О теме искусственного интеллекта и его влиянии на процессы, связанные с функционированием государства, писать непросто. Особенно ориентируясь на длинные временные горизонты. Быстро меняются технологии. Не менее быстро – и не только под влиянием технологий – меняются запросы и потребности общества, в решение которых может внести свой вклад искусственный интеллект. 

Ещё сложнее говорить о задействовании ИИ для содействия выполнению функций государства в Беларуси. Уверен, что для некоторых чиновников управление страной через технологии, а не через исполнительность и «начёс», звучит дико. 

Но давайте всё-таки допустим, что на основе сегодняшних фактов и логики развития ИИ мы можем выявить будущие тренды: в каких сферах, связанных с госуправлением, будет задействован ИИ, что для этого потребуется и какие выгоды это сулит. А также представим, что чудо произошло – и Беларусь начала долгий путь оптимизации государственных процессов с помощью ИИ.

Augmented Intelligence как ближайшая реальность

До полноценной автономии ИИ ещё далеко, поэтому пока нашу одежду и мотоцикл никто не заберёт. Зато модели «дополненного интеллекта» (Augmented Intelligence)¹ уже работают. Именно это мы видим в генеративных системах вроде Chat GPT. В горизонте 3–5 лет будет продолжать расти класс решений, где машину обучают помогать в принятии решений, а финальное слово всё же остаётся за человеком. В обиходе термин «ИИ» давно объединяет и машинное обучение, и LLM, и множество других систем (ниже я буду использовать «ИИ» для простоты).

Работая с ИИ в своей основной коммерческой профессии, я регулярно сталкиваюсь с очарованием клиентов от того, как ИИ выполняет простые задачи, и с разочарованием — когда ему пытаются делегировать сложные. Кто-то метко подметил, что ИИ сегодня — очень старательный, но «глупенький» исполнитель. И это скорее не насмешка, а входное условие: ведь для сложных задач критично важно иметь правильно собранные и структурированные данные, с которыми ИИ будет работать. Практика показывает: львиная доля усилий (порядка 80%–90%) уходит именно на организацию, нормализацию и валидацию данных.

Использование ИИ: куда движется мир сегодня?

Первый шаг – данные. Это правило работает и для применения ИИ в оптимизации государственных процессов. Без сквозного, выстроенного по всем правилам слоя данных любые разговоры об ИИ в государственном управлении бессмысленны.

Большинство развитых стран значительно продвинулись в этом направлении. Например, один из пионеров цифрового государства – Эстония – уже переводит своё законодательство в machine-readable формат, чтобы правовые нормы, данные реестров и цифровые услуги автоматически стыковались между собой. Это часть программы Kratt AI: на основе нормализованных данных создаются ИИ-ассистенты, математические модели и сервисы для граждан.

После упорядочивания необходимых массивов данных мир постепенно переходит ко второму шагу – оптимизации отдельных государственных процессов с помощью ИИ. Для Беларуси наиболее интересными мне представляются следующие практики из мирового опыта.

Стандартизация реестров и цифровые ассистенты

С одной стороны, цифровые ассистенты помогают гражданам упростить взаимодействие с государственными органами, а с другой – позволяют самому государству выявлять проблемы для последующей оптимизации на уровне инфраструктуры или законодательства. На деле это применимо лишь в тех странах, в которых уже «до законов». Ближайшие аналоги: британский HMRC Connect (система аналитики налоговых деклараций) и эстонская экосистема Kratt AI (более тридцати подключённых реестров).

Аналитика эффективности и поиск лучших практик

Оценка эффективности и оптимизация принятия решений, а также внедрение новых практик в различных сферах на основе анализа мирового опыта и накопленных страновых исторических данных. Например, если у вас производство годами убыточно, надо не «кровати двигать», а, используя ИИ и машинное обучение, проанализировать мировой опыт аналогичных производств, техпроцессы, корреляции в исторических данных и прочее.

Упрощение работы городских сервисов

Использование ИИ в управлении трафиком, парковками и другими элементами инфраструктуры, в которых возможно прогнозировать и оптимизировать загрузку. Достаточно успешно это уже  сегодня применяется в интеллектуальной системе управления городом (Alibaba City Brain, Китай) или в Управлении наземного транспорта (Land Transport Authority, Сингапур), где таким образом уменьшается время заторов на дорогах и растет средняя скорость. И здесь вполне достаточно готовых решений – бери и внедряй.

ИИ в здравоохранении

Отдельной темой я бы назвал здравоохранение. Различные страны используют ИИ как «второго пилота» для врачей, анализируют множество факторов для планирования распространения заболеваний и создают модели для кризисных ситуаций.

Цифровой двойник государства

Цифровой двойник (Digital Twin) – это виртуальная система, в точности имитирующая реальные процессы или поведенческие паттерны в государстве на основе анализа исторических данных, медиапространства и других факторов. Такая система позволяет моделировать и мониторить политические и экономические сценарии, выявлять потенциальные трудности, с которыми могут столкнуться люди, и реагировать на них заранее – еще до внедрения в реальную среду. Такие системы только начинают активно разрабатываться. В мире к ним можно отнести масштабную инициативу Европейского Союза, направленную на создание цифровой копии Земли (EU Destination Earth) и пилотные проекты отдельных городов. Финская ИИ-платформа Aurora уже показывает, как предлагать человеку услуги проактивно, предугадывая «жизненные ситуации».

Что далее?

Третьим шагом станет полноценное внедрение ИИ в государственное управление. Это будет постепенный путь – от частного к общему. Изолированные решения, задействующие ИИ в отдельных сферах (примеры которых приведены выше), постепенно начнут складываться в единый пазл. Таким образом постепенно будет формироваться государство дополненного интеллекта. Сколько времени это займет, когда мы сможем говорить о таком государстве как о свершившемся факте – дать точные ответы на эти вопросы пока затруднительно. Но движение в этом направлении уже достаточно чётко вырисовывается. 

Такое государство с дополненным интеллектом будет всё в большей степени отличаться от привычного нам. С одной стороны, мы вправе рассчитывать, что оно окажется более эффективным в реализации своих функций. С другой стороны, эта трансформация сулит и целый перечень рисков. Например, практически наверняка государство дополненного интеллекта станет «менее человечным», объем госаппарата существенно сократится. Однако баланс выгод и рисков такого государства – это уже отдельная сюжетная линия.

А что в Беларуси?

Опираясь на предложенную логику трёх этапов формирования государства с дополненным интеллектом, давайте посмотрим, как обстоят дела в Беларуси. 

Что такое данные в современной Беларуси? Это, преимущественно, набор разрозненных фрагментов: где-то – изолированных, где-то – частично связанных, но без единых правил структурирования и типизации, не нормализованных для работы в рамках единой экосистемы. Часть данных живет в изолированных базах, часть –  в Excel-файлах на компьютерах, часть – на бумажках в архивах, а еще часть – в головах людей². Часть этих данных в принципе боятся хоть кому-то показывать – либо заругает начальство, либо взбунтуется народ.

В принципе, о ценности и безопасности данных в Беларуси лучше всего говорит тот факт, что беларусские киберпартизаны смогли утащить буквально все ключевые данные страны – от паспортов и выездов за границу до доносов и внутренней прослушки спецслужб. Я бы создание центрального реестра и нормализацию данных поручил киберпартизанам – там и данные, и талантливые программисты уже собраны в одном месте.

Поэтому в нашем случае самый первый шаг – упорядочивание данных – остаётся и самым актуальным. О втором и третьем этапе мы пока можем всерьёз думать лишь на перспективу.

Второй шаг для Беларуси может оказаться самым интересным. Я бы начал с нескольких пилотных проектов по внедрению ИИ в качестве ассистентов для адекватных руководителей. Остальные пилоты, опираясь на уже накопленный мировой опыт, целесообразно запускать в сферах, упомянутых выше. 

Из этого перечня особое внимание я бы уделил сфере здравоохранения. В Беларуси наблюдается существенная нехватка врачей и почти маниакальное стремление скрывать медицинские данные – даже ценой здоровья и жизней людей, как это было во время эпидемии COVID-19 и недавней вспышки гепатита А.

Еще в 2020 году я входил в группу волонтёров, которая предлагала Минздраву бесплатную систему, позволяющую в режиме реального времени отслеживать случаи заражения COVID-19, контакты, лечение и другую информацию, сводя все данные в единый реестр. Именно возможность получить доступ к реальным данным – и риск, что они могут стать публичными – не позволила министерству принять систему. А дальше мы помним, как болезнь игнорировалась в Беларуси во время всех волн. 

Сейчас наша команда запускает обновлённую онлайн-платформу «еЗдоровье», где будут использоваться различные типы ИИ: для доврачебного опроса, заполнения медицинской карты, а также как ассистент врача. Ознакомиться с этим опытом каждый желающий сможет совсем скоро.

Еще один важный штрих в кейсе Беларуси: неизбежное сокращение размера госаппарата вряд ли придётся ему по вкусу. Именно поэтому госаппарат будет максимально препятствовать технологическому прогрессу – ведь Джили могут отобрать, а из кабинета в сталинке – выгнать. 

Но, возможно, взамен Джили и «начёсам» придет та самая эффективность, которую все хотят и которая, полагаю, практически невозможна в условиях диктатуры. Государство с дополненным интеллектом сформировать можно только в нормальной атмосфере и только на основе реальных данных. Тоталитарной стране, в которой подавляется бизнес и требуют справки об успехах предприятий, никакой ИИ не поможет. Поэтому давайте всё-таки представим…

P.S. Эту статью можно было бы написать гораздо быстрее, используя ChatGPT, но мне хочется, чтобы в нашей жизни оставались и вещи, которые ИИ не заменит – например, простое человеческое общение.

1. Под моделями дополненного интеллекта, как правило понимаются модели ИИ, которые нацелены на то, чтобы не заменить человека, а усилить его возможности, помогая принимать более точные, обоснованные и быстрые решения. Этот термин подчеркивает партнерскую модель работы человека и ИИ.
2. Существуют отдельные кейсы связанных межведомственных данных, но пока это скорее исключения из большой картины.