Политика и управление в условиях цифровой трансформации: политологический ракурс искусственного интеллекта

1 Белорусский государственный университет, Минск, Республика Беларусь, ,

1Belarusian State University, Minsk, Republic of Belarus, ,

В условиях пандемии COVID-19 одной из наиболее значимых, но в то же время дискуссионных сквозных технологий цифровой трансформации является искусственный интеллект (от англ. Artificial Intelligence, AI; далее – ИИ). По прогнозам международной исследовательской корпорации International

Data Corporation, глобальный рынок ИИ, включая программное обеспечение, оборудование и услуги, достигнет 432,8 млрд долл. в 2022 году и превысит 500 млрд долл. в 2023-м, что делает ИИ одним из самых быстроразвивающихся технологических решений последних лет1.

В академической и общественно-политической среде наблюдается стабильный рост интереса к ИИ в условиях отсутствия универсального подхода к сущности, особенностям и потенциалу данного экспериментального в своей основе междисциплинарного научного направления. Различным аспектам ИИ посвящено множество трудов зарубежных и белорусских ученых2 (Бельский и др., 2019; Володенков, 2022; Даллакян, 2020; Кай-Фу Ли, 2019; Карпов и Храмов, 2022; Маркофф, 2017; Пашкевич, 2017; Davenport, 2018; Domingos, 2015; Ganascia, 2018; O’Neil, 2016 и др.).

В контексте актуализации темы ИИ в дискурсе современного политического знания можно отметить специальный выпуск российского издания «Журнал политических исследований» (Федорченко, 2020b), посвященный отдельным аспектам ИИ в сфере медиапространства, политики и государственного управления. Ряд вопросов о роли ИИ в мотивированном политическом познании нашел отражение в коллективной монографии российских ученых «Аутсорсинг политических суждений: проблемы коммуникации на цифровых платформах» (Сморгунов, 2021, с. 49–58). Однако остается широкий спектр нерешенных вопросов, требующих дополнительных исследовательских усилий именно с позиций политической науки.

МЕТОДОЛОГИЯ (ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ) ИССЛЕДОВАНИЯ

Под «цифровой трансформацией» в политологическом измерении (Ильина, 2020, с. 91–92) будем понимать исходящий из окружающей / внешней среды импульс / вызов на «входе» политической системы, кардинально преобразующий систему в целом или ее отдельные подсистемы, в частности институциональную, нормативно-регулятивную, функциональную, коммуникативную, культурно-идеологическую, и функции (артикуляция и агрегирование интересов, политическая коммуникация, рекрутирование и социализация, интеграция и мобилизация социума, сохранение и адаптация системы, принятие адекватных взаимосвязанных стратегических и тактических решений по основным направлениям внутренней и внешней политики, геополитический выбор и др.) под воздействием цифровых трендов и технологий (искусственный интеллект, большие данные, виртуальная и дополненная реальность, Интернет вещей, блокчейн, роботизация, аддитивные технологии и др.), имеющий неизбежный характер с неопределенными, вариативными и непредсказуемыми последствиями.

Термин «искусственный интеллект» был введен в научный оборот на первом семинаре по ИИ в Дартмутском колледже (США) в 1956 году, что стало официальной точкой отсчета изучения ИИ как новой отрасли науки. Признанные в этой сфере ученые П. Норвиг и С. Рассел классифицируют существующие подходы к исследованию ИИ по четырем основным критериям: изучение ИИ в контексте достоверного воспроизведения способностей человека, то есть как системы: 1) думающей подобно людям (на основе когнитивного моделирования) или 2) действующей подобно людям (использование теста Тьюринга), и изучение ИИ в контексте рациональности / интеллектуальности, то есть как системы: 3) думающей рационально (на основе «законов мышления») или 4) действующей рационально (проектирование рациональных агентов) (Рассел и Норвиг, 2006, с. 35–40).

