Є кілька причин, чому українцям (та й будь-якій нації) може бути важливо розвивати власні нейронні мережі, навіть якщо вже існують інші потужні моделі.
1. Технологічна незалежність
Якщо країна повністю залежить від іноземних технологій, вона вразлива до санкцій, політичних рішень або змін у політиці компаній, що володіють ШІ. Українська нейронка може бути адаптована під національні потреби без зовнішнього впливу.
2. Мовна і культурна адаптація
Локальні нейронки можуть бути ще більш точними в розумінні діалектів, фольклору, гумору, історичних нюансів тощо.
3. Розвиток науки і бізнесу
Власні моделі відкривають можливості для стартапів, автоматизації бізнесу, створення унікальних продуктів на базі ШІ, а також для експериментів у сфері машинного навчання.
4. Кібербезпека та конфіденційність
Використовуючи закордонні моделі, компанії та держустанови ризикують, що їхні дані можуть опинитися під чужим контролем. Власна нейромережа гарантує більший рівень безпеки.
5. Опенсорс і навчання
Створення власних ШІ дає українським розробникам досвід, розвиває айті-спільноту, створює робочі місця і можливості для навчання студентів та ентузіастів.
6. Специфічні завдання
Є багато нішевих сфер, де загальні ШІ можуть не бути ефективними. Наприклад, моделі для прогнозування врожайності українських полів, аналізу законодавства, роботи з історичними архівами, автоматизації українських підприємств тощо.
Коли в Україні будуть створені потужні нейронки, вони можуть вплинути як на розвиток локального ШІ, так і, потенційно, на покращення глобальних моделей у світі.
Якщо українські розробники викладуть свої напрацювання у відкритий доступ (наприклад, у Hugging Face, Kaggle, Zenodo, Arxiv або інші наукові репозиторії), то будь-яка нейромережа, включаючи DeepSeek, OpenAI, Google Gemini, Mistral, LLaMA та інші, зможе використовувати ці дані для навчання.
Створення та відкриття даних
Наприклад, українські вчені чи ентузіасти збирають корпуси текстів, створюють словники, розмічають юридичні чи медичні документи, складають датасети з діалектами тощо.
Викладають їх у відкритий доступ під ліцензією CC-BY (Creative Commons) або Open Data.
Використання в навчанні
Команди, які розробляють мовні моделі (від OpenAI до китайських DeepSeek чи Mistral), можуть взяти ці дані і додати їх до навчальної вибірки.
Якщо ці моделі відкриті, українські розробники можуть також використовувати їхні оновлення для своїх задач.
Результат
Глобальні моделі краще розуміють українську мову, контекст, культуру.
Українські розробники отримують доступ до сильніших ШІ-технологій та можуть створювати спеціалізовані нейромережі.
Відкриті україномовні набори даних вже є:
Hugging Face – є українські мовні моделі та текстові корпуси.
Common Crawl – містить веб-архів українських сайтів.
OSCAR – великий відкритий корпус текстів різними мовами, включно з українською.
Ukrainian Universal Dependencies – розмічені тексти для NLP.
Тому, якщо українці активно працюватимуть з відкритими даними, це вплине не лише на локальні розробки, а й на глобальні мовні моделі.
