ИИ-министры уже с нами | Обзор платформы ИНФРАГРИН

Албания осенью 2025 года стала первой страной, назначившей полноценного ИИ-министра с реальными полномочиями по управлению государственными закупками. Цифровой министр Диелла получила статус члена кабинета и самостоятельно принимает решения по тендерам без обязательного согласования с людьми. ИНФРАГРИН изучил технологическую архитектуру албанского эксперимента и проанализировал подходы к внедрению ИИ в госуправление в разных странах.

Прецедент в Тиране: министр, который не берет взяток

Премьер-министр Албании Эди Рама после победы на майских выборах 2025 года объявил обновленный состав кабинета. В перечне министров появилось имя Diella — что в переводе с албанского означает "солнце". Это полностью созданная искусственным интеллектом система, которая формально представлена как министр по вопросам искусственного интеллекта, но фактически курирует все государственные закупки страны.

Внешне Диелла выглядит как молодая женщина в традиционном албанском костюме региона Задрима. Ее образ создан на основе актрисы Анилы Биша, которая предоставила внешность и голос для аватара согласно договору, действующему до декабря 2025 года. Система интегрирована в государственный портал e-Albania, через который албанские граждане получают госуслуги.

Главная задача Диеллы — устранить коррупцию в сфере тендеров. Логика премьера Рамы прямолинейна: цифровой алгоритм невозможно подкупить, запугать или склонить к принятию решений на основе личных амбиций. Решения по новым тендерам поэтапно выводятся из-под контроля обычных ведомств и передаются под алгоритмический надзор.

К октябрю 2025 года через виртуального помощника e-Albania обработано около миллиона обращений граждан и оформлено более 36 тысяч документов с цифровой подписью Диеллы. Ближайшие планы правительства — расширить полномочия системы на рассмотрение всех государственных контрактов и интегрировать ее в системы госфинансов.

Назначение вызвало неоднозначную реакцию. По Конституции Албании министр должен быть "психически здоровым гражданином не моложе 18 лет". Оппозиция критикует решение Рамы как "нелепое" и "неконституционное". Часть юристов сомневается, что полномасштабная автоматизация госзакупок возможна без проблем и политических манипуляций. Тем не менее правительство придало Диелле статус члена кабинета для демонстрации прозрачности управления — это важный сигнал Евросоюзу в контексте планов Албании по вступлению в ЕС.

Технологическая архитектура: GPT-4 на госслужбе

Система Diella построена на базе больших языковых моделей OpenAI — GPT-4 и GPT-3.5-Turbo, доступ к которым обеспечивается через Microsoft Azure OpenAI Service. Облачная платформа Microsoft Azure предоставляет вычислительную мощность и масштабируемость.

Разработкой занималась Лаборатория искусственного интеллекта при Национальном агентстве информационного общества Албании (AKSHI) совместно с Microsoft. Microsoft предоставила языковые модели через платформу Azure, а AKSHI разработала рабочие процессы и скрипты, управляющие поведением системы при ответах на запросы граждан.

Техническая архитектура включает несколько компонентов:

Алгоритмы принятия решений для квалификации поставщиков
Алгоритмы многокритериальной оценки тендеров
Интеграцию с правительственными базами данных
Систему генерации аудиторских следов для обеспечения прозрачности
Защитные механизмы для обработки нестандартных ситуаций

Система использует продвинутые возможности обработки естественного языка (NLP) для автоматизации, агрегации и селекции актов и законов Евросоюза. Реализованы функции машинного перевода для работы с многоязычной документацией ЕС объемом 280 тысяч страниц.

Diella обучена на десятилетиях финансовых, судебных и административных данных для выявления паттернов коррупции. Модели машинного обучения настроены на обнаружение подозрительных транзакций в режиме реального времени. Система сканирует миллионы записей за секунды, выявляя закономерности, которые люди могут упустить.

Эволюция системы шла поэтапно:

Diella 1.0 (январь 2025) — текстовый чат-бот на портале e-Albania для навигации граждан к нужным услугам
Diella 2.0 — добавлено голосовое взаимодействие и анимированный аватар
Министерская версия (сентябрь 2025) — расширенные полномочия по управлению государственными закупками

К середине 2025 года система обработала более 36 тысяч документов и предоставила почти тысячу услуг. Система работает круглосуточно без перерывов, анализирует заявки, выявляет нарушения и отмечает потенциальные конфликты интересов.

Мировая гонка: более 50 стран разрабатывают ИИ-стратегии

Албания стала первопроходцем с назначением ИИ-министра, но десятки других государств активно интегрируют искусственный интеллект в управление. По данным Всемирного банка на 2025 год, более 50 правительств разработали или разрабатывают национальные стратегии в области ИИ.

Абу-Даби: $3,5 миллиарда на полностью ИИ-ориентированное правительство. Абу-Даби объявил о самом амбициозном плане — стать первым полностью ИИ-ориентированным правительством в мире к 2027 году. На реализацию выделено 13 миллиардов дирхамов ($3,5 миллиарда).

Ключевые параметры стратегии:

100% принятие суверенных облачных вычислений для государственных операций
Цифровизация и автоматизация 100% процессов к 2027 году
Внедрение более 200 инновационных ИИ-решений в государственные услуги
Создание более 5 тысяч рабочих мест
Добавление более 24 миллиардов дирхамов к ВВП Абу-Даби

К 2025 году уже функционируют более 100 ИИ-сервисов в 40+ государственных органах.

Сингапур: Smart Nation 2.0. Сингапур обновил концепцию Smart Nation до версии 2.0 в 2025 году, включив $120 миллионов на инициативу "AI for Science". Национальная стратегия ИИ 2.0, запущенная в 2023 году, направлена на углубление использования ИИ для трансформации экономики.

Инвестиции свыше $500 миллионов в ИИ-проекты с 2019 года привели к созданию более 150 исследовательских команд и 900 стартапов, работающих с искусственным интеллектом.

Китай: инициатива AI+. Китай запустил масштабную инициативу AI+ в 2025 году, направленную на интеграцию ИИ во всю экономику. Амбициозные цели включают достижение обширной интеграции ИИ в более чем 70% из шести ключевых секторов к 2027 году. К 2030 году планируется обеспечить уровень принятия интеллектуальных приложений свыше 90%.

Создана глобальная организация сотрудничества по ИИ со штаб-квартирой в Шанхае. План цифрового Китая 2025 предусматривает добавленную стоимость цифровой экономики свыше 10% ВВП.

Япония: Society 5.0. Япония продолжает развивать концепцию Society 5.0, где ИИ является ключевым элементом "сверх-умного общества". Закон о продвижении ИИ принят в 2025 году для создания правовой основы развития технологий. Создана ИИ-штаб-квартира во главе с премьер-министром для координации всей государственной политики.

Южная Корея: Базовый закон об ИИ. Южная Корея стала второй страной после ЕС, принявшей всеобъемлющую правовую базу для ИИ в декабре 2024 года. Закон вступает в силу в январе 2026 года и объединяет стратегию, промышленную политику и регулирование. Создается национальный центр управления ИИ и институт безопасности ИИ.

Европейский союз. Семь стран ЕС активно внедряют ИИ в государственный сектор: Германия, Испания, Франция, Нидерланды, Австрия, Польша и Швеция. Опрос 574 государственных менеджеров показал, что ИИ уже реальность в государственном управлении, особенно в предоставлении услуг и внутренних операциях.

Российский путь: ГосТех 2.0 и Центр развития ИИ

Россия начала системное внедрение технологий искусственного интеллекта в госуправление в рамках национальной стратегии и федерального проекта "Искусственный интеллект".

Национальная стратегия развития ИИ до 2030 года. Утверждена в октябре 2019 года указом Президента и обновлена в 2023-2025 годах. Определены приоритетные направления: создание отечественных платформ и алгоритмов, поддержка исследований и кадров, повышение эффективности госуправления.

Федеральный проект "Искусственный интеллект" (2021-2027). Бюджет 2025-2027 годов составляет около 26,5 миллиарда рублей для поддержки отечественных разработчиков, обучения специалистов и создания инфраструктуры. На 2025 год выделено 7,7 миллиарда рублей. В 2025 году проект передан от Минэкономразвития к Минцифры, которое отвечает за реализацию и координацию.

Центр развития искусственного интеллекта при Правительстве РФ. Создан в мае 2025 года на базе Аналитического центра. Выступает единым проектным офисом, координирует работу министров, регионов и бизнеса, формирует дорожные карты и отслеживает выполнение приоритетных задач по ИИ.

Платформа ГосТех 2.0. Первоначально планировалось создать государственную ИИ-платформу к 1 апреля 2024 года, но срок не был выполнен. Как объясняют в аппарате правительства, платформа "ГосТех 1.0" проектировалась в 2020 году на базе технологий пятилетней давности, до начала эпохи больших языковых моделей. Функциональные возможности платформы отставали от коммерческих аналогов.

В сентябре 2025 года на стратегической сессии под руководством Михаила Мишустина представлен обновленный формат — "ГосТех 2.0". Ключевые изменения:

Полная автоматизация процедур заказа государственных информационных систем
Создание конкурентной среды за счет включения ИТ-решений от различных российских разработчиков
Создание специального кластера для работы с большими языковыми моделями и внедрения ИИ в госсервисы

По состоянию на октябрь 2025 года на платформе "ГосТех" функционирует 52 ведомственных и региональных системы и сервиса. Еще 30 сервисов находятся на этапе разработки или опытной эксплуатации.

