Дискреционные решения в государственном управлении на основе машинной аналитики: проблемы и риски

Статья посвящена проблемам и рискам машинной аналитики и других цифровых технологическим ресурсов при принятии управленческих решений в государственном управлении. Автор поднимает сложный вопрос о том, что на фоне громких победных реляций о массовых мероприятиях по цифровой трансформации в государственном управлении где-то затерялись робкие здравые голоса, спрашивающие: а может ли так быть, чтобы все было идеально и без изъянов? Никакие технологические узлы и решения на сегодня не работают со 100-процентной надежностью. То же справедливо сказать и об организациях людей. Никто и ничто не идеально. А потому дефекты, дисфункции, дисбалансы, ошибки в государственном управлении были ранее, есть ныне и будут в будущем. Проблема в том, что цифровые технологии, помогая бороться с одними из таких дефектов, дисфункций, дисбалансов и ошибок в государственном управлении, другие загоняют очень глубоко, третьи — во множестве создают. И мы пока не научились все это диагностировать. В статье приведено несколько красноречивых примеров нанесения большого вреда из-за сбоев машинной аналитики в обеспечение принятия государственно-управленческого решения. Автор показывает типовые проблемы цифровизации в государственном управлении, делая, однако, вывод, что эти проблемы вполне решаемы.

1. Серков П. П., Соловей Ю. П. Административное усмотрение: вопросы и ответы. Ч. 1—3 // Сибирское юридическое обозрение. — 2022. — Т. 19. — № 4. — С. 374—383 ; 2023. — Т. 20. — № 1. — С. 6—24 ; № 3. — С. 224—271.

2. Anderson C. The End of Theory: The Data Deluge Makes the Scientific Method Obsolete [Конец теории: Наводнение данных делает научный метод устаревшим] // Wired Magazine. — 23.06.2008.

3. Bozeman B., Pandey S.K. Public Management Decision Making: Effects of Decision Content [Принятие решений в области государственного управления: Влияние содержания решения] // Public Administration Review. — 2004. — Vol. 64. — № 5. — P. 553—565.

4. The Government Analytics Handbook: Leveraging Data to Strengthen Public Administration [Справочник по правительственной аналитике: Использование данных для укрепления государственного управления] / edited by Daniel Rogger and Christian Schuster. — Washington (D. C., USA) : International Bank for Reconstruction and Development / The World Bank, 2023. — XIX. — 760 p.

5. Kersting K. No End of Theory in AI! Artificial Intelligence thrives on assumptions, theories, and data [Теориям в тематике искусственного интеллекта нет конца! Искусственный интеллект процветает благодаря предположениям, теориям и данным] // URL: https://ml-research.github.io/papers/kersting2022welt_theory.pdf.

6. Steif K. Public Policy Analytics: Code and Context for Data Science in Government [Аналитика государственной политики: Кодифицированный и контекстный подход для науки о данных в правительстве]. — Boca Raton (FL, USA): CRC Press, 2022. — XXI. — 206 p.

7. Yeung K. The New Public Analytics as an Emerging Paradigm in Public Sector Administration [Новая публичная аналитика как новая парадигма в секторе публичного управления] // Tilburg Law Review. — 2022. — Vol. 27. — № 2. — P. 1—32.