Что значит цифровое государство
«Цифровые государства»: с чего все началось
Иллюстрация: Жан Гранвиль PD 
Консалтинговая компания Deloitte в конце 2017 года выпустила доклад о технологиях в международном государственном секторе. Главный тренд на 2018 год — то, что исследователи называют symphonic enterprise. Эта концепция подразумевает достижение кумулятивного эффекта от внедрения государством и бизнесом таких технологий как, например, блокчейн и системы искусственного интеллекта. Цель — повысить эффективность работы всего «цифрового государства» — от взаимодействия граждан, госструктур и бизнеса до реализации базовых задач по электронному документообороту.
Сегодня мы расскажем, как появлялась концепция «цифрового государства» (ЦГ), поговорим о первых примерах отдельных систем и возможностях для их интеграции.
Культурные истоки «цифрового государства»
Тема государства, в котором технологии выдвинуты на первое место, занимает особое положение в литературе. Летающий остров Лапута из «Путешествий Гулливера» Джонатана Свифта — одна из первых теоретических моделей государства будущего, в котором главную роль играют технологии. Кстати, в самом произведении ни к чему хорошему это не привело — жители острова не справились с бытом, несмотря на все успехи в научной сфере, а власть сосредоточилась в руках одного правителя.
Элементы цифрового государства можно найти практически во всех классических антиутопиях: «О Дивный новый мир» Олдоса Хаксли, «Мы» Евгения Замятина, «1984» Джорджа Оруэлла. В основном писатели останавливались на средствах слежения за гражданами и утрировали их негативное влияние на свободу во всех ее проявлениях.
Роман «Дом в тысячу этажей» Яна Вайсса вышел в 1929 году. Как и другие антиутопии, он рассматривал актуальные на момент написания проблемы через призму возможного будущего. Единый центр, из которого управляется огромный небоскреб-дом, можно сравнить с платформой или командным центром управления службами в современном цифровом государстве, например, в Сингапуре.
С антиутопиями всегда соседствовали утопии — книги о прекрасном технологичном мире будущего. С появлением первых компьютеров стало появляться все больше авторов, видящих в компьютеризации и роботизации если не благо для человечества, то, как минимум, норму. К таким писателям относятся десятки классиков жанра научной фантастики — например, Айзек Азимов (и его первый закон робототехники).
Популярность художественных книг и работы философов-теоретиков помогли обществу начать активное осмысление различных возможностей, которые предоставляют новые технологии, и связанных с ними рисков. Параллельно с ними начала появляться теоретическая база и практические работы, которые решали конкретные задачи и еще не могли учитывать и воплощать весь масштаб концепции «цифрового государства».
От концепций к реальным системам
Нельзя говорить о том, что теоретическая основа концепции цифрового государства развивалась и задумывалась целенаправленно как единое направление. Наоборот, такие характеристики она приобретает только сейчас, впитывая знания и опыт ряда отдельных теорий и дисциплин. Они появились не пару лет назад и прошли достаточно долгий путь до того, как было решено использовать их для цифровизации государств.
Например, кибернетика, известная нам сегодня в том виде, который был предложен Норбертом Винером в 1948 году, ранее подразумевалась как дисциплина, отвечающая за управление государством — это видение термина в 1830-х ввел Андре-Мари Ампер, французский физик, математик и естествоиспытатель. Развитие кибернетики шло вме-сте с осмыслением того, что из себя представляет «информационное общество» — это понятие зародилось в 1940-х годах. Оно связано с такими учеными как Клод Шеннон, Джон фон Нейман, Алан Тьюринг и другими именитыми представителями начала эпохи информатизации.
Одним из возможных прототипов цифрового государства в СССР была концепция первой Единой государственной сети вычислительных центров. Ее автор — Анатолий Китов. В 1956 году была опубликована его книга «Электронные цифровые машины», которую затем перевели и опубликовали во множестве стран, в том числе и в США. В 1959-м Китов предложил создать единую автоматизированную систему управления для вооруженных сил и народного хозяйства страны, но власти не поддержали идею.
/ Flickr / Seattle Munici-pal Archives / CC
В 1960-х в США начали появляться первые научные работы по электронному делопроизводству и проекты по внедрению компьютерных систем в работу госструктур. Статья сотрудника одного из подразделений министерства финансов США Хорварда Гэммона (W. Howard Gammon) «Автоматизация документооборота на предприятии» от 1954 года считается одной из первых работ, которую можно условно отнести к направлению цифровизации госуслуг.
В начале 1970-х в Калифорнийском университете в Ирвайн (Калифорния, США) была образована одна из первых крупных исследовательских групп по вопросам внедрения автоматизированных систем управления в муниципальные и государственные учреждения. Она называлась URBIS (Urban Information Systems), а ученые, которые входили в эту группу (K.L. Kraemer, G. Howe и другие) считаются одними из первых теоретиков в области цифрового государства.
В это время (начало 70-х) появились и первые европейские исследовательские группы. Здесь в лидеры вырвались Германия и Австрия — другие ведущие страны Европы присоединились к ним только в 80-е. Подробнее об истории научных работ по теме — в этой статье — «Information Technology and Government Research: A Brief History».
С развитием сетевых технологий начали появляться новые тематические направления, которые были связаны с решением отдельных задач цифровизации. Например, с подачей налоговых деклараций. Такое направление называется «efile» или «electronic filing». Его история началась с эксперимента в 1986-м году. Участвовали 5 специалистов по подготовке деклараций из Цинциннати (город на юго-западе штата Огайо, США), Роли (столица штата Северная Каролина) и Финикса (столица и крупнейший город штата Аризона).
В ходе эксперимента им удалось обработать 25 000 деклараций, а также сэкономить время и ресурсы на пересылку документов в печатном виде — и уже в следующем 1987 году количество специалистов, участвовавших в проекте, выросло до 66 человек. В 1990-м «efile» обработал 4,2 млн налоговых деклараций. В 2013-м — более 122 млн.
В СССР внедрение систем электронного документооборота (СЭД) и автоматизации делопроизводства началось в 1980-х годах в аппарате ЦК КПСС. Первые системы обладали весьма скромными возможностями — секретарь мог вводить регистрацион-но-контрольные карточки, производить поиск по ним и вести реестр документов. Только через 8-10 лет после этого начали появляться первые СЭД на предприятиях, а полноценный рынок СЭД в России зародился уже в 90-е. Впоследствии электронный документооборот охватил сферу управления знаниями и бизнес-процессами и стал весомой составляющей цифрового государства, которое начинало формироваться на пересечении разных сфер.
Завершаем минуткой терминологии
Сегодня для обсуждения темы всеобщей цифровизации используют сразу несколько близких по смыслу понятий, например — «цифровое государство» (ЦГ) и «электронное правительство» (ЭП). На самом деле, ЦГ и ЭП не являются синонимами. Это — более общее и частное понятия. Первое (ЦГ) подразумевает включение в себя второго (ЭП), но не наоборот.
Вопрос о том, что конкретно входит в состав электронного правительства, вызывает дискуссии даже среди научного сообщества. Например, ряд участников тематического форума на платформе Research Gate выдвигают гипотезу о том, что в электронное правительство входит 4 направления:
Например, правительство Австрии сформировало платформу «Digital Austria». Она координирует работу правительства, региональных властей и муниципалитетов в формате специальной комиссии, отвечающей за 4 направления:
Кто такие управленцы «Цифрового государства». Объясняет ИГСУ РАНХиГС
В преддверие старта приемной кампании в России мы рассказываем об уникальных программах институтов РАНХиГС. Сегодня мы представляем программу «Цифровое государство». Кто такие управленцы в условиях развития информационного общества? Как долго нужно учиться, чтобы стать эффективным руководителем? И почему именно эта программа поможет добиться успеха? Подробнее – в нашем материале. 
