ШІ-опонент замість радника: як вбудувати незалежне критичне мислення у вітчизняні інституційні рішення
У світі, де політичні рішення часто народжуються у галасі гасел і поспішних висновків, приклад Сінгапуру нагадує, що справжня сила – у здатності поставити собі найнеприємніші запитання ще до того, як це зроблять інші. Суверенний інвестиційний фонд GIC запустив інтелектуальну ШІ-платформу, що не лише аналізує проєкти, а й відіграє роль “адвоката диявола” – критичного співрозмовника, який готує команду до зустрічі з реальними опонентами, ризиками й провалами.
Для України, яка стоїть на порозі післявоєнної відбудови, ця ідея – не футуризм, а нагальна потреба в інвестиційній аналітиці, у публічній політиці, у бізнесі та в освітніх програмах. У світі, де ШІ може мислити сміливіше за чиновника, важливо зробити його не прикрасою презентацій, а інструментом самокритичного мислення.
“Що може піти не так?”: ШІ у ролі “адвоката диявола” в інвестфонді
Уявіть: вас запрошують на інвестиційну зустріч, і ще до початку вашої презентації штучний інтелект починає ставити незручні, несподівані запитання – як досвідчений учасник комітету, який не бачив ваших слайдів, але чудово розуміє контекст. Так працює система GIC із вбудованим “адвокатом диявола” – AI‑інструментом, що аналізує документи й уже за годину формує незалежну, критичну оцінку. Це не просто перевірка, а справжнє випробування – інтелектуальний опонент, який імітує логіку реального інвесткомітету. Інструмент отримав назву “Ask Charlie”: чат‑бот, що стимулює критичне мислення ще до розгляду проєкту на нараді.
Цей підхід трансформує саму суть процесу ухвалення рішень. Штучний інтелект не дотримується ієрархій, не керується кар’єрними міркуваннями й не уникає конфліктних тем. Він покликаний чесно поставити питання: “Що може піти не так?”. Він не шукає схвалення, а виявляє слабкі місця і потенційні ризики – саме те, що часто залишається поза увагою.
Платформа створена на основі унікального архіву GIC: навчальним середовищем для AI стали 44 роки стратегій, рішень, помилок і проривів. Цей досвід став головним джерелом її сили: система не просто аналізує документи, а відтворює спосіб мислення комітету, який роками працював у найрізноманітніших умовах.
Гендиректор фонду Лім Чоу Кіат особисто випробовував систему, ставлячи ті самі запитання кілька разів, щоб простежити, як змінюється аналітика і чи виявляє модель нові ракурси ризику. Це інструмент, який допомагає глибше пропрацювати проєкт до моменту, коли він буде винесений на реальний розгляд.
GIC не використовував готові комерційні рішення на кшталт ChatGPT або Claude у стандартному вигляді. Замість цього команда інтегрувала кілька мовних моделей, найімовірніше – open-source (типу LLaMA або Mistral), і адаптувала їх до закритого середовища, донавчивши на власному майже піввіковому архіві.
“Ask Charlie” працює у вигляді Slack‑бота або іншого внутрішнього інтерфейсу. Співробітник завантажує текст проєкту або формулює запитання і отримує не лише резюме, а й перелік гострих критичних зауважень. Якщо звернутися повторно, система змінює лінію аналізу, показуючи нові аспекти. Тобто, модель не лише доповнює, а навмисно тестує межі ідеї, шукаючи вразливі місця з різних позицій.
Платформа опирається на внутрішню пам’ять організації: багаторічні дані про те, як GIC ухвалював рішення, що працювало, а що ні, які сценарії виявлялися хибними або правильними. Завдяки embedding‑структурам, збудованим на цій історичній базі, модель не просто оперує фактами – вона імітує поведінку комітету: мислить як колективна інституція, а не як окрема людина.
Це не універсальна платформа – вона цілеспрямовано навчена лише на внутрішньому матеріалі, без зв’язку із зовнішніми базами. Така спеціалізація забезпечує точність: ШІ не формує узагальнених висновків, а відповідає саме так, як відповів би досвідчений член GIC у схожій ситуації.