В числе действующих сервисов — ГИС "Моя школа". Система помогает отслеживать информацию о расписании уроков, домашних заданиях и успеваемости. Родители могут вести единое расписание занятости детей, добавляя занятия в кружках и секциях. Ученики получают доступ к библиотеке электронных обучающих материалов, которая включает более 30 тысяч уроков от российских образовательных платформ.

Автоматизация мониторинга нацпроектов. С конца 2024 года в системе управления национальными проектами интегрирована ИИ-модель для анализа взаимосвязей мероприятий и целевых показателей. Модель оценивает до полумиллиона связей и генерирует рекомендации, сокращая месяцы ручного анализа до одного дня. При этом ИИ не принимает окончательное решение, а помогает экспертам.

Эксперимент с генеративным ИИ. Минцифры предложило в 2025 году провести пилот по использованию больших языковых моделей для автоматической проверки резюме и составления тестов при отборе госслужащих, анализа законопроектов, обработки типовых обращений граждан.

Приоритет ИИ-решений. С августа 2025 года правительство отбирает наиболее важные ИТ-проекты на базе технологий ИИ. В рамках "второй волны" конкурса в 2025 году поддержано 49 проектов, 17 из которых получили субсидии на сумму 3,2 миллиарда рублей.

Дополнительные инициативы. Минцифры рассматривает создание национального ИИ-агента на базе "Госуслуг" — об этом сообщил глава ведомства Максут Шадаев в октябре 2025 года. Запущена цифровая платформа для обмена региональными практиками внедрения ИИ на базе портала "Цифровой регион" Московской области. На период 2025-2028 годов выделено 30,7 миллиарда рублей на развитие технологий ИИ.

Две большие разницы: ИИ-проекты и ИИ-министр

С участием ИИ можно выделяются четыре уровня принятия решений.

Assisted Decision-Making — ИИ предлагает, человек решает
Verified Decision-Making — ИИ решает, человек проверяет и утверждает
Delegated Decision-Making — ИИ принимает решения в заданных рамках
Autonomous Decision-Making — ИИ действует полностью самостоятельно

Большинство ИИ-проектов в мире работают на уровнях 1-2, где человек сохраняет контроль. Diella в Албании представляет переход к уровню 4 — полной автономии.

Различие между ИИ-проектами и ИИ-министром фундаментально и касается уровня полномочий, ответственности и характера принятия решений.

Инструменты поддержки. В большинстве стран, включая Россию, ИИ выступает как инструмент помощи человеку в принятии решений. Это уровень "Assisted Decision-Making" — система анализирует данные, выявляет закономерности, предоставляет рекомендации, но финальное решение всегда принимает человек.

К примеру, системы выявления мошенничества в банках JPMorgan Chase обнаруживают подозрительные транзакции, но человек принимает решение о блокировке. IBM Watson Health предлагает варианты лечения, но врач выбирает окончательную тактику. Российская система мониторинга нацпроектов анализирует связи между показателями, но эксперты принимают решения.

Россия, Китай, Сингапур, Эстония, Абу-Даби и десятки других государств выбирают путь постепенной интеграции ИИ как инструмента поддержки.

ИИ-министр: автономный субъект. ИИ получает самостоятельные полномочия по принятию решений в рамках определенных функций без человеческого вмешательства. Это уровень "Autonomous Decision-Making" — система сама принимает и исполняет решения.

Особенности албанского случая в том, что Diella имеет формальный статус министра с полномочиями по государственным закупкам. Система самостоятельно оценивает, принимает и исполняет решения по тендерам. Отсутствует обязательная человеческая проверка каждого решения перед его исполнением. ИИ выступает не как советник, а как полноправный участник правительства.

Различия в правовом статусе. ИИ-проекты работают под контролем государственных служащих. Люди несут ответственность за решения, принятые с помощью ИИ. Системы подлежат стандартным процедурам надзора и аудита. Регулируются как инструменты автоматизации.

ИИ-министр получает формальные государственные полномочия. Создается прецедент автономного принятия решений ИИ в правительстве. Размываются границы между технологией и государственной властью. Возникают вопросы о подотчетности — кто отвечает за ошибки ИИ-министра.

Риски и этические вопросы. ИИ-проекты имеют ограниченные риски, поскольку человек остается действующим лицом в системе принятия решений и может исправить ошибки системы.

ИИ-министр создает качественно новые риски: "automation bias" — чрезмерное доверие к решениям ИИ без критической оценки, отсутствие человеческого суждения в сложных этических вопросах, непредсказуемость поведения в нестандартных ситуациях, демократический дефицит — граждане не могут привлечь к ответственности ИИ как обычного министра.

