Голос за алгоритм: ИИ и будущее электронного голосования

политологМихаил Карягин

Цифровизация электоральных процессов в России идет быстрыми темпами: внедрение ДЭГ, тестирование электронного голосования на участках в Москве. Все эти технологии развиваются параллельно с бумом развития нейросетей, что технооптимистами воспринимается как новое окно возможностей. Однако с ростом роли искусственного интеллекта в этой сфере появляется всё больше вопросов — не только технических, но и этических, правовых и политических. Может ли ИИ действительно повысить доверие к выборам и сделать их более прозрачными? Или, напротив, он превратится в новый инструмент контроля и манипуляции?

Обещания и иллюзии цифровой демократии

Электронное голосование — не новая идея. Его элементы активно применяются в разных странах: от онлайн-голосования в Эстонии до машиночитаемых бюллетеней в США. Но роль ИИ здесь пока ограничена. Потенциал его внедрения связан не столько с самим голосованием, сколько с обеспечением инфраструктуры: распознаванием личности, анализом рисков, кибербезопасностью, организацией избирательных процессов.

ИИ может оптимизировать процесс регистрации как кандидатов, так и избирателей на участке. Обеспечивать верификацию избирателей по биометрическим данным, предсказывать перегрузки на участках и автоматически выявлять аномалии в данных. Всё это делает выборы более технологичными, но не обязательно — более легитимными. Ведь чем больше звеньев в цепи автоматизировано, тем сложнее обычному гражданину понять, как работает система, и убедиться в её честности.

Проблема усложняется и тем, что в обществе сохраняется довольно высокий уровень недоверия к технологиям ИИ. Согласно данным ВЦИОМ, технологиям нейросетей доверяют 52% и не доверяют 38% россиян. То есть для значительной части общества внедрение ИИ в электоральные процессы будет являться негативным фактором, влияющим на делегитимацию электоральных процессов.

Прозрачность против чёрного ящика

Именно здесь возникает главное противоречие. С одной стороны, ИИ позволяет повысить эффективность и масштабируемость. С другой — он часто остаётся «чёрным ящиком». Алгоритмы машинного обучения принимают решения на основе больших массивов данных, но логика их выбора может быть непрозрачна даже для разработчиков.

Более того, зачастую требование объяснить, как ИИ пришел к тому или иному заключению, на дистанции ухудшает результаты выдачи.

В случае электронного голосования это порождает серьёзные риски: если система отказывает в доступе к голосованию, признаёт бюллетень недействительным или интерпретирует данные с ошибкой, кто будет нести ответственность? Кто и как сможет проверить, что алгоритм не был подвержен предвзятости, манипуляции или сбою?

На эти вопросы, вероятно, должны ответить законодатели, так как в сфере ИИ до сих пор многие сущности не имеют описания в правовом поле.

Опасность ошибки данных

ИИ не лишён предвзятостей. Он обучается на массивах данных, которые уже могут быть искажены. Ошибки на входе будут неминуемо приводить к ошибкам на выходе. Другой проблемой является политическая предвзятость ИИ. В политической науке уже достаточно исследований на эту тему. Например, почему ИИ-модели в основном генерирует  «левые» ответы.

Даже незначительные ошибки могут бросать тень на все результаты выборов, так как критики будут указывать на то, что модель могла ошибиться и в других вопросах.

Безопасность или уязвимость?

ИИ может усиливать защиту систем голосования — например, выявляя аномалии, взломы, попытки массовых фальсификаций. Но та же самая технология может быть использована и в обратную сторону.

Сложные алгоритмы позволяют находить уязвимости, имитировать поведение легитимных пользователей, подменять данные, незаметно для обычного наблