Маленький Индекс – большая ответственность
ОЭСР разработала индекс, который сравнивает меры стран по развитию ИИ
Из выпуска мониторинга №2 (26), февраль 2026 · выпуск целиком, PDF · на сайте Института Гайдара
Главный вопрос для большинства стран сегодня — как обеспечить условия для развития ИИ, не жертвуя безопасностью. В феврале 2026 г. ОЭСР запустила Индекс OECD.AI – инструмент оценки выполнения ранее принятой Рекомендации 2019 г. по ИИ.
Индекс показывает, как у страны обстоят дела с «комфортной средой» для развития ИИ. Индекс позволяет странам оценить, насколько хорошие по сравнению с другими странами у них условия для развития ИИ, где есть слабые места и на какие политики стоит обратить внимание. Компании же смогут определить, где им потенциально будет комфортнее разрабатывать и обучать свои системы.
В Индекс входят пока только страны ОЭСР (Россия не включена). Из 38 стран самыми «продвинутыми» оказались: США и Великобритания – с лучшими показателями по исследованиям в ИИ, США – по инфраструктуре и политикам в ИИ, Швейцария – по занятости и навыкам, Люксембург – по международному сотрудничеству.
всех венчурных инвестиций в мире в 2025 г. (258,7 млрд долл.) вложено в ИИ-компании
В показатели Индекса также входят, например, число качественных научных публикаций по ИИ в международных базах, число заявок на патенты, оптоволоконных подключений, кластеров ЦОДов с ИИ- ускорителями (графическими процессорами), использование ИИ органами власти, наличие ИИ- «песочниц», приток специалистов в1 сфере ИИ и т.д.
В России сегодня запущен федеральный проект «Искусственный интеллект», который формирует цели научных публикаций по ИИ, использованию ИИ органами власти, участию в международных группах по стандартизации ИИ. До июня 2026 г. Минцифры должно представить план по развитию инфраструктуры ЦОДов.
Также, в феврале 2026 г. ОЭСР опубликовала Руководство по должной осмотрительности для ответственного ИИ. Это рекомендации для компаний по тому, каким образом выявлять и предупреждать риски и негативные эффекты от ИИ для работников, потребителей, конкуренции и т.д.
В качестве примеров того, как не следует себя вести, ОЭСР приводит «нехорошие» практики компаний – например, слежку за работниками и принятие решений о том, кого уволить, на основе решений алгоритмов распознавания эмоций.
Допустим, компания разрабатывает ИИ для диагностики рака кожи и покупает данные у подрядчика, где сотрудники вручную размечают фотографии пациентов. При этом у подрядчика отсутствуют меры защиты психического здоровья работников. Для последнего это риски трудовых споров и того, что у него откажутся закупать данные из-за неэтичности. Для разработчика это также представляет коммерческий риск: если выяснится, что ИИ обучен на данных, полученных с нарушением прав работников, компании, предъявляющие требования к ответственным цепочкам поставок при разработке ИИ, могут отказаться от сотрудничества с таким поставщиком.
Также встает вопрос привлечения инвестиций. Сегодня только 38% крупных технологических компаний (из 200) публикуют принципы ответственного ИИ, только 10% раскрывают свои внутренние механизмы управления ИИ.
Что делать? Начать с себя: оценить, есть ли в процессе создания или работы системы ИИ практики, которые могут вредить потребителям, работникам, другим заинтересованным сторонам, нарушать конкуренцию, делать работу ИИ непрозрачной и т.д. Ввести на всем жизненном цикле работы ИИ процедуры проверки. Если вред нельзя предотвратить, необходимо понять, как смягчить негативные последствия и постепенно устранять плохие практики использования. Далее работать с поставщиками, предъявлять к ним требования по ответственным практикам в ИИ.
В России принципы ответственного ИИ внедряются не повсеместно, есть «мягкое регулирование». Банк России разработал рекомендации по ответственному ИИ в финансовом секторе, а Альянс в сфере ИИ сформулировал Кодекс этики ИИ в 2021 г.
А что дальше?
ОЭСР планирует расширять географию Индекса ИИ, туда могут попасть Китай и Сингапур.
Некоторые показатели Индекса можно рассчитать и для России. Например, показатель «Кластеры графических процессоров» считается по открытым данным Epoch.AI . Так, в России ряд компаний, таких, например, как Яндекс, создают вычислительные центры, в которых установлены графические процессоры, разработанные для обучения и работы систем ИИ. Без таких процессоров ИИ тоже можно 1 обучать, но с ними процесс обучения проходит быстрее в 10-100 раз . ОЭСР таким образом оценивает, насколько в стране развита инфраструктура для ИИ.
Если рассчитать показатель по кластерам для России и 21 страны ОЭСР, где есть такие подтвержденные кластеры, то Россия будет на 21-ом 2 месте (из 22, имеющих кластеры), обойдя Великобританию .
А что дальше
- Информация берется из официальной статистики и административных данных, опросов и пр.: например, данные о публикациях - из OpenAlex и Elsevier/Scopus, о патентах - из массивов ОЭСР, о крупных моделях и кластерах графических процессоров - из Epoch AI, о суперкомпьютерах - из списка TOP500, о венчурных инвестициях - из Preqin, о специалистах - из LinkedIn, о программных проектах - из GitHub и пр. ↑
- Чтобы сопоставимо измерять, насколько мощные такие процессоры в странах, их вычислительную мощность сравнивают с процессором Nvidia H100. Дело в том, что Nvidia H100 – это один из распространенных серверных ускорителей для обучения ИИ, поэтому мощности разных систем переводят в эквивалент H100, чтобы их можно было сравнить между собой в понятных терминах. Для измерения показателя есть специальная методика. Следует взять данные Epoch AI по мощностям подтвержденных кластеров ЦОД, которые введены в эксплуатацию не позднее 2024 г. (перевести в эквивалент H100). Например, в России в расчет попадают 7 кластеров общей мощностью 1570,338409 эквивалентов NVidia H100. Далее полученный эквивалент необходимо разделить на численность населения 15–64 лет. В России численность трудоспособного населения, по данным Всемирного банка, – на 2024 г. 94 078 090 человек: ↑
- 570,338409 ÷ 94 078 090 = 0,0000166919 (около 16,7 эквивалентов NVidia H100 на 1 млн человек). После этого надо провести нормализацию min-max: взять полученный результат эквивалента NVidia H100 (России) и разделить на разницу между лучшим (по данным Epoch AI – Швейцарии) и худшим (ряд стран имеют нулевой показатель) результатами. Рейтинг составляется от «0» до «1», так как у Швейцарии наибольший показатель среди стран – ей присваивается вес «1». Чтобы рассчитать вес России, следует: 16,7 эквивалентов ÷ 2 943 эквивалентов NVidia H100 (на результат Швейцарии) = 0,0057. Великобритания также имеет низкий рейтинг (10,9 эквивалентов NVidia H100 на 1 млн человек): 10,9 ÷ 2 943 = 0,0037. ↑
Материал из выпуска мониторинга №2 (26), февраль 2026. Скачать выпуск целиком (PDF) · страница выпуска на сайте Института Гайдара
