Об утверждении критериев отнесения объектов информатизации к системам искусственного интеллекта

Приказ Заместителя Премьер-Министра – Министра искусственного интеллекта и цифрового развития Республики Казахстан от 1 апреля 2026 года № 171/НҚ. Зарегистрирован в Министерстве юстиции Республики Казахстан 2 апреля 2026 года № 38288

В соответствии с подпунктом 6) пункта 1 статьи 13 Закона Республики Казахстан "Об искусственном интеллекте" ПРИКАЗЫВАЮ:

1. Утвердить прилагаемые критерии отнесения объектов информатизации к системам искусственного интеллекта.

2. Комитету цифровых активов и прорывных технологий Министерства искусственного интеллекта и цифрового развития Республики Казахстан в установленном законодательством Республики Казахстан порядке обеспечить:

1) государственную регистрацию настоящего приказа в Министерстве юстиции Республики Казахстан;

2) размещение настоящего приказа на интернет-ресурсе Министерства искусственного интеллекта и цифрового развития Республики Казахстан после его официального опубликования;

3) в течение десяти рабочих дней после государственной регистрации настоящего приказа представление в Юридический департамент Министерства искусственного интеллекта и цифрового развития Республики Казахстан сведений об исполнении мероприятий, предусмотренных подпунктами 1) и 2) настоящего пункта.

3. Контроль за исполнением настоящего приказа возложить на курирующего вице-министра искусственного интеллекта и цифрового развития Республики Казахстан.

4. Настоящий приказ вводится в действие по истечении десяти календарных дней после дня его первого официального опубликования.

Заместитель Премьер-Министра – Министр искусственного интеллекта и цифрового развития Республики Казахстан

Ж. Мадиев

Утверждены приказом Қазақстан Республикасы Премьер-Министрінің орынбасары – Жасанды интеллект және цифрлық даму министрі 2026 жылғы 1 сәуірдегі № 171/НҚ

Критерии
отнесения объектов информатизации к системам искусственного интеллекта

1. В настоящих Критериях отнесения объектов информатизации к системам искусственного интеллекта используются следующие понятия:

1) искусственный интеллект – функциональная способность к имитации когнитивных функций, характерных для человека, обеспечивающая результаты, сопоставимые с результатами интеллектуальной деятельности человека или превосходящие их;

2) система искусственного интеллекта – объект информатизации, функционирующий на основе одной или нескольких моделей искусственного интеллекта;

2. Для отнесения объектов информатизации к системам искусственного интеллекта применяются следующие критерии:

1) компьютерное зрение:

выявление, идентификация и анализ объектов, событий или признаков в определенной среде;

обработка данных с целью извлечения структурной, текстовой или контекстной информации;

формирование цифровых моделей или репрезентаций окружающей среды, включая 3D-реконструкцию и пространственную навигацию;

автономная семантическая сегментация, классификация ‎и идентификация объектов, разбиение на подобъекты и распознавание отдельных деталей, в том числе в режиме реального времени;

обеспечение взаимодействия с виртуальными или дополненными средами посредством обработки визуальной информации;

диагностика, контроль и выявление закономерностей и аномалий, рисков и прогнозирования их последствий в различных областях (процессах);

2) обработка естественного языка:

анализ, интерпретация текстовой и устной речи;

анализ семантики и синтаксиса текстов;

распознавание и преобразование речи в текст;

распознавание намерений и эмоционального окраса речи или текста;

машинный перевод;

выделение наиболее важной информации из контекста и синтез уникальных текстов, в том числе для автоматической и полуавтоматической суммаризации (аннотирования, реферирования) текстов, для создания ассистентов полуавтоматической генерации контента, для синтеза субтитров ‎и сурдоперевода, аннотирования изображений и видео;

3) распознавание и синтез речи:

мультизадачные голосовые ассистенты, способных одновременно выполнять несколько функций через голосовое взаимодействие;

проверка подлинности личности с помощью голосовых характеристик для аутентификации пользователей;

распознавание речи в сложных условиях, таких как шумы или большие расстояния;

распознавание сложных речевых конструкций и сленга для повышения точности систем поиска и взаимодействия с пользователями;

управление эмоциями и интонацией в синтезированной речи для создания более естественного звучания, например, в художественном чтении;

синтез речи на различных языках для использования в переводческих и мультиязычных приложениях;

распознавание антропологических признаков по голосу;

распознавание эмоциональных оттенков речи для улучшения взаимодействия с голосовыми ассистентами и переводчиками;

4) интеллектуальные системы поддержки принятия решений:

предиктивная и прескриптивная аналитика для прогнозирования развития ситуаций и автоматизации процессов принятия решений в реальном времени;

анализ и прогнозирование событий на основе исторических данных, включая обработку открытых и неструктурированных данных для формирования обоснованных рекомендаций по принятию решений;

оценка, оптимизация и тестирование качества моделей машинного обучения для повышения их эффективности и точности без необходимости применения в реальных условиях;

моделирование поведения объектов, участников процессов для предсказания их действий в различных сценариях;

5) генерация синтетических результатов деятельности, независимо от создания изображений, видео, аудио, текстов или их комбинаций:

модификация существующих данных с целью формирования новых объектов или событий;

имитация внешности, голоса, поведения физических лиц или событий, которые фактически не происходили;

автоматическое или полуавтоматическое формирование контента;

генерация мультимедийного контента;

6) машинное обучение:

обучение моделей на основе исторических данных с целью прогнозирования будущих событий или поведения объектов в различных областях;

классификация данных и объектов для их дальнейшего анализа;

кластеризация данных, разделение на группы по схожести для выявления скрытых паттернов;

обработка неструктурированных данных, таких как текст, изображения и звуки, для извлечения значимой информации.

Ақпараттандыру объектілерін жасанды интеллект жүйелеріне жатқызу өлшемшарттарын бекіту туралы

Қазақстан Республикасы Премьер-Министрінің орынбасары – Жасанды интеллект және цифрлық даму министрінің 2026 жылғы 1 сәуірдегі № 171/НҚ бұйрығы. Қазақстан Республикасының Әділет министрлігінде 2026 жылғы 2 сәуірде № 38288 болып тіркелді

"Жасанды интеллект туралы" Қазақстан Республикасы Заңының 13-бабының 1-тармағының 6) тармақшасына сәйкес БҰЙЫРАМЫН:

1. Қоса беріліп отырған ақпараттандыру объектілерін жасанды интеллект жүйелеріне жатқызу өлшемшарттары бекітілсін.

2. Қазақстан Республикасы Жасанды интеллект және цифрлық даму министрлігінің Цифрлық активтер және серпінді технологиялар комитеті Қазақстан Республикасының заңнамасында белгіленген тәртіппен:

1) осы бұйрықты Қазақстан Республикасының Әділет министрлігінде мемлекеттік тіркеуді;

2) осы бұйрық ресми жарияланғаннан кейін оны Қазақстан Республикасы Жасанды интеллект және цифрлық даму министрлігінің интернет-ресурсында орналастыруды;

3) осы бұйрық мемлекеттік тіркелгеннен кейін он жұмыс күні ішінде Қазақстан Республикасы Жасанды интеллект және цифрлық даму министрлігінің Заң департаментіне осы тармақтың 1) және 2) тармақшаларында көзделген іс-шаралардың орындалуы туралы мәліметтерді ұсынуды қамтамасыз етсін.

3. Осы бұйрықтың орындалуын бақылау жетекшілік ететін Қазақстан Республикасының Жасанды интеллект және цифрлық даму вице-министріне жүктелсін.

4. Осы бұйрық алғашқы ресми жарияланған күнінен кейін күнтізбелік он күн өткен соң қолданысқа енгізіледі.

Қазақстан Республикасы Премьер-Министрінің орынбасары – Жасанды интеллект және цифрлық даму министрі

Ж. Мадиев

Қазақстан Республикасы Премьер-Министрінің орынбасары – Жасанды интеллект және цифрлық даму министрі 2026 жылғы 1 сәуірдегі № 171/НҚ бұйрығымен бекітілген

Ақпараттандыру объектілерін жасанды интеллект жүйелеріне жатқызу өлшемшарттары

1. Осы Ақпараттандыру объектілерін жасанды интеллект жүйелеріне жатқызу өлшемшарттарында мынадай ұғымдар пайдаланылады:

1) жасанды интеллект – адамның интеллектуалды қызметінің нәтижелерімен салыстырылатын немесе олардан асып түсетін нәтижелерді қамтамасыз ететін, адамға тән когнитивті функцияларды имитациялай алатын функционалдық қабілет;

2) жасанды интеллект жүйесі – жасанды интеллектінің бір немесе бірнеше моделі негізінде жұмыс істейтін ақпараттандыру объектісі;

2. Ақпараттандыру объектілерін жасанды интеллект жүйелеріне жатқызу үшін мынадай өлшемшарттар қолданылады:

1) компьютерлік көру:

белгілі бір ортадағы объектілерді, оқиғаларды немесе белгілерді анықтау, сәйкестендіру және талдау;