В научной литературе ИИ интерпретируется как: «раздел компьютерных наук, связанный с проектированием интеллектуальных компьютерных систем, то есть систем, демонстрирующих возможности, которые мы ассоциируем с интеллектом в поведении человека, – понимание языка, обучение, способность рассуждать, решать проблемы и т.д.» (Barr and Feigenbaum, 1981, p. 3); «свойство интеллектуальных систем выполнять функции (творческие), которые традиционно считаются прерогативой человека»3; «полностью или частично автономная самоорганизующая (и самоорганизующаяся) компьютерно-аппаратно-программная виртуальная (virtual) или киберфи-зическая (cyber-physical), в том числе биокибернетическая (bio-cybernetic), система (unit), не живая в биологическом смысле этого понятия, с соответствующим математическим обеспечением, наделенная / обладающая программно-синтезированными (эмулированными) способностями и возможностями мыслительных и когнитивных действий, обучения, саморегулирования, самостоятельного принятия решений и т.д.» (Морхат, 2018, с. 150–151).

Сегодня к перспективным методам ИИ относят следующие: методы представления знаний (системы правил и фреймов, семантические сети); методы приобретения знаний (прямые методы, методы извлечения знаний из данных (машинного обучения) и текстов); интеллектуальный анализ данных (логические, статистические и вычислительные методы); методы автоматизации рассуждений (выделение и моделирование дедуктивных, индуктивных, аргументационных, абдуктивных рассуждений, а также рассуждений на основе прецедентов и по аналогии); методы интеллектуального планирования поведения при классических допущениях; методы интеллектуального анализа неструктурированной информации (Соколов, 2019, с. 366–368). Внедрение специализированных цифровых методов сбора и обработки эмпирической информации характеризует становление и прикладное применение «цифровой политологии» как отрасли исследования политических феноменов, стимулированной процессами трансформации социального посредством цифровых технологий (Антанович, 2020, с. 83).

Оценивая состояние текущих исследований политологических аспектов развития ИИ в целом, можно согласиться с мнением доктора политических наук И. А. Быкова, что несмотря на наметившийся в последние годы тренд повышения интереса со стороны политологов к технологиям и методам ИИ, большинство публикаций по вопросам ИИ «имеют лишь косвенное отношение к центральным проблемам политической науки» и опубликованы «в журналах по техническим наукам, философии науки и техники, в журналах по цифровым коммуникациям и т.п.» (Быков, 2020, с. 30), и констатировать, что политологическому осмыслению ИИ как феномена политики и управления в условиях цифровой трансформации с учетом белорусских политикоправовых реалий уделяется явно недостаточное внимание. Настоящая статья, как первое в белорусской академической политологии целенаправленное исследование политологического ракурса ИИ, призвана отчасти восполнить этот пробел. Исходной теоретической предпосылкой выбора общей концепции исследования является тезис о том, что «ядром государственной политики выступает процесс принятия управленческих решений, а государственная политика является ядром государственного управления» (Решетников, 2003, с. 5).

РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

Использование ИИ для анализа больших данных в политике и государственном управлении позволяет значительно упростить процесс принятия решений в условиях неопределенности, что тесно связано с концепцией Data-Driven Political Campaign (Dommett, 2019, с. 5–7) (применение больших данных, преимущественно в электоральных кампаниях, включающее стадии сбора и алгоритмического анализа массива информации для выстраивания психограмм избирателей, сегментирования аудитории и политического микротаргетинга, – например, скандальная практика влияния на результаты выборов британской аналитической компании Cambridge Analytica) и парадигмой Data-Driven Government (принятие управленческих решений институтами государственной власти с помощью интеллектуальных систем поддержки принятия решений на основе технологий и методов анализа больших данных – к примеру, с учетом российского опыта Казахстан в 2021 году анонсировал переход к эффективному государственному управлению, основанному на цифровых данных).

