Как вы уже поняли, мне всегда хотелось, чтобы выбор был именно между программами и идеями, а не персоналиями. Глубоко наплевать, Петров или Сидоров будет сидеть в зале и жать кнопки, и уж тем более неинтересно, кто из них вор и негодяй, а кто почему-нибудь нет. В этом мои воззрения могли бы, наверное, совпасть с Партией прямой демократии, но, в отличие от этих _идеалистов_ (прости, Саша )), я понимаю, почему такая модель это утопия даже не в краткосрочной, а в среднесрочной, а может и долгосрочной перспективе.

Прямая демократия если и возможна как работающая модель, то только при, как минимум, одном условии: жесточайший ценз для участников процесса. И не имущественный или ещё какой-то, а в первую очередь образовательный. Ты должен сдать экзамен и показать свой уровень понимания тех сфер, которые предполагается регулировать механизмами ПД. Бытового «здравого смысла» тут категорически недостаточно.

Могут, конечно, спросить – а как же депутаты? Многие из них, мягко говоря, не семи пядей во лбу. Но в том-то и дело, что на них (а во многом и за них) работает огромный и недешёвый механизм парламента, который позволяет даже артистам и космонавтам более-менее понимать происходящее; и то в очень ограниченных пределах, уж поверьте бывшему советнику председателя Госдумы. Кстати, в бытность советником я регулярно по поручению Володина занимался организацией Больших парламентских слушаний по разным острым темам, причём в первую очередь для того, чтобы депутаты хотя бы что-то поняли в том, что собираются регулировать.

Кстати, в те времена был один проект, который мы в то время не вытянули по ресурсам (кадровым в первую очередь), но очень хотелось бы когда-нибудь к нему вернуться. Делали мы его тогда совместно с Александром Ведяхиным, ныне замом Грефа и большим человеком. Речь шла об использовании современных технологий в предварительной оценке регулирующего воздействия. Проще говоря, перед тем, как принимать тот или иной закон или поправку, попробовать построить виртуальную модель того, как эти изменения скажутся на регулируемой сфере, и оценить результат.

Пилот делали на самой понятной для машин регуляторной системе – правилах дорожного движения. Построили модель, в которой можно было бы, меняя переменные – от ограничений скоростного режима до стоимости платных парковок – моделировать, как это отразится, например, на пропускной способности дорог, пробках, уровне сборов и штрафов, аварийности и уровне недовольства граждан. Идея была в том, чтобы, ещё до принятия любого закона, с высокой точностью смоделировать последствия его применения – от управленческих до социологических. К сожалению, ИИ в те годы делал лишь первые робкие шаги, а на одних алгоритмах такую историю поднять было слишком сложно. Но в дальнейшем, думаю, не помешало бы сделать такой сервис – на сегодняшних технологиях сделать это гораздо легче.

Почему это важно? Потому, что депутаты и партии, формулируя позицию по тому или иному закону, опираются либо на «идеологию», либо на чей-то опыт (у кого какой есть), либо, чаще всего, на мнение какого-нибудь начальника из исполнительной власти. Ну или там, где это дозволено, идёт борьба лоббистских групп, проталкивающих ту или иную норму. Но будь я на месте депутатов, я бы в первую очередь попытался понять, спрогнозировать, а что на самом деле будет, когда норма заработает. Проще говоря, что произойдёт, когда благие намерения нормотворцев столкнутся с суровой реальностью. И если есть техническая возможность построить более-менее точный неангажированный прогноз – обязательно бы ею воспользовался.

Да, понятно, что есть sim2real-gap, разница между виртуальной моделью и её практической реализацией. Но модель можно и нужно учить, увеличивать количество факторов, учитываемых в анализе. Думаю, рано или поздно это всё равно будет сделано, но вопрос кем и когда. P.S. Вот доклад, который я делал по теме ещё в марте 2018.