Artificial intelligence technologies in the modern public administration

Обзор литературы.

Проблематика искусственного интеллекта (ИИ), его технологического инструментария, использующегося в процессах государственного управления, нашла свое отражение в большом количестве российских и зарубежных исследований. Ряд исследователей, выступающих за более активное внедрение технологий ИИ в работу правительства, например, Истив М. или Десюза К. ^[1], выступают за активизацию данного процесса в рамках государственно-частного партнерства, привлечения академического сообщества, за поэтапное решение проблем в сфере планирования, разработки и развертывания ИИ, разработки модели зрелости ИИ в целях оценки достигнутого в государственных учреждениях прогресса в данной области. Другие исследователи, признавая технологические преимущества ИИ, например, Ванг В. и Сиай К. ^[2], предостерегают государство и бизнес относительно вероятного роста безработицы и дальнейшей социальной нестабильности, связанных с вытеснением многих специальностей на государственной службе и в корпоративном секторе виртуальными ассистентами и помощниками, а также необходимостью проработки правовых основ регулирования сферы ИИ, требующих широкой социальной дискуссии относительно степеней свободы ИИ и пределов его внедрения на современном этапе развития общества.

Вест Д. и Аллен Дж. ^[3], признавая разнообразие и эффективность разрабатываемого на основе ИИ инструментария в сфере государственного управления, акцентируют внимание на необходимости защиты этических ценностей и обеспечения должной степени открытости и контроля над ИИ, позволяющей обеспечивать необходимый уровень юридической ответственности за принимаемые с применением ИИ решения. Волш Т. ^[4] идет несколько дальше в своем анализе ИИ и стремится обозначить перспективы трансформации политической, социальной и экономической подсистем нашего общества, сравнивая перспективы внедрения ИИ в различные сферы с новым этапом промышленной революции, в ходе которой данные и мощность их обработки, а также применяемые алгоритмы станут ключевым фактором научно-технологического лидерства. Михайлов С. и Истив М. ^[5] затрагивают не менее важную сферу применения ИИ как разработка и трансформация государственной политики в условиях высокой неопределенности современного мира, когда ИИ помогает обрабатывать большие объемы информации и выбирать оптимальный вектор реализации политики государства, начиная от практики оказания государственных услуг и заканчивая стратегией развития промышленности.

Российские авторы в своих исследовательских работах в целом не противоречат магистральным направлениям зарубежной научной мысли в сфере ИИ, однако привносят свою специфику в исследования. Так, Васин С.Г. ^[6] описывает особенности применения ИИ как стратегического инструмента цифровой экономики, включая совершенствование государственного управления и более эффективного экономического развития, а также делает особый акцент на возможности ИИ противостоять новому поколению внутригосударственных и международных угроз. Ряд исследователей, включая Добролюбову Е.И., Южакова В.Н., Ефремова А.А., Клочкову Е.Н., Талапину Э.В. и Старцева Я.Ю. ^[7], в рамках концепции государственного управления по результатам рассматривают теоретические и практические подходы к цифровому будущему государственного управления. Отмечается, что цифровизация государственного управления напрямую затрагивает вопросы повышения его качества и результативности, однако требует снятия существующих ограничений по внедрению цифровых технологий, в частности, искусственного интеллекта, Интернета вещей, распределенного реестра и «больших данных» в сфере государственного управления.

Теоретико-правовые аспекты искусственного интеллекта затрагиваются в работах Морхата П.М. ^[8], отмечающего важность более глубокого понимания особенностей правовой природы ИИ, возможных границ использования и юридической ответственности юнитов ИИ в различных сферах, включая государственное управление, и затрагивающего в этой связи вопросы соблюдения прав человека на приватность, защиту личной информации и забвение и др. При этом Понкин И.В и Редькина А.И. подчеркивают практически полное отсутствие в российском законодательстве нормативно-правового и нормативно-технического регулирования технологий ИИ, представляющего собой «искусственную сложную кибернетическую компьютерно-программно-аппаратную систему, обладающую свойствами субстантивности, автономности, а также возможностями воспринимать и анализировать данные, самообучаться» ^[9]. В этой связи авторами справедливо поднимается вопрос о правосубъектности «электронного лица» как особой формы личности, риски и неопределенности в этой области. Крайне актуальный и малоисследованный аспект использования технологий ИИ поднимается в работе коллектива авторов С.В. Карелова, М.В. Карлюка, А.Г. Колонина, Н.М. Маркоткина и Д.Р. Шефтеловича ^[10], касающийся возможностей ИИ, технологий машинного обучения и автономных аппаратов в сфере трансформации международных отношений и других сфер общественной жизни.

Введение.

На современном этапе в рамках цифровизации государственного управления, качественного и количественного роста данных, сбор и анализ которых лежат в основе процесса цифровизации, требуется переход к более совершенному инструментарию обработки информации, обеспечивающему выполнение государственными органами своих функций и задач, включая практику оказания государственных услуг. Инструментарий искусственного интеллекта использует принципы и подходы, аналогичные человеческому интеллекту, позволяя в автоматическом режиме обрабатывать значительные объемы данных, что обеспечивает более оперативное и релевантное решение задач по управлению государством. Это тем более важно в связи с тем, что технологии искусственного интеллекта с каждым годом совершенствуются и обладают значительным инновационным потенциалом в сфере дальнейшего совершенствования государственного управления.

Учитывая, что технологии искусственного интеллекта с каждым годом все сильнее пронизывают жизнь отдельного человека и общества в целом, вопрос внедрения технологий искусственного интеллекта в государственном управлении становится высоко актуальным, так как с их помощью уже сейчас можно решить многие типовые задачи государственных служащих или существенно упростить выполнение рутинных операций, тогда как игнорирование возможностей ИИ повышает риски отставания практики государственного управления от требований цифровой эпохи. В перспективе технологии искусственного интеллекта будут способны обеспечить эффективное решение всего спектра задач в государственном управлении, в первую очередь, в процессе выработки и принятия управленческих решений. В основе данного процесса, согласно И.В. Понтину, уже в настоящее время могут быть задействованы следующие подходы, технологии и системы ИИ:

– «аппаратно-реализованные искусственные когнитивные системы и искусственные саморазвивающиеся и адаптирующиеся системы анализа обстановки, разработки и принятия прикладных решений в реальном времени;

– интеллектуальные средства управления сложными процессами и проектами;

– сложные и сверхсложные многосценарные алгоритмизации для обеспечения процессов государственного управления;

– технологии обработки и интеллектуального анализа и обработки больших и сверхбольших массивов данных (для экспертно-аналитического и контрольно-учётного обеспечения государственного управления);

– сложное и сверхсложное прогностическое сценарное моделирование (сценарное планирование), моделирование в условиях существенных неопределённостей;

– оперативные мониторинг, оценка, «взвешивание» и ранжирование массивов рисков в государственном управлении» ^[11].

Обобщая возможности существующих технологий искусственного интеллекта применительно к современным требованиям цифровизации государственного управления, следует отметить, что наиболее актуальным и востребованным направлением задействования искусственного интеллекта выступает решение широкого комплекса административных задач, связанных с практикой оказания государственных услуг гражданам и организациям. Более того, искусственный интеллект может использоваться в практике проактивного оказания нескольких государственных услуг в рамках жизненной ситуации гражданина, предоставления своевременных и релевантных ответов гражданам на их вопросы, при выявлении и прогнозировании потребностей отдельных лиц и групп населения, а также при разработке планов эффективного использования ресурсов.

Искусственный интеллект в государственном управлении может использоваться в целях содействия государственным служащим при организации и проведении государственных закупок, повышении эффективности функционирования налоговой системы. Помимо достижения целевых показателей работы различных государственных ведомств, технологии искусственного интеллекта во многом позволяют предотвращать внедрение «серых» схем в сфере государственных закупок и налогообложения, снижать вероятность успешной организации преступных сговоров и вскрывать факты мошенничества на государственной службе. Результатом реализации данных технологий может стать постепенное снижение коррупции в системе государственного управления, и вследствие чего - повышение эффективности деятельности самой системы.

В настоящее время эффективность государственного и муниципального управления в России во многом определяется соотношением результативности и ресурсоемкости принимаемых управленческих решений на всех уровнях государственного управления, однако отсутствие должной согласованности и недостаточно эффективные механизмы взаимодействия между ними не позволяют системе государственного управления функционировать как единое целое и с необходимыми темпами решать поставленные политическим руководством страны задачи, что делает вопрос внедрения технологий ИИ еще более актуальным.

В целях решения данных проблем в Российской Федерации в 2017 году на уровне документов стратегического планирования были предусмотрены меры, направленные на стимулирование развития цифровых технологий, включая искусственный интеллект, а также их использование в различных секторах экономики. Так, в рамках «Прогноза социально-экономического развития Российской Федерации на 2017 г. и плановый период 2018-2019 гг.» ^[12] было предусмотрено распространение информационных технологий в социально-экономической сфере, государственном управлении и бизнесе, а также преодоление основных ограничений, в том числе связанных с нехваткой специалистов с необходимым уровнем профессиональной подготовки.

В дальнейшем уже в рамках Стратегии развития информационного общества в Российской Федерации на 2017-2030 гг., утвержденной Указом Президента Российской Федерации ^[13], был сделан акцент на повышении качества и эффективности государственного управления, развитие социальной сферы, критически зависимых от формирования цифровой экономики. С этой целью были выделены основные направления развития российских информационно-коммуникационных технологий до 2030 года:

- внедрение технологий искусственного интеллекта;

- конвергенция сетей связи и переход к сетям нового поколения;

- обработка больших объемов данных;

- использование защищенных технологий электронной идентификации и аутентификации, в том числе в кредитно-финансовой сфере;

- развитие облачных вычислений;

- переход к Интернету вещей и промышленному Интернету;

- совершенствование робототехники и биотехнологий, радиотехники и отечественной электронной компонентной базы;

- обеспечение информационной безопасности.

