ARTIFICIAL INTELLIGENCE AS A TOOL FOR IMPROVING THE EFFICIENCY OF PUBLIC ADMINISTRATION

Full Text

Современное общественное развитие характеризуется ускоренной цифровой трансформацией ключевых сфер жизнедеятельности, в том числе системы государственного управления. Постоянное увеличение объёмов информации, расширение спектра источников данных, а также возрастающая сложность социально-экономических процессов формируют объективную необходимость внедрения инновационных технологий, способных повысить обоснованность, оперативность и качество управленческих решений. В этих условиях особую значимость приобретают технологии искусственного интеллекта (ИИ), поскольку именно они позволяют не только автоматизировать обработку больших массивов данных, но и существенно расширить аналитические и прогностические возможности органов государственной власти.

Вместе с тем по мере роста роли ИИ в управленческой практике актуализируется необходимость теоретического осмысления трансформирующегося характера управленческой деятельности. Активное внедрение интеллектуальных систем порождает целый ряд дискуссионных вопросов, связанных с переосмыслением сущности управленческого решения. Всё чаще алгоритмы и цифровые системы выступают не только в качестве вспомогательного инструмента, но и приобретают признаки самостоятельного участника процесса анализа, прогнозирования и выбора альтернатив. В данной связи закономерно возникает проблема: сохраняет ли управленческое решение свою традиционную природу в случае, если оно полностью либо частично формируется с использованием алгоритмов ИИ, и насколько является допустимым перераспределение когнитивных функций от человека к машине.

Осмысление данной проблемы становится особенно актуальным на фоне стремительного развития технологий. В последние годы прогресс в сфере ИИ заметно опередил прежние представления о возможностях автоматизированных систем. Современные интеллектуальные решения способны эффективно обрабатывать огромные объёмы разнородной, в том числе неструктурированной, информации, используя алгоритмы, моделирующие отдельные функции человеческого мышления. Однако принципиальное отличие искусственных систем от человека заключается в отсутствии эмоциональной сферы, личных мотивов и ценностных установок. С одной стороны, это способствует объективности и беспристрастности анализа, с другой – ограничивает способность учитывать сложные социальные, нравственные и культурные аспекты принимаемых решений [4]. Несмотря на данные ограничения, практическая эффективность ИИ в аналитике и прогнозировании уже доказана во многих сферах экономической деятельности.

На сегодняшний день данные технологии демонстрируют высокие результаты в решении широкого спектра задач, прежде всего связанных с обработкой и интерпретацией больших данных. По мнению Н.В. Городновой, ключевая цель внедрения высокоинтеллектуальных решений состоит не в замене человека, а в повышении эффективности его деятельности [3]. Однако в реальной практике всё чаще наблюдается стремление к максимальной автоматизации процессов и минимизации участия человека, что обусловлено желанием повысить точность, скорость и экономичность управленческих решений [7]. Указанная тенденция приобретает особую значимость в контексте функционирования государственного сектора. Данная сфера управления представляет собой сложную, многокомпонентную и социально значимую систему, охватывающую широкий спектр общественных отношений и обеспечивающую устойчивость социально-экономического развития страны [8]. Именно от качества управленческих решений в данной области зависит уровень жизни населения, эффективность социальной политики, функционирование системы здравоохранения и образования, состояние общественной безопасности и устойчивость к внешним и внутренним вызовам. Высокая сложность и многофакторность принимаемых решений делает применение ИИ в государственном управлении не просто целесообразным, а в определённой степени даже неизбежным.

Важным основанием для этого выступает наличие целого ряда технологических направлений ИИ, непосредственно ориентированных на поддержку принятия управленческих решений. В первую очередь следует выделить машинное обучение, позволяющее анализировать значительные массивы количественных данных, выявлять скрытые закономерности и формировать прогнозные модели развития социально-экономических процессов. Это предоставляет органам государственной власти дополнительные возможности для стратегического планирования, выработки обоснованных управленческих решений и корректировки долгосрочных программ развития.

