PROSPECTS FOR USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNOLOGIES IN PUBLIC ADMINISTRATION

Full Text

Современный этап развития искусственного интеллекта представляет собой не просто ускорение, а тектонический сдвиг в самой парадигме технологического существования, характеризующийся беспрецедентными, почти сингулярными темпами прогресса. Эти процессы обусловлены глубокой синергетической конвергенцией критически взаимосвязанных факторов: это экспоненциальный, преодолевающий классические прогнозы, рост вычислительных мощностей, следующей уже не просто букве, но духу и современным модификациям закона Мура, перешагивающим в область квантовых и нейроморфных вычислений; это возникновение глобальной цифровой «биосферы данных» – беспрецедентный доступ к колоссальным массивам больших данных гетерогенной природы, от кристально чистых структурированных финансовых показателей до хаотичных, неструктурированных мультимодальных потоков информации, образующих материю для цифрового преображения. И, наконец, это фундаментальное, качественное совершенствование самих алгоритмов машинного обучения, особенно в области глубоких нейронных сетей, где эволюция архитектур от простых перцептронов к трансформерам и диффузионным моделям ознаменовала переход от жесткого программирования к выращиванию сложных, почти органических, способных к эмерджентному поведению когнитивных систем [2, с. 531].

Цифровая трансформация, утвердившаяся в качестве магистрального и необратимого тренда развития современного общества, осуществляет тотальную реконфигурацию самой парадигмы взаимодействия в фундаментальной триаде «государство – бизнес – граждане», разрушая устоявшиеся иерархии и создавая новую, гибридную среду коммуникации, где потоки власти и информации становятся взаимозаменяемыми. На смену линейной и процедурной логике электронного правительства (e-Government), по сути лишь оцифровавшего бумажные рутины, приходит холистическая и динамичная концепция «умного» или «цифрового» правительства (Digital Government), где центральная, сакральная роль отводится данным и их интеллектуальной аналитике, превращающей информацию из пассивного ресурса в активного агента изменений. В этом контексте искусственный интеллект эволюционирует из рядового инструмента в ключевого императивного драйвера данной трансформации, предлагая не просто софт для автоматизации, а целый арсенал когнитивных технологий для принципиального перехода от запаздывающего, реагирующего управления – к визионерскому, предиктивному и, что ещё важнее, прескриптивному, способному не только предсказывать будущее, но и активно формировать его через моделирование оптимальных сценариев.

Актуальность настоящего исследования обусловлена нарастающим, критическим разрывом – почти онтологическим расколом – между гипердинамичными общественными ожиданиями немедленной скорости, точечной персонализации и абсолютной прозрачности государственных услуг и архаичными, зачастую ригидно-инерционными методами традиционного управления, построенного на контроле, а не на сервисе. Искусственный интеллект обладает беспрецедентным потенциалом для сглаживания этого разрыва, выступая в роли интеллектуального посредника-транслятора, кардинально повышая не только операциональную эффективность, но и смысловую обоснованность, и точечную адресность управленческих действий, переводя их из плоскости бюрократических предписаний в плоскость решений, основанных на данных. Цель данной статьи – осуществить глубокую систематизацию и всестороннюю детализацию перспектив внедрения ИИ в государственное и муниципальное управление, выявив при этом не только технологические и институциональные предпосылки, но и проанализировав сопутствующие системные, этические и социальные риски, которые неминуемо актуализируются вместе с наделением алгоритмов публичной властью.

Результаты. За последнее десятилетие произошёл качественный скачок в возможностях ИИ-систем. Начиная от революционных достижений в области глубокого обучения, отмеченных прорывом свёрточных нейронных сетей в компьютерном зрении, до создания многозадачных моделей-трансформе-ров [1, с. 223]. Например, GPT-4, BERT, T5 и аналогичные крупные языковые модели, содержащие сотни миллиардов параметров. Эти системы демонстрируют способность решать сложные когнитивные задачи, включая генерацию креативного контента художественного и научного характера, анализ медицинских изображений с точностью, превышающей человеческие возможности, и даже научное открытие. В качестве примера можно привести систему AlphaFold 2 от компании DeepMind, решившей полувековую проблему фолдинга белков с точностью, сопоставимой с экспериментальными методами.

Особенностью текущего этапа развития ИИ является переход от узкоспециализированных систем, оптимизированных для решения конкретных задач, к более универсальным архитектурам, способным к трансферному обучению и адаптации в различных предметных областях, что демонстрирует концепция foundation models, предобученных на обширных корпусах данных и дообучаемых для специфических применений. В области компьютерного зрения современные алгоритмы на основе архитектур Vision Transformer (ViT) и их гибридных модификаций превосходят человеческие возможности в задачах классификации, семантической сегментации и распознавания образов. Всё это находит практическое применение в беспилотном транспорте автономности 4-5 уровня, системах безопасности с распознаванием аномалий в реальном времени и медицинской диагностике, где системы анализа гистологических срезов и КТ-изображений достигают точности 95-98% [3, с. 479].

