Нормативная и морально-этическая неопределенность как проблемная рамка конфликтогенности алгоритмического управления
(Стр. 51-58)

В современных условиях наблюдается стремительное и вместе с тем не всегда в той или иной степени контролируемое развитие технологий на основе искусственного интеллекта, использование которых кардинальным образом влияет не только на выполнение повседневных задач, но и на постановку и эффективное достижение целей государственного управления и развития. Особое значение приобретают наблюдаемые тенденции, связанные, во-первых, с нормативными проблемами, которые обусловливаются существующими пробелами в законодательном поле, и, во-вторых, морально-этическими проблемами, которые напрямую коррелируют с тотальным вмешательством современных алгоритмизированных моделей в личную жизнь человека. Предметом исследования является нормативная и морально-этическая неопределенность как основные проблемные грани конфликтогенности алгоритмического управления. Новизна исследования и выводы определяются исходя из того, что выявлены ключевые факторы и условия актуализации кризиса доверия применительно к алгоритмизации управленческих процессов на основе искусственного интеллекта, которые пока еще в полной мере не удовлетворяют предъявляемым требованиям. В этой связи приведены конкретные кейсы, свидетельствующие, с одной стороны, о динамичном росте популярности искусственного интеллекта как инструмента, с другой стороны, о дискуссионности регулирования и контроля за его использованием. На данный момент большинством современных развитых стран принимаются соответствующие решения как в концептуальном, так и в законотворческом отношении, позволяющие осуществлять эффективный контроль за сферой цифровизации на высоком государственном уровне. Однако это полностью не исключает возможности появления и распространения различного рода ошибок.

ОБРАЗЕЦ ЦИТИРОВАНИЯ: Семенов С.В. Нормативная и морально-этическая неопределенность как проблемная рамка конфликтогенности алгоритмического управления // Социально-политические науки. 2026. Т. 16. № 4. С. 51-58. DOI: 10.33693/2223-0092-2026-16-4-51-58. EDN: UPWUBS

Беляева О.В., Соколова А.Ю. Искусственный интеллект в государственном и муниципальном управлении: вызовы и перспективы // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Экономика. Социология. Менеджмент. 2024. Т. 14. № 3. С. 52–61. DOI: 10.21869/2223-1552-2024-14-3-52-61.
Буньков А.В., Репин Д.А., Щеголев П.Е. Правовые проблемы внедрения ИИ-технологий в систему государственного управления и администрирования: российский и международный опыт // Социология и право. 2025. Т. 17. № 3. С. 386–396. DOI: 10.35854/2219-6242-2025-3-386-396.
Володенков С.В., Федорченко С.Н. Риски применения алгоритмов искусственного интеллекта в социально-политической сфере: обзор современных научных работ // Дискурс-Пи. 2024. Т. 21. №2. С. 24–48. DOI: 10.17506/18179568_2024_21_2_24.
Кабанова Е.Е. Искусственный интеллект в государственном управлении: ключевые проблемы и перспективы применения // Russian Journal of Management. 2025. Т. 13. № 2. С. 1–14. DOI: 10.29039/2500-1469-2025-13-2-1-14.
Морхат П.М. Искусственный интеллект: правовой взгляд. М.: Буки Веди, 2017. 257 с.
Мохоров Д.А., Мохорова А.Ю., Долженкова Е. Правовые проблемы применения искусственного интеллекта // Российское право онлайн. 2022. № 2. С. 5–11. DOI: 10.17803/2542-2472.2022.22.2.005-011.
Ступаченко Е.В. Искусственный интеллект: правовое регулирование и перспективы использования в прокурорской деятельности // Законность. 2025. № 9 (1091). С. 22–27. EDN: LQOELE.
Хохлов Ю.Е. Стандарты работы с данными для искусственного интеллекта: ландшафт стандартизации искусственного интеллекта // Информационное общество. 2023. № 3. С. 78–96. DOI: 10.52605/16059921_2023_03_78.
Henman P. Improving public services using artificial intelligence: Possibilities, pitfalls, governance // Asia Pacific Journal of Public Administration. 2020. Vol. 42. Issue 4. Pp. 209–221. DOI:10.1080/23276665.2020.1816188.
Wen Y., Ti P. A study of legal judgment prediction based on deep learning multi-fusion models-data from China // SAGE Open. 2024. DOI: 10.1177/21582440241257682.
Zhao G., Shi H., Wang J. A grey BP neural network-based model for prediction of court decision service rate // Comput. Intell. Neurosci. 2022. Article ID 7364375. DOI: 10.1155/2022/7364375.

искусственный интеллект, цифровые технологии, цифровизация, алгоритмизация, сетевизация, алгоритмическое управление.