ТРАНСФОРМАЦИЯ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ КУЛЬТУРЫ ГОССЛУЖБЫ ПОД ВОЗДЕЙСТВИЕМ НЕЙРОСЕТЕВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ЗАРУБЕЖНЫХ СТРАНАХ

АННОТАЦИЯ

Cтатья рассматривает влияние нейросетевых технологий на профессиональную культуру государственной службы в зарубежных странах. Анализируются изменения в компетенциях, этических требованиях, структуре работы и организационных практиках, возникающие из-за широкого внедрения алгоритмических инструментов в административные процессы. Показаны направления трансформации служебного поведения, рост значимости цифровых навыков и переход к моделям управления, основанным на данных. На основе зарубежного опыта выявлены ключевые факторы, определяющие адаптацию госслужащих к использованию ИИ.

Ключевые слова: нейросети; искусственный интеллект; государственная служба; профессиональная культура; зарубежный опыт; цифровые компетенции; алгоритмическое управление.

Быстрое распространение нейросетевых технологий делает их обычной частью работы государственных органов разных стран. Эти изменения затрагивают поведение, навыки и ценности служащих, формируя новую профессиональную среду. Зарубежный опыт помогает понять, как именно меняется государственная служба при переходе к алгоритмическим инструментам управления.

По данным индекса Government AI Readiness 2021 года США занимают первое место, Сингапур второе, Великобритания, Финляндия и Нидерланды входят в первую пятерку, тогда как Узбекистан находится на 93 позиции среди 160 государств [1]. Такая разница отражает скорость внедрения нейросетевых решений в публичное управление и то, насколько рано правительства начали перестраивать профессиональные стандарты работы чиновников под цифровые инструменты. Появление в структурах власти чат-ботов, сервисных роботов и аналитических платформ на основе искусственного интеллекта прямо изменяет требования к компетенциям, ценностям и повседневным практикам госслужащих в этих странах.

В Германии федеральная стратегия по искусственному интеллекту 2018 года предусматривает выделение 3 млрд евро на период 2019-2025 годов для развития ИИ, в том числе в сфере государственного управления [1]. В муниципалитете Карлсруэ в бюро по работе с гражданами тестируется робот L2B2, который встречает посетителей, помогает с навигацией по учреждениям и снижает нагрузку на сотрудников, выполняющих рутинные консультации [1]. В Берлине виртуальный помощник Bobby на базе нейросетевых технологий консультирует граждан и бизнес 24 часа в сутки и обрабатывает запросы сразу на семи языках, фактически становясь для госслужащих дополнительным фронт-офисом [1]. В Гамбурге похожие функции выполняет чат-бот Frag den Michel, автоматически предоставляющий информацию более чем по 115 видам услуг, что уменьшает нагрузку на операторов контактных центров и требует от чиновников умения формализовать административные процедуры в виде алгоритмов [1]. В США Бюро статистики труда использует системы машинного обучения для автоматического кодирования опросов о травмах и профзаболеваниях, и один обученный ИИ обрабатывает там примерно месячный объем работы человека за один день, перераспределяя время работников с технического ввода данных на аналитические задачи [1].

В Таиланде нейросетевые системы применяются для анализа больших массивов данных о дорожном движении и выявления аномального поведения пользователей, включая одновременный вход по одному логину из территориально удаленных точек, что усиливает требования к цифровой грамотности госслужащих и к соблюдению стандартов информационной безопасности [1]. В Латвии чат-бот UNA в органе регистрации юридических лиц консультирует предпринимателей по документам и процедурам онлайн, переводя значительную часть первичного взаимодействия государства с бизнесом в автоматизированный режим [1]. В исследовании С. Абдималиковой, консультанта Министерства юстиции Узбекистана, отмечается, что именно информационные и консультационные услуги стали первой зоной массового внедрения ИИ в зарубежных органах власти, поскольку здесь проще всего стандартизировать операции и измерить эффект снижения трудозатрат [1]. Правовой анализ стратегических документов по цифровой трансформации подчеркивает, что профессиональная культура госслужбы смещается от ориентации на бумажный документооборот к ориентации на управление данными и работу с гражданами через цифровые интерфейсы [14]. Все эти процессы делают для чиновника нормой постоянное взаимодействие с нейросетевыми сервисами и увеличивают ценность навыков работы с алгоритмами, а не только с традиционными регламентами.

