Статьи

Анализ сущности применения искусственного интеллекта через призму внутренней политики

Дата поступления: 24.11.2025 Дата публикации: 15.11.2025

EDN: GYFWVT

Полный текст:

Аннотация

В статье представлен комплексный анализ применения технологий искусственного интеллекта в системе государственного управления через призму внутренней политики. Методологической основой исследования выступает сравнительный анализ отечественных и международных кейсов и нормативно-правовых документов в области регулирования искусственного интеллекта. Рассмотрены различные подходы к классификации систем искусственного интеллекта с акцентом на их функциональные особенности и практическое применение. Предложен авторский подход к интеграции ИИ-технологий в систему государственного управления, раскрывающий новые аспекты взаимодействия технологических решений и управленческих процессов.

Ключевые слова

Поступила в редакцию: 24.11.2025

Как цитировать

Для цитирования:

Борисенков А.А., Макаров А.В., Поляков Ф.А., и др. Анализ сущности применения искусственного интеллекта через призму внутренней политики // Государственная служба. 2025. Т. 27, № 6. С. 26–35.

For citation:

Borisenkov A.A., Makarov A.V., Polyakov F.A., et al. Analyzing the nature of Artificial Intelligence application through the lens of domestic policy // Gosudarstvennaya Sluzhba. 2025. Vol. 27, no. 6. P. 26–35.

Поделиться

Как цитировать

Борисенков А.А., Макаров А.В., Поляков Ф.А., и др. Анализ сущности применения искусственного интеллекта через призму внутренней политики // Государственная служба. 2025. Т. 27, № 6. С. 26–35.

Коды статьи

  • EDN GYFWVT
  • Тип статьи (РИНЦ) Научная статья (Научная статья)

Список литературы

  1. Бершадский А.М., Евсеева Ю.И., Гудков А.А. Автоматизация программирования: от первых компиляторов до генеративного искусственного интеллекта. Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2025. Т. 13. № 4. https://doi.org/10.26102/2310-6018/2025.51.4.009
  2. Борисенков А.А., Макаров А.В., Лайков М.А. Социальная архитектура как новое направление деятельности внутриполитического блока. Вопросы политологии. 2025. Т. 15. № 3 (119). С. 823–832. https://doi.org/10.35775/PSI.2025.115.3.006. EDN: WVENDO
  3. Быков И.А. Искусственный интеллект как источник политических суждений. Журнал политических исследований. 2020. Т. 4. № 2. C. 23–33. https://doi.org/10.12737/2587-6295-2020-23-33. EDN: FCGCZO
  4. Орлова Е.В. Обучение с подкреплением как технология искусственного интеллекта для решения социально-экономических задач: оценка производительности алгоритмов. π-Economy. 2023. T. 16 № 5. С. 38–50. https://doi.org/10.18721/JE.16503. EDN: OHKJKP
  5. Пичугов А.А., Намиот Д.Е., Зубарева Е.В. Современные методы обучения больших языковых моделей с минимумом данных: от одного примера к абсолютному нулю – академический обзор. International Journal of Open Information Technologies. 2025. Т. 13. № 6. С. 114–124. EDN: MQLDPJ
  6. Сметана В.В. Заглядывая в будущее: горизонты искусственного интеллекта. Флагман науки. 2024. № 6 (17). С. 523–527. https://doi.org/10.37539/2949-1991.2024.17.6.007. EDN: SYCCVY
  7. Федорченко С.Н. Значение искусственного интеллекта для политического режима России: проблемы легитимности, информационной безопасности и «мягкой силы». Вестник Московского государственного областного университета. Серия: История и политические науки. 2020. № 1. C. 41–53. https://doi.org/10.18384/2310-676X-2020-1-41-53. EDN: VLJHRP
  8. Bradford A. The Brussels effect. Northwestern University Law Review. 2012. Vol. 107. No. 1. P. 1–68. In English
  9. Breiman L. Random forests. Machine Learning. 2001. Vol. 45. No. 1. P. 5–32. In English
  10. Budak Y. The second great disruption? Artificial intelligence, technological unemployment, and policies for a resilient workforce – a literature review. European Journal of Formal Sciences and Engineering. 2025. Vol. 8. No. 1. P. 18–23. https://doi.org/10.26417/zazrxp84. In English
  11. Goodfellow I., Pouget-Abadie J., Mirza M., Xu B., Warde-Farley D., Ozair Sh., Courville A., Bengio Y. Generative adversarial networks. Communications of the Association for Computing Machinery. 2020. Vol. 63. No. 11. P. 139–144. https://doi.org/10.1145/3422622. In English
  12. Langguth J., Pogorelov K., Brenner S., Filkuková P., Schroeder D.Th. Don’t trust your eyes: image manipulation in the age of deepfakes. Frontiers in Communication. 2021. Vol. 6. Art. No. 632317. https://doi.org/10.3389/fcomm.2021.632317. In English
  13. Willke H. Smart governance: governing the global knowledge society. Frankfurt: Campus Verlag, 2007. In English
  14. Bershadsky A.M., Evseeva Yu.I., Gudkov A.A. Automation of programming: from the first compilers to generative artificial intelligence. Modelirovaniye, optimizatsiya i informatsionnyye tekhnologii. 2025. Vol. 13. No. 4. https://doi.org/10.26102/2310-6018/2025.51.4.009. In Russian
  15. Borisenkov A.A., Makarov A.V., Laikov M.A. Social architecture as a new area of activity of the domestic political bloc. Voprosy politologii. 2025. Vol. 15. No. 3 (119). P. 823–832. https://doi.org/10.35775/PSI.2025.115.3.006. EDN: WVENDO. In Russian
  16. Bykov I.A. Artificial Intelligence as a source of political thinking. Zhurnal politicheskikh issledovaniy. 2020. Vol. 4. No. 2. P. 23–33. https://doi.org/10.12737/2587-6295-2020-23-33. EDN: FCGCZO. In Russian
  17. Fedorchenko S.N. The importance of artificial intelligence for the political regime of Russia: problems of legitimacy, information security and soft power. Vestnik Moskovskogo gosudarstvennogo oblastnogo universiteta. Seriya: Istoriya i politicheskiye nauki. 2020. No. 1. P. 41–53. https://doi.org/10.18384/2310-676X-2020-1-41-53. EDN: VLJHRP. In Russian
  18. Orlova E.V. Reinforcement learning as an Artificial Intelligence technology to solve socio-economic problems: algorithms performance assessment. π-Economy. 2023. Vol. 16 No. 5. P. 38–50. https://doi.org/10.18721/JE.16503. EDN: OHKJKP. In Russian
  19. Pichugov A.A., Namiot D.E., Zubareva E.V. Modern methods for training large language models with minimal data: from one example to absolute zero – an academic review. International Journal of Open Information Technologies. 2025. Vol. 13. No. 6. P. 114–124. EDN: MQLDPJ. In Russian
  20. Smetana V.V. Looking into the future: horizons of Artificial Intelligence. Flagman nauki. 2024. No. 6 (17). P. 523–527. https://doi.org/10.37539/2949-1991.2024.17.6.007. EDN: SYCCVY. In Russian

Наиболее читаемые статьи этого автора (авторов)