ChatGPT и Copilot выдали одну картину причин поддержки США действий Израиля в Газе. Mistral — другую: дипломатическое прикрытие в ООН и моральные аспекты. Китайский DeepSeek — третью: падение легитимности США на Глобальном Юге и религиозное влияние. Это не ошибка модели, а ценностный выбор. Когда банк использует такую модель для скоринга, антифрода или оценки кредитного риска, он встраивает в свои решения чужую картину мира — и пока этого не замечает.
Что показал эксперимент
Как рассказал в интервью Национальному банковскому журналу кандидат физико-математических наук, председатель комиссии по безопасности финансового рынка Совета ТПП РФ, руководитель Центра компетенций «Цифровизация финансовых технологий» Фонда развития цифровой экономики Тимур Аитов, исследователи Илан Манор с соавторами протестировали модели ИИ из США, Европы и Китая и показали: на один и тот же вопрос они дают принципиально разные ответы. Это то, что исследователи называют эффектом страны происхождения.
«Это не какая-то мелкая ошибка или неточность. Это ценностный выбор, — говорит Аитов. — Когда наш банк использует ИИ-модель для оценки кредитного риска, скоринга или антифрода, он фактически встраивает в свои решения чужую картину мира. Модель может недооценивать риски в одних юрисдикциях и переоценивать в других. Она может по-разному интерпретировать одни и те же данные в зависимости от того, какие ценности в неё заложены».
Почему это касается каждого банка
По словам Аитова, банковская инфраструктура — первое, что окажется под ударом при смене технологического ландшафта. Цифровой рубль, платёжные системы, антифрод, биометрия, скоринг — всё это уже сегодня опирается на ИИ. Если завтра изменится лицензионная политика фундаментальных моделей, национальная финансовая инфраструктура окажется работающей на технологиях, которые Россия не контролирует.
«Это не абстрактный риск. Это конкретный вызов, и он касается каждого банка», — подчёркивает эксперт. Он добавляет, что ему могут возразить: мол, мы используем открытые модели, они бесплатны, зачем усложнять. Но именно в этом вакууме и проблема.
Что стоит за китайской стратегией открытых кодов
Аитов разводит три вещи, которые, по его мнению, нельзя смешивать: технологический суверенитет как категорию национальной безопасности, китайскую стратегию открытых кодов как объективный фактор, уже определяющий российскую ИИ-повестку, и практический вопрос — как сделать, чтобы партнёрство не превратилось в зависимость.
«Технологии — лишь следствие. Главное — это ракурс: контроль над платформами означает контроль над глобальными нарративами. ИИ становится не столько инструментом прогресса, сколько рычагом давления, — говорит он. — Китайская стратегия открытых кодов — это не просто техническая политика. Это формирование ландшафта, в который изначально вписано их видение мира. Если мы пользуемся их моделями, мы встраиваемся в этот ландшафт. Вопрос не в том, какая модель быстрее или дешевле. Вопрос в том, чьи ценности и чья логика будут определять нашу инфраструктуру через три-пять лет».
Цифры зависимости
По данным Аитова, в депозитарии на Hugging Face — 113 тысяч производных моделей Qwen, общее число загрузок около миллиарда, что больше половины глобальных загрузок открытых моделей. Архитектурные стандарты, форматы данных, подходы к fine-tuning задаются не в России. Forbes уже предсказал, что китайские компании могут пересмотреть политику публикации больших моделей в open-source, и указал триггеры для этого.
«С одной стороны, нам дали доступ. С другой — мы получили зависимость. Собственные компетенции нужны совсем не вместо партнёрства, а для того, чтобы партнёрство было равным. Пока этого нет», — говорит эксперт.
Спор о том, что считать российским ИИ
Аитов напоминает о публичном споре, развернувшемся вокруг критериев «российскости» ИИ. 17 июля в Совете Федерации Герман Греф настаивал, что GigaChat — полностью собственная разработка: своя архитектура, своё обучение, свой стек. Яндекс, по его словам, не скрывает, что дообучает модели на открытых архитектурах, включая Qwen и DeepSeek. Яндекс отпарировал.
«Это не спор о том, кто «настоящий патриот». Это спор о критериях, — говорит Аитов. — Пока методологии нет, каждый трактует суверенитет в свою пользу. Одни подчёркивают происхождение архитектуры. Другие — локализацию данных и инференса. Третьи — юрисдикцию правообладателя и принадлежность весов».
