные задачи внутри профессий
Под ударом монотонная работа, которую можно описать пошаговым регламентом. В канцелярии агенты анализируют смысл входящих документов и распределяют поручения между исполнителями.
В кадровом делопроизводстве к алгоритмам переходит оформление типовых приказов и графиков отпусков. Они готовят справки и проводят первичный отсев резюме. ИИ за секунды составляет и вычитывает шаблонные договоры купли-продажи или аренды. В финансовом и складском учёте автоматизируются ввод накладных и разнесение банковских выписок. Уходит и ручная сверка актов.
Растёт ценность специалистов, чья работа требует человеческого контакта. Юристу нужно вести многосторонние переговоры и защищать интересы клиента в конфликте. Замечать скрытые риски и убеждать суд. HR-партнёру — разбираться в мотивации кандидата при личной встрече. Оценивать, сработается ли он с командой, и привлекать сильных руководителей.
В крупных инфраструктурных проектах заказчику нужна персональная ответственность исполнителя. Для B2B-переговорщиков и специалистов по сложным сделкам сохраняет значение доверие между партнёрами.
Нужны AI-архитекторы и инженеры данных, работающие с Data Governance. Они проектируют корпоративные системы, предотвращают ухудшение качества информации и следят за целостностью государственных и корпоративных реестров.
С развитием vibe-кодинга растёт ценность инженеров высокого уровня — AI-архитекторов и Core Devs. Генерация кода доступна каждому. Главная ценность остаётся у тех, кто создаёт сами инструменты, проектирует масштабируемую архитектуру и обеспечивает отказоустойчивость систем.
Ещё одно направление — Embedded AI. Эти инженеры встраивают нейросети в физические устройства. Работают с сенсорами и дронами, промышленными механизмами или автономным транспортом.
В IITU во все учебные траектории встроены модули по машинному обучению и архитектуре данных. Студенты изучают математику моделей и проектирование мультиагентных систем. Учатся соединять программы с аппаратными комплексами. Отдельно развивают критическое мышление и аргументацию, чтобы проверять работу алгоритмов и отвечать за результат.
Digital Day в IITU · Фото: пресс-служба IITU
IITU привлекает практиков и обучает преподавателей
Инструменты ИИ обновляются каждые несколько месяцев, а академическая подготовка кадров занимает годы. Не хватает специалистов, которые глубоко понимают математику моделей и имеют свежий опыт их внедрения. С этой трудностью сталкиваются университеты по всему миру.
Мы запускаем совместные исследования и академический обмен между вузами Казахстана. Приглашаем практиков из технологических компаний и международных центров компетенций. Они читают спецкурсы и проводят практические занятия, помогают с дипломными проектами.
Преподаватели IITU тоже продолжают учиться. Осваивают прикладные инструменты и работу с промптами. Перестраивают программы курсов под требования академической честности и новые способы проверки знаний.
Digital Day в IITU · Фото: пресс-служба IITU
Вузам нужны GPU-кластеры и гибкие программы
Государству стоит обеспечить технологическую основу для университетских исследований. Доступ к высокопроизводительным GPU-кластерам сейчас ограничивает работу R&D-лабораторий. Нужен национальный вычислительный фонд, который прозрачно распределял бы квоты на фундаментальные и прикладные исследования.
Также нужна Национальная база открытых данных — Data Commons. Университетам требуется защищённый доступ к качественной обезличенной государственной информации по понятным правилам. Это позволит адаптировать модели к задачам казахстанской экономики и общества. Отдельная задача — работа с государственным языком.
Жёсткие образовательные стандарты тормозят обновление программ. Вузы должны иметь право ежегодно менять до 30–40% их содержания в уведомительном порядке, без бюрократических согласований.
Научные гранты стоит направлять на работающие инженерные прототипы, которые решают конкретные отраслевые задачи страны.
Digital Day в IITU · Фото: пресс-служба IITU
Инвестору Бигари показал бы ИИ в физических системах
Я бы показал разработки на стыке прикладного ИИ и физических систем. Чистый софт или простые надстройки над чужими языковыми моделями конкурентам легко воспроизвести. Долгосрочную инвестиционную ценность вижу там, где алгоритмы соединены с аппаратной частью.
Например, в автономных робототехнических комплексах для инспекции промышленной инфраструктуры. Они могут следить за энергосетями или работать в зонах риска. Компактная модель компьютерного зрения запускается прямо на бортовом контроллере — Edge/Embedded AI. Она работает в реальном времени без постоянной связи с облаком.
Другое направление — предиктивная аналитика для промышленности и городской инфраструктуры. Такие системы собирают телеметрию с сенсоров, заранее обнаруживают аномалии и предотвращают аварийные остановки оборудования.
Инвесторам интересны команды, которые способны пройти полный инженерный цикл. Спроектировать микроконтроллерную плату и подключить сенсоры. Затем дообучить модель и развернуть её на действующем производстве.
Абитуриентам 2027 года Бигари советует фундаментальные знания
Не выбирайте траекторию «человека-функции». Если работа укладывается в предсказуемый шаблон и не требует принятия персональных рисков, алгоритмы заберут её первыми.
Опирайтесь на математику и физику. Изучайте теорию алгоритмов и системную инженерию. Прикладные фреймворки и языки программирования меняются каждые несколько лет, фундаментальные принципы — никогда. С такой базой новые инструменты можно освоить за пару недель.
Ищите направления на стыке дисциплин. Например, ИИ с робототехникой и аппаратными системами. Или IT с биотехнологиями и медициной. Ещё одно пересечение — кибербезопасность с государственным управлением и правом.
Развивайте самостоятельность и критическое мышление. ИИ быстро генерирует варианты, но не умеет ставить неочевидные проблемы и чувствовать контекст. Он не ведёт переговоры и не несёт личной ответственности за решения. Учитесь формулировать задачу, проверять исходную информацию и отвечать за результат.