құрылымдық, мәтіндік немесе контекстік ақпаратты алу мақсатында деректерді өңдеу;

3D-реконструкциялауды және кеңістіктік навигацияны қоса алғанда, цифрлық модельдерді немесе қоршаған ортаның көріністерін қалыптастыру;

автономды семантикалық сегментация, объектілерді жіктеу және сәйкестендіру, қосалқы объектілерге бөлу және оның ішінде нақты уақыт режимінде жеке бөлшектерді тану;

көрнекі ақпаратты өңдеу арқылы виртуалды немесе кеңейтілген орталармен өзара әрекеттесуді қамтамасыз ету;

әртүрлі салалардағы (процестердегі) заңдылықтар мен ауытқуларды, қауіп-қатерлерді диагностикалау, бақылау мен анықтау және олардың салдарын болжау;

2) табиғи тілді өңдеу:

мәтіндік және ауызша сөйлеуді түсіндіру;

мәтіндердің семантикасы мен синтаксисін талдау;

сөйлеуді тану және мәтінге айналдыру;

сөйлеудің немесе мәтіннің ниеті мен эмоционалды түсін тану;

машиналық аударма;

контекстен ең маңызды ақпаратты бөліп көрсету және бірегей мәтіндерді синтездеу, оның ішінде мәтіндерді автоматты және жартылай автоматты түрде жинақтау (аннотациялау, рефераттау), субтитрлер мен сурдоаудармаларды синтездеу, бейне мен видеоны аннотациялау үшін жартылай автоматты мазмұнды генерациялау ассистенттерін құру;

3) сөйлеуді тану және синтездеу:

дауыстық өзара әрекеттесу арқылы бір уақытта бірнеше функцияларды орындай алатын көп тапсырмалы дауыстық ассистенттер;

пайдаланушының аутентификациясы үшін дауыстық сипаттамалар арқылы жеке куәліктің түпнұсқалығын тексеру;

шу немесе ұзақ қашықтық сияқты қиын жағдайларда сөйлеуді тану;

іздеу жүйелерінің дәлдігін және пайдаланушылардың өзара әрекеттесуін жақсарту үшін күрделі сөйлеу құрылымдары мен жаргондарды тану;

көркем оқу сияқты табиғи дыбысты шығару үшін синтезделген сөйлеудегі эмоциялар мен интонацияны басқару;

аударма және көп тілді қосымшаларда қолдану үшін әртүрлі тілдерде сөйлеу синтезі;

дауыс арқылы антропологиялық белгілерді тану;

дауыстық ассистенттер және аудармашылармен өзара әрекеттесуді жақсарту үшін сөйлеудің эмоционалды реңктерін тану;

4) шешім қабылдауды қолдаудың интеллектуалды жүйелері:

жағдайлардың дамуын болжауға және нақты уақыттағы шешім қабылдау процестерін автоматтандыруға арналған предиктивті және прескриптивті аналитика;

шешім қабылдау бойынша негізделген ұсыныстарды қалыптастыру үшін ашық және құрылымданбаған деректерді өңдеуді қоса алғанда, тарихи деректерге негізделген оқиғаларды талдау және болжау;

нақты жағдайларда қолдануды қажет етпей, олардың тиімділігі мен дәлдігін арттыру үшін машиналық оқыту модельдерінің сапасын бағалау, оңтайландыру және тестілеу;

әр түрлі сценарийлерде олардың әрекеттерін болжау үшін объектілердің, процестерге қатысушылардың мінез-құлқын модельдеу;

5) кескіндерді, бейнелерді, аудионы, мәтіндерді немесе олардың комбинацияларын жасауға қарамастан, қызметтің синтетикалық нәтижелерін генерациялау:

жаңа объектілерді немесе оқиғаларды қалыптастыру мақсатында қолданыстағы деректерді өзгерту;

жеке тұлғалардың сыртқы келбетін, дауысын, мінез-құлқын немесе іс жүзінде болмаған оқиғаларды имитациялау;

автоматты немесе жартылай автоматты контентті қалыптастыру;

мультимедиялық контентті құру;

6) машиналық оқыту:

әртүрлі салалардағы болашақ оқиғаларды немесе объектілердің мінез-құлқын болжау мақсатында тарихи деректерге негізделген модельдерді оқыту;

деректер мен объектілерді одан әрі талдау үшін жіктеу;

деректерді кластерлеу, жасырын паттерндерді анықтау үшін ұқсастық бойынша топтарға бөлу;

маңызды ақпарат алу үшін мәтін, бейнелер және дыбыстар сияқты құрылымдалмаған деректерді өңдеу.