Чат-бот “Ask Charlie” – лише перший рівень взаємодії. Насправді він виконує кілька функцій, що охоплюють усі аспекти підготовки проєкту. Це створення запитань у форматі критика, аудитора, юриста або скептика, тобто тих, хто потенційно поставить під сумнів доцільність проєкту. Платформа моделює різні траєкторії розвитку подій: як позитивні, так і негативні, враховуючи макроекономіку, політичні ризики та зміну регуляторного поля. І, нарешті, модель створює симуляцію засідання, відтворюючи динаміку інвесткомітету, виступаючи в ролях критика, нейтрального голосу й підтримки. Таким чином створюється ефект живої дискусії з усіма можливими позиціями.
Це вже не просто чат або довідкова система, а повноцінний цифровий інструмент для прийняття рішень, що допомагає виявити й усунути слабкі місця ще до виходу на реальний ринок або комітет.
“Charlie.UA”: як Україна може створити власного “адвоката диявола” на базі ШІ
В Україні є все для запуску подібної моделі – із власними відкритими даними, українським контекстом і мінімальними витратами. Prozorro, Рахункова палата, аналітики BRDO, Finbalance, Мінфін, Верховна Рада – усі ці інституції накопичили величезні обсяги структурованих текстів: звіти, стенограми, аудити, пояснювальні записки та аналітичні довідки. Із них можна зібрати повноцінний корпус із 1–2 мільйонів фрагментів, що охоплюють приклади помилок, слабкі місця в проєктах, типові ризики й аргументи опонентів. Це може зробити команда з 3–4 аналітиків за 3–6 місяців – без потреби у мільярдних бюджетах.
Далі слід обрати технологію. Не потрібно винаходити нічого надскладного: відкриті моделі на кшталт Mistral або LLaMA 3 вже сьогодні дозволяють будувати потужні системи без доступу до платних API. Навчені на українських кейсах, вони здатні відтворити логіку перевірки законопроєктів, тендерів, інвестиційних заявок чи бюджетних ініціатив.
Можна обрати шлях повного донавчання моделі або, для початку, використати embedding-рішення з індексацією текстових блоків, що значно дешевше і швидше. Повне донавчання моделі, коли її вчать з нуля і поступово роблять експертом. Але це довго, дорого і потребує багато ресурсів. Водночас Embeddings та індексація подібні до бібліотеки, де кожен текст перетворено в “цифровий відбиток” (embedding). Потім AI у відповідь на певний запит просто шукає найближчу відповідь серед цих “відбитків”. Тобто модель не вчиться з нуля, а просто вміє швидко знаходити релевантну інформацію. Такий спосіб набагато дешевший і швидший, особливо якщо треба просто витягувати відповіді з фіксованої бази знань.
Після цього створюється інтерфейс: простий чат-бот, інтегрований у вебсайт або внутрішній месенджер державної установи. Користувач завантажує документ або вставляє текст заявки – і за кілька секунд отримує структуровану відповідь: короткий аналіз, список слабких місць, порівняння з попередніми кейсами, і головне – набір критичних запитань від умовного інвестора, аудитора або активіста. Такий інструмент готує до “реальності”, а не ілюзії: перед тим, як ваш проєкт дійде до публічного обговорення, він уже пройде внутрішню інтелектуальну критику.
Один із головних плюсів такої моделі – повна безпека даних. Уся система працює локально або на захищених серверах держави, фонду чи організації. Немає ризику витоку даних, немає сторонніх очей. Але є повна відвертість моделі: вона не лояльна, не політкоректна, не “прикриває” свого автора: вона думає, як справжній опонент. І це саме те, чого бракує багатьом українським державним інституціям: не чергових порад, а конфронтаційних, конструктивних запитань, які змушують думати глибше.
І навіть більше – такий підхід має навчальний потенціал. Він може стати частиною тренінгів для молодих держслужбовців, школою критичного мислення для бізнес-шкіл, внутрішнім модулем у системах підготовки публічних пітчів і реформ. В умовах післявоєнної відбудови, коли Україна буде оперувати мільярдами євро й доларів допомоги, ключове питання не лише в прозорості, а в якості рішень. І ШІ може допомогти не лише побачити ризик, а й програти всі погані сценарії наперед.
…Так, ми можемо зробити “Charlie.UA” – вітчизняного “адвоката диявола”. І він буде чеснішим, точнішим і кориснішим за багатьох радників при міністерствах. Бо він не боїться ні образ, ні політичних наслідків. Йому важливо лише, щоб рішення було розумним. І саме така модель може стати новою інституційною звичкою України. Бо в країні, що будує себе заново, чесні запитання важать більше, ніж красиві відповіді.
Тетяна Вікторова