Дополняя эти возможности, существенную роль играет обработка естественного языка, которая обеспечивает анализ текстовой информации, включая обращения граждан, нормативно-правовые документы, отчёты и иные массивы неструктурированных данных. На её основе формируются интеллектуальные сервисы и виртуальные помощники, которые способны вести диалог с пользователями, консультировать население по вопросам получения государственных и муниципальных услуг и осуществлять первичную классификацию запросов. Тем самым снижается нагрузка на государственных гражданских и муниципальных служащих и повышается доступность административных процедур для граждан.

Немаловажное значение имеют и экспертные системы, применяемые в процессе принятия управленческих решений. Они опираются на заранее заложенные базы знаний и алгоритмы, встраивающие профессиональный опыт специалистов в цифровую среду. Благодаря этому становится возможным автоматизированное формирование вариантов решений с учётом конкретных условий задачи, что повышает обоснованность и скорость управленческого реагирования.

Особый интерес представляют нейронные сети и технологии глубокого обучения, предназначенные для решения сложных задач моделирования и прогнозирования. В системе государственного и муниципального управления они используются для оценки будущего объёма спроса на государственные и муниципальные услуги, планирования нагрузки на социальные, медицинские и административные учреждения, а также для оптимизации распределения человеческих и финансовых ресурсов. Следовательно, внедрение данных технологий способствует не только повышению эффективности управления, но и росту качества жизни населения.

По мере развития данных технологий формируются интегрированные платформы искусственного интеллекта, объединяющие различные аналитические механизмы в единую систему. Такие платформы предоставляют возможность работы не только с формализованными цифровыми массивами, но и с качественной информацией, включая тексты, изображения и мультимедийные данные. В результате взаимодействие специалиста с ИИ приобретает более естественный, диалоговый характер, что расширяет спектр практического использования данных систем в деятельности органов власти на всех уровнях управления.

Наиболее наглядно прикладной потенциал ИИ проявляется в сфере бюджетного планирования. Анализ исторических данных, сопоставление различных сценариев развития и выявление неэффективных направлений расходования средств позволяют оптимизировать бюджетную политику государства, повысив её адресность и результативность. Параллельно автоматизация процессов обработки обращений и внедрение цифровых платформ способствуют повышению качества и доступности государственных и муниципальных услуг для населения.

Связанным направлением является прогнозирование социально-экономических процессов, происходящих на уровне муниципальных образований и субъектов Российской Федерации в целом. В соответствии с Указом Президента Российской Федерации от 28 апреля 2008 года № 607 (в редакции от 11 июня 2021 года) [13] ежегодно осуществляется не только оценка эффективности деятельности органов местного самоуправления муниципальных, городских округов и муниципальных районов, но и прогнозируются изменения ключевых показателей, характеризующих уровень социально-экономического и культурного развития муниципального образования. Использование ИИ в данном контексте позволит государственным и муниципальным органам власти заранее выявлять потенциальные риски и разрабатывать адресные меры поддержки.

Особенно ярко использование ИИ проявилось в период пандемии   COVID-19, когда интеллектуальные системы применялись для анализа распространения инфекции, планирования ресурсов здравоохранения и перераспределения персонала [11].

Тем не менее, вместе с расширением сферы применения ИИ возрастают и сопутствующие риски. Одной из наиболее существенных проблем остаётся качество исходных данных. Разнородность источников информации, отсутствие унифицированных стандартов, ошибки при сборе данных, а также этические и правовые ограничения могут снижать точность алгоритмов и, как следствие, отрицательно влиять на качество принимаемых управленческих решений [6]. Дополнительной сложностью является «непрозрачность» алгоритмов глубокого обучения, функционирующих по принципу «чёрного ящика», что затрудняет интерпретацию полученных результатов.