В контексте предиктивной аналитики больших данных интересен многолетний опыт представителей Пермской научной школы искусственного интеллекта4 по проектированию, обучению и тестированию нейросетевых математических моделей для выявления закономерностей и прогнозирования результатов президентских и парламентских выборов в России и разработки рекомендаций по улучшению рейтинга политических лидеров. В частности, пермскими учеными за полтора года до президентских выборов 2008 года была спрогнозирована победа Д. А. Медведева, когда его личность как политика была еще мало известна (Ясницкий, 2008, с. 150–154). В рамках возмож- ности моделирования искусственной нейронной сети, имитирующей функционирование реальной политической системы, можно отметить попытку украинского исследователя Н. А. Полевого разработать нейроподобную имитационную модель, призванную преодолеть «общий изъян моделей политической системы Д. Истона, Г. Алмонда и К. Дойча – избыточное агрегирование этапов подготовки и реализации политических решений, учитывающее “макрополитические факторы”, но не дающее возможностей анализа “микровлияний” на эти решения, которые и вызывали наличие значительных отличий между теоретическими моделями политической системы и ее конкретноисторическими воплощениями» (Полевой, 2011, с. 200).

ИИ и машинное обучение, расширяя предиктивный потенциал технологии моделирования цифровых двойников (от англ. digital twin) – виртуальных аналогов любых физических объектов или процессов (например, 3D-карта Сингапура или трехмерная модель левых камер сердца пациента от Philips Heart Model), становятся ядром системы «интеллектуальных двойников» (Intelligent Twins) – новой открытой архитектуры для интеллектуальной трансформации государственных органов и городских служб (интеллектуальный двойник города), отраслей промышленности (интеллектуальный двойник промышленности) и предприятий (интеллектуальный двойник бизнеса), способной «воспринимать трехмерные объекты, взаимодействовать в любых областях, выносить точные решения и непрерывно эволюционировать воспринимать все измерения, совместно работать в любых сферах деятельности, выносить точные суждения и непрерывно эволюционировать, обеспечивая интеллектуальный опыт для людей, городов будущего и предприятий во всех сценариях»⁵.

В условиях конвергенции физической и искусственной реальности ИИ является одним из главных факторов развития концепции «олицетворенного» Интернета / Web 3.0 – метавселенной (от греч. meta – за пределами, вне; от англ. metaverse), которую в политологическом ракурсе можно представить как новый трехмерный виртуально-реальный интерфейс политической системы, децентрализованно управляемый множеством индивидуальных и коллективных цифровых политических акторов (цифровые персональные копии реальных людей / аватары, боты, виртуальные политические институты и др.) посредством формальных и неформальных форм цифровых политических практик (блокчейн-демократия, цифровая политическая изоляция, цифровая гражданственность, онлайн-митинги, цифровые GR-технологии и др.).

На современном этапе концепция метавселенной постепенно выходит за рамки цифровых развлечений и видеоигр, а развитие обслуживающих ее программных и аппаратных решений начинает трансформировать потребительские продукты, цифровую среду промышленности, бизнеса и креативных индустрий. Разработка и внедрение новых пользовательских нейрокомпьютерных интерфейсов (от англ. brain-computer interface (BCI) – нейрокомпью- терный интерфейс) может изменить культуру политических коммуникаций. На официальном уровне к данной дискуссионной проблематике впервые обратился в 2021 году Президент Российской Федерации В. В. Путин в ходе конференции по искусственному интеллекту и анализу данных, отметив, что «нужно использовать возможности метавселенных, чтобы люди могли общаться, вместе работать, учиться, реализовывать совместные творческие и деловые проекты, невзирая на какие бы то ни было – даже очень большие – расстояния»6. Премьер-министр Японии Фумио Кисида, выступая в Бюджетном комитете Палаты представителей 26 мая 2022 года, заявил: «Мы уверены, что внедрение новых цифровых сервисов, таких как метавселенная, приведет к экономическому росту Японии. Поскольку мы вступаем в эру Web 3, я твердо убежден, что мы должны решительно продвигать эту среду с политической точки зрения»7.