Перечисленные выше информационно-коммуникационные технологии, прежде всего технологии искусственного интеллекта, признаются многими представителями академического сообщества и прикладными специалистами как прорывные, то есть такие, внедрение которых потребует изменений в сложившихся административных- и бизнес-моделях (когда речь идет о человеческой деятельности, в рамках которой появляется административная модель оказания проактивных государственных услуг или бизнес-услуг без посредников-операторов) и не менее значимых изменений в моделях работы технических объектов (когда речь идет о функционировании машин или программ, работа которых переводится в автономный режим, например, беспилотные транспортные средства или чат-боты).

Исходя из вышеперечисленных стратегических целей, и государство, и общество в России постепенно приходят к осознанию того факта, что наступает цифровая эпоха, одним из важнейших элементов которой становится развитие и активное применение технологий искусственного интеллекта в системе государственного управления, в сфере стратегического планирования и оперативного управления экономическим развитием, в ходе полномасштабной реализации в стране «цифровой экономики», которая будет в конечном итоге способствовать повышению эффективности работы государства и повышению качества жизни его граждан.

В результате цифровое государственное управление стало одним из шести федеральных проектов национальной программы «Цифровая экономика», направленных на «окончательный переход к электронному взаимодействию граждан и государства» ^[14]. Однако в ходе ее реализации существует риск того, что цифровизация государственного управления станет самоцелью, повторяя недоработки в сфере внедрения электронного правительства, и будет ограничена лишь поверхностными изменениями в процессах деятельности органов власти, не изменяя их структуру, модели взаимодействия и используемый в реальных процессах управления технологический фундамент. Важно отметить, что цифровое преобразование государства в отличие от электронного может быть признано таковым только в результате полномасштабной оцифровки всего массива данных, собираемых и использующихся в государственном управлении, автоматизации данного процесса и радикальном повышении степени обработки данных с помощью технологий ИИ, которые приведут к значительному повышению качества работа государственных ведомств и ведомств.

В подтверждении правильности выбранного в России вектора цифровизации, следует отметить, что в практике Сингапура, Республики Корея и Великобритании цифровые преобразования в государственном секторе не ограничивались изменениями в процессах предоставления государственных услуг или повышении их номенклатуры. Зарубежными специалистами отмечаются значительные возможности современных «прорывных» цифровых технологий (прежде всего, искусственного интеллекта, больших данных, Интернета вещей, распределенного реестра) в сфере формирования государственной политики, трансформации нормотворчества, государственного контроля и надзора, администрирования доходов, управления государственной собственностью и др. Как для государственных служащих, так и для сторонних наблюдателей эффект оцифровки государственного механизма измеряется влиянием новых технологий на практически достигаемые результаты государственного управления.

В итоге цифровизация государственного управления на базе ИИ может быть во многом описана в рамках концепции государственного управления по результатам, позволяя преодолевать обозначенные в данной концепции технические и организационные ограничения, связанные с необходимостью инвентаризации для всех уровней и институтов государственного управления – заявленных целей, ожидаемых результатов и критериев достижения каждого из них. Однако широкое использование искусственного интеллекта на базе «больших данных» позволяет получать информацию о достигнутых государственными учреждениями и ведомствами результатах в режиме, близком к реальному времени. Искусственный интеллект не ограничен в своем восприятии несколькими критериями или показателями и помогает государственным служащим автоматически обрабатывать тысячи параметров задачи и выбирать наиболее оптимальные варианты ее решения. Искусственный интеллект на базе Интернета вещей позволяет значительно упростить сбор и обработку данных, автоматически собираемых миллионами датчиков во всех сферах общественной жизни, что создает технологическую возможность настройки для каждого государственного учреждения или ведомства инструментария автоматического мониторинга и контроля ключевых показателей, особенно в сфере национальной безопасности, и снизить данную нагрузку с государственных служащих. Технологии распределенного реестра, гарантирующие, что данные граждан и организаций не могут быть искажены, в том числе в сфере финансовых операций, также становятся одним из элементов управления по результатам в рамках политики цифровизации, однако и они будут постепенно модернизироваться на базе технологий ИИ, позволяющего автоматически отслеживать подозрительные действия в сети и принимать оперативные решения по защите данных ^[7].

Возможности использования ИИ в сфере цифровой безопасности.