Данные об использовании нейросетевых систем в правоохранительной сфере показывают, как ИИ меняет профессиональные привычки сотрудников силовых ведомств, которые входят в корпус государственной службы [10]. По оценке Кетия Т. А., адъюнкта адъюнктуры Волгоградской академии МВД России, внедрение систем распознавания лиц, номеров автомобилей и даже походки человека, как в китайском комплексе Watrix, позволяет за короткое время обрабатывать огромные массивы видеоданных и переносит центр тяжести работы следователя или оперативного дежурного из зоны ручного просмотра записей в зону анализа автоматически сформированных выборок подозрительных эпизодов [10]. В ряде полицейских участков США и стран Европы используются интеллектуальные системы прогностической аналитики, которые на основе статистики преступлений и социальных факторов оценивают вероятность роста криминогенной активности в конкретных районах, что требует от руководителей подразделений умения работать с вероятностными прогнозами и объяснять такие решения местным сообществам [10]. Даже при ограниченном распространении подобных комплексов роль нейросетей в организационной культуре правоохранительных органов выражается в смещении акцента с индивидуального опыта отдельного сотрудника на коллективное использование больших данных и алгоритмов, доступных всем участникам процесса [10].

Китайская концепция сообщества единой судьбы человечества, на основе которой строится национальная модель управления ИИ, делает акцент на общих рисках и коллективной ответственности государств за последствия развития искусственного интеллекта [5]. Исследование Цзя Шаосюэ, исследователя Центра международной юридической подготовки и сотрудничества ШОС Шанхайского университет политических наук и права, выделяет слабый, общий и сверхинтеллектуальный ИИ и отмечает, что уже на стадии массового распространения слабого ИИ страны сталкиваются с утечками персональных данных, алгоритмической дискриминацией и ростом социального неравенства [5]. Автор указывает, что государства испытывают сходные угрозы, поскольку алгоритмы строятся на больших массивах данных и легко пересекают границы, поэтому профессиональная культура госслужбы вынуждена учитывать не только национальные, но и трансграничные стандарты информационной безопасности и этики [5]. Предлагаемая Китаем модель управления ИИ строится на совместном участии государственных органов, научных центров и частных компаний, на открытом регулировании и разработке законов, основанных на эмпирических данных об использовании технологий, что формирует у чиновников установки на межсекторное взаимодействие и постоянный диалог с экспертами [5]. Такое коллективное построение правил меняет и оценку индивидуальной ответственности госслужащего, которому уже недостаточно просто соблюдать инструкции, ему нужно понимать архитектуру алгоритмов и параметры риска, заложенные в систему [5]. В результате правовые режимы управления ИИ в Китае и ряде других стран Азии становятся для государственной службы источником новых норм профессиональной этики, связанных с прозрачностью и управляемостью цифровых решений [5]. Формируется модель служебного поведения, в которой политическая лояльность сочетается с обязанностью критически относиться к выводам нейросетей и учитывать долгосрочные последствия их внедрения для общества [5].

Исследования использования ИИ в культурных учреждениях Европы и России показывают, что нейросетевые технологии уже применяются для анимации музейных экспонатов, создания виртуальных выставок и персонализации контента для посетителей [11]. Киселев А. С., исследователь из Финансового университета при Правительстве РФ и Государственного университета просвещения, описывает примеры, когда цифровые образы исторических личностей, созданные на основе нейросетей, ведут диалог с аудиторией, а программы типа Smartify с применением методов машинного обучения определяют авторство картин и помогают музеям ускорять атрибуцию фондов [11]. Для работников сферы культуры, которые в ряде стран относятся к системе государственной или муниципальной службы, это означает переход от роли хранителя экспонатов к роли модератора цифровых сервисов и коммуникаций, что требует иных компетенций и влияет на профессиональную самоидентификацию [11].

Анализ зарубежных публикаций о внедрении ИИ в публичные сервисы показывает, что трансформация профессиональной культуры госслужбы развивается по нескольким взаимосвязанным направлениям. Работа Х. Геммар, алжирского исследователя из Университета Джилали Бунаама, по алжирской системе публичного управления подчеркивает, что переход к умному управлению сопровождается ростом требований к способности чиновников взаимодействовать с интеллектуальными агентами, нейронными сетями и системами предиктивной аналитики, поскольку на них опирается достижение целей устойчивого развития [3]. Исследования Трояна Н. А., кандидата юридических наук, старшего научного сотрудника ИГП РАН, в области правового регулирования ИИ в публичном управлении показывают смещение акцента стратегических документов к развитию сквозных цифровых технологий и к подготовке кадров, способных реализовывать эти планы на практике [14]. При этом автор обращает внимание на необходимость сочетать техническую автоматизацию с решением политических и правовых задач, то есть формировать у госслужащих устойчивое понимание правовых рисков и ограничений при применении ИИ в работе органов власти [14]. Можно выделить несколько типичных изменений, которые затрагивают профессиональную культуру госслужбы в странах, активно внедряющих нейросетевые технологии.