Главы таких крупных технологических компаний, как Meta (организация, запрещенная на территории Российской Федерации), Microsoft, Nvidia, Tencent, Baidu, презентовали свои проекты создания метавселенных; правительство Барбадоса подписало соглашение о покупке участка виртуальной земли в метавселенной Decentraland для открытия цифрового посольства; крупнейший банк Великобритании HSBC приобрел виртуальную недвижимость в метавселенной Sandbox в целях сотрудничества с поставщиками финансовых услуг и др. По мнению аналитиков Gartner, несмотря на то, что внедрение технологий метавселенной фрагментарно и находится пока в зачаточном состоянии, к 2026 году 30 % организаций в мире будут готовы предоставлять продукты и услуги в метавселенной, а 25 % населения будут проводить в ней не менее часа в день для работы, покупок, образования или развлечений8. Согласно отчету международного банка Citibank, к 2030 году объем рынка метавселенной может достигнуть от 8 до 13 трлн долл. с числом пользователей около 5 млрд и стать следующим поколением Интернета9. Однако, как показывают результаты исследования Всероссийского центра изучения общественного мнения, 90 % россиян не знакомы с понятием «метавселенная», более четверти респондентов (27 %) заявили, что им было бы интересно побывать в метавселенной в качестве своей цифровой копии, а 37 % опрошенных уверены, что от создания метавселенных будет больше вреда, чем пользы10.

Активное внедрение технологий ИИ, включая компьютерное зрение, распознавание и синтез речи, обработку естественного языка, интеллектуальную поддержку принятия решений, способствует развитию систем цифрового профилирования физических и юридических лиц . Такие системы применяются как для управления государственными данными посредством сбора, алгоритмической обработки, анализа и предоставления персональных, в том числе биометрических, сведений, образующих цифровой профиль, с согласия человека или организации по запросу органа власти через соответствующие электронные платформы (реализуемый в России пилотный проект по формированию Национальной системы управления данными (Виноградова и др., 2021) и др.), так и для социального скоринга (от англ. score – оценка) – алгоритмического оценивания и рейтингования индивидуальных и коллективных субъектов на основе социальных характеристик, полученных в результате мониторинга поведенческих офлайн- и онлайн-активностей, позволяющих прогнозировать их поведение (функционирующая в Китае Система социального кредита, законодательно закрепленная Гражданским кодексом в 2021 году).

Данные социологических опросов показывают, что около 80 % китайских граждан демонстрируют весьма высокий уровень доверия к апробированным в Китае управленческим инновациям в сфере социального рейтингования, а также к цифровым практикам сбора и обработки персональной информации, считая их частью повседневной жизни (Kostka, 2019, p. 1573). При этом большая доля россиян до сих пор не определилась со своим отношением к инициативам правительства по внедрению в государственное управление технологий формирования цифровых профилей и социального грейдирования, а также в значительной степени склонна не доверять государству и особенно частным коммерческим структурам в области управления персональными данными. Около трети российских респондентов считает целесообразным социальный скоринг государственных служащих и субъектов хозяйствования, но видит угрозу своим правам и интересам в случае массового социального ранжирования рядовых граждан (Рувинский и др., 2021, с. 74–76).

Сравнительно новыми ИИ-решениями в политическом и государственном секторах являются интеллектуальные боты (от англ. bot, сокращение от robot) – автоматизированные самообучающиеся алгоритмы, имитирующие поведение реальных политических акторов в новых социальных сетевых медиа для конструирования политической реальности (Коньков, 2019, с. 16–17) и оказания влияния на общественное мнение (бот-политик Michihito Matsuda, занявший третье место на выборах мэра в японской столице; виртуальный политик Sam для общения с электоратом в Новой Зеландии; доброкачественные и вредоносные типы бот-технологий в избирательных практиках США, Великобритании, Венесуэлы, Бразилии, Японии (Васильков и Легостаева, 2019, с. 124–126); искусственное управление общественным мнением (астротурфинг) и др.) или на платформах электронных государственных услуг для быстрой обработки запросов граждан, сбора необходимой инфор не знают, но каждый четвертый уже готов попробовать [Электронный ресурс] // ВЦИОМ. 2022. 16 февр. URL: (дата обращения: 01.06.2022).

Ильина Е. М. Политика и управление в условиях цифровой трансформации: политологический ракурс искусственного интеллекта мации, виртуальной помощи в решении различных проблем и оптимизации работы государственных структур (интероперабельная сеть ИИ-приложений Bürokratt в Эстонии, виртуальный помощник Emma в США, медицинский онлайн-ассистент Olivia в Великобритании и др.).

По данным опроса научно-исследовательского института CGC, 51 % европейцев поддерживают сокращение числа парламентариев и передачу их депутатских мест алгоритмам ИИ11. В своих предпочтениях они солидарны с российским большинством: согласно опросу исследовательского центра портала SuperJob по заказу интернет-издания «Газета.ru», идею замены депутатов Государственной Думы алгоритмами ИИ одобряют 53 % россиян, полагающих, что такая мера поможет обеспечить реальный учет интересов различных слоев населения и снизить коррупцию12. Оставшиеся 47 % российских респондентов относятся к данной идее отрицательно в связи с опасениями «восстания машин», а также возможностью мошенничества и недостаточной транспарентностью механизмов принятия решений. При этом чем моложе опрошенные европейцы и россияне, тем больше среди них сторонников роботизации законодательных органов власти. Однако ряд аналитиков считают, что результаты данных опросов свидетельствуют скорее не об эффективности технологий ИИ, а в целом о сложившемся уровне политического доверия граждан к представителям власти. Российский лидер В. В. Путин, отвечая на вопрос «Может ли искусственный интеллект стать Президентом?», сказал: «Надеюсь, что нет… У всего искусственного, в том числе и у искусственного интеллекта, нет сердца, души, нет чувства сострадания и совести. Все эти компоненты чрезвычайно важны для людей, которых граждане наделяют особыми полномочиями в принятии и реализации решений, идущих на благо страны. … Но, без всякого сомнения, искусственный интеллект может быть хорошим подспорьем, хорошим помощником, даже учителем любого человека, и главы государства в том числе. … Роль и значение искусственного интеллекта в государственном управлении, безусловно, будет возрастать»13.

Новым универсальным и эффективным медиаинструментом политики постправды14 и «мягкой силы» (Федорченко, 2020a, с. 44) в условиях информационного противоборства становятся дипфейки (от англ. deep learn- ing – глубокое обучение и fake – подделка) –медиаконтент на основе ИИ, синтетически создаваемый посредством генерирования нейронными сетями по генеративно-состязательному принципу новых изображений, видеороликов, аудиофайлов из исходных наборов данных.

В Республике Беларусь проблема дипфейков стала активно включаться в политическую повестку дня с 2020 года. На совещании с руководством ведущих государственных СМИ глава государства А. Г. Лукашенко подчеркнул, что «дипфейки, так называемая постправда, когда аудиторией умело манипулируют, намеренно уводя от действительно важных проблем... сродни химическому оружию»15.

