Искусственный интеллект в сфере стратегического управления эффективен не как заместитель государственного решения, а как усилитель внимательности, оперативности и методичности в стратегическом анализе. Его наиболее подходящая роль — быстрое и системное переработывание больших объемов информации, выявление слабых сигналов, построение и оценка правдоподобных сценариев, проверка логических допущений и фиксация отклонений, указывающих на кризисы. В вопросах эскалации, применения силы, совершения необратимых действий или возникновения международно-правовой ответственности ИИ пока не должен выступать в роли принимающего окончательное решение органа, но способен значительно повысить качество базового стратегического анализа. В рамках российского законодательства под ИИ понимают совокупность технологических решений, имитирующих когнитивные функции человека; в терминологию также включены фундаментальные (frontier) модели. На практике это означает, что под единым термином собраны разнообразные по природе инструменты — от специализированных систем компьютерного зрения до генеративных языковых и мультимодальных моделей. Этот доклад систематизирует зарубежный и отечественный опыт применения ИИ в стратегическом контуре, фиксирует ключевые ограничения и намечает элементы управленческой дисциплины.
Зарубежный и российский опыт: где ИИ уже приносит плоды
Современные зарубежные практики наиболее показательны в областях анализа данных и прогнозирования. Так, Project Maven, стартовавший в 2017 году под эгидой Минобороны США, изначально решал задачу использования компьютерного зрения для распознавания объектов и приоритизации сигналов при обработке видеопотока с беспилотников. Суть подхода проста: машина берет на себя первичную фильтрацию потока, а аналитик получает уже отобранные и релевантные сигналы вместо всей необработанной массы данных. В рамках конкурса прогнозирования IARPA Hybrid Forecasting Competition было продемонстрировано, что наилучшие результаты достигаются не чисто машиной и не чисто человеком, а гибридной схемой, в которой экспертное мнение и алгоритмическая оценка взаимно дополняют друг друга.