Įsivaizduokite, kad valstybė kuria modernų, išmanų ir efektyvų miestą. Pastatai nauji, paslaugos skaitmenizuotos, procesai automatizuoti, o gyventojai vis daugiau kasdienių reikalų tvarko internetu. Tačiau svarbiausios šio miesto sistemos priklauso ne pačiai valstybei, o kelioms užsienio bendrovėms. Panašus klausimas vis dažniau kyla ir kalbant apie dirbtinį intelektą.
Įsivaizduokite, kad valstybė kuria modernų, išmanų ir efektyvų miestą. Pastatai nauji, paslaugos skaitmenizuotos, procesai automatizuoti, o gyventojai vis daugiau kasdienių reikalų tvarko internetu. Tačiau svarbiausios šio miesto sistemos priklauso ne pačiai valstybei, o kelioms užsienio bendrovėms. Nuo jų priklauso, kaip vyksta duomenų apdorojimas, kiek kainuoja prieiga prie paslaugų ir kokios taisyklės bus taikomos ateityje.
Dr. Mantas Lukauskas
Panašus klausimas vis dažniau kyla ir kalbant apie dirbtinį intelektą (DI). Lietuva, kaip ir daugelis kitų mažesnių valstybių, aktyviai diegia DI versle, švietime, viešajame sektoriuje ir kasdienėse paslaugose. Tačiau didžioji dalis pažangiausių bazinių modelių, skaičiavimo infrastruktūros ir komercinių platformų yra kuriama ir valdoma už Lietuvos ribų.
Todėl klausimas nėra, ar Lietuva turi naudoti DI. Atsakymas akivaizdus – turi. Tačiau svarbesnis klausimas yra kitas: ar būsime tik šių technologijų naudotojai, ar gebėsime jas suprasti, pritaikyti ir valdyti pagal savo poreikius?
DI galia koncentruojasi keliose šalyse
Stanfordo HAI „AI Index 2026“ ataskaita rodo aiškią tendenciją: pažangiausių DI modelių kūrimas išlieka stipriai sutelktas JAV ir Kinijoje. Būtent šiose šalyse veikia didžioji dalis bendrovių, kuriančių galingiausius modelius, valdančių milžiniškus duomenų centrus ir turinčių prieigą prie brangiausios skaičiavimo infrastruktūros.
Ataskaitoje nurodoma, kad JAV turi 5 427 duomenų centrus – daugiau nei dešimt kartų daugiau nei bet kuri kita šalis. Tokie skaičiai aiškiai parodo, kad šiuolaikinis DI nėra vien programinė įranga. Tai ir duomenų centrai, lustai, energijos ištekliai, kapitalas, moksliniai talentai bei teisinė aplinka.
Dėl to mažesnėms valstybėms tiesiogiai konkuruoti su JAV ar Kinija kuriant didžiausius pasaulio modelius būtų beveik neįmanoma. Tai matyti ir Europos lygmeniu, kur vis daugiau kalbama apie DI pajėgumus, duomenų infrastruktūrą, reguliavimą ir technologinį atsparumą.
Tačiau tai nereiškia, kad mažos valstybės neturi pasirinkimo. Jos tiesiog turi rinktis kitokią strategiją.
Kodėl svarbu, kieno modeliais naudojamės?
Iš pirmo žvilgsnio gali atrodyti, kad nėra didelio skirtumo, kieno serveriuose veikia modelis, jei jis padeda greičiau parengti dokumentą, aptarnauti klientus ar analizuoti duomenis. Daugeliu kasdienių atvejų taip ir yra. Globalūs DI įrankiai jau dabar kuria didelę vertę, todėl jų nereikėtų dirbtinai ignoruoti vien dėl to, kad jie sukurti kitose šalyse.
Vis dėlto valstybės mastu šis klausimas tampa sudėtingesnis. Kai DI pradedamas taikyti viešajame sektoriuje, sveikatos priežiūroje, švietime, teisėje ar valdant kritines paslaugas, svarbus tampa ne vien patogumas. Ne mažiau svarbu, kas valdo duomenis, pagal kokias taisykles veikia modelis, ar jo sprendimus galima audituoti ir ar jis pakankamai gerai supranta vietinį kontekstą.
Lietuvių kalba, mūsų teisės sistema, administracinė praktika ir kultūrinis kontekstas nėra smulkmenos. Modelis, kuris puikiai veikia anglų kalboje ir JAV aplinkoje, nebūtinai taip pat tiksliai supras lietuvišką teisinį tekstą, viešojo sektoriaus terminiją ar vietinių institucijų procedūras. Tai nereiškia, kad tokie modeliai yra nenaudingi. Tai reiškia, kad juos reikia vertinti kritiškai ir pritaikyti vietos poreikiams.
Kitaip tariant, DI suverenitetas nėra noras viską kurti patiems. Tai gebėjimas ne aklai priklausyti nuo išorinių technologijų tiekėjų ten, kur kalbama apie valstybės duomenis, viešąsias paslaugas ir ilgalaikį technologinį atsparumą.
Lietuvai nereikia kurti savo „ChatGPT“ nuo nulio
Kartais diskusijos apie nacionalinį DI sudaro įspūdį, kad mažai valstybei reikėtų sukurti savo „ChatGPT“ ir konkuruoti su trilijoninės vertės technologijų bendrovėmis. Tai nebūtų realistiška. Lietuvai nereikia bandyti laimėti lenktynių, kuriose svarbiausi kriterijai yra didžiausias modelis, brangiausias duomenų centras ar didžiausias grafikos procesorių skaičius.