В политологическом ракурсе наиболее показательны следующие направления применения дипфейк-технологии:

• -    конструктивная практика привлечения электората и продвижения политического имиджа кандидата, в том числе среди молодежи (например, вирусное распространение дипфейкового мультиязычного агитационного ролика индийского политика Маноджа Тивари в 2020 году и дипфейк-аватар кандидата в президенты Южной Кореи Юн Сок Ёля в 2022-м);

• -    дезинформация, манипулирование избирателями в политических кампаниях, провокация, дискредитация, шантаж и кибербуллинг политических оппонентов (фальшивый видеоролик 2018 года, где 45-й президент США Дональд Трамп обращается к гражданам Бельгии с призывом отказаться признать Парижское климатическое соглашение; дипфейк-видео 2019 года, обличающее спикера Палаты представителей Конгресса США Нэнси Пелоси в пьянстве; пародийное видео того же 2019 года с оскорбительными высказываниями бывшего премьер-министра Италии Маттео Ренци в адрес коллег-политиков и др.);

• -    делегитимация институтов власти и дестабилизация политической системы, деструктивное информационное воздействие и искажение глобального информационного поля, дискредитация государства (подозрения общественности в фальшивом характере видеообращения президента Габона Али Бонго к нации спровоцировали попытку государственного переворота в 2018 году; ложное видеозаявление главы российского государства В. В. Путина об итогах российско-украинских переговоров 2022 года).

По прогнозам аналитиков Gartner, объемы данных, сформированных генеративным искусственным интеллектом, будут только расти и к 2025 году могут достичь 10 % от общего объема всей производимой информации16. Причем алгоритмически сгенерированный дипфейк-контент становится все более реалистичным, поэтому серьезные опасения вызывает потенциал применения данной технологии для нанесения ущерба национальным интересам, подрыва информационного суверенитета и национальной безопасности. На территории

Республики Беларусь, по данным Следственного комитета, в 2022 году впервые возбуждено уголовное дело за покушение на мошенничество в крупном размере, совершенное злоумышленниками при помощи дипфейк-видеозаписи с пропавшим без вести человеком с целью выманивания денег у его родственников17.

Однако законодательное регулирование отношений в сфере распространения и использования дипфейк-технологий находится на этапе формирования. На сегодняшний день ответственность за противоправное распространение и использование дипфейков предусмотрена в Китае и на уровне штата Калифорния в США. В России проводится анализ возможностей ограничения неконтролируемого распространения дипфейков в контексте уже принятых нормативных правовых актов, направленных на борьбу с недостоверными данными, которые публикуются под видом общественно значимой достоверной информации (Иванов и Игнатовский, 2020, с. 383). В Беларуси вопрос о регулировании дипфейков в рамках текущего законодательства также пока не решен.

Со стороны государственного сектора увеличивается спрос на беспилотные летательные аппараты и комплексы, оснащенные системами управления на основе ИИ и применяемые как для поисково-спасательных работ, строительства, логистики, мониторинга и охраны природных объектов и городской инфраструктуры (Национальной академией наук Беларуси налажено серийное производство беспилотных авиакомплексов «Бусел» и «Буревестник»), так и для выполнения военных задач в контексте новой парадигмы ведения боевых действий и интеллектуализации вооружения (американская концепция «мозаичной войны» (Mosaic warfare), испытание наступательной тактики роя беспилотников в рамках программы OFFSET от DARPA (США) (Кутахов и Титов, 2021, с. 219)). Одним из ключевых высокотехнологичных секторов белорусской экономики остается оборонно-промышленный комплекс, с учетом российского опыта активно ведется работа по созданию отечественных ударных беспилотных комплексов и роботизированных средств огневого поражения¹⁸. Интенсивно развивается рынок беспилотной сельскохозяйственной, карьерной, горнодобывающей техники и пассажирских перевозок в условиях развертывания беспилотных технологий на базе ИИ, 5G-сетей и периферийных вычислений (согласно данным консалтинговой компании Research and Markets, по итогам 2021 года мировой рынок беспилотных автомобилей оценен в 20,3 млн штук с доминированием автопроизводителей из США, Германии и Японии)¹⁹.