В настоящее время технологии искусственного интеллекта довольно активно применяются в сфере обеспечения цифровой безопасности. Не только корпорации, но и государственные компании активно пытаются осваивать технологии ИИ и машинного обучения для защиты данных и создания дополнительных возможностей по профилактике вызовов и угроз в цифровом пространстве. Возможности ИИ в сфере безопасности связаны с автоматическим обнаружением угроз и использованием защитного программного обеспечения по нейтрализации их потенциального воздействия. Однако в связи с крайней динамичностью цифровых угроз, постоянной разработкой и тиражированием вредоносного программного обеспечения, автоматизированные системы искусственного интеллекта должны постоянно совершенствоваться, степень их компьютеризации и автоматизации должна регулярно повышаться. Насущным требованием современного времени, должного уровня обеспечения цифровой безопасности становится пересмотр принципов построения системы защиты на базе ИИ.

В области цифровой безопасности современная система защиты на базе ИИ должна предусматривать использование как минимум следующих основных подсистем: «подсистему защиты (Protection Capabilities), которая может скрывать излучение радиоэлектронных средств, систем и средств связи, подсистему компьютерной безопасности (Computer Security) и информационной безопасности (InfoSec), подсистему обнаружения (Detection Capabilities), которая может распознавать аномалии в сети, подсистему реагирования на изменения технических параметров и обстановки (Reaction Capabilities), обеспечивающую восстановление (в том числе реконфигурацию) информации» ^[15].

Благодаря использованию ИИ появляется возможность обнаружения цифровых угроз, тем более что защитные программы на его основе с каждым годом все более совершенствуются. Модернизируется и расширяется инструментарий для определения возможного нарушения рубежей цифровой безопасности. Кроме того, искусственный интеллект обладает способностью устранять разного рода ошибки, которые появляются вследствие стремительного развития современных технологий, включая разработку и сопровождение работы Интернет-ресурсов. В сфере цифровой безопасности ИИ помогает освобождать операторов от рутинной, монотонной работы, а также позволяет оперативно анализировать большие объемы информации: ИИ использует системы управления безопасностью и событиями безопасности, системы обнаружения (IDS) и системы предотвращения вторжений (IPS), системы управления идентификацией и доступом (IAM), аналитику BI и системы продвинутой антивирусной защиты ^[16]. В случае обнаружения вирусной атаки системы ИИ передают предупреждения и объявляют тревогу, вычисляют типовые состояния работы систем, ищут отклонения от этих аномалий, при этом значительно превосходя возможности человеческого интеллекта. Улучшение качества аналитики и анализа угроз, исключение человеческого фактора способствует более эффективному обнаружению и отражению цифровых атак.

Перспективы применения искусственного интеллекта в системе цифровой безопасности обширны и без технологий ИИ обойтись в среднесрочной перспективе будет невозможно. Будущее цифровой безопасности – за интеллектуальными системами, способными обеспечить глубокую аналитику и прогнозирование всего спектра угроз и рисков. Внедрение таких систем создаст необходимость перестройки административных процессов государственных учреждений и бизнес-процессов предприятий с учетом использования современных информационных технологий и перевода многих управленческих процессов в виртуальное пространство данных.

С учетом постоянного нарастания цифровых угроз государству необходимо принимать на вооружение весь спектр защитных технологий, которые повышают цифровую безопасность его многочисленных информационных систем и платформ, а также их пользователей:

- системы обнаружения и предотвращения сетевых атак;

- системы безопасной идентификации и аутентификации пользователей;

- системы для фильтрации спама;

- системы обнаружения ботнета;

- системы обнаружения кибермошенничества;

- системы реагирования на инциденты взлома.

Возможности использования ИИ в финансовом секторе.

Использование технологий искусственного интеллекта позволяет управлять огромными объемами данных, на регулярной основе собираемыми в сфере финансов. Использование ИИ необходимо для принятия более точных управленческих решений, основанных на растущем объеме данных, следовательно, те банки, которые откладывают решение о внедрении систем искусственного интеллекта, рискуют не догнать более технологически продвинутых конкурентов. В сфере финансов использование технологий искусственного интеллекта является актуальным и востребованным направлением развития, позволяющим оптимизировать обслуживание клиентов, производить расчет эффективности инвестиций, предотвращать коррупционные правонарушения за счет минимизации влияния человеческого фактора в области финансовых расчетов, сократить издержки и автоматизировать принимаемые банками и другими финансовыми организациями решения. Потребители, в свою очередь, получают более персонализированные и качественные рекомендации от службы поддержки в реальном времени, в том числе, с использованием виртуальных помощников, а также наиболее рационально управляют персональными инвестициями и финансами.

Наиболее часто системы искусственного интеллекта используются для сбора и анализа данных с целью исследования рынка, а также в алгоритмическом трейдинге и в системах распознавания мошеннических операций. Помимо того, ИИ может использоваться для автоматизации андеррайтинга в страховых компаниях и для определения кредитного скоринга.

