CC BY
24
ОСНОВЫ И ПЕРСПЕКТИВЫ ПРИМЕНЕНИЯ МЕТОДОВ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ГОСУДАРСТВЕННОМ УПРАВЛЕНИИ
Аннотация. В статье проведен анализ основ и перспектив применения методов искусственного интеллекта в государственном управлении. Базой исследования выступили материалы нормативных правовых актов РФ и методических рекомендаций, отечественных и зарубежных ученых, национальных и международных стандартов, официальной отчетной и статистической информации и другие материалы по теме исследования. Построена модель системы оценки потенциала и эффективности применения методов искусственного интеллекта в государственном управлении. Указаны основные проблемы обеспечения проникновения решений с использованием этих технологий в ключевые отрасли социально-экономической сферы.
Ключевые слова. Государственное управление, цифровизация экономики, искусственный интеллект, государственные учреждения, социально-экономическое развитие.
Legashov M.A., Golovtsova I.G.
FUNDAMENTALS AND PROSPECTS FOR THE USE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE METHODS IN PUBLIC ADMINISTRATION
Abstract. This article analyzes the foundations and prospects for the use of artificial intelligence methods in public administration. The basis of the research was the materials of regulatory legal acts of the Russian Federation and methodological recommendations, domestic and foreign scientists, national and international standards, official reporting and statistical information and other materials on the research topic. The author has built a model ofa system for assessing the potential and effectiveness of using artificial intelligence methods in public administration. The main problems of ensuring the penetration of solutions using AI technologies into key sectors of the socio-economic sphere are indicated.
Keywords. Public administration, digitalization of the economy, artificial intelligence, government institutions, socio-economic development.
Введение
В условиях быстро меняющегося мира и растущей конкуренции на мировых рынках, искусственный интеллект (ИИ) позволяет в разы повысить эффективность процессов в различных отраслях экономики и социальной сферы. Данные технологии могут быть использованы для повышения результативности деятельности государственных учреждений, что становится все более важным фактором для достижения прогресса в развитии и повышении устойчивости экономики страны. Указом Президента РФ от
ГРНТИ 82.13.01 EDN YDQBRI
© Легашов М.А., Головцова И.Г., 2023
Максим Александрович Легашов - проректор по экономике и финансам Санкт-Петербургского государственного экономического университета.
Ирина Геннадьевна Головцова - доктор экономических наук, профессор, директор Института фундаментальных и прикладных исследований Санкт-Петербургского государственного экономического университета. Контактные данные для связи с авторами (Головцова И.Г.): 191023, Санкт-Петербург, Садовая ул., д. 21 (Russia, St. Petersburg, Sadovaya str., 21). Тел.: +7 (911) 915-61-18. Е-mail: golovtsova@mail.ru. Статья поступила в редакцию 12.12.2023.
21.07.2020 г. № 474 установлена национальная цель развития РФ до 2030 года «цифровая трансформация», а рамках которой необходимо обеспечить достижение «цифровой зрелости» ключевых отраслей экономики и социальной сферы, в том числе государственного управления.
Основные положения реализации стратегического направления в области цифровой трансформации государственного управления, а также основы обеспечения внедрения технологий искусственного интеллекта в государственное управление определены в перечне поручений Президента РФ от 31.12.2020 г. № Пр-2242 и от 29.01 2023 г. № Пр-172 по итогам конференций по технологиям искусственного интеллекта. Настоящее исследование направлено на рассмотрение основ и перспектив применения методов ИИ в государственном управлении, в том числе в управлении закупочной деятельностью государственного учреждения, с целью оптимизации процессов, повышения прозрачности деятельности и снижения рисков. Материалы и методы
При проведении исследования в качестве исходных данных были использованы опубликованные на официальном сайте материалы Министерства цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации, а также результаты аналитических исследований АНО «Цифровая экономика» и Национального центра развития искусственного интеллекта при Правительстве Российской Федерации, материалы их докладов в рамках деловых мероприятий Центра компетенций «Умный город» [15]. Также основой исследования выступили материалы нормативных-правовых актов РФ и методических рекомендаций, публикации отечественных и зарубежных ученых, национальные и международные стандарты, официальная отчетная и статистическая информация и другие материалы по отдельным вопросам применения методов ИИ в государственном управлении [1-19].
В отношении предмета исследования применены универсальные, общенаучные и специальные методы познания. Результаты исследования были получены с помощью использования методов классификации, систематизации, моделирования, абстрагирования, формализации, статистической обработки массива данных, табличного и графического методов интерпретации данных. Результаты и их обсуждение
В Указе Президента РФ от 10.10.2019 г. № 490 дано определение термину «искусственный интеллект», это - комплекс технологических решений, позволяющий имитировать когнитивные функции человека (включая самообучение и поиск решений без заданного алгоритма) и получать при выполнении конкретных задач результаты, сопоставимые, как минимум, с результатами интеллектуальной деятельности человека. Комплекс технологических решений включает в себя информационно-коммуникационную инфраструктуру, программное обеспечение (в котором используются в том числе методы машинного обучения), процессы и сервисы по обработке данных и поиску решений [1].
Искусственный интеллект является ключевым элементом в достижении цифровой трансформации государственного управления. Это отражено в федеральном проекте «Искусственный интеллект», который является частью национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации», сформированной в рамках реализации Указа Президента РФ от 21.07.2020 г. № 474 [2; 17]. Нормативно-правовые документы РФ, регулирующие применение методов ИИ в государственном управлении, и их взаимосвязь представлены на рисунке 1.
Инструментом для оценки готовности и способности государственных органов к применению ИИ для решения задач государственного управления в настоящее время является индекс интеллектуальной зрелости, формируемый на основе системы рейтингов интеллектуальной зрелости по отраслям, регионам и органам местного самоуправления. Измерение индекса способствует пониманию уровня цифровой зрелости государственного управления, позволяет оценить и скорректировать процесс достижения национальной цели по цифровой трансформации. Модели оценки интеллектуальной зрелости в зарубежных и российских исследованиях учитывают группу показателей эффективности внедрения решений с использованием технологий искусственного интеллекта (далее - ИИ-решения).
В данном исследовании предлагается рассматривать перспективы применения методов ИИ в государственном управлении на основе пяти составляющих: сфера применения ИИ-решений; процессы деятельности государственных учреждений, в рамках которых внедряется ИИ-решение; группы технологий ИИ; уровень зрелости технологий ИИ; эффекты от применения методов ИИ в государственном
управлении. Нами разработана общая модель системы оценки потенциала и эффективности применения методов ИИ в государственном управлении, представленная на рисунке 2.
Рис. 1. Нормативно-правовые документы РФ, регулирующие применение методов ИИ
в государственном управлении.
Далее рассмотрим подробнее указанные на рисунке 2 составляющие:
1. Сферы применения ИИ-решений. Технологии ИИ могут влиять на цифровизацию экономических и социальных сфер путем: улучшения отдельных процессов; увеличения операционной эффективности за пределами одного процесса; создания цифрового конкурентного преимущества; повышения качества принятия решений; реагирования на изменения внешних условий, повышения скорости и гибкости бизнес-процессов; создания цифровой экосистемы. Методический подход к определению эффекта от внедрения ИИ-решения может отличается для разных сфер применения, например для: одной отрасли социально-экономического развития (СЭР), или государственного учреждения (ГУ), или процесса, или функции; нескольких отраслей СЭР, или ГУ, или процесса, или функции; комплексных платформенных решений;
2. Процессы деятельности государственных учреждений, в рамках которых внедряется ИИ-решение. Глубина проникновения технологий ИИ оценивается на уровне процессов деятельности ГУ по одному из трех направлений: предоставлению государственных услуг; осуществлению государственных функций; предоставлению услуг по осуществлению государственного контроля (надзора), подлежащих автоматизации и (или) цифровой трансформации путем внедрения ИИ-решения [5]. Процессы деятельности государственных учреждений, подлежащие автоматизации и (или) цифровой
трансформации с использованием методов ИИ, рассматриваются как элементы архитектуры системы в совокупности с основными понятиями или свойствами информационной системы (государственной информационной системы) в окружающей среде, воплощенной в ее элементах, отношениях и конкретных принципах ее проектирования и развития [6].
