Российская система социального управления сталкивается с растущей сложностью и динамизмом социальных процессов. Для эффективного реагирования на происходящие изменения требуется оперативный доступ к достоверной информации, её всесторонний анализ и обоснованное принятие решений. Это обеспечивается, в том числе, качественным информационным сопровождением, которое определяется авторами как целенаправленная деятельность по сбору, обработке, анализу и распространению информации, необходимой для принятия решений и реализации задач социального управления. Такая деятельность включает в себя мониторинг социальных процессов, формирование информационных ресурсов, коммуникацию с гражданами и формирование общественного мнения [5].
Искусственный интеллект (ИИ), определяемый как способность компьютерных систем имитировать когнитивные функции человека (такие как обучение, решение задач и принятие решений) [6], представляет собой мощный инструмент для повышения качества этого процесса. ИИ позволяет обрабатывать большие объемы данных и автоматизировать рутинные задачи, тем самым высвобождая ресурсы для стратегического планирования и адресной поддержки россиян. Однако, внедрение ИИ в систему социального управления сопряжено с рядом вызовов, связанных с обеспечением безопасности данных, этическими аспектами и адаптацией технологий к специфическим условиям России.
Под социальным управлением принято понимать целенаправленную деятельность государственных и негосударственных институтов, ориентированную на регулирование и оптимизацию социальных процессов в обществе для достижения определённых социальных целей и обеспечения благополучия населения [9]. Это включает в себя:
• Планирование и прогнозирование: анализ социальных трендов, определение приоритетных направлений развития и разработку стратегий и программ.
• Регулирование: влияние на социальные процессы посредством законодательных актов, административных решений и экономических механизмов.
• Организацию и координацию: создание и функционирование социальных институтов, координация деятельности различных участников социальных процессов.
• Мониторинг и оценку: отслеживание результатов реализации социальных программ и корректировка деятельности в соответствии с полученными данными.
• Контроль и обеспечение социальной справедливости: обеспечение равных возможностей для всех членов общества и защита прав и интересов уязвимых групп населения.
Социальное управление может осуществляться на различных уровнях: федеральном, региональном, муниципальном; а также некоммерческими организациями и частными инициативами [1]. Его эффективность зависит от многих факторов, включая уровень развития гражданского общества и гражданской активности, эффективность государственных институтов и, в том числе, качество информационного сопровождения.
Целью информационного сопровождения является создание направленного информационного потока, охватывающего определенный сегмент информационного пространства [7]. У данного понятия имеется более широкое толкование, которое предусматривает процесс создания эффективной коммуникации с целевой аудиторией. В этом случае технологии сопровождения похожи на технологии рекламы, маркетинга и PR, но отличаются по идеологии. В отличие от последних, цель информационного сопровождения заключается в рассмотрении информации в интересах всего общества, а не только заказчика.
Деятельность по организации информационного сопровождения включает несколько этапов, взаимосвязанных между собой:
1. Сбор и анализ информации.
2. Планирование информационного сопровождения.
3. Подготовка информации, определение каналов и форматов ее распространения.
4. Осуществление информационного сопровождения.
5. Осуществление контроля качества информационного сопровождения.
Итак, информационное сопровождение имеет множество отличительных особенностей, в том числе цели и задачи, а также технологии и механизмы, за счет которых появляется возможность передать большее количество актуальной информации в менее навязчивой форме, по сравнению, например, с непосредственной рекламой. В настоящее время информационное сопровождение социального управления получает развитие за счет внедрения технологий ИИ (рис. 1). Одна из ключевых областей их применения – это работа с большими данными (Big Data) [2], характеризующимися объемом, скоростью генерации, разнообразием и достоверностью. ИИ-алгоритмы позволяют обрабатывать данные из различных источников: государственных реестров, медицинских карт, социальных сетей, систем мониторинга транспорта и пр. Это дает возможность создать целостную картину социальных процессов и потребностей граждан.
Например, анализ данных о безработице, доходах и уровне образования может выявить регионы с высоким социальным риском и помочь в планировании целевых социальных программ.
Рис. 1. Технологии искусственного интеллекта
Персонализация социальных услуг, достигаемая с помощью ИИ, подразумевает предоставление услуг, адаптированных к индивидуальным потребностям граждан. Алгоритмы машинного обучения анализируют демографические данные, социальное положение и другие параметры для предсказания потребностей и автоматизации процесса предоставления помощи. Например, информационная система может автоматически определять право граждан на социальные выплаты, предлагать программы профессиональной переподготовки или направлять к соответствующим специалистам.
ИИ также существенно улучшает коммуникацию между государственными органами и населением [4]. Чат-боты, основанные на технологиях обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP), могут отвечать на распространенные вопросы, предоставлять информацию о государственных услугах и направлять граждан к нужным ресурсам. Анализ социальных медиа с помощью ИИ позволяет отслеживать общественное мнение, выявлять проблемные зоны и оценивать эффективность проводимых мероприятий.
Внедрение ИИ в социальное управление сталкивается с рядом значительных препятствий [8]. Ключевая проблема – качество данных. Неполнота, неточность и несогласованность данных из различных источников могут приводить к неверным выводам и неэффективным решениям. Другой важный аспект – обеспечение безопасности данных. Обработка персональных данных граждан требует строгой защиты от несанкционированного доступа и утечек. Это особенно актуально в свете растущих киберугроз.
Этические вопросы также играют важную роль. Использование ИИ должно быть прозрачным и не приводить к дискриминации отдельных групп населения. Важно обеспечить равный доступ к цифровым услугам для всех слоев населения, с учетом существующего цифрового неравенства в России. Недостаток квалифицированных специалистов в области ИИ также является серьезным препятствием. Требуется масштабное обучение и привлечение специалистов для успешной интеграции ИИ в систему социального управления. Наконец, необходимо разработать четкую правовую базу, регулирующую применение ИИ в этой сфере, для предотвращения злоупотреблений.
Таким образом, для успешной интеграции ИИ в социальное управление необходимы совместные усилия государства, частного сектора и исследовательских организаций. Создание единой платформы для обработки больших данных, разработка этичных и прозрачных алгоритмов ИИ, повышение цифровой грамотности населения и профессиональная подготовка специалистов, – вот важные шаги на пути к достижению этой цели. Активное сотрудничество с международным сообществом также может способствовать обмену опытом и внедрению лучших мировых практик.
Технологии искусственного интеллекта обладают значительным потенциалом для улучшения информационного сопровождения социального управления в России. Однако, для успешного внедрения ИИ необходимо решить ряд проблем, обозначенных в исследовании и требующих более глубокой проработки. Системный подход, основанный на комплексном решении данных проблем, позволит значительно повысить качество социального управления в Российской Федерации.
Литература и источники
1. Вагабов Д.Ф. Управление социальной работой в Российской Федерации: уровни и основные проблемы реализации // Управленческое консультирование. 2015. № 1 (73).
2. Измалкова С.А., Головина Т.А. Использование глобальных технологий «Big Data» в управлении экономическими системами // Известия ТулГУ. Экономические и юридические науки. 2015. № 4.
3. Информационная аналитика в современном социально-политическом процессе: теория и практика / Ремарчук В.Н., Бочарников И.В., Артемьев А.А., Галаганова С.Г., Гришнова Е.Е., Егоров В.Г., Карась Р.А., Катков О.Н., Ламинина О.Г., Смульский С.В., Шевчун В.Н., Урсул В.И. Москва, 2024.
4. Искусственный интеллект в государственном управлении. URL: https://developers.sber.ru/help/gigachat-api/ai-governance (дата обращения: 28.11.2024).
5. Лысикова О.А. Создание системы социального мониторинга региона как элемента модели совершенствования управленческой деятельности в социальной сфере // РППЭ. 2009. № 1.
6. Персиянцева С.В. Искусственный интеллект в образовательном пространстве // Стратегии и ресурсы личностно-профессионального развития педагога: современное прочтение и системная практика. 2022. № 1.
7. Ремарчук В.Н. Информационная аналитика: теория, методология, технологии: учебник для вузов. Санкт-Петербург, Лань, 2022, 224 с.
8. Третьякова Т.О. Социальные проблемы внедрения систем ии в процессы принятия управленческих решений // Гуманитарные, социально-экономические и общественные науки. 2024. № 8.
9. Ураев Р.Р., Султанова Д.Д.Социальное управление: сущность, виды, проблемы // Мир науки и мысли. The World of Science andIdeas. 2023. № 3.
Канаев А.А., Паршева О.А., студенты группы СГН3‐31М