1. Чем уникальна программа «Цифровое государство»?
«Цифровое государство» – первая программа в России, которая готовит управленцев, умеющих работать в стремительно меняющемся мире. В основу программы заложен опыт и рекомендации лучших российских и зарубежных экспертов в области внедрения цифровых технологий в государственное и корпоративное управление. Учить будут преподаватели-практики из государственного и коммерческого секторов.
2. Что я буду изучать?
В программе – современные тенденции в области цифровизации государственного управления и общественной жизни. Слушатели пройдут практику в структурных подразделениях органов власти и в организациях, которые работают в области цифровизации. Кстати, кроме изучения цифровых технологий и инфраструктуры информационного общества, программа включает в себя управленческий, финансово-экономический и социально-гуманитарный блоки.
Вот некоторые дисциплины, которые преподают на программе:
• Управление эффективностью в государственном секторе;
• Управление цифровыми изменениями и инновациями;
• Информационная инфраструктура организации.
3. А где я потом смогу работать?
Выпускники программы востребованы:
• в различных международных компаниях;
• в органах государственной и муниципальной власти;
• государственных компаниях и корпорациях;
• в коммерческих организациях (провайдерах госзаказов по цифровизации).
4. Сколько длится обучение и какова его стоимость?
Длительность обучения на очной форме 2 года, стоимость обучения – 290 000 рублей в год.
На заочной учатся 2,5 года, стоимость обучения – 170 000 рублей в год.
5. И еще: а кто конкретно меня будет учить?
Директор программы Илья Винокуров.
Преподаватели – Иван Фост, Вячеслав Бутин, Дмитрий Мариничев, Евгений Алёшкин, Ольга Гершензон, Юрий Бутенко, Алексей Щегольцов, Сергей Зубков, Элина Сидоренко, Алексей Бутов и другие.
ИГСУ – Институт государственной службы и управления. Это один из самых крупных институтов Президентской академии, где ведется подготовка профессиональных управленческих кадров нового поколения, одинаково востребованных как в органах государственной власти, так и в бизнес-структурах.
7. А чем еще хорош Институт государственной службы и управления?
ИГСУ РАНХиГС – это международный институт, где наряду с российскими преподавателями преподают профессора из ведущих университетов мира, обучаются слушатели из других стран. А еще здесь аккумулируется и изучается международный опыт государственного и корпоративного управления и формируются условия для интеграции в глобальное образовательное пространство.
8. А как мне к вам поступить?
Процедура поступления состоит из четырёх этапов:
Заполнение заявления о приёме
Прохождение вступительного экзамена (тестирование)
Подписание согласия о зачислении и договора на обучение
9. Какие еще есть интересные программы магистратуры в ИГСУ?
Если вы планируете работать в сфере государственного и муниципального управления, обратите внимание на программы «Система государственного и муниципального управления», «Управление изменениями».
Для тех, кто хочет учиться на программе с экономическим уклоном, институт предлагает, например, такие программы, как «Государственное регулирование экономики», «Управление инвестициями и инновациями в экономике».
10. Где я могу ознакомиться с полным перечнем учебных программ ИГСУ?
Обо всех программах обучения можно узнать на сайте ИГСУ в разделе «Образование».
Но несмотря на очевидные возможности, роль ИИ, автоматизации и робототехники в госполитике и предоставлении услуг продолжает вызывать споры. Например, удастся ли не позволить алгоритмам, основанным на данных за прошедший период, увековечить или укрепить укоренившиеся за десятилетия сознательные или бессознательные предрассудки или ошибки? Когда допустимо использование моделей глубинного обучения «черного ящика», в которых логика, используемая при принятии решений, возможно, не объяснима и не понятна даже специалистам по данным, разрабатывающими базовые алгоритмы?
