“Ази, номхон далайн бүсийн кибер сургуулилт 2025” олон улсын арга хэмжээ нь  кибер аюулгүй байдлын хурал, сургалт, кибер сургуулилт гэсэн хэсгүүдээс бүрдэх бөгөөд 2025 оны 9 дүгээр сарын 02-оос 05-ны өдрүүдэд зохион байгуулах гэж байна. Бүс нутгийн 16 орны кибер аюулгүй байдлыг хангах үйл ажиллагаа хариуцсан байгууллагуудын 40 гаруй төлөөлөл хүрэлцэн ирэх юм. Дээрх олон улсын арга хэмжээний хүрээнд   кибер халдлага, зөрчлийн сүүлийн үеийн чиг хандлага, түүний бодлого төлөвлөлт, хэрэгжилтийг сайжруулах шийдлийн талаар хэлэлцэн санал солилцох, мөн шинэ тутам нэмэгдэж буй кибер халдлага, зөрчлийг илрүүлэх хариу арга хэмжээ авах талаар туршлагаас харилцан суралцах болно. “Ази, номхон далайн бүсийн кибер сургуулилт 2025” олон улсын арга хэмжээ нь  кибер аюулгүй байдлын хурал, сургалт, кибер сургуулилтад оролцогчдын бүртгэлийн тоо хязгаартай. Монгол Улсын кибер аюулгүй байдлын тухай хууль (2021 он) батлагдсанаар кибер орчин дахь мэдээллийн аюулгүй байдлыг хангах эрх зүйн орчин бүрдсэн. Улмаар кибер аюулгүй байдлыг хангах, уялдуулан зохицуулах, хэрэгжилтийг зохион байгуулах, мэдээлэл солилцох чиг үүрэг бүхий Кибер аюулгүй байдлын зөвлөл (2023) байгуулагдаж, Зөвлөлийг Монгол Улсын Ерөнхий сайд Г.Занданшатар тэргүүлж, дэд даргаар Цахим хөгжил, инновац, харилцаа холбооны сайд Э.Батшугар болон ТЕГ-ын дарга П.Одонбаатар нар ажиллаж байна. Олон Улсын Цахилгаан холбооны байгууллагаас сүүлийн арав гаруй жилийн хугацаанд Америкийн бүс, Африкийн бүс, Арабын бүс, Ази, номхон далайн бүс, Тусгаар улсуудын хамтын нөхөрлөлийн бүс нутаг гэсэн 5 бүсийн хэмжээнд 120 орчим улсыг хамруулсан 34 удаагийн кибер сургуулилтыг зохион байгуулсан байна. “Ази, номхон далайн бүс нутгийн кибер сургуулилт 2024” арга хэмжээг Бруней Даруссалам улсад зохион байгуулж, 19 орны 130 гаруй төлөөлөгчид оролцжээ. Олон Улсын Цахилгаан холбооны байгууллагаас 2024 онд гаргасан Кибер аюулгүй байдлын индекс тодорхойлох судалгаагаар Монгол Улсын кибер аюулгүй байдлын индексийн үзүүлэлтээр 3 дугаар түвшин буюу “Бэхжиж буй” түвшинд үнэлэгдэж, НҮБ-ын гишүүн 193 орноос 103 дугаар байрт эрэмбэлэгдсэн. Энэ нь 2020 оны үзүүлэлттэй харьцуулахад индексийн оноо 2.1 дахин өсөж, 17 байр урагшилсан сайн үзүүлэлттэй байна. Гэвч Монгол Улсын кибер халдлага, зөрчилтэй тэмцэх чадавх, олон улсын хамтын ажиллагааны үзүүлэлт хамгийн сул буюу гуч гаруй хувьтай, Азийн дунджаас доогуур үзүүлэлтэй байна. Мөн Кибер аюулгүй байдлын үндэсний стратегийн хэрэгжилтийг хангах хүрээнд тус яамнаас Оксфордын Их