Место ИИ – в госаппарате
Искусственный интеллект сейчас активно внедряется в систему государственного управления. Многие пользователи считают, что его применение поможет сделать работу органов власти эффективнее, ускорить разработку законопроектов и других документов, улучшить качество принимаемых решений. Чем больше объем информации и сложнее политические и экономические реалии, тем более актуальным становится использование ИИ.
На всех уровнях органов исполнительной и законодательной власти постепенно внедряются цифровые инструменты, задача которых помогать, в том числе депутатам, лучше ориентироваться в большом объеме законопроектов, анализировать общественное мнение и оперативно реагировать на запросы граждан.
Сферы применения разного ИИ в госсекторе
Область приложения ИИ будет соотноситься с его видом и направленностью. Ниже речь пойдет о машинном обучении (ML), обработке естественного языка (NLP) и больших языковых моделях (LLM).
Автоматический анализ текста
ИИ распознает смысловые связи и выявляет противоречия в документах. Основная цель — автоматизировать проверку соответствия законопроектов существующим правовым актам. Ожидаемый эффект — ускорение сроков экспертизы, снижение нагрузки на сотрудников профильных комитетов.
Классификация и ранжирование законопроектов
ИИ выделяет наиболее важные инициативы, ускоряет их рассмотрение и оперативно определяет приоритет проектов. С его помощью можно эффективнее распределить ресурсы, улучшить планирование рабочего графика Госдумы и других департаментов.
Прогнозирование последствий
ИИ моделирует возможные социальные и экономические изменения, которые может принести принятие законопроекта. Такой подход дает возможность снизить риск негативных последствий для экономики и общества.
Аналитика в разных разрезах
ИИ обрабатывает большие массивы данных, извлекает ключевые идеи и формирует сводные отчеты, на основе которых ответственные лица могут принимать обоснованные решения. Подход экономит время на подготовку аналитической документации.
Интерактивные сервисы для граждан
Чат-боты и системы рекомендаций (СППР — системы поддержки принятия решений) для коммуникации населения с властью упрощают отправку запросов и предложений граждан, ускоряют реагирование на обращения. В результате растет доверие избирателей к органам власти и повышается качество систем сбора обратной связи от населения.
Функции и ценности разных технологий ИИ можно систематизировать так:
| ИИ-возможность | Ценность | Технология |
|---|---|---|
| Анализ текстов и документов | Проверка согласованности | ML, NLP, LLM |
| Классификация и ранжирование | Определение приоритетности | ML |
| Прогнозирование | Оценка последствий и вариаций | Цифровой двойник, ML |
| Сквозная отчетность и аналитика | Поддержка принятия решений | Data Mining, ML |
| Data Mining, ML | Улучшение коммуникации с гражданами | LLM, NLP |
Международный опыт
Мировая практика демонстрирует множество успешных проектов внедрения ИИ в государственные структуры:
- Индийский парламент начал эксперименты с технологиями ИИ для перевода речи депутатов в письменную форму. Такое нововведение упростит составление протоколов заседаний и повысит прозрачность работы парламентариев.
- Парламент Великобритании активно исследует возможности использования ИИ для облегчения и ускорения работы законодателей. Технология применяется для снижения административной нагрузки и повышения эффективности парламентской деятельности.
- Канадский Сенат принял решение использовать ИИ для помощи в составлении резюме законопроектов и поиске сходных законодательных актов. Технологии облегчают понимание сложного юридического текста и способствуют эффективному обсуждению документов.
- Испанский парламент разработал специальную программу для анализа мнений граждан посредством ИИ. Система автоматически агрегирует данные из социальных сетей и открытых источников, в результате парламентарии могут точнее оценить потребности населения.
- Президент Казахстана анонсировал масштабные реформы, включая изменение парламентской архитектуры и активное внедрение искусственного интеллекта в правовую среду.
Международный опыт требует адаптации к российским условиям с учетом различий в законодательстве и культурных особенностях.
Внедрить ИИ в органы государственной власти
Примерные шаги на пути работы с ИИ в госсекторе выглядят так.
- Сначала разработать концептуальную основу внедрения:
- определить цели, которые поможет достигнуть внедрение ИИ;
- выбрать процессы, где ИИ способен оказать максимальное воздействие;
- подобрать количественные показатели для оценки успешности внедрения ИИ.
- Затем проработать внутреннюю инфраструктуру и юридические вопросы:
- проверить доступность и качество данных;
- оценить, способна ли ваша ИТ-инфраструктура поддерживать рабочие нагрузки ИИ, совместима ли с существующими системами — для создания среды интеграции;
- обеспечить конфиденциальность и настройку прав на данные.
- Сделать срез текущих знаний у пользователей и провести работы по их подготовке (лекции, мастер-классы):
- оценить текущие знания и информированность ключевых сотрудников об ИИ;
- выделить специалистов, которым требуется углубленное обучение работе с ИИ;
- создать команду со специализацией на ИИ, включающую специалистов по data science , машинному обучению и промт-инжинирингу;
- обучить рядовых сотрудников основам работы с инструментами ИИ.
- Провести пилотные проекты по анализу законопроектов и взаимодействию с гражданами:
- оценить влияние ИИ-инструмента на ключевые показатели эффективности;
- внести необходимые корректировки в показатели для повышения эффективности.
После «пилотных» шагов можно переходить дальше:
- Оценить шире, для каких задач возможно автоматизировать процессы с помощью ИИ, и развить систему поддержки принятия решений.
- Создать единую цифровую инфраструктуру для всех уровней законодательной и исполнительной власти.
- Проводить цифровое преобразование рабочих процессов.
- Регулярно совершенствовать механизмы защиты персональных данных и соблюдения принципов информационной безопасности.
При применении ИИ всегда возникают вопросы конфиденциальности информации, предвзятости алгоритмов, инфраструктурных особенностей работы ИИ и появляется необходимость интерпретировать результаты. Не стоит и забывать про «чистоту» данных, которые используются для работы с ИИ. Зачастую первым этапом перед внедрением стоят валидирование и экспертиза ценности данных.
Для минимизации рисков необходимо соблюдать принципы открытости, контролировать работу алгоритмов и привлекать юристов и экспертов для оценки воздействия нововведений. Важно учитывать возможные риски и подходить к вопросам внедрения осознанно, соблюдая баланс между технологическим прогрессом и защитой прав граждан.