Чтобы получить представление об отношении граждан к ИИ и его использованию в управлении, BCG опросила более 14 тыс. интернет-пользователей по всему миру («Взгляд населения на использование искусственного интеллекта (ИИ) в работе государства»). Респондентам задали следующие вопросы: насколько для них приемлем факт принятия определенных решений компьютером, а не человеком? каковы их опасения в связи с использованием ИИ органами власти? насколько они обеспокоены влиянием ИИ на экономику и рабочие места?
Осторожный оптимизм
Как правило, граждане положительно относятся к идее использования ИИ властями, но уровень поддержки колеблется в зависимости от варианта использования ИИ. В целом респонденты положительно отнеслись ко всем 13 потенциальным видам использования ИИ, охваченных опросом, за исключением принятия решений в системе правосудия (использование ИИ в вопросах налогообложения и социального обеспечения, регулирование ИИ для защиты рабочих мест, использование ИИ для получения «живых данных», а также предиктивной аналитики для обслуживания оборудования, доверить ИИ принятие решений в области правосудия и формирования рекомендаций по медицинскому лечению).
Так, 51% опрошенных не согласились с использованием ИИ для определения невиновности/виновности в уголовном процессе (в России 48% против), а 46% высказались против его использования при принятии решений об условно-досрочном освобождении. Хотя теоретически ИИ может снизить субъективность таких решений, до сих пор существуют обоснованные опасения относительно вероятности ошибки или предвзятости алгоритма. Кроме того, алгоритмы не в состоянии по-настоящему понять смягчающие обстоятельства и сопутствующую информацию, которые, по мнению многих, следует учитывать при принятии таких решений.
С другой стороны, высок уровень поддержки использования ИИ во многих базовых процессах принятия решений органами власти, например, в администрировании налогов и системы социального обеспечения, отслеживании мошенничества и несоблюдения правовых норм, и, в меньшей степени, в вопросах иммиграции и оформлении виз. Высказана существенная поддержка использования ИИ при принятии не связанных с учетом неоднозначных факторов решений, например, для оптимизации дорожного движения и транспортных потоков. Респонденты в значительной мере поддержали использование ИИ для профилактического обслуживания общественной инфраструктуры и оборудования, например, дорог, поездов и автобусов. Наконец, высокая поддержка выражена использованию ИИ в каналах клиентского обслуживания, например, для виртуальных помощников, аватаров и виртуальной и дополненной реальности.
Поддержано применение ИИ в медицинской диагностике и распознавании изображений (приемлемо для 51% респондентов), предоставляющее значительные возможности для повышения быстроты выполнения и точности медицинских диагнозов. С другой стороны, граждане выразили несколько меньшую уверенность в целесообразности применения ИИ для рекомендаций по вопросам лечения, и в целом их отношение к применению ИИ в медицине сильно рознилось от страны к стране.
В среднем примерно каждый пятый респондент «не выразил согласие или несогласие» на вопрос о поддержке ИИ для конкретных случаев применения. Властям следует расширять разъяснительную работу и информирование населения о потенциальных видах применения ИИ, их преимуществах и издержках. Во многих случаях граждане, возможно, даже не знают, что их власти уже используют ИИ для поддержки или автоматизации некоторых из перечисленных видов деятельности.
Не доверяю власти – доверяю ИИ
Хотя результаты опроса выявили ряд очевидных тенденций, углубленный анализ указывает на случаи как совпадения взглядов, так и расхождений между различными регионами и возрастными группами. Население стран, относящихся к группе «новые рынки», как правило, более позитивно оценивает использование ИИ властями. Мы обнаружили, что граждане в странах с развитой экономикой, как правило, менее поддерживают использование ИИ органами власти, чем граждане развивающихся стран. Например, граждане, опрошенные в таких странах, как Эстония, Дания и Швеция, меньше других приветствуют использование искусственного интеллекта, а тройка стран-энтузиастов состоит из Китая, Объединенных Арабских Эмиратов (ОАЭ) и Индонезии.