Сургуулийн Кибер аюулгүй байдлын чадавхын төвтэй хамтран зохион байгуулсан “Монгол Улсын кибер аюулгүй байдлын өнөөгийн нөхцөл байдлыг үнэлэх судалгаа”-ны тайланд кибер аюулгүй байдлын бодлого, стратегийн хувьд хөгжиж буй түвшинд буюу хамгийн сайн үзүүлэлттэй үнэлэгдсэн бол стандарт ба технологийг нэвтрүүлэх, хэрэглэх мэргэшсэн хүний нөөцийг бэлтгэх, кибер халдлагыг илрүүлэх, таслан зогсоох, хариу арга хэмжээ авах чиг үүргийн кибер халдлага, зөрчилтэй тэмцэх төвүүдийн хүний нөөцийг чадавхжуулах, мэдээлэл солилцоо, дотоод, гадаад хамтын ажиллагааг өргөжүүлэх чиглэлээр илүү анхаарал хандуулах шаардлагатай байгааг дурдсан байдаг. Монгол Улсад энэхүү олон улсын кибер аюулгүй байдлын арга хэмжээг зохион байгуулснаар Кибер аюулгүй байдлын тухай хуулийн 20 дугаар зүйлийн 20.1-т заасан кибер халдлага, зөрчилтэй тэмцэх төвүүд болон бусад салбарын мэргэжлийн байгууллагуудын кибер халдлагад хариу үзүүлэх хүний нөөцийг чадавхжуулах, кибер аюулгүй байдлын бэлэн байдлыг хангах, хамгаалалтыг сайжруулах, гадаад хамтын ажиллагааг өргөжүүлж, бүс нутгийн орнуудтай харилцан туршлага солилцох чухал ач холбогдолтой болно. Түүнчлэн “Ази номхон далайн бүсийн кибер сургуулилт 2025” арга хэмжээг зохион байгуулснаар “Алсын хараа-2050” Монгол Улсын урт хугацааны бодлогын  7.5.4, 7.5.6 дахь зорилт, Засгийн газрын 2024 – 2028 оны үйл ажиллагааны хөтөлбөрийн 4.3.3.6.“Кибер аюулгүй байдлын мэргэшсэн хүний нөөцийг чадавхжуулж, бүх нийтийн кибер аюулгүй байдлын талаарх мэдлэг, ойлголтыг дээшлүүлнэ”, “Кибер аюулгүй байдлын үндэсний стратеги”-ийн 3.3.1.3.“кибер аюулгүй байдлын чиглэлээр үндэсний болон олон улсын тэмцээн, сургалт, семинар зохион байгуулах” гэсэн зорилт, арга хэмжээнүүдийг хэрэгжүүлэх, “Үндэсний хэмжээний кибер халдлагаас хамгаалах төлөвлөгөө”-ний хэрэгжилтийг хангах боломж бүрдэнэ. “Ази номхон далайн бүс нутгийн кибер сургуулилт 2025”-ыг Монгол Улсад зохион байгуулснаар дараах эерэг үр дүнд хүрнэ. Үүнд: Монгол Улсын кибер аюулгүй байдлыг хангах хамтын үүргийг хэрэгжүүлж буй сайн туршлагаас хуваалцах, гадаад хамтын ажиллагааг өргөжүүлэх ач холбогдолтой юм. Эх сурвалж: Цахим хөгжил, инновац, харилцаа холбооны яамны 305 тоот. Мэдээллийн аюулгүй байдлын аудит, эрсдэлийн үнэлгээ хариуцсан ахлах мэргэжилтэн Б.Ундрал, undral@mddic.gov.mn. Утас: 51-261306 ЦАХИМ ХӨГЖИЛ, ИННОВАЦ, ХАРИЛЦАА ХОЛБООНЫ ЯАМ