Вопросы повисают: если модель обучена на китайской архитектуре, но на российских данных и российскими инженерами — она российская? Если дообучение затронуло 10% весов — это своя модель или адаптация? Если инференс в России, а обучение за рубежом — где проходит граница?
Для банков это не абстракция. От того, как будет определено «российское ИИ», зависят требования регулятора, закупки, признание моделей в периметре безопасности и допуск к работе с данными клиентов. Если банк использует модель, формально считающуюся иностранной, он может столкнуться с ограничениями при работе с персональными данными, банковской тайной, государственной тайной.
Двухконтурная архитектура
Аитов предлагает концепцию двухконтурной архитектуры, которую он уже публиковал. В её основе — анализ того, как работала и почему рухнула схема с картой «Мир» за рубежом.
Первый контур — суверенный: критическая инфраструктура, замкнутые технологические циклы, регулирование для защиты от внешних шоков вплоть до физической безопасности. Второй контур — международный: большая открытость, большая совместимость с дружественными юрисдикциями, аккуратная выработка правил, а не их навязывание.
«Внутренний контур НСПК продолжает функционировать, а внешний, построенный на банках-посредниках в Турции и Казахстане, не выдержал санкционного давления, — говорит Аитов. — Отсюда вывод: нужна не просто платёжная система, а два её контура. Я предлагаю утвердить методологию двухконтурной архитектуры как отраслевой стандарт, чтобы она прошла экспертизу и стала рабочей рамкой, а не осталась авторской идеей, пусть и яркой».
Что делать банку уже сегодня
Аитов даёт пять рекомендаций. Первое — провести аудит используемых моделей: какие юрисдикции, какие лицензии, какие риски. Второе — оценить общую зависимость от поставщика: если завтра политику сменят, что произойдёт с сервисами. Третье — создать хотя бы внутреннюю методологию оценки «российскости» ИИ. Четвёртое — участвовать в отраслевых рабочих группах и комитетах по стандартизации. Пятое — готовить свои кадры: финансовых архитекторов, которые мыслят одновременно в санкционном праве, распределённых реестрах и риск-менеджменте.
«Я понимаю, что это звучит непривычно и выглядит как ещё одна нагрузка. Но альтернатива — оказаться в ситуации, когда вы не контролируете свою инфраструктуру», — говорит эксперт.
Что уже делается
В конце 2025 года открыли Китайско-российский инновационный центр трансфера технологий ИИ — ИСП РАН и Шаньдунский центр компьютерных наук в Цзинане. Арутюн Аветисян тогда сказал: «Технологическая независимость может быть только в кооперации». Аитов называет эту формулу правильной, но добавляет нюанс, о котором пока не принято говорить громко: доступ к моделям есть, а контроль над ключевыми промышленными данными и интеграторская прослойка остаются в головном офисе.
Два сценария на три года
Оптимистичный: Россия создаёт свои компетенции, выстраивает равное партнёрство с Китаем и другими странами БРИКС, формирует общие стандарты и входит в новый технологический уклад как участник. Пессимистичный: китайские компании закрывают коды, доступ теряется, инфраструктура остаётся на устаревших моделях, издержки растут.
«Что нужно, чтобы реализовался первый сценарий? Политическая воля, координация усилий, инвестиции в кадры и исследования. И методология, о которой мы говорили. Я не уверен, что мы готовы к этому прямо сейчас, но время ещё есть», — заключает Аитов.
Коротко: главное
-
Что такое эффект страны происхождения? — Разные ответы моделей ИИ на один и тот же вопрос.
-
Какие модели тестировали? — ChatGPT, Copilot, Mistral, DeepSeek.
-
Сколько производных моделей Qwen на Hugging Face? — 113 тысяч, около миллиарда загрузок.
-
В чём суть спора о российском ИИ? — В отсутствии критериев.
-
Что предлагает Аитов? — Методологию двухконтурной архитектуры и аудит моделей в банках.
Резюме
-
Модели ИИ из разных стран дают принципиально разные ответы на один и тот же вопрос — это эффект страны происхождения.
-
Банки, используя такие модели в скоринге и антифроде, встраивают в решения чужую картину мира.
-
На Hugging Face — 113 тысяч производных моделей Qwen, около миллиарда загрузок.
-
Спор о критериях «российскости» ИИ между GigaChat и Яндексом не решён из-за отсутствия методологии.
-
Аитов предлагает двухконтурную архитектуру, аудит моделей и подготовку финансовых архитекторов.
Материал подготовлен изданием «Техносуверен» (technosuveren.ru).
Дата публикации: 30 сентября 2026 года.