Поддержка использования ИИ властями умеренно коррелирует с доверием к власти. Чтобы власти получали поддержку, необходимую для расширенной реализации возможностей ИИ, требуется доверие к институтам власти. Как мы обнаружили, странами, в которых граждане в максимальной мере поддерживают ИИ, являются Индия, Китай, Индонезия, Саудовская Аравия и ОАЭ. Этот показатель практически соответствует перечню стран, демонстрировавших максимальный уровень доверия к органам власти в соответствии с ежегодным глобальным обзором Edelman Trust Barometer 2018 г. В порядке убывания четыре страны на первых местах в этом списке: Китай, ОАЭ, Индонезия и Индия.
Кроме того, наш анализ показал, что страны с развивающейся экономикой и страны, в которых уровень коррупции регистрируется или воспринимается как высокий, также более склонны поддерживать ИИ: Саудовская Аравия (57 место), Китай (77 место), Индия (81 место) и Индонезия (96 место).
Кроме того, граждане более молодого возраста и жители городов выразили минимальное беспокойство по поводу ИИ в ответе на вопрос: «Что вас больше всего беспокоит в отношении использования ИИ властями?» Хотя обнаружить причинно-следственную связь в различных взглядах разных когорт населения не легко, результаты нашего опроса, как правило, связаны с отношением населения к высоким технологиям в других опросах, обычно отражающих относительный опыт, цифровую зрелость и коэффициент принятия таких технологий. Это наводит на мысль, что поддержка использования ИИ со временем, естественно, будет расти, но подчеркивает и необходимость того, чтобы, стремясь заручиться поддержкой принятия ИИ, власти выстраивали коммуникационную политику с учетом опасений разных аудиторий.
Проблемы использования ИИ
Как и прежде, граждан серьёзно беспокоят этические последствия использования ИИ. Впрочем, общий уровень озабоченности ниже, чем ожидалось. Отвечая на вопрос о возможной озабоченности в связи с использованием ИИ властями, 32% граждан выразили обеспокоенность тем, что до сих пор не решены важные этические проблемы, а 25% обеспокоены возможностью предвзятости и дискриминации. Названы и другие серьезные проблемы: отсутствие прозрачности при принятии решений (31%), точность результатов и анализа (25%) и способность государственного сектора использовать ИИ (27%). Общий уровень озабоченности по поводу использования ИИ властями на данном этапе, по-видимому, относительно низок.
Эти данные, возможно, связаны с тем, что население еще только начинает принимать ИИ, или с низким уровнем информированности о потенциальных рисках; возможно действие обоих факторов. С другой стороны, граждане очень обеспокоены влиянием ИИ на трудовую занятость. Отвечая на вопрос о последствиях ИИ для экономики и общества, граждане выразили серьезную обеспокоенность в связи с наличием работы в будущем (согласны 61%), необходимостью регулировать ИИ для защиты рабочих мест (согласны 58%) и потенциальным влиянием ИИ на рабочие места (согласны 54%).
Респонденты приблизительно поровну разделились на согласных и несогласных в ответах на вопрос об адекватности состояния систем налогообложения, образования и социального обеспечения в их странах в мире, в котором ИИ присутствует на каждом шагу. Например, если ИИ действительно приведет к резкому сокращению занятости, как отреагируют системы социального обеспечения и образования? Как это повлияет на налогообложение и на способы финансирования властями свей деятельности? Та же картина наблюдается в ответах на вопрос о том, делают ли власти достаточно для управления воздействием высоких технологий на рабочую силу и экономику и для взаимодействия с населением в вопросах воздействия ИИ.