AI агент гэдэг нь тодорхой зорилготой, орчиндоо нөлөөлж, шийдвэр гаргаж чаддаг компьютерийн програм юм. Энэ нь хүний ​​оролцоогүйгээр бие даан ажиллах чадвартайгаас гадна ​​амьдралыг хөнгөвчлөх, ажлыг автоматжуулах зорилготой хүчирхэг хэрэгсэл болон хөгжиж байна.  Small language model гэж юу вэ, бизнесүүд энэ хиймэл оюун ухааны хэрэгслийг хэрхэн ашиглах вэ? Аж үйлдвэрийн дөрөв дэх хувьсгалын төв болсон энэхүү хэрэгсэл нь компаниуд хиймэл оюун ухааныг нэвтрүүлэх үр ашигтай, хэмнэлттэй арга гэж үзэж байна. Тиймээс жижиг хэл дээрх загварууд буюу SLM нь ихээхэн анхаарал татаж байна. Тухайлбал, Майкрософт Phi-4-ийг гаргалаа. Энэ нь математикийн үндэслэл, мөн байгалийн хэлээр боловсруулалт хийдэг том загваруудаас илүү бүтээмжийг бий болгож байна.  SLM нь хиймэл оюун ухаан дахь хэлний олон янз байдлын зөрүүг арилгахад тусалж чадна гэж Метагийн дэд ерөнхийлөгч бөгөөд хиймэл оюун ухааны ахлах эрдэмтэн Янн Лекун Дэлхийн эдийн засгийн форумын үеэр онцоллоо. Харин хэлний том загварууд (LLMs) гарчиглалд давамгайлж байгаа ч компаниуд ХЗХ-ийн стратегийн үнэ цэнийг AI-г хэрэгжүүлэхэд чиглэсэн, үр ашигтай, зардал багатай арга гэдэгт санал нэгдээд байгаа юм.  Дэлхийн эдийн засгийн форум хиймэл оюун ухааныг хэрхэн хамгаалах вэ? Төрөлх хиймэл оюун ухааныг тойрсон тодорхойгүй байдал болон хүн бүрт хариуцлагатай, үр өгөөжтэй үр дүнд хүрэхийн тулд хиймэл оюун ухааны хүчирхэг засаглалын тогтолцоо шаардлагатай байгаатай холбогдуулан форумын Аж үйлдвэрийн 4-р хувьсгалын төв (C4IR) хиймэл оюун ухааны засаглалын холбоог эхлүүллээ. Альянс нь ил тод, хүртээмжтэй хиймэл оюун ухааны системийг дэлхийн хэмжээнд хариуцлагатай загварчлах, гаргахыг дэмжих зорилгоор салбарын удирдагчид, засгийн газар, эрдэм шинжилгээний байгууллагууд, иргэний нийгмийн байгууллагуудыг нэгтгэдэг.  Үүнд Эрчим хүч, материалын төв, Дэвшилтэт үйлдвэрлэл, ханган нийлүүлэлтийн сүлжээ төв, Кибер аюулгүй байдлын төв, Байгаль, цаг уурын төв, Дэлхийн аж үйлдвэрийн багтай хамтран ажиллаж буй аж үйлдвэрийн хиймэл оюун ухааныг өөрчлөх санаачилга ч бий.  Дэлхийн эдийн засгийн форумын хиймэл оюун ухааны засаглалын холбооноос AI-ийн эрин үеийн өөрчлөлтийг салбар бүрээр нь судалж, ялгаатай арга барил, хөрөнгө оруулалтын түвшин, тулгарч буй сорилтуудыг онцлон харуулсан тэргүүлэх цуврал цагаан номыг нийтэллээ. Small language model (SLMs) гэж юу вэ? OpenAI-ийн ChatGPT-ийг дэмждэг GPT-4 зэрэг LLM-ийн нэгэн адил SLM нь байгалийн хэлийг ойлгож, үүсгэх чадвартай бөгөөд LLM-д байдаг хиймэл мэдрэлийн сүлжээнүүдийн хялбаршуулсан хувилбаруудыг ашиглан бүтээгдсэн. Гэхдээ SLM нь тодорхой ажлуудыг даван туулахад зориулагдсан байдаг. Тэд төвлөрсөн өгөгдлийн багц дээр