С каждым годом появляется все больше ИИ-решений в сфере автоматизации политической журналистики, которые не только облегчают выполнение ряда рутинных задач журналистского труда (мониторинг и анализ новостной повестки дня политики, определение инфоповодов, проверка фактов и поиск источников политической информации), но и берут на себя часть работ по непосредственному созданию политического контента (например, машинный алгоритм обработки естественного языка GPT-3 способен написать статью для The Guardian, автоматизированная система Heliograf используется Washington Post для освещения местных выборов). Трудно переоценить потенциал алгоритмов ИИ для политического спичрайтинга.

Технология ИИ вызывает множество споров в мировом сообществе, что актуализирует анализ ее сильных (Strengths) и слабых (Weaknesses) сторон с точки зрения возможностей (Opportunities) и угроз (Threats) внешней среды (SWOT-анализ). Проведем базовый SWOT-анализ ИИ-решений в контексте политической теории и практики государственного управления в Республике Беларусь с учетом мирового опыта (табл.).

Таблица / Table

Базовый SWOT-анализ ИИ-решений в контексте политической теории и практики государственного управления в Республике Беларусь с учетом мирового опыта / Basic SWOT analysis of AI solutions in the context of political theory and public administration practice in the Republic of Belarus with regard of the world experience

Сильные стороны / преимущества

• 1.    Аналитика больших данных в политике и государственном управлении, в том числе политическое прогнозирование.

• 2.    Цифровое развитие государственного управления и проактивное предоставление государственных услуг.

• 3.    Моделирование интеллектуальных двойников политических институтов и трехмерного виртуально-реального интерфейса политической системы Web 3.0.

• 4.    Интеллектуализация республиканской системы мониторинга общественной безопасности, цифровое профилирование и социальный скоринг физических и юридических лиц.

• 5.    Роботизация и интеллектуализация вооружения и военной техники.

• 6.    Автоматизация и интеллектуализация управленческой деятельности и политических практик.

Слабые стороны / недостатки

• 1.    Дефицит необходимых вычислительных мощностей, отечественного производства полупроводниковой продукции и готовых конечных ИИ-продуктов для белорусских потребителей.

• 2.    Человеческий фактор и алгоритмическая предвзятость ИИ в контексте искажений политической действительности, дискриминации отдельных групп граждан и распространения языка ненависти в Интернете.

• 3.    Проблема конфиденциальности информации, защиты персональных данных и интеллектуальной собственности.

• 4.    Цифровой разрыв, недостаточный уровень развития цифровой и политической культуры, трансформация рынка труда.

• 5.    Правовая и этическая неопределенность, проблема доверия к технологиям ИИ.

• 6.    Недостаток высокорейтинговых научных публикаций, патентов и стандартов в области ИИ.

• 7.    Продвижение политического имиджа кандидата и привлечение электората.

• 8.    Формирование общественного мнения и государственная пропаганда.

• 7.    Кадровый голод в ИИ-секторе.

• 8.    Политика постправды, астротурфинг, провокация, дискредитация, шантаж и кибербуллинг политических оппонентов.

• 9.    Делегитимация институтов власти и дестабилизация политической системы

Сильные стороны / преимущества

Слабые стороны / недостатки

Возможности внешней среды

• 1.    Формирование позитивного имиджа высокотехнологичного государства на международной арене.

• 2.    Улучшение позиций страны в мировых рейтингах развития цифровых технологий как индикатор инвестиционной привлекательности.

• 3.    Международный информационный обмен и конструктивное региональное и международное научно-техническое сотрудничество в сфере ИИ и информационной безопасности.

• 4.    Расширение присутствия государства на мировом IT-рынке и привлечение в экономику IT-специалистов и технологий мирового уровня.

• 5.    Расширение доступа к мировым достижениям науки и технологий, внедрение автоматизированных систем управления интеллектуальной собственностью.

• 6.    Популяризация цифровых технологий среди широких слоев населения и их дальнейшая интеграция в другие сферы политики и государственного управления.

Источник: составлено автором.

Угрозы / риски со стороны внешней среды

• 1.    Технологическая зависимость критически важных объектов информатизации от импорта иностранного программного обеспечения.

• 2.    Утечка мозгов из ИТ-сектора.

• 3.    Ограничение доступа к международным цифровым платформам и хранилищам данных, патентная блокада и другие санкционные риски.

• 4.    Инструмент «мягкой силы» и деструктивного информационного воздействия в условиях информационного противоборства.

• 5.    Дискредитация государства, подрыв информационного суверенитета и национальной безопасности.

• 6.    Отсутствие связей и опыта для выхода на международный рынок высокоинтеллектуальной продукции, снижение интереса к белорусским ИИ-стартапам со стороны венчурных фондов.

• 7.    Вызовы кибертерроризма, способные оказать влияние на процесс принятия решений государственными институтами и воспрепятствовать политической деятельности.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Несмотря на более чем полувековую историю ИИ, данный научнопопулярный концепт представителями естественнонаучных и гуманитарных специальностей трактуется неоднозначно. На фоне отсутствия универсальной, конвенционально признаваемой нормативной дефиниции ИИ критерий рациональности превалирует в большинстве актуальных определений ИИ.

В условиях цифровой трансформации формируется политическая теория ИИ как относительно автономная специфическая система политического знания, отражающая, объясняющая, оценивающая и прогнозирующая политические феномены в контексте аналитики больших политико-управленческих данных, моделирования трехмерного виртуально-реального интерфейса политической системы Web 3.0 и интеллектуальных двойников политических институтов, автоматизации и интеллектуализации управленческой деятельности и политических практик, проактивного принятия политических решений и предоставления государственных услуг, цифрового профилирования и социального скоринга физических и юридических лиц, новых дипфейк-инструментов политики постправды и «мягкой силы» в условиях информационного противоборства и новой парадигмы «мозаичных» боевых действий. При этом в рамках данной теории любой политический феномен не может обладать однажды выработанной универсальной трактовкой, поскольку детерминирован и темпорально измеряется доминирующей исторической общественно-политической парадигмой, развивается в рамках ее понятийно-категориального аппарата.

В тренде междисциплинарного синтеза и государственного заказа на подготовку высококвалифицированных специалистов межпредметного характера для цифровой экономики политологическим сообществом высшей школы в рамках политической теории ИИ разрабатываются новые программы и дисциплины по специальности «Политология» в сфере ИИ : для студентов отделения политологии юридического факультета Белорусского государственного университета читается учебная дисциплина «Политика в сфере цифровой трансформации»²⁰; в России в Высшей школе экономики в рамках магистерской программы «Прикладная политология» преподается учебный курс «От больших данных к принятию политических решений», на факультете политологии МГУ осуществляется прием на программу подготовки магистров «Искусственный интеллект и цифровые технологии в современной политике»; в немецкой Школе управления Hertie для магистров государственной политики разработан курс “Governance and politics of artificial intelligence” и др.

Как показал проведенный автором базовый SWOT-анализ, применение технологий ИИ в политике и управлении, с одной стороны, предопределено множеством существенных преимуществ и широких возможностей при полной государственной поддержке перспективных цифровых технологий в условиях конструктивного сотрудничества по линии «государство – частный сектор», региональной и международной кооперации, а с другой – имеет целый ряд слабых сторон, сопряжено с серьезными внешними рисками и угрозами, которые следует учитывать при принятии стратегических решений о внедрении ИИ в белорусскую политическую систему в условиях неопределенности современной геополитической ситуации и санкционных ограничений. При этом сильные стороны и возможности ИИ могут легко трансформироваться в его слабые стороны и риски. Республике Беларусь необходимо сформировать собственную позицию по вопросам организационно-управленческого, нормативно-правового и информационно-аналитического обеспечения развития предиктивного ИИ, машинного обучения и других технологий Web 3.0, от которых уже сегодня зависит глобальный технологический ландшафт и фактически место нашей страны на цифровой карте мира.