Банки могут использовать системы предиктивной аналитики на базе искусственного интеллекта для принятия решений в сфере оценки и управления рисками, при инвестировании в ценные бумаги, предоставлении банковских кредитных услуг, при организации роботизированных онлайн-консультаций и др. Уже в краткосрочной перспективе использование ИИ приводит к качественным улучшениям в обслуживании клиентов и адаптации банковских инструментов к потребностями каждого клиента. Альтернативные финансовые консультанты на базе ИИ - робоэдвайзеры или алготрейдеры уже сейчас предоставляют консультации в реальном времени, проводят мониторинг, открытие и закрытие счетов, оценку рисков, одномоментную обработку большого количества транзакций без ущерба качеству обработки информации и, таким образом, позволяют клиенту разрабатывать оптимальную инвестиционную стратегию. Такие виртуальные консультанты могут работать в формате мобильных приложений, установленных на смартфоне или планшете клиента.

Использование ИИ в финансовом секторе незаменимо в сфере анализа биометрических данных с точки зрения распознавания и идентификации клиентов по физиологическим и поведенческим данным: анализа голоса, рукописного почерка, отпечатков пальцев и радужной оболочки глаз, манеры печатать на клавиатуре и использовать мышь или даже походки клиента. В то же время на базе ИИ возможна разработка инструментария в области интеллектуального распознавания лиц и жестов, изображений и видеоинформации, рукописной информации с последующей ее обработкой.

Российский опыт использования систем искусственного интеллекта в финансовом секторе пока еще сравнительно мал, в основном его внедряют ИТ-компании, связанные с Интернетом (Яndex, Mail.ru, Ростелеком). В финансовых организациях системы искусственного интеллекта не так широко распространены, однако Сбербанк и Тинькофф Банк в настоящий момент занимаются созданием собственный суперкомпьютеров, позволяющих использовать ИИ и машинное обучение в своей работе.

При этом пионером российского банковского искусственного интеллекта стал Сбербанк, запустив в 2017 году совместно с МФТИ проект системы iPavlov для общения с клиентами на их родном языке, далее планируется запуск платформы DeepReply для оптимизации общения банка с клиентами и решения их вопросов на основе анализа имеющихся данных. С 2018 г. Сбербанк начал практику выдачи кредитов физическим лицам на основе принятия решений с помощью искусственного интеллекта, результатом чего станет более взвешенный уровень работы с клиентами. Главная трудность заключается в том, что невозможно оперативно расшифровать, как работал искусственный интеллект в конкретный момент времени, даже сами разработчики технологий ИИ не могут точно описать механизм принятия им конкретных решений в связи с его постоянным совершенствованием на базе постоянно получаемых данных. В результате модель, основанная на ИИ, не может быть представлена государственному регулирующему органу как определенный и строго кодифицированный алгоритм принятия решений. Более того, все регуляторные возможности международного стандарта по оценке банковских рисков «Базеля» не подходят для регулирования механизмов принятия решений на базе ИИ, потому что они основываются на предыдущей идее процесса принятия решений на базе верифицируемых и более статичных моделей.

Возможности использования ИИ в сфере здравоохранения.

В настоящее время в сфере здравоохранения накоплен значительный опыт применения технологий искусственного интеллекта. ИИ за счет хранения и обработки большого объема данных медицинской практики и статистики становится умным помощником и отчасти советником врачей в их повседневной деятельности, а также осуществляет глубокую аналитику данных и вырабатывают системные рекомендации в сфере здравоохранения.

Умные помощники, например, Watson (IBM) или DeepMind Health (Google), не просто могут формулировать советы и рекомендации врачам, их аналитический инструментарий способен определять генетическую предрасположенность к заболеваниям или выявлять их на очень ранних стадиях, тогда как человеческому интеллекту или даже группе людей это может оказаться не по силам в связи с нехваткой необходимого опыта и данных. Более того, такие медицинские системы ИИ как Watson уже в состоянии определять и разрабатывать план терапии десятков видов злокачественных новообразований: от рака шейки матки до рака толстой кишки. Анализ медицинских изображений с использованием ИИ позволил исследовательской группе из Медицинского центра Бет Исраэль Дьяконесс (BIDMC) и Гарвардской Медицинской школы (HMS) разработать методы для обучения компьютеров диагностике патологических заболеваний. Их подход учит машины интерпретировать сложные паттерны и структуры, наблюдаемые в реальных данных, путем создания многослойных искусственных нейронных сетей, эмулирующих сеть человеческого мозга.

Помимо системных решений, искусственный интеллект в сфере здравоохранения направлен на оказание помощи отдельным людям. Разрабатываемые мобильные приложения на основе ИИ собирают данные с фитнес-браслетов и других датчиков, анализируют их вместе с доступными данными из персональных профилей, с помощью чего устанавливают достаточно точные симптомы заболеваний и отправляют собранную аналитику врачу для определения возможного диагноза, снабдив ее соответствующими выводами и рекомендациями. Так, ИИ способен распознавать туберкулез и нарушения в работе внутренних органов, в том числе головного мозга. При этом интерфейс некоторых мобильных приложений (Your.MD и Ada) адаптирован под физическое состояние пользователя и позволяет использовать голосовое, рукописное управление или ввод с клавиатуры, а также формулировать устные и письменные советы и осуществлять консультации в режиме реального времени, касающиеся состояния здоровья пользователя (однако, данные приложения не являются профессиональными медицинскими продуктами и не заменяют собой лицензированную медицинскую помощь).