Tačiau Lietuvai reikia kitų gebėjimų. Reikia mokėti adaptuoti atvirus modelius lietuvių kalbai, kurti aukštos kokybės lietuviškus duomenų rinkinius, turėti patikimus DI vertinimo metodus, gebėti saugiai diegti modelius viešajame sektoriuje ir užtikrinti, kad jautrūs duomenys nebūtų tvarkomi neaiškiomis sąlygomis.
Čia išryškėja atvirojo kodo technologijų svarba. Atviri modeliai ir atviros infrastruktūros sprendimai mažesnėms valstybėms suteikia galimybę ne viską kurti nuo nulio, bet išlaikyti daugiau kontrolės, skaidrumo ir lankstumo. Tokius sprendimus galima pritaikyti konkrečioms kalboms, sektoriams ir saugumo reikalavimams. Tai nėra pigus ar paprastas kelias, tačiau jis gerokai realesnis nei bandymas vieniems sukurti naują globalų DI gigantą.
Tokia strategija Lietuvai galėtų būti kur kas praktiškesnė: ne siekti sukurti didžiausią modelį pasaulyje, o tapti valstybe, gebančia protingai ir saugiai taikyti DI savo kalbai, institucijoms ir ekonomikai.
DI tampa valstybės infrastruktūros dalimi
2026-aisiais DI vis mažiau primena atskirą technologinę naujovę ir vis labiau tampa infrastruktūros dalimi. Jis naudojamas dokumentams rengti, klientams aptarnauti, duomenims analizuoti, kibernetiniam saugumui stiprinti, mokymuisi, vertimui ir sprendimų priėmimui.
Kai technologija tampa taip plačiai naudojama, klausimas dėl jos kontrolės įgauna strateginę reikšmę. Valstybės nepriklausomybė šiandien matuojama ne tik fizinėmis sienomis, energetika ar transporto tinklais. Ji vis labiau priklauso ir nuo to, ar valstybė turi pakankamai kompetencijų valdyti savo skaitmeninius procesus.
Tai nereiškia, kad Lietuva turi užsidaryti nuo globalių DI platformų. Priešingai, protinga valstybė turi naudotis geriausiais pasaulio sprendimais. Tačiau kartu ji turi nuosekliai stiprinti ir savo kompetencijas: ugdyti inžinierius bei tyrėjus, kurti vertinimo standartus, duomenų valdymo taisykles, viešojo sektoriaus praktikas ir lokalius sprendimus ten, kur jų labiausiai reikia.
Jeigu to nedarysime, būsime ne aktyvūs DI ekosistemos dalyviai, o daugiausia jos vartotojai. Galbūt modernūs, patogiai besinaudojantys technologijomis ir greitai diegiantys naujoves, tačiau vis tiek priklausomi nuo kitų šalių technologinių sprendimų, kainodaros ir taisyklių.
Ką Lietuva turėtų daryti?
Pirmas žingsnis nėra brangiausias superkompiuteris ar ambicija sukurti didžiausią modelį regione. Pirmas žingsnis yra aiški strategija, apibrėžianti, kur DI Lietuvai yra kritiškai svarbus, o kur pakanka naudotis globaliais įrankiais.
Viešajame sektoriuje reikėtų aiškiai apsibrėžti, kokių DI sistemų negalima diegti be audito, kuriems duomenims būtina taikyti griežtesnę apsaugą ir kokios užduotys reikalauja lietuvių kalbai bei teisės sistemai pritaikytų sprendimų. Švietime reikėtų investuoti ne tik į DI naudojimą, bet ir į DI raštingumą. Versle svarbu skatinti ne vien licencijų įsigijimą, bet ir realias kompetencijas integruoti modelius į organizacijų procesus.
Lietuvos stiprybė greičiausiai nebus mastas. Mūsų pranašumas gali slypėti greityje, lankstume, aukštos kokybės inžinerijoje ir gebėjime susitelkti į konkrečias sritis, kuriose vietinis kontekstas yra būtinas. Lietuvių kalba, viešasis sektorius, kibernetinis saugumas, finansinės technologijos, švietimas ir skaitmeninės valstybės paslaugos galėtų tapti sritimis, kuriose nacionalinė DI kompetencija turi realią prasmę.
Ne viską reikia turėti, bet kai ką būtina valdyti
Skaitmeninis suverenitetas nereiškia, kad Lietuva turi viską kurti pati. Toks požiūris būtų brangus, lėtas ir greičiausiai neefektyvus. Tačiau tai taip pat nereiškia, kad galime viską palikti išorės tiekėjams ir tikėtis, jog jų interesai visada sutaps su mūsų interesais.
Tikrasis tikslas turėtų būti balansas. Naudoti globalius sprendimus ten, kur jie veikia geriausiai, ir kartu kurti vietinę kompetenciją ten, kur svarbūs duomenys, kalba, teisė, saugumas bei ilgalaikis atsparumas. Taip pat svarbu turėti bent dalį technologinių pajėgumų, kurie leistų ne tik pirkti DI sprendimus, bet ir juos suprasti, vertinti bei pritaikyti savo poreikiams.
DI pamažu tampa valstybės infrastruktūros sluoksniu – ne tokiu matomu kaip keliai ar elektros tinklai, bet vis svarbesniu viešosioms paslaugoms, verslui ir saugumui.
Tačiau nuo jo vis labiau priklausys tai, kaip veiks mūsų institucijos, verslai ir kasdienės paslaugos.
Todėl klausimas nėra, ar Lietuva turi naudoti DI. Klausimas – ar Lietuva bus tik DI vartotoja, ar ir valstybė, gebanti suprasti, valdyti ir kurti savo skaitmeninę ateitį.
Dr. Mantas Lukauskas, Kauno technologijos universiteto Matematikos ir gamtos mokslų fakulteto (KTU MGMF) mokslininkas
