Управление будущим
Как нейросети изменят политпланирование

Вряд ли уже можно кого-то удивить ИИ-агентом, который может управлять вашим календарем в Google или других сервисах. Назначить встречу, предупредить о мероприятии за определенное время – вполне себе бытовая рутина. Да, бывают нюансы, когда машина галлюцинирует и, например, удаляет все ваши записи. Такие страшилки время от времени оказываются в ленте. Но это, скажем так, болезни роста, которые будут исправлены в очередных обновлениях. В целом, как говорится, в "частном секторе" все более-менее понятно. Куда интереснее обстоят дела с планированием и календарем на уровне власти, государства и тех, кто занимается информационными проектами. С одной стороны, многое проще: есть публичный список мероприятий, регулярно повторяющиеся памятные и символические даты. Просто сгрузить весь этот список ИИ – и получать регулярные апдейты. Просто. Даже слишком. Хотя на самом деле, с помощью ИИ можно менять подход не только к планированию, но и к управлению будущими процессами.

🟥 Система. Традиционный политический (информационный) календарь отвечает на простые вопросы: что и когда должно произойти. Новые технологии позволяют выйти на другой уровень. С формированием системы рекомендаций по подготовке к тому или иному событию. Следующий этап – автоматическое изменение последовательности действий в зависимости от вмешивающихся факторов.

Именно по такой логике будет меняться политпланирование. На смену простой календарной сетке, в которой 30 августа у вас празднуется День шахтера, а 1 сентября – День знаний, будет формироваться событийная экосистема (назовем ее так, хотя лучше было бы коммуникативная система), которая автоматически будет подтягивать нужные данные. Для Дня шахтера: социологические данные, прогнозы темпов развития отрасли, вопросы социального обеспечения шахтеров и их семей, темы, связанные с профбезопасностью. Для Дня знаний: построенные и отремонтированные школы, демография, итоги летней приемной кампании в вузы. То есть идет подготовка не к событию как дате, а к событию как комплексному феномену с содержанием и смыслами.

🟥 Расширение. Принципиально меняется сама логика планирования. Большинство политических планов по-прежнему привязаны к конкретному времени. В определенный день происходит событие, планируется подготовка до, во время что-то организовывается, после события следует информреакция, затем запускается следующий этап постобработки и т.д. Специалисты знают.

ИИ расширяет перечень связанных между собой прямо или косвенно различных событий. Помимо понятных дат, которые регулярно повторяются или о подготовке к которым уже известно, выделяется группа прогнозируемых событий.

🟥 Симуляция. Еще одно изменение. По-моему очень важное. Резко снижаются затраты на сценарный анализа. Сейчас подробная оценка нескольких вариантов развития ситуации требует значительных экспертных ресурсов. Поэтому количество реально прорабатываемых сценариев, как правило, ограничено.
Нейросети позволяют постоянно моделировать десятки альтернативных сценариев с большим количеством переменных. Конечно, пока такие системы не идеальны и дают большой разброс, но важно, что они позволяют быстро проанализировать имеющийся массив и сузить спектр потенциальных сценариев.

Исходя из этих предположений, кажется, что у нейросетей в политпланировании есть только плюсы без особых рисков. Это не так. Появляется ловушка субъектности. Чем эффективнее подобная система, тем сильнее желание акторов передать ей не только анализ, но и принятие решений. Если в «Черном ящике» Истона мы могли анализировать "вход" и "выход", то при такой конфигурации мы теряем и это. Про самосбывающиеся прогнозы и ограничения нейросетей в вопросах работы с данными можно даже не говорить. Это отдельная проблема.

Как бы то ни было, несмотря на все риски, запущенные изменения уже не остановить. Вряд ли мы придем к тотальной предиктивности - слишком много неизвестных переменных и вмешивающихся факторов, но управляемость будущим хаосом, вероятно, станет куда выше текущей.

Понаблюдаем.