Если обратиться к российской практике, то следует отметить, что в марте 2019 года премьер-министр РФ Д.А. Медведев поручил профильным министерствам разработать стратегию, которая подразумевает использование возможностей искусственного интеллекта в различных отраслях государственного управления, включая здравоохранение. При этом планируется дальнейшее развитие уже существующих систем - «Третье мнение» и «TeleMD», способных поддерживать врачей в принятии решений ^[17]. Уже сейчас, система «Третье мнение» умеет анализировать снимки глазного дна и клеток крови, а также рентгенограммы легких и УЗИ мочевого пузыря. В будущем планируется модернизировать ее и научить обрабатывать данные МРТ и компьютерных томографов. Система «TeleMD» строит математические модели пациентов и предоставляет возможность проведения удаленных консультационных эфиров, в частности, по онкологическим заболеваниям. Еще одной медицинской системой на основе технологий искусственного интеллекта является российская система – Botkin.AI ^[18]. Главными задачами данной системы являются анализ диагностических данных и мониторинг проводимого лечения, также она способна подсказывать и давать советы врачам. В настоящее время, данная система помогает лишь врачам-онкологам, однако в дальнейшем планируется использование Botkin.AI и в других областях.

Возможности использования ИИ в сфере образования.

В сфере образования технологии искусственного интеллекта обладают потенциалом реформирования работы всей образовательной системы, в частности, по таким направлениям как:

а) адаптивное обучение, в рамках которого технологии искусственного интеллекта отслеживают успеваемость каждого отдельного обучающегося и либо подстраивают темп показа и содержание блоков учебного курса под его способности, либо информируют преподавателя о том, какой материал лучше усвоен, а какой хуже и требует повторения. Учителя/преподаватели могут не всегда знать о пробелах в своих учебных материалах, которые могут оставить обучающихся в замешательстве относительно определенных концепций. Искусственный интеллект предлагает способ решения этой проблемы. Coursera, массовый поставщик открытых онлайн-курсов, уже внедряет это на практике. Когда обнаруживается, что большое количество обучающихся выбирают из списка или формулируют неправильный ответ в тесте/контрольной работе, система предупреждает учителя и посылает обучающимся дополнительное сообщение, содержащее больший объем информации для выбора или формулирования правильного ответа. Такого рода индивидуальный подход к обучению помогает обучающимся с различным уровнем знания учиться вместе в одном классе/группе и достигать необходимого проверяемого результата, отражающего содержание образовательного стандарта. Данный подход помогает оперативно заполнять пробелы в процессе обучения и гарантирует, что все обучающиеся усвоят необходимую концептуально-теоретическую и прикладную основу выбранного направления обучения. Вместо того, чтобы ждать ответа от учителя/преподавателя, обучающиеся могут получать немедленную обратную связь, которая помогает им либо более полно усвоить определенную концепцию, либо вспомнить как правильно сделать то или иное практическое задание в следующий раз. Более того, данный подход снижает востребованность репетиторских программ и «возвращает» учеников в класс. Адаптивное обучение уже оказало огромное влияние на образование по всему миру, и по мере продвижения ИИ в ближайшие десятилетия адаптивные программы будут только улучшаться и расширяться;

б) программы автоматической проверки тестов и творческих заданий - сочинений и эссе, а также дипломных и курсовых работ на некорректные заимствования текста из сети Интернет, в том числе, на базе доступных иностранных источников. Это позволяет преподавателю высвободить больше времени для индивидуального или группового консультирования обучающихся, подготовки к лекционным и семинарским занятиям, профессионального развития;

в) системы прокторинга, подразумевающие использование искусственного интеллекта в целях анализа поведения школьника или студента, обучающегося или сдающего экзамен дистанционно. Программа способна отслеживать одновременно множество учащихся и определять нет ли «лишних» людей в кадре или «лишних» голосов в помещении, как часто обучающиеся или сдающие экзамен уводят взгляд от монитора или поворачиваются, не пытаются ли они сменить вкладку в браузере и подсмотреть правильный ответ в Интернете, так как все эти действия фиксируются как нарушения;

г) программы обучения иностранным языкам, языкам программирования, дизайну и др., отслеживающие прогресс обучающегося и адаптирующиеся под его индивидуальные особенности. Несмотря на то, что данные программы могут научить обучающихся базовым основам, они пока еще не идеальны и требуется немало усилий, чтобы научить искусственный интеллект формировать в студентах навыки творческого мышления.

Возможности использования ИИ в сфере управлении транспортными потоками.