Оценка потенциала и эффективности применения методов ИИ в государственном управлении
ВЫБОР СФЕРЫ ПРИМЕНЕНИЯ ИИ-РЕШЕНИЙ
Одна отрасль СЭР / государственное учреждение (ГУ) / процесс / функция Несколько отраслей СЭР / ГУ / процессов / функций Комплексные платформенные решения
ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПРОЦЕССОВ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ГОСУДАРСТВЕННОГО УЧРЕЖДЕНИЯ
Процессы деятельности ГУ по предоставлению государственных услуг Процессы деятельности ГУ по осуществлению государственных функций Процессы деятельности ГУ по предоставлению услуг по осуществлению государственного контроля(надзора)
ВЫБОР ГРУППЫ ТЕХНОЛОГИИ ИИ
Компьютерное зрение Обработка естественного языка Распознавание и синтез речи Рекомендательные системы и интеллектуальная поддержка принятия решений Перспективные методы искусственного интеллекта
ВЫБОР УРОВНЯ ЗРЕЛОСТИ ТЕХНОЛОГИИ ИИ
«Примитивные» алгоритмы искусственного интеллекта Многофункциональные советники с использованием технологий искусственного интеллекта Цифровые платформы с использованием искусственного интеллекта Глобальные комплексные цифровые среды под управлением искусственного интеллекта Большие языковые модели
ОЦЕНКА ЭФФЕКТОВ ОТ ПРИМЕНЕНИЯ МЕТОДОВ ИИ В ГОСУДАРСТВЕННОМ УПРАВЛЕНИИ
Скорость Качество Объективность Ресурсы Экономическая эффективность Персонализация
Самообучаемость Метрики машинного обучения Безопасность Количество автоматизированных задач Успешность завершения сценариев Влияние на принятие управленческих решений
Рис. 2. Модель системы оценки потенциала и эффективности применения методов ИИ в государственном управлении.
Архитектурный подход позволяет декомпозировать представление о создаваемой или развиваемой информационной системе с учетом полномочий ГУ, а также обеспечивает взаимосвязь создаваемых и развиваемых информационных систем с указами Президента РФ, национальными целями развития РФ, государственными программами РФ, национальными проектами, ведомственными проектами и другими стратегическими документами Архитектурный подход к декомпозиции представления о создаваемой или развиваемой информационной системы включает в себя следующие блоки: целеполагание, архитектура деятельности, интеграционная архитектура, архитектура данных, архитектура программного обеспечения, технологическая архитектура;
3. Группы технологий ИИ. Технологии ИИ включают технологии следующих групп: компьютерное зрение, обработка естественного языка, распознавание и синтез речи, интеллектуальная поддержка принятия решений и перспективные методы искусственного интеллекта [16]. На сегодняшний день по результатам исследования региональных органов исполнительной власти и органов местного самоуправления Комиссия Государственного Совета РФ по направлению «Коммуникации, связь, цифровая экономика» установила, что более 56% всех используемых сегодня ИИ-решений сосредоточено в государственном управлении, здравоохранении, транспорте и логистике. Типовыми преимуществами от внедрения ИИ-решений в государственном управлении являются улучшения по следующим направлениям:
• эффективность и экономия ресурсов: внедрение ИИ в деятельность ГУ может значительно повысить эффективность управления ресурсами в условиях имеющихся ограничений. Это позволяет сократить затраты и оптимизировать бюджетные расходы;
• прозрачность и борьба с коррупцией: использование ИИ может обеспечить большую прозрачность процессов ГУ, что снижает риски коррупции и недобросовестных практик. Это особенно важно для государственных учреждений, где требуется высокий уровень доверия со стороны общества;
• скорость и точность принятия решений: ИИ способен анализировать большие объемы данных и принимать решения на основе объективных факторов. Это позволяет ускорить процесс принятия решений и уменьшить вероятность ошибок;
• соответствие законодательству: важно обеспечить соблюдение законодательства при реализации процессов в ГУ. Искусственный интеллект может помочь автоматизировать процессы и обеспечить соблюдение всех требований нормативно-правовых актов;
• мировой опыт: многие страны уже успешно применяют методы искусственного интеллекта в государственных учреждениях. Исследование этого опыта и его адаптация к российским реалиям имеют большое значение для совершенствования системы управления процессами ГУ;
• технологический прогресс: развитие технологий в области искусственного интеллекта неуклонно продвигается вперед. Сопротивление внедрению данных инноваций может привести к устареванию государственных систем управления;