1. Нормализация постоянной работы с ИИ, когда чат-боты, рекомендательные системы и интеллектуальные агенты становятся стандартным инструментом взаимодействия с гражданами и внутренней обработки данных, что снижает долю ручных операций и меняет повседневные служебные практики.
2. Рост правовой и этической ответственности чиновников, поскольку нейросети влияют на доступ к услугам, обработку персональных данных и качество принимаемых решений, особенно в сферах безопасности, социального обеспечения и идентификации граждан.
3. Пересмотр статуса экспертного знания, так как выводы систем анализа больших данных включаются в число оснований управленческих решений, но при этом от служащего требуется критичность, проверка корректности алгоритма и умение выявлять статистические искажений в предсказаниях.
4. Резкое повышение требований к цифровой грамотности, включая навыки интерпретации моделей, чтение статистики, понимание архитектуры алгоритмов и ограничений ИИ, что закрепляется в кадровых стратегиях ЕС, США и Китая как обязательный компонент подготовки госслужащих.
5. Ускоренная перестройка систем обучения, так как темпы технологических обновлений опережают традиционные циклы повышения квалификации, и без регулярного обучения сотрудники допускают ошибки при работе с алгоритмами и нарушают регламент обработки цифровых данных.
6. Переход к сетевой модели служебного взаимодействия, где решения строятся на совместной работе с ИИ, юристами, специалистами по данным и техническими командами; это снижает значение жесткой иерархии и усиливает роль коллективных цифровых процессов в управлении.

Опыт зарубежных стран показывает смещение профессиональной культуры госслужбы к данным, алгоритмам и цифровым процедурам. Нейросетевые технологии меняют структуру компетенций, усиливают юридические и этические требования и требуют постоянного обновления знаний. Анализ внедрения ИИ в Германии, США, Китае и других государствах подтверждает рост зависимости административных процессов от алгоритмических решений и формирование новой модели служебного поведения, в которой критическая работа с ИИ становится обязательной нормой.

Список литературы:

1. Abdimalikova S. S. Issues of increasing the role of artificial intelligence technologies in the further improvement of mechanisms for the provision of public services // Экономика и социум. 2022. № 9 (100). С. 3–6.
2. Buryaga V., Djuzhoma V., Artemenko E. Shaping Artificial Intelligence Regulatory Model: International and Domestic Experience // Legal Issues in the Digital Age. 2025. № 2. P. 50–68. doi:10.17323/2713-2749.2025.2.50.68.
3. Guemmar K. The future of artificial intelligence in enhancing public service // Russian Law Journal. 2023. Vol. 11. No. 6. P. 110–120.
4. Isakova Z. M. A comparative analysis of artificial intelligence implementation in civil service using project management standards // Экономика и социум. 2024. № 2-1 (117). С. 311–321.
5. Jia S. Artificial Intelligence Governance and China’s Experience under the Community of Common Destiny for Mankind Concept // Legal Issues in the Digital Age. 2023. № 3. P. 81–96. doi:10.17323/2713-2749.2023.3.81.96.
6. Nizov V. The Artificial Intelligence Influence on Structure of Power: Long-Term Transformation // Legal Issues in the Digital Age. 2025. № 2. P. 183–212. doi:10.17323/2713-2749.2025.2.183.212.
7. Spalević Ž., Kaljević J., Vučetić S., Milić P. Enhancing Legally-Based E-Government Services in Education Through Artificial Intelligence // International Journal of Cognitive Research in Science, Engineering and Education. 2023. Vol. 11. No. 3. P. 511–518. doi:10.23947/2334-8496-2023-11-3-511-518.
8. Брычеев А. С. Применение искусственного интеллекта в органах государственной власти: вызовы и перспективы // Вестник евразийской науки. 2024. Т. 16. № s6. URL: https://esj.today/PDF/11FAVN624.pdf (дата обращения: 01.12.2025).
9. 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.
10. Кетия Т. А. Нейросетевые технологии в деятельности правоохранительных органов России и зарубежных стран // Евразийская адвокатура. 2022. № 4 (59). С. 62–67.
11. Киселев А. С. Тенденции правового регулирования искусственного интеллекта в сфере культуры в России и зарубежных странах // Lex Russica. 2025. Т. 78. № 4 (221). С. 90–104. doi:10.17803/1729-5920.2025.221.4.090-104.
12. Репин Д. А., Клевцова О. Ю. Нейротехнологии в когнитивных системах и их влияние на трансформацию государственного управления // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. 2024. № 6-1 (150). С. 28–34.
13. Сальниченко Р. Е., Бабаян Л. К. Нейротехнологии и искусственный интеллект в государственном управлении: практика применения и возможные пути развития // Управленческие науки. 2024. Т. 14. № 2. С. 6–22. doi:10.26794/2404-022X-2024-14-2-6-22.
14. Троян Н. А. Правовые механизмы применения технологий искусственного интеллекта в сфере государственного управления в России и за рубежом // Мониторинг правоприменения. 2024. № 3 (52). С. 10–16. doi:10.24412/2226-0692-2024-3-10-16.