Что могут сделать власти
Результаты нашего опроса важны и значительны для властей в деле использования и разработки политики в отношении ИИ. Выбор варианта использования ИИ и решение этических вопросов имеют первостепенное значение для снижения обеспокоенности граждан. Граждане явно обеспокоены утратой свободы действий человека при принятии определенных решений, особенно в столь важных областях, как здравоохранение и правосудие. Опасения в связи с возможностью предвзятости и дискриминации являются важнейшим фактором, влияющим на выбор варианта применения ИИ. ИИ обладает потенциалом снижения человеческой предвзятости, как когнитивной, так и социальной, которая влияет на принятие решений человеком. Например, при когнитивной предвзятости люди непропорционально высоко полагаются на первую получаемую информацию вместо того, чтобы беспристрастно взвесить весь объем информации. Социальная предвзятость исходит из убеждений и мировоззрения предшествующих эпох и иногда проявляется в дискриминации. Алгоритмы способны минимизировать как шум, так и предвзятость при принятии решений. Например, алгоритмы могут взвешивать все исходные данные в точном соответствии с инструкциями.
Устранить предвзятость очень сложно. ИИ обучается на данных, большая часть которых получена в результате человеческой деятельности. К сожалению, эта деятельность не избавлена от человеческой предвзятости, так что возможно создание систем, которые усиливают и увековечивают уже существующие предрассудки. Создание моделей, свободных от этой предвзятости, остается серьезной технической проблемой. Например, проведенное в США исследование показало, что система COMPAS, используемая для оценки вероятности рецидивизма уголовных преступников, имеет расовые предубеждения. В некоторых случаях, таких как модели «черного ящика», может отсутствовать возможность понять, как была получена та или иная рекомендация или решение, и, таким образом, удовлетворить традиционные требования властей в отношении объяснимости, прозрачности и возможности проверки. Это тем более актуально для столь сложных инструментов, как нейронные сети и глубинное обучение.
Власти столкнутся с необходимостью тщательно выбирать, как и где запускать пилотные проекты, а в конечном итоге их масштабировать. Кроме того, следует рассматривать вопрос о способах привлечения граждан к участию в этих пилотных проектах. Так, Швейцария изучает возможность переселения лиц, ищущих убежища, в разные регионы страны с использованием ИИ. С конца 2018 года Швейцарский государственный секретариат по миграции и некоммерческая Лаборатория иммиграционной политики приступят к опробованию нового метода для распределения лиц, ищущих убежища, в кантоны по всей стране. Алгоритм позволит чиновникам переселять таких лиц в кантоны, которые оптимально соответствуют характеристикам переселенцев (больше шансов найти работу), а не распределять их случайным образом. Затем программа несколько лет будет отслеживать переселенцев, сравнивая их уровень занятости с показателями других лиц, въехавших в страну одновременно с переселенцами.
Необходимо также создать – или воссоздать – доверие к институтам власти и высокие этические принципы их функционирования. Для граждан чрезвычайно важна прозрачность: властям следует ставить ее во главу угла. Это означает наличие четких представлений об этической значимости ИИ, а также о том, как ИИ будет – и как не будет – применяться. Властям следует подчеркивать роль человека в принятии решений органами власти. В некоторых случаях для принятия решений может использоваться лишь ИИ, но во многих других случаях работа ИИ должен подкрепляться человеческой логикой и играть поддерживающую роль в принятии решений.
Если мы хотим, чтобы граждане доверяли властям в вопросах использования ИИ, критически важным будет вопрос надлежащего надзора за ИИ. Регулирование должно быть тщательно продумано, обеспечивая баланс между необходимостью ограничивать использование властями личных данных и ИИ и одновременно позволяя властям внедрять инновации в использование высоких технологий.
Гражданам следует оказывать поддержку и предоставлять возможность ориентироваться в вопросах новых направлений трудовой деятельности с помощью стратегий обучения на протяжении всей жизни и более целенаправленной профессиональной ориентации.
По мере внедрения ИИ властям надо повышать собственный уровень информированности и готовиться к более широкому применению ИИ. Технологии быстро развиваются, а это значит, что министрам и государственным служащим необходимо базовое понимание ИИ. Они могут ускорять приобретение знаний и опыта, установив партнерские отношения с компаниями, стартапами, университетами и т.д., хотя на это может уйти какое-то время из-за необходимости найма сотрудников и повышения квалификации.