Обработка естественного языка достигла уровня, когда системы на основе BERT-подобных архитектур способны не только понимать смысл текстов с учетом контекстных нюансов, но и генерировать связные, содержательные ответы, вести диалог с сохранением контекста на протяжении сотен реплик и даже проявлять элементы эмоционального интеллекта. При этом адаптируя стиль коммуникации под психологическое состояние собеседника. Значительный прогресс наблюдается в reinforcement learning, где алгоритмы типа AlphaZero и MuZero демонстрируют сверхчеловеческие способности в сложных играх типа StarCraft II и Dota 2, что свидетельствует о развитии стратегического мышления, способности к долгосрочному планированию в условиях неопределенности и ограниченных ресурсов, а также к импровизации в динамически меняющейся среде [6, с. 581].

Перспективным направлением представляется развитие нейроморфных вычислений на основе мемристоров и других физических элементов, имитирующих синаптические связи, и спайковых нейронных сетей, которые более точно имитируют работу биологического мозга за счет использования временных паттернов активации. Это обещает существенное повышение энергоэффективности вычислений до уровня, сопоставимого с биологическими системами [8, c. 95].

Квантовые вычисления на платформах IBM Q, Google Sycamore и аналогичных открывают дополнительные возможности для ускорения обучения сложных моделей и решения оптимизационных задач, недоступных классическим компьютерам. Особенно в области квантового машинного обучения и вариационных квантовых алгоритмов. Вместе с тем, развитие ИИ сталкивается с фундаментальными вызовами, включая проблему объяснимости решений (XAI – explainable AI). Которая становится особенно критичной в медицинских, финансовых и правоприменительных системах. Где важна необходимость обеспечения robustness (прочности) и устойчивости к adversarial attacks, когда минимальные, незаметные для человека изменения входных данных приводят к катастрофическим ошибкам классификации, а также преодоление ограничений, связанных с data hunger, требующим огромных размеченных датасетов, и энергопотреблением, достигающим сотен мегаватт для обучения крупнейших моделей [7, с. 314].

Социально-экономические последствия распространения ИИ носят глубоко двойственный характер. С одной стороны, автоматизация на основе компьютерного зрения и робототехники приводит к исчезновению традиционных профессий в производстве, логистике и сфере услуг. С другой – создает новые возможности и профессии, связанные с разработкой и обслуживанием интеллектуальных систем. Например, инженеры по машинному обучению, специалисты по этике ИИ и кураторы обучающих данных [7, с. 316].

Этические аспекты развития ИИ требуют тщательного рассмотрения, особенно в контексте privacy preservation при обработке персональных данных, algorithmic bias, приводящего к дискриминации уязвимых групп населения, и потенциального злоупотребления технологиями для создания автономных систем вооружения, массовой манипуляции общественным мнением через генерацию синтетического контента [4, с. 401].

Долгосрочные перспективы связаны с дискуссией о достижении технологической сингулярности и создании искусственного общего интеллекта (AGI). Оценки сроков реализации этой цели значительно расходятся среди экспертов от оптимистичных 10-15 лет до скептических 50-100 лет. Развитие ИИ в ближайшей перспективе будет определяться прогрессом в нескольких ключевых направлениях, а именно: повышение эффективности обучения через few-shot и zero-shot learning (уменьшающее зависимость от размеченных данных); разработка более совершенных архитектур нейронных сетей с вниманием к энергоэффективности и интерпретируемости; интеграция символического и субсимволического подходов к представлению знаний через нейро-символические архитектуры; а также создание гибридных систем, сочетающих достижения машинного обучения с экспертной логикой и базами знаний [4, с. 402].

Особое значение приобретают исследования в области нейроинспирированных вычислений и искусственных эмоций, которые могут привести к созданию более адаптивных и «человечных» интерфейсов взаимодействия, способных к эмпатии и пониманию социальных контекстов.

Внедрение искусственного интеллекта в государственное управление базируется на конвергенции ряда взаимосвязанных технологий. Ключевым элементом выступают большие данные и аналитика (Big Data), которые обеспечивают формирование единых, качественных и актуальных массивов информации, объединяющих государственные реестры, сенсорные показатели и обратную связь от граждан. На этой основе технологии обработки естественного языка (NLP) позволяют анализировать массовые обращения населения, автоматизировать работу служб поддержки и осуществлять мониторинг социальных настроений в цифровой среде. Компьютерное зрение находит применение в системах городского видеонаблюдения, контроле состояния инфраструктуры и автоматизированном анализе документов. Сердцевиной интеллектуального потенциала являются предиктивная аналитика и машинное обучение (ML), служащие для построения сложных прогнозных моделей в социальной сфере, жилищно-коммунальном хозяйстве и экономическом планировании. Дополняет этот комплекс роботизация процессов (RPA), предназначенная для автоматизации высокоструктурированных, повторяющихся операций, таких как визирование документов и межведомственная сверка данных.

В области внутренней оптимизации и поддержки принятия решений интеллектуальные системы трансформируют документооборот, автоматизируя классификацию и маршрутизацию, а также осуществляя поиск противоречий в проектах нормативных актов с существующей правовой базой. Аналитические системы поддержки решений на основе ИИ предоставляют инструментарий для многовариантного моделирования последствий управленческих решений в бюджетной, социальной и градостроительной политике. Управление человеческими ресурсами также претерпевает изменения, смещаясь в сторону оптимизации распределения задач, прогнозирования кадровых потребностей и выявления необходимости в переподготовке государственных служащих.

Сфера контроля, прогнозирования и управления рисками получает качественно новые инструменты. Прогнозная аналитика позволяет перейти от реактивных к превентивным моделям в государственном регулировании. Интеллектуальные системы городского управления, интегрируя данные с IoT-сенсоров и компьютерное зрение, оптимизируют транспортные потоки, осуществляют прогнозное управление энергосетями и мониторят износ инфраструктуры. Алгоритмы машинного обучения становятся мощным инструментом противодействия коррупции и мошенничеству, выявляя аномальные паттерны в закупочных, финансовых и налоговых операциях. В области общественной безопасности анализ мультимедийных потоков помогает в обнаружении правонарушений.

Выводы. Таким образом, развитие искусственного интеллекта стремительно пересекает критический рубеж, вступая в фазу технологической гиперкомпетенции, когда скорость и глубина прогресса начинают систематически опережать и девальвировать нашу коллективную способность к его своевременному осмыслению, философской рефлексии и, что наиболее опасно, – к эффективному социально-правовому регулированию. Эта нарастающая асинхронность между мощью создаваемых систем и хрупкостью наших этико-управленческих рамок делает абсолютно императивными глубоко междисциплинарные, почти синергетические исследования, которые способны преодолеть ведомственную разобщенность, объединив не просто усилия, но самые парадигмы мышления специалистов в области компьютерной науки, когнитивной психологии, философии сознания, нейробиологии, права и социальных наук в единый интеллектуальный консорциум. Только такой синтез, напоминающий создание нового общего языка, позволяет формировать не мозаичное, а целостное, холистическое понимание масштаба и природы последствий переживаемой технологической революции, порожденной достижениями в области систем поддержки принятия решений на основе искусственного интеллекта; понимание, без которого разработка адекватных, гибких и проактивных систем управления и регулирования становится не просто затруднительной, а принципиально невозможной, обрекая нас на перманентное «догоняющее» законодательство в мире, где алгоритмические решения уже опережают человеческую реакцию.

Перспективы применения искусственного интеллекта в государственном и муниципальном управлении носят не эволюционный, а именно трансформационный, разрывный характер: ИИ перестает быть просто инструментом оптимизации затрат или процедур, он мутирует в ключевой катализатор и архитектора перехода к принципиально новой модели «умного государства» (Smart State). Эта модель предполагает смену самой онтологии власти: от реагирующей бюрократии – к проактивному сервису, от унифицированных решений – к гиперперсонализированным траекториям, от интуиции и прецедента – к тотальному, доказательному управлению на основе данных. Однако эта технологическая метаморфоза абсолютно тщетна и даже опасна без параллельного, синхронного культивирования зрелой цифровой культуры внутри самого государственного аппарата, предполагающей не только навыки, но и новое цифровое мышление; без масштабного развития цифровых компетенций и критической грамотности у граждан, превращающих их из пассивных потребителей услуг в осознанных соучастников управления; и, наконец, без опережающего создания надежных, но гибких правовых и этических ограничителей – не сковывающих развитие, а задающих безопасные и гуманные коридоры для стремительного движения технологий, единственной легитимной целью которого должно оставаться благо всего человечества, а не избранных групп или самих технологических систем.

About the authors

K. E. Ovchinnikov

Volga Region State Technological University

Author for correspondence.
Email: usekst@yandex.ru

Student

Russian Federation, Russia, Yoshkar-Ola

Д. Л. Napolskikh

Volga Region State Technological University

Email: usekst@yandex.ru

Candidate of Economic Sciences, Associate Professor

Russian Federation, Russia, Yoshkar-Ola

References

Supplementary files