Внедрение искусственного интеллекта в электронные государственные сервисы: анализ и перспективы развития

Данная статья выступает пропедевтической работой для исследования, целью которого является выявление наиболее вероятных социально-политических и институциональных изменений в условиях внедрения искусственного интеллекта (ИИ) в системы электронных государственных сервисов в России. В основе методологии лежат неоинституциональный и сетевой подходы, а также принципы теории рационального выбора. Это позволяет анализировать формальные и неформальные правила, координацию между субъектами и мотивы их поведения. Источниковую базу составляют публикации из баз РИНЦ, Scopus, WoS и IEEE, программные документы государств и данные по внедрению ИИ в различных секторах. Особое внимание уделяется изучению преимуществ, рисков и изменений, связанных с начавшейся интеграцией ИИ в государственные сервисы. Рассмотренные кейсы внедрения новых технологий демонстрируют значительный потенциал реформирования государственного управления, повышения эффективности услуг, качества коммуникации между властями и гражданами. Выделены значительные риски внедрения ИИ в электронные государственные сервисы. Приведенный анализ показывает, что успешное внедрение ИИ может быть обеспечено сбалансированной стратегией, учитывающей вопросы безопасности, прозрачности и доверия к технологиям. В статье представлены промежуточные результаты исследовательского проекта, направленного на выявление стратегий цифрового поведения отдельных возрастных групп граждан. Так, младшие и средние поколения опасаются замены человека ИИ-инструментами, а старшие не готовы к цифровой трансформации. На основе выявленных тенденций и сценариев внедрения ИИ-инструментов в электронные сервисы сформирована источниковедческая и методическая основа для предстоящего исследовательского проекта. 

1. Абдуллаев У. М. Роль ИИ в электронном правительстве: преимущества и недостатки технологии // Raqamli iqtisodiyot (Цифровая экономика). 2025. № 10. С. 1567–1575.

2. Алексеев А. В. Организационно-экономический механизм внедрения технологий искусственного интеллекта в России // Новые технологии. 2020. № 3 (53). С. 89–98. DOI 10.24411/2072-0920-2020-10310. EDN QWTTEQ

3. Алиев И. М. Влияние технологий искусственного интеллекта на рынок труда в России // Журнал правовых и экономических исследований. 2019. № 4. С. 7–12. EDN: VTLMZC

4. Катанандов С. Л., Ковалев А. А. Технологическое развитие современных государств: искусственный интеллект в государственном управлении // Государственное и муниципальное управление. Ученые записки. 2023. № 1. С. 174–182. DOI 10.22394/2079-1690-2023-1-1174-182. EDN NASTDX

5. Ластовкина Д. А. Сетевой подход в социологии: теоретический обзор основных направлений // Society and Security Insights. 2022. Т. 5, № 1. С. 68–80. DOI 10.14258/ ssi(2022)1-05.

6. Ролз Д. Теория справедливости / пер. с англ. / Науч. ред. В. В. Целищева. Новосибирск : Изд-во Новосибирского университета, 1995.

7. Федорченко С. Н. Значение искусственного интеллекта для политического режима России: проблемы легитимности, информационной безопасности и «мягкой силы» // Вестник Московского государственного областного университета. Серия: История и политические науки. 2020. № 1. C. 41–53. DOI 10.18384/2310-676X-2020-1-41-53. EDN VLJHRP

8. Цян Ю., Кичик К. В. Проблемы правового регулирования отношений в сфере искусственного интеллекта в России // Вестник Института экономических исследований. 2023. № 1 (29). С. 104–111. EDN EXXUMK

9. Юрина Н. С. Неоинституциональный подход в политических исследованиях: теоретические предпосылки формирования // Вестник Московского университета. Серия 7. Философия. 2016. № 5. С. 60–69. EDN XQOTA

10. Abdul R. J., Faisal S., Saifur R., Yousaf B. Z., Imran R., Zunera J., Guandong X. Future smart cities: requirements, emerging technologies, applications, challenges, and future aspects // Cities. 2022. N 129. DOI 10.1016/j.cities.2022.103794.

11. Abdullah M. Al-Ansi, Garad A., Jaboob M., Al-Ansi A. Elevating e-government: Unleashing the power of AI and IoT for enhanced public services // Heliyon. 2024. N 10. Iss. 23. DOI https:// doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e40591.

12. Charalabidis Y., Loukis E., Alexopoulos Ch., LachanaAuthors Z. The Three Generations of Electronic Government: From Service Provision to Open Data and to Policy Analytics // Electronic Government: 18th IFIP WG 8.5 International Conference, EGOV 2019, San Benedetto Del Tronto, Italy, September 2–4, 2019, Proceedings. Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag, 2019. P. 3–17. DOI 10.1007/978-3-030-27325-5_1.

13. E-Government Survey 2024. Accelerating Digital Transformation for Sustainable Development with the addendum on Artificial Intelligence [Электронный ресурс] // UNITED NATIONS. New York. 2024. URL: https://publicadministration.un.org/en/ publicadministration.un.org/egovkb/en-us/ (дата обращения: 20.06.2025).

14. Hardi W., Teguh. Y., Ika R. P. Analyzing technology acceptance model for collaborative governance in public administration: empirical evidence of digital governance and perceived ease of use // International Journal of Data and Network Science. 2023. N 7 (1). P. 41–48. https://doi.org/10.5267/j. ijdns.2022.12.008.

15. Kleinberg J., Lakkaraju H., Leskovec J., Ludwig J., Mullainathan S. Human Decisions and Machine Predictions // The Quarterly Journal of Economics. 2018. N 133 (Iss. 1). P. 237–293. https://doi.org/10.1093/qje/qjx032.

16. Kuziemski M., Misuraca G. AI governance in the public sector: Three tales from the frontiers of automated decision-making in democratic settings // Telecommunications Policy. 2020. N 44 (6), 101976. DOI: 10.1016/j.telpol.2020.101976.

17. Ma L. Digital governance in China // Handbook of public policy and public administration in China. 2020. P. 122–135. DOI: 10.4337/9781789909951.00016.

18. McCrindle M. The ABC of XYZ: understanding the global generations. Sydney: UNSW Press, 2009. ISBN: 9780992483906.

19. Pfiffner N. Identifying patterns in communication science. Mapping knowledge structures using semantic network analysis of keywords. Segev, Elad. Semantic Network Analysis in Social Sciences. 2021. London: Taylor & Francis. P. 192–215.

20. Straub V., Morgan D., Bright J., Margetts H. Artificial intelligence in government: Concepts, standards, and a unified framework // Government Information Quarterly. 2023. N 40. (101881). DOI: 10.1016/j.giq.2023.101881.

21. Totonchi A. Artificial Intelligence in E-Government: Identifying and Addressing Key Challenges. 2025. DOI: 10.6084/m9.figshare.28164425.

22. Wandaogo A. Does digitalization improve government effectiveness? Evidence from developing and developed countries // Applied Economics. 2022. N 54 (33). P. 3840–3860. https://doi.or g/10.1080/00036846.2021.2016590.

23. Zilka M., Sargeant H., Weller A. Transparency, Governance and Regulation of Algorithmic Tools Deployed in the Criminal Justice System: a UK Case Study. In Proceedings of the 2022 AAAI/ ACM Conference on AI, Ethics, and Society (AIES’22). Association for Computing Machinery. 2022. NY, USA, 880–889. https://doi.org/10.1145/3514094.3534200.