бэлтгэгдсэн бөгөөд энэ нь хэрэглэгчийн санал хүсэлтийг шинжлэх, бүтээгдэхүүний тайлбар үүсгэх, тэр ч байтугай салбарын тусгай хэллэгийг боловсруулах зэрэг ажлыг маш үр дүнтэй болгодог. Бүх хэлний загварууд нь өгөгдөлөөс суралцах, таамаглал гаргах боломжийг олгодог тохируулж болох параметрүүдийг ашигладаг. SLM нь LLM-тэй харьцуулахад хамаагүй бага параметрүүдийг агуулдаг бөгөөд энэ нь хурд, үр ашгийг нэмэгдүүлдэг. SLM нь бизнесүүдэд ямар ашиг тустай вэ? Майкрософт-оос мэдээлснээр SLM нь дараах давуу талыг санал болгож байна.  • Илүү хурдан сургалт ба хариу өгөх хугацаа: Цөөн параметртэй бол SLM-ийг илүү хурдан сургаж, бодит цагийн хэрэглээний программуудад илүү хурдан хариу өгөх боломжтой. • Эрчим хүчний хэрэглээ багассан: SLM-ийн жижиг бүтэц нь эрчим хүчний хэрэглээг багасгаж, байгаль орчинд ээлтэй болгодог. • Зардлын хэмнэлттэй байдал: Тооцооллын шаардлага бага, эрчим хүчний зарцуулалт нь ашиглалтын зардлыг бууруулдаг. • Домэйн тусгай даалгаврын гүйцэтгэлийг сайжруулсан: SLM-ийг тодорхой програмуудад тохируулан тохируулах боломжтой бөгөөд энэ нь нарийн домайнуудад илүү нарийвчлалтай байх боломжтой. • Ирмэгийн төхөөрөмжийн нийцтэй байдал: Тэдний авсаархан хэмжээ нь захын төхөөрөмжүүд дээр байрлуулах боломжийг олгодог бөгөөд энэ нь дотоод боловсруулалтыг идэвхжүүлж, хоцролтыг багасгадаг. Жижиг хэлний загварт ямар хязгаарлалт байдаг вэ? Microsoft-ын тэмдэглэснээр SLM нь хязгаарлалтгүйгээр ирдэггүй, үүнд: • Нарийн төвөгтэй хэлний чадавхи хязгаарлагдмал: SLM нь хэлний нарийн ойлголт, контекстийн нарийн мэдрэмжтэй тэмцэж болзошгүй. • Нарийн төвөгтэй ажлуудын нарийвчлалыг бууруулсан: Олон талт үндэслэл эсвэл нарийн төвөгтэй өгөгдлийн загваруудын хувьд SLM нь том загваруудын нарийвчлалтай тохирохгүй байж магадгүй юм. • Хязгаарлагдмал гүйцэтгэл: Үр дүнтэй боловч SLM нь өндөр шаардлага шаардсан даалгавруудад шаардагдах бат бөх гүйцэтгэлийг хангаж чадахгүй байж болно. • Нарийн хамрах хүрээ: SLM-ийг ихэвчлэн жижиг, тусгайлсан өгөгдлийн багц дээр сургаж, том загвартай харьцуулахад уян хатан байдал, ерөнхий мэдлэгийг хязгаарладаг. Эдгээр хязгаарлалтыг үл харгалзан SLM нь янз бүрийн салбарт, ялангуяа захын тооцоолол болон бодит цагийн боловсруулалтын хувилбаруудад улам бүр нэмэгдэж байгаа хэрэглээг олж байна. SLM-ууд бий болсон нь аж ахуйн нэгжийн хиймэл оюун ухааны стратегид чухал парадигмын өөрчлөлтийг харуулж байна. Байгууллагууд туршилтын арга барилаас илүү зорилтот, илүү зардал багатай стратеги, зорилгод суурилсан хэрэгжилт рүү шилжиж байна.