Технологии искусственного интеллекта вносят важный вклад в процесс управления сферой транспорта, являющейся одним из столпов современной экономической системы. ИИ применяется в целях предотвращения рисков, нарастающих вместе с ростом числа транспортных средств и усложнением транспортных потоков, управление которыми выступает все более сложной задачей в масштабах современного мегаполиса.

Технологии ИИ в транспортной логистике используются для создания разнообразных систем управления транспортными единицами и транспортными потоками, например – с целью содействия принятию решений об определении и утверждении наиболее оптимальных маршрутов общественного транспорта, способствующих повышению общественной безопасности ^[19]. Подобные транспортные ИИ-системы легко справляются с функциями человека-оператора и могут полностью взять на себя выполнение его функций, сохранив за человеческим интеллектом принятие наиболее ответственных решений. ИИ-системы регулируют транспортное движение, быстрее реагируют на изменение транспортной обстановки, воздействующие на нее природно-климатические факторы, анализируют и устраняют возникающие проблемы, причем в этом они не только заменяют человека, но и превосходят его.

Главным направлением развития технологий ИИ в транспортной логистике является создание полностью беспилотных транспортных средств, в частности беспилотных автомобилей, и развитие «умных» систем организации дорожного движения («умных» светофоров, «умного» расписания движения пассажирского транспорта, определения справедливой оплаты за движение автомагистралям и др.). Если «умные» системы организации дорожного движения активно внедряются во всем мире, то беспилотные транспортные средства пока находятся в стадии регулярных тестирований и требуют разработки совершенно нового массива нормативно-правовых актов в данной области.

В настоящее время технологии искусственного интеллекта активно используются китайской компанией Didi Chuxing и американской компанией Uber, занимающихся оказанием транспортных услуг и анализирующих профили как водителей, так и пассажиров. Компания Didi Chuxing работает совместно с китайской дорожной полицией, помогая на основе данных, собираемых с помощью смартфонов водителей, а также камер безопасности дорожного движения, составлять цифровые профили водителей и выявлять нарушителей правил дорожного движения. Также компания разработала систему мониторинга и оптимизации движения транспортных средств в мегаполисах, опираясь не только на регулярный анализ дорожной обстановки, но и на устоявшиеся модели использования транспортного средства тем или иным водителем. Более того, компания занялась разработкой мобильных приложений в сфере безопасности для таксомоторных компаний, которые отвечают за идентификацию и анализ поведения водителей и пассажиров такси. Компания Uber также активно занимается развитием искусственного интеллекта в сфере оказания транспортных услуг и развития беспилотных автомобилей. В том числе, речь идет об использовании ИИ для анализа транспортной обстановки и определения наиболее оптимального маршрута движения транспортного средства, однако ИИ все ближе к определению социального статуса и физического состояния пассажира на основе изучения данных о его прошлых поездках. Социальный статус может определяться на основе моделирования наиболее типичных для данного пассажира маршрутов в будние и выходные дни, а также анализа наиболее типичных адресов начала и окончания поездки, позволяющих сделать вывод о месте работы, адресах проживания родственников и друзей, посещаемых местах культуры и отдыха. При определении социального статуса пассажира также учитывается наиболее часто используемый тариф, средний размер чаевых, а физическое состояние пассажира, например, степень алкогольного опьянения, может косвенно обнаруживаться на основе анализа количества опечаток при заказе автомобиля, голосовом распознавании и видео-фиксации поведения пассажира. Искусственный интеллект может распознавать окружающие пассажира шумы и анализировать его речь, делая на их основе выводы о наличии криминогенной ситуации или физическом самочувствии пассажира. При обнаружении экстренной ситуации, связанной с пассажиром или водителем транспортного средства, ИИ будет принимать решение об отказе в обслуживании и при необходимости - вызове экстренных служб.

Возможности использования ИИ в сфере управлении миграционными потоками.

Технологии искусственного интеллекта находят свое применение в сфере управления миграционными потоками, мониторинг и прогнозирование которых становится практически невозможным без анализа цифровых массивов больших данных. Преимущества использования новых источников данных для анализа миграционных потоков связаны с возможностью восполнения пробелов в традиционных источниках данных и совершенствованием использующихся методов. Признавая прогресс, достигнутый национальными правительствами и международным сообществом в области сбора миграционной статистики, необходимо отметить, что традиционные источники данных имеют присущие им ограничения: национальные переписи населения являются дорогостоящими и нечастыми, создание репрезентативной выборки по мигрантам может быть затруднена, при том, что они могут некорректно учитываться в статистических отчетах принимающей страны. Возросшая доступность цифровых профилей мигрантов дает возможность устранить некоторые пробелы в получении данных о направлениях миграции и мобильности мигрантов, особенно с учетом их своевременности, частоты обновления информации, широкого охвата пользователей мобильных устройств и Интернет-платформ, а также уровня детализации, который они могут обеспечить.

Большие данные, собираемые ИИ по различным миграционным потокам, могут быть особенно полезны для изучения моделей временной или круговой миграции, которые трудно измерить с помощью традиционных источников данных и методов, а также для прогнозирования тенденций миграции. Более того, они могут способствовать более своевременному мониторингу общественного мнения или более широкому исследованию на базе средств массовой информации миграционных проблем по сравнению, например, с проведением опросов общественного мнения. Еще одно преимущество заключается в том, что такие данные генерируются без каких-либо дополнительных затрат и могут быть получены по более низкой цене по сравнению с данными из традиционных источников - в зависимости от готовности держателей данных обмениваться данными, их полноты и достоверности. Сочетание большего объема данных, которые могут быть извлечены из традиционных и новых источников, с использованием возможностей ИИ может позволить обнаружить или спрогнозировать направления миграции, дать качественные и количественные характеристики будущих мигрантов в определенной стране или регионе, описать их психологическое состояние и проблемы. Это позволит принимающей стране лучше подготовиться к приему мигрантов, и вовремя получить необходимую международную поддержку со стороны ООН, других международных организаций и групп государств.

Так, геолокационная активность мигрантов в социальных сетях, таких как Facebook, Twitter и LinkedIn, используется для исследования международных миграционных потоков, их количественных и качественных характеристик, включающих в себя показатели возраста, пола, образовательного уровня, уровня квалификации и сферы занятости, а также любой указанной в личном профиле открытой информации о пользователе. Учитывая, что число активных пользователей социальных сетей во всем мире в январе 2019 года достигло 3,48 миллиарда человек, из которых 2,27 миллиарда были пользователями социальной сети Facebook ^[20], увязывая активность и социальные графы между пользователями социальных сетей с их геотегами и фиксируемыми в открытых профилях или группах намерениями мигрировать, изучение и управление миграционными потоками становится хоть и технически сложной, но в перспективе решаемой задачей.

Заключение.

Стремительный качественный и количественный рост компьютерной техники и программного обеспечения, накопление значительного объема данных в различных областях человеческой деятельности в начале XXI века являются главными факторами, определяющими развитие технологий искусственного интеллекта. Актуальность и практическая необходимость дальнейшего развития ИИ в сфере государственного управления зависят от успешности применения технологий ИИ в различных сферах человеческой деятельности, особенно в сфере безопасности, и требующих от государства самого пристального внимания, адаптации и использования самых успешных разработок на базе ИИ в своей деятельности. Начиная с использования технологий искусственного интеллекта в контрольно-надзорной деятельности государства и заканчивая решением проблем, связанных с прогнозированием и минимизацией последствий неконтролируемой миграции, данные технологии обладают возможностью значительного увеличения эффективности и результативности государственного управления.

Перспективы дальнейшего внедрения технологий искусственного интеллекта в процессы государственного управления во многом связаны с общим вектором цифровизации государственного механизма. Так, одним из требований построения цифрового государственного управления выступает движение от документоцентризма ко все более полному и повсеместному анализу данных (данные-центризму), создающих содержательную основу для обучения и развития ИИ, позволяющего автоматизировать большинство рутинных управленческих процессов. Так, ИИ в контрольно-надзорной деятельности позволит перестроить работу государственных органов, сместив акцент в их работе с количественных показателей – выявленных фактов правонарушений и привлеченных к ответственности лиц и организаций на профилактическую работу, предотвращающую или минимизирующую возникновение соответствующих правонарушений за счет более точного отслеживания благоприятных условий для возникновения правонарушения. Необходимо отметить значительный вклад технологий искусственного интеллекта в сфере обеспечения цифровой безопасности государства, связанной со способностью ИИ оперативно анализировать большие объемы информации, устранять сбои и ошибки в работе информационных систем, тем самым повышая защищенность государства и снижая роль человеческого фактора как фактора уязвимости.

Важно также отметить, что достижение требуемых показателей эффективности во многих отраслях государственного управления уже сейчас начинает все больше зависеть от использования технологий ИИ. Так, технологическая революция в области беспилотного транспорта и необходимость минимизация рисков в управлении все более масштабными и интенсивными транспортными потоками вынуждает государства по всему миру обращаться к возможностям ИИ, связанным с анализом и предотвращением возникающих рисков в сфере транспорта, определением оптимальных маршрутов частного и общественного транспорта. В сфере здравоохранения способность искусственного интеллекта хранить и обрабатывать большое количество данных позволяет создавать «умных» помощников, которые не просто могут вырабатывать рекомендации врачам, но и определять предрасположенность к заболеваниям или выявлять их на очень ранних стадиях. В сфере образования искусственный интеллект обладает потенциалом перестройки работы всей отрасли, адаптируя учебный процесс под каждого конкретного обучающегося и подстраивая порядок изучения учебных дисциплин под его индивидуальные способности. В сфере управления миграционными потоками использование технологий ИИ также становится насущной необходимостью, в сочетании с анализом больших данных ИИ позволяет более оперативно и точно спрогнозировать и минимизировать риски от миграционной активности.