«"Второй пилот" в кабине госуправления»: колонка директора ИОН в газете «Ведомости»
Поделитесь с друзьями
В «Ведомостях» опубликована новая экспертная колонка Павла Голосова, директора Института общественных наук Президентской академии. Он размышляет о происходящем сейчас обновлении общественного договора и роли в этом процессе ИИ-инструментов, внедряемых в систему государственного управления. Особую важность здесь приобретает гуманитарная экспертиза, которая становится переводчиком с языка общественных потребностей на язык технических задач и обратно. С разрешения редакции републикуем материал для наших читателей.
Стратегическая задача ясна: нужно активно внедрять ИИ в российскую бюрократическую систему. Но этот путь гораздо сложнее, чем установка нового программного обеспечения. Должна прижиться не просто новая технология, а новый способ мышления – дата-центричный, трансформирующий давно устоявшиеся процедуры взаимодействия внутри и между ведомствами, устанавливающий новые иерархии и меняющий представления о компетенциях.
Уже есть первые успехи, своего рода «островки будущего», где ведомства-лидеры демонстрируют осознанный подход к работе с данными и ИИ. Например, Федеральная налоговая служба, применяя прогнозную аналитику, не просто ищет нарушения, а предвидит риски. Интеллектуальная система анализа финансовых потоков позволяет в реальном времени выявлять подозрительные операции и схемы уклонения от налогов. А МЧС России совместно с Yandex Cloud запустило нейросеть для расследования причин пожаров: эта технология помогает специалистам быстрее осматривать места возгораний в жилых и промышленных зданиях, понимать причины возникновения происшествий. Анализируя тысячи параметров, ИИ помогает прогнозировать чрезвычайные ситуации и моделировать опасные природные явления.
В регионах тоже появляются новые примеры успешных внедрений, лучшие практики получают признание на федеральном уровне. Ведомства учатся работать не с отчетами задним числом, а с живыми цифровыми потоками, извлекая из них смысл.
Наличие положительных примеров – лишь первый шаг. Гораздо важнее научиться не просто внедрять технологии, а работать с ними в продуктовой логике, измерять их реальные эффекты, постоянно дорабатывать на основе обратной связи. И здесь возникает, пожалуй, ключевая проблема внедрения ИИ в госсекторе – противоречие между стремительным развитием технологий и инертностью государственной машины.
Природа ИИ – итеративная, гибкая, экспериментальная. Алгоритмы работают почти как живые организмы, они должны непрерывно обучаться на новых данных, адаптироваться, им нужны постоянные обновления. С другой стороны – монументальная, оберегающая свою стабильность система государственных закупок, плюс инертная парадигма регламентов эксплуатации ПО.
Стандартные контракты, рассчитанные на годы, не учитывают необходимость постоянной доработки алгоритмов. Существующие регламенты не предусматривают гибкого подхода к обновлению. Они вместе гарантируют, что купленное решение устареет морально еще до завершения внедрения. Преодолеть этот разрыв – главный вызов. И здесь нужно работать в нескольких направлениях.
Во-первых, в этой трансформации важно избежать самой распространенной ловушки – «внедрения ради внедрения». ИИ – не волшебная таблетка от всех бюрократических болезней, а скальпель, который должен применяться точечно. Технология должна внедряться там, где традиционные методы не работают или недостаточно эффективны. Наиболее оправданны две стратегии: массовая автоматизация рутины и режим «второго пилота». Автоматизация нужна там, где решения принимаются по ясным, четко прописанным правилам, в ходе стандартных процедур, таких как первичная обработка документов, классификация обращений, проверка на полноту данных и т. п. А в сложных, экспертных областях, где цена ошибки высока, от ИИ требуется «второе мнение». Алгоритм должен не заменить чиновника, а провести параллельный анализ, сигнализировать о возможных аномалиях, противоречиях, упущенных паттернах. Он позволит существенно снизить риск ошибок в критически важных процессах.
Во-вторых, нужно развивать новые компетенции у самих заказчиков. Государственные служащие должны научиться понимать, что получат от технологии, как эта технология будет развиваться в будущем – и как правильно внедрять ее в рабочие процессы. Например, речь может идти о «эволюционных контрактах», где бюджет утверждается поэтапно (сначала – для пилота, затем – для масштабирования решения), а техзадание определяет не жесткий набор функций, а желаемый публичный «выхлоп». Скажем, такой: «сократить время принятия решения по заявлению гражданина с 30 до 3 дней». А еще нужны «цифровые песочницы» для тестирования гипотез в реалиях конкретного ведомства без немедленного запуска «многотонного» процесса закупок на миллиарды рублей.
На первый план выходит гуманитарное мышление. Социально-гуманитарные компетенции, такие как способность понимать контекст, обобщать разнородную информацию, приобретают особую важность. Именно гуманитарии могут стать мостом между технологическими возможностями и реальными потребностями общества. Технолог может построить идеальную модель, но именно специалист с системным гуманитарным бэкграундом способен понять, какую именно проблему граждан мы решаем, не усугубим ли тем самым неравенство и вообще, соответствует ли решение нашим правовым и этическим нормам. Так гуманитарная экспертиза становится переводчиком с языка общественных потребностей на язык технических задач и обратно.
Будущее ИИ в государственном управлении зависит от способности найти баланс между несколькими противоречивыми требованиями: скоростью технологического развития и стабильностью государственных процедур, автоматизацией и сохранением человеческого контроля, технической экспертизой и гуманитарным мышлением. Ключевой критерий успеха – не количество внедренных нейросетей, а качественное изменение жизни человека. В этом и заключается высший смысл цифровой трансформации: технология – не самоцель, а путь к более чуткому, справедливому и осмысленному государству. В котором чиновнику помогает не очередная инструкция, а автоматизация рутины и интеллектуальный «второй пилот».
И гражданин получает не формальную отписку, а персонализированное и быстрое решение своей проблемы. Будем надеяться, на этой базе и будет в итоге создан тот новый общественный договор, который пишется сегодня не на бумаге, а в цифровом коде.
