Виртуальное государство, где ты?

Пользователи, датчики и сети Интернета вещей генерируют огромные объёмы данных. Учитывая сложные (искусственные интеллектуальные) алгоритмы, возросшую вычислительную мощность и доступное программное обеспечение, граждане вправе ожидать, что все государственные структуры успешно завершат своё цифровое преобразование в «Виртуальное государство». На практике, несмотря на крупные инвестиции, правительствам часто не удаётся внедрять новые цифровые технологии эффективным, надлежащим или справедливым образом.

С начала двухтысячных годов многие люди продвигали идею о том, что в государственном управлении произойдёт революция данных, которая коренным образом изменит правительственные структуры, процессы и задачи, что приведёт к полной цифровой трансформации государственного сектора. Но спустя уже несколько десятилетий, после того как мы стали свидетелями парадокса производительности ИТ-сферы и кризиса электронных сервисов правительственных служб, то же самое видение возвещается снова. Искусственный интеллект (ИИ), управляемый большими данными, теперь рекламируется как следующий волшебный ингредиент в стратегиях цифровой трансформации. Преимущества использования данных и технологий, для цифрового преобразования в государственном секторе, кажутся почти безграничными. Были предприняты многочисленные усилия для выявления потенциальных вариантов использования интернет-технологий для обслуживания населения. Несомненно, успехи есть. Информационные технологии также оказались полезными для борьбы с уклонением от уплаты налогов и улучшения выявления мошенничества, а также в правоохранительных органах и здравоохранении. Но вот, как раз, в последней сфере, так же, как и во всех, которые касаются жизни обычных граждан (к примеру, ЖКХ или транспорт), цифровые преобразования буксуют.

Увеличение объема данных привело к «наблюдению за данными» и усилению контроля над гражданами, нарушая права на неприкосновенность частной жизни. Огромное количество научных данных свидетельствует о пагубных последствиях использования данных и технологий государством. Более того, эта классификация данных является ошибочной, предвзятой и эксплуататорской. Алгоритмические системы принятия решений на искусственном интеллекте, которые полагаются на эту информацию, также предвзяты и непрозрачны, часто приводят к дальнейшему ухудшению положения и без того уязвимых групп общества. Это связано с рационализацией государства, начиная с идеального типа рационально-правовой бюрократии и заканчивая парадигмой Нового государственного управления.

Цифровая трансформация используется как универсальный термин для обозначения многих вещей в идеализированном контексте:

1) использование цифровых (информационных) технологий для предоставления существующих и новых государственных услуг (электронное правительство);

2) организационная структура отношений с заинтересованными сторонами и гражданами;

3) более широкое использование больших данных и информации на благо общества.

Сегодня именно Интернет вещей (IoT) производит большие данные и алгоритмы (с искусственным интеллектом), которые могут извлекать из них ценность, что (предположительно) сделает отношения между государством и гражданином более простыми, интерактивными и более эффективными. Но опять же, чтобы воспользоваться этими преимуществами, требуется реформа правительства — цифровая трансформация или построение виртуального государства. Но остаются насущные проблемы, с которыми сталкиваются правительства, когда они переходят от простого размещения информации и услуг в Интернете (оцифровка) к более сложным задачам институциональной реформы. Эта реформа состоит из обсуждений, конфликтов и борьбы между бюрократическими политиками, приводят к неопределённостям, непредвиденным последствиям и экстерналиям в положительном и отрицательном вариантах.

Разукрупнение крупных иерархий государственного сектора привело к диверсификации прежних общегосударственных систем и практик между подразделениями. Это, в свою очередь, привело к появлению множества государственных органов с разными полномочиями, культурой и профессиями. Правильный посыл изначально был таков, что правительственные учреждения, преобразованные в цифровую форму, должны быть в состоянии беспрепятственно подключаться к тесно связанным программам других учреждений, чтобы предоставлять гражданам услуги «одного окна», снижая административную и когнитивную нагрузку. Однако государственные учреждения по-прежнему работают обособленно без функциональной ИТ-инфраструктуры и интегрированных данных.

Эта фрагментация препятствует интеграции наборов данных в высококачественные технологии «бигдата», которые могут предоставить ценную информацию и/или прогнозы для государственного сектора. Немногие государственные организации готовы вкладывать средства в связывание систем или платформ между ведомствами. Отказ от разрозненных хранилищ информации требует активных и постоянных усилий, не говоря уже о значительных инвестициях с небольшими непосредственными операционными преимуществами. Некоторые специалисты предостерегают от расширения обмена данными, часто в свете проблем конфиденциальности и безопасности, но часто проскальзывают косвенные признаки того, что политическая власть может препятствовать такому обмену между департаментами.

Следующим проблемным наследием является разделение покупатель/поставщик. Под предлогом «эффективности через конкуренцию» основные области государственного управления были сокращены, а поставщики диверсифицированы. Это затрудняет интеграцию и анализ больших данных. Зачастую местные администрации оказываются в ситуации, когда базы данных единой системы управляются совместно их собственным ИТ-отделом и различными другими поставщиками. Когда дело доходит до использования данных, которые им удалось собрать, правительства часто вынуждены отдавать ключевые ИТ-задачи и задачи анализа данных на аутсорсинг вместо того, чтобы накапливать собственный опыт. Стоит обратить внимание, что, если слишком много работы передаётся на аутсорсинг, организация сталкивается с дорогостоящей поддержкой для будущих развертываний, а это ещё больше увеличивает стоимость цифровой трансформации. Более того, из-за аутсорсинга, заказчики могут не иметь представления об используемых алгоритмах из-за их проприетарного характера, что приводит к значительной информационной асимметрии.