Последствия широкого применения систем на базе технологий искусственного интеллекта в государственном управлении: опыт США
https://doi.org/10.55959/MSU2070-1381-116-2026-74-84
Аннотация
Статья посвящена анализу последствий масштабного внедрения систем на базе технологий искусственного интеллекта (ИИ) в систему государственного управления США. Актуальность темы определяется стремительной институционализацией ИИ в административных и оборонных структурах федерального правительства США, что формирует прецеденты и модели, значимые для мировой практики публичного управления. Объектом исследования выступает система государственного управления США, предметом — организационные, нормативные и стратегические последствия интеграции ИИ-систем (моделей GPT, Gemini, Grok, Claude) в деятельность федеральных ведомств и оборонных структур. Цель исследования — выявить ключевые последствия, возможности и риски, связанные с интеграцией ИИ-систем в практику государственного управления США в 2023–2026 годах, а также оценить институциональные и нормативные механизмы регулирования данного процесса. В работе применяются методы сравнительного анализа, контент-анализа нормативно-правовых и стратегических документов, а также метод кейс-стади. Результаты показывают, что администрация Д. Трампа реализует курс на ускоренную дерегуляцию и коммерциализацию ИИ-инфраструктуры в государственном секторе, что порождает ряд системных противоречий: между требованиями безопасности и темпом внедрения, между корпоративными интересами разработчиков и задачами публичного управления, между стремлением к технологическому лидерству и необходимостью международно-правового регулирования. Выявлен феномен алгоритмической зависимости пути, при которой выбор конкретной коммерческой ИИ-платформы закрепляет информационные приоритеты и ценностные установки частных корпораций в практике государственного управления. Новизна исследования состоит в комплексном рассмотрении административных, оборонных и международно-правовых аспектов применения генеративного ИИ в контексте радикальной реформы госуправления США, что восполняет лакуну в русскоязычной научной литературе.
Об авторе
С. Н. ГриняевРоссия
Гриняев Сергей Николаевич, доктор технических наук
Москва
Список литературы
1. Алексеева М.В. Цифровая трансформация государственного управления на основе искусственного интеллекта // Административное право и процесс. 2025. № 12. С. 16–19. DOI: 10.18572/2071-1166-2025-12-16-19
2. Гриняев С.Н. Ценностные ориентиры и государственная служба в условиях новых вызовов и угроз // Государственное управление. Электронный вестник. 2025. № 108. С. 90–100. DOI: 10.55959/MSU2070-1381-108-2025-90-100
3. 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: 10.22394/2079-1690-2023-1-1-174-182
4. Кузнеченко И.М. Большие данные и искусственный интеллект в государственном управлении: анализ теории и выделение российских научных сообществ // Информационное общество. 2023. № 4. С. 127–146. DOI: 10.52605/16059921_2023_04_127
5. Bovens M. Analysing and Assessing Accountability: A Conceptual Framework // European Law Journal. 2007. Vol. 13. Is. 4. P. 447–468. DOI: 10.1111/j.1468-0386.2007.00378.x
6. Henman P. Improving Public Services Using Artificial Intelligence: Possibilities, Pitfalls, Governance // Asia Pacific Journal of Public Administration. 2020. Vol. 42. Is. 4. P. 209–221. DOI: 10.1080/23276665.2020.1816188
7. Lawrence С., Cui I., Ho D. The Bureaucratic Challenge to AI Governance: An Empirical Assessment of Implementation at U.S. Federal Agencies // Proceedings of the 2023 AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society (AIES’23). New York: Association for Computing Machinery, 2023. P. 606–652. DOI: 10.1145/3600211.3604701
8. Mergel I., Edelmann N., Haug N. Defining Digital Transformation: Results from Expert Interviews // Government Information Quarterly. 2019. Vol. 36. Is. 4. DOI: 10.1016/j.giq.2019.06.002
9. Rawal A., Johnson K., Mitchell C., Walton M., Nwankwo D. Responsible Artificial Intelligence (RAI) in U.S. Federal Government: Principles, Policies, and Practices // Arxiv. 2025. DOI: 10.48550/arXiv.2502.03470
10. Sun T., Medaglia R. Mapping the Challenges of Artificial Intelligence in the Public Sector: Evidence from Public Healthcare // Government Information Quarterly. 2019. Vol. 36. Is. 2. P. 368–383. DOI: 10.1016/j.giq.2018.09.008
11. Wirtz B. Weyerer J., Geyer C. Artificial Intelligence and the Public Sector — Applications and Challenges // International Journal of Public Administration. 2019. Vol. 42. Is. 7. P. 596–615. DOI: 10.1080/01900692.2018.1498103
Рецензия
Для цитирования:
Гриняев С.Н. Последствия широкого применения систем на базе технологий искусственного интеллекта в государственном управлении: опыт США. Государственное управление. Электронный вестник. 2026;(116):74-84. https://doi.org/10.55959/MSU2070-1381-116-2026-74-84
For citation:
Grinyaev S.N. Consequences of Broad Deployment of Artificial Intelligence Systems in Public Administration: The USA Experience. Public Administration. E-journal (Russia). 2026;(116):74-84. (In Russ.) https://doi.org/10.55959/MSU2070-1381-116-2026-74-84
JATS XML