Проблема галлюцинаций: когда ошибка дороже взятки

Албания первой в мире пересекла границу, перейдя от использования ИИ как инструмента к наделению его формальными правительственными полномочиями. Это качественно иной уровень интеграции ИИ в государственное управление.

Эксперимент Албании создает беспрецедентные вопросы подотчетности, демократического контроля и этики управления. Если ИИ-министр примет ошибочное решение, кто понесет ответственность? Как граждане могут оспорить решения алгоритма? Может ли ИИ учитывать сложные этические аспекты, которые не сводятся к формальным критериям?

Албанский эксперимент сталкнется и с фундаментальной технической проблемой, которую невозможно игнорировать. Большие языковые модели, на базе которых построена Диелла, подвержены галлюцинациям — генерации правдоподобной, но фактически неверной информации.

Статистика по частоте галлюцинаций в современных моделях варьируется в зависимости от задачи и архитектуры, но исследования показывают диапазон от 20% до 30% в сложных сценариях. И GPT-4, которая лежит в основе Диеллы, не свободна от этой проблемы, хотя показывает лучшие результаты по сравнению с предыдущими версиями.

В контексте государственных закупок 20-30% ошибочных решений могут иметь катастрофические последствия. Если ИИ-министр неверно оценит квалификацию поставщика, отклонит добросовестного участника тендера или, наоборот, одобрит сомнительную компанию, ущерб для бюджета и репутации государства может в разы превысить потери от традиционной коррупции.

Коррупционная схема обычно касается конкретного тендера, где чиновник получает взятку. Системная ошибка алгоритма может тиражироваться на тысячи решений, прежде чем будет обнаружена. Взяточник действует избирательно и понимает риски. ИИ, совершающий ошибку из-за галлюцинации, может последовательно применять неверную логику ко всем аналогичным случаям.

Албанское правительство утверждает, что система обучена на десятилетиях финансовых, судебных и административных данных и включает защитные механизмы для нестандартных ситуаций. Однако публично не раскрыто, какие именно методы используются для минимизации галлюцинаций и как система проверяет достоверность своих выводов.

Традиционный подход к решению проблемы галлюцинаций — это человеческая верификация результатов работы ИИ. Но именно этот элемент контроля отсутствует в албанской модели. Диелла принимает решения автономно, без обязательной проверки каждого решения человеком. Система генерирует аудиторские следы для обеспечения прозрачности, но аудит постфактум не предотвращает ошибку — он только позволяет ее обнаружить после того, как ущерб уже нанесен.

Проблема усугубляется тем, что большие языковые модели могут давать разные ответы на один и тот же запрос при повторном обращении. Эта вариативность нормальна для творческих задач, но неприемлема для государственных решений, где требуется последовательность и предсказуемость.

Еще один аспект — качество и согласованность данных, на которых обучена система. Если в обучающих данных присутствуют ошибки, противоречия или исторические примеры коррупционных схем, которые формально выглядели законными, ИИ может воспроизвести эти паттерны. Система, обученная на данных, содержащих коррупционные практики, может научиться не бороться с коррупцией, а имитировать ее признание законными процедурами.

Технологические компании активно работают над снижением частоты галлюцинаций через улучшение архитектуры моделей, методы верификации и интеграцию с базами знаний. Но полностью устранить проблему пока не удалось никому. Каждая новая версия моделей показывает улучшение, но галлюцинации пока остаются неустранимой особенностью современного искусственного интеллекта.

В этом контексте осторожная модель, которую выбирают Россия и большинство других стран, выглядит более оправданной. Когда ИИ предлагает решение, а человек его проверяет и утверждает, галлюцинация обнаруживается на этапе верификации. Когда ИИ принимает решение автономно, галлюцинация становится официальным государственным решением.

Парадокс албанского эксперимента в том, что борьба с человеческой коррупцией может привести к масштабным системным ошибкам из-за технических ограничений искусственного интеллекта. Взятка — это осознанное нарушение закона конкретным человеком. Галлюцинация ИИ — это непредсказуемая ошибка системы, которую невозможно привлечь к ответственности.

Эксперимент Албании поднимает фундаментальные вопросы. Может ли алгоритм быть субъектом власти? Кто несет ответственность за решения ИИ-министра? Как обеспечить демократический контроль над автономными системами? Способен ли искусственный интеллект учитывать этические аспекты, которые не формализуются в правилах?

Ответы на эти вопросы определят будущее цифровой трансформации государственного управления. Албанский прецедент показывает, что технологически передача власти алгоритмам уже возможна. Вопрос в том, насколько это желательно с точки зрения демократии, прав человека и устойчивого развития.