Большие данные и искусственный интеллект в государственном управлении: возможности и риски

Статья посвящена анализу возможностей и рисков использования больших данных и искусственного интеллекта (ИИ) в государственном управлении. Автор рассматривает концепцию больших данных, их ключевые характеристики (объем, скорость, разнообразие, достоверность) и способы их обработки с помощью ИИ. Основное внимание уделяется применению ИИ-систем в таких сферах, как прогнозирование социально-экономического развития, здравоохранение, образование, борьба с преступностью и оказание государственных услуг. Рассматриваются примеры успешного внедрения ИИ в разных странах (Сингапур, США, Китай, Россия, Великобритания, Южная Корея). Также анализируются риски, связанные с цифровой предвзятостью, киберпреступностью, вмешательством в частную жизнь, социальной несправедливостью и дезинтеграцией социальных связей. Автор подчеркивает важность регулирования использования ИИ в государственном и корпоративном секторах, включая юридическую ответственность разработчиков, корпораций и госорганов за предвзятые алгоритмические решения, а также внедрение этических стандартов и механизмов обратной связи от пользователей.  Методология исследования включает в себя экспертный опрос с использованием онлайн-таблицы на платформе Google, позволившей проанкетировать 24 представителя академического сообщества России в течение октября–декабря 2024 г. Респондентами выступили ведущие российские эксперты из 16 федеральных вузов России, представляющих все 8 федеральных округов (по 3 эксперта от каждого округа). Научная новизна исследования заключается в систематизации рисков, связанных с внедрением больших данных и ИИ в государственное управление, на основе экспертного анкетирования ведущих российских специалистов из 8 федеральных округов. Впервые предложена ранжированная классификация рисков, включая цифровую предвзятость, нетранспарентность решений ИИ, угрозу персональным данным и возможное усиление социальной несправедливости. Выводы статьи подчеркивают необходимость регулирования ИИ-алгоритмов, внедрения этических стандартов и разработки механизмов защиты граждан от дискриминационных решений. Автор подчеркивает важность тестирования алгоритмов на предвзятость, корпоративной ответственности разработчиков и обратной связи от пользователей. Исследование вносит вклад в развитие концепции цифрового государственного управления, демонстрируя баланс между технологическими возможностями и потенциальными рисками от внедрения ИИ и больших данных.

Большие данные, Искусственный интеллект, Государственное управление, Машинное обучение, Прогнозирование, Киберпреступление, Цифровая предвзятость, Персональные данные, Автоматизация, Этические стандарты