Кроме того, нельзя игнорировать риск возникновения дискриминационных эффектов, обусловленных ошибками в обучающих выборках или программных установках разработчиков. Возрастает и угроза утечки персональных данных, что предъявляет повышенные требования к информационной безопасности и защите конфиденциальной информации и персональных данных. Именно поэтому особую значимость приобретает создание системы управления рисками, предполагающей использование альтернативных источников информации и многоуровневых механизмов контроля при принятии социально и политически значимых решений [5].

Мировая практика демонстрирует разнообразие подходов к интеграции ИИ в государственное и муниципальное управление. Так, Китайская Народная Республика ориентируется на формирование глобального технологического лидерства и активно внедряет цифровые платформы в управление экономическими и социальными процессами, одновременно совершенствуя инструменты их регулирования [10]. Подобный подход направлен, в том числе, на предотвращение монополизации рынка цифровых услуг и обеспечение баланса интересов государства и технологических корпораций.

В отличие от Китая Соединённые Штаты Америки придерживаются более осторожной стратегии, ограничиваясь внедрением ИИ в рамках пилотных проектов и экспериментальных программ. Такой подход обусловлен стремлением минимизировать социальные, правовые и этические риски, связанные с передачей части управленческих функций алгоритмам. Разработчики обязаны проводить всестороннюю экспертизу безопасности и потенциальных последствий своих решений до их масштабного внедрения [12].

Российская Федерация, в свою очередь, рассматривает развитие и внедрение ИИ в систему государственного и муниципального управления как одно из приоритетных направлений технологической модернизации страны. Реализуются программы по оценке уровня цифровой зрелости, разрабатываются дорожные карты внедрения ИИ, формируются механизмы финансирования соответствующих проектов [2]. Указанное свидетельствует о комплексном и системном характере государственной политики в данной сфере.

Однако по мере внедрения ИИ трансформации подвергается и само понятие управленческого решения. Традиционно оно рассматривается как результат интеллектуальной деятельности человека, основанный на сочетании рационального анализа, профессионального опыта и интуиции. По определению Р. Садыковой, Б.Т. Кочконова и Д.И. Хасановой, управленческое решение является итогом анализа, прогнозирования, оценки альтернатив и выбора оптимального варианта достижения цели управления [9]. При этом интуитивный компонент часто позволяет учитывать уникальные особенности конкретной ситуации, которые не всегда поддаются алгоритмизации.

В данном контексте особую актуальность приобретает вопрос распределения ответственности за решения, принятые с использованием ИИ. Необходимо чётко разграничить зоны ответственности между разработчиками алгоритмов, пользователями систем и публичными органами власти, внедряющими данные технологии. Это, в свою очередь, требует совершенствования нормативно-право-вой и этической базы, регулирующей применение ИИ в публичном управлении. Принципиально важно, чтобы конечная ответственность за последствия принятого решения сохранялась за человеком как субъектом управления [1].

Таким образом, искусственный интеллект сегодня выступает одним из ключевых инструментов повышения эффективности государственного и муниципального управления, расширяя аналитические, прогностические и организационные возможности. В то же время применение ИИ требует взвешенного и ответственного подхода, предполагающего сохранение ведущей роли человека в процессе выработки и реализации управленческих решений. Перспективы развития государственной системы управления во многом связаны с формированием модели гармоничного взаимодействия человека и интеллектуальных технологий, где ИИ выполняет функцию поддержки и усиления, а не замещения управленческой деятельности.

About the authors

E. A. Romanova

Academy of Marketing and Socio-Information Technologies – IMSIT

Author for correspondence.
Email: and0725@rambler.ru

Student

Russian Federation, Russia, Krasnodar

T. A. Kochkonyan

Academy of Marketing and Socio-Information Technologies – IMSIT

Email: and0725@rambler.ru

Student

Russian Federation, Russia, Krasnodar

S. N. Makarenko

Academy of Marketing and Socio-Information Technologies – IMSIT

Email: and0725@rambler.ru

Doctor of Economic Sciences, Professor

Russian Federation, Russia, Krasnodar

References

Supplementary files