• стратегическое развитие: Эффективное управление процессами государственных учреждений является важной частью стратегического развития государства. Внедрение ИИ позволяет более точно адаптироваться к изменяющимся потребностям и вызовам времени;
4. Уровень зрелости технологий ИИ. В зарубежных исследованиях решения с использованием технологий искусственного интеллекта классифицируют по группам согласно таблице;
5. Эффекты от применения методов ИИ в государственном управлении. Опыт участников мероприятий Центра компетенций «Умный город», а также результаты аналитических исследований АНО «Цифровая экономика» позволили определить и систематизировать ключевые тренды в определении критериев оценки эффектов от применения методов ИИ в государственном управлении, а именно: скорость (среднее время выполнения процесса или отдельного клиентского пути в рамках процесса); качество (удовлетворенность пользователей оказанным сервисом или продуктом); объективность (доля решений, принятых без участия человека; наличие второго мнения); затрачиваемые ресурсы до и после внедрения решения; экономическая эффективность (доходная и расходные части бюджета, связанные с внедрением ИИ-решения в процесс); персонализация (доля продуктов или услуг, параметры которых подобраны под пользователя); безопасность; самообучаемость (для узкого типа нейросетей); метрики в задачах машинного обучения; количество автоматизированных рутинных задач; успешность завершения пользовательских сценариев; влияние на принятие управленческих решений.
Заключение
В настоящем исследовании рассмотрены основы и перспективы применения методов искусственного интеллекта в государственном управлении с целью оптимизации процессов, повышения прозрачности деятельности и снижения рисков. Построена модель системы оценки потенциала и эффективности применения методов искусственного интеллекта в государственном управлении. Отметим, что актуальные научные исследования указывают на потенциальные недостатки использования ИИ-решения в части повышения предвзятости, потери конфиденциальности, непрозрачности алгоритмов и возможных потерь рабочих мест.
Таблица
Уровни зрелости технологий искусственного интеллекта [13]
Код Уровень зрелости технологии ИИ Описание Пример решений
1 «Примитивные» алгоритмы ИИ ИИ действует в рамках заранее «прописанных» сценариев Однофункциональные: чат-боты в роли секретарей. Многофункциональные: видеоаналитика в системах безопасности
2 Многофункциональные советники с использованием технологий ИИ ИИ помогает в принятии сложных решений, выполняя роль консультанта Цифровые помощники врачей. Финансовые консультанты. Консультанты в сфере туризма
3 Цифровые платформы с использованием ИИ Решения с технологиями ИИ могут самостоятельно принимать часть решений Одноотраслевые (односегментные): интеллектуальная транспортная система. Мультиотрас-левые (несколько сегментов): транспорт, сбор отходов и ЖКХ.
4 Глобальные комплексные цифровые среды под управлением ИИ ИИ управляет типовыми функциями в различных сферах города Управление всеми типовыми функциями в сфере жизнедеятельности города, креативные и стратегические - остаются за людьми
5 Большие языковые модели Большие языковые модели ^М) Различные приложения обработки естественного языка: машинный перевод, распознавание речи, ответы на вопросы и суммирование текста. Некоторыми популярными примерами LLM являются BERT, Chat GPT-3 и XLNet
Основные проблемы, обсуждаемые на конференциях Центра компетенций «Умный город», в части обеспечения проникновения решений с использованием технологий ИИ в ключевые отрасли социально-экономической сферы: отсутствие понимания потенциала внедрения методов ИИ, преимуществ и возможностей применения в конкретных отраслях ввиду отсутствия понятных и доступных примеров реализации; внедрение технологий ИИ требует постоянного участия заказчика на всех этапах внедрения, в том числе в описании и предоставлении данных для последующей разметки и обучения моделей; требуется продолжительное время на реализацию мероприятий от описания бизнес-процессов до полноценного внедрения ИИ, это влечет возможность устаревания разрабатываемых систем; ввиду всеобщего ажиотажа возникают ложные представления о простоте внедрения методов ИИ. Данные проблемы требуют продолжения совершенствования организационно-методических основ применения технологий искусственного интеллекта в государственном управлении.
ИСПОЛЬЗОВАННЫЕ ИСТОЧНИКИ
1. Указ Президента Российской Федерации от 10.10.2019 г. № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации».
2. Указ Президента Российской Федерации от 21.07.2020 г. № 474 «О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года».
3. Поручение Президента РФ от 31.12.2020 г. № Пр-2242 «Перечень поручений по итогам конференции по искусственному интеллекту».
4. Поручение Президента РФ от 29.01.2023 г. № Пр-172 «Перечень поручений по итогам конференции «Путешествие в мир искусственного интеллекта».
5. ГОСТ Р 57193-2016 Системная и программная инженерия. Процессы жизненного цикла систем.
6. ГОСТ Р 57100-2016 Системная и программная инженерия. Описание архитектуры.
7. ГОСТ Р ИСО 14258-2008 Промышленные автоматизированные системы. Концепции и правила для моделей предприятия.
8. Головцова И.Г., Сучкова М.Ю. Цифровая трансформация сферы услуг в новых условиях // Технико-технологические проблемы сервиса. 2020. № 4 (54). С. 81-86.
9. Горбашко Е.А. Цифровые технологии и их влияние на качество жизни // Технико-технологические проблемы сервиса. 2019. № 4 (50). С. 71-76.
10. Литвинцева Г.П., Карелин И.Н. Эффекты цифровой трансформации экономики и качества жизни населения в России // Terra Economicus. 2020. Т. 18, № 3. С. 53-71.
11. МуковнинМ.А. Информационное обеспечение публичного управления в условиях цифровизации: автореферат дисс. ... канд. экон. наук. Курск, 2021. 24 с.
12. Материалы доклада Комиссии Государственного совета Российской Федерации по направлению «Коммуникации, связь, цифровая экономика» экспертной дискуссии на тему «Эффекты от применения технологий Искусственного Интеллекта в субъектах РФ» в рамках Международной конференции по искусственному интеллекту «AI IN 2023: Innopolis AI Conference for Business», 18 августа 2023 г., г. Казань.
13. Материалы доклада ООО «O2Consulting» экспертной дискуссии на тему «Эффекты от применения технологий Искусственного Интеллекта в субъектах РФ» в рамках Международной конференции по искусственному интеллекту «AI IN 2023: Innopolis AI Conference for Business», 18 августа 2023 г., г. Казань.
14. Николаев М.А., Махотаева М.Ю., Гусарова В.Н. Анализ влияния процессов цифровизации на экономическое развитие регионов // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Экономические науки. 2020. Т. 13, № 4. С. 46-56.
15. Официальный сайт АНО «Центр компетенций «Умный город» [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://centersmartcity.ru (дата обращения 21.10.2023).
16. Официальный сайт Министерства цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации: Методические рекомендации по цифровой трансформации государственных корпораций и компаний с государственным участием. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://digital.gov.ru/ru/documents/7342 (дата обращения 17.11.2023).
17. Паспорт национального проекта Национальная программа «Цифровая экономика Российской Федерации». [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://base.garant.ru/72296050 (дата обращения 11.10.2023).
18. Спатарь А., Широкова С.В. Системный подход к оценке эффективности цифровых технологий предприятия // Saec. 2020. № 3. С. 384-394.
19. Трусов А.В., Трусов В.А., Бочкарев А.С. Оценка эффективности проектов цифровой трансформации // Вестник научных конференций. 2019. № 4-1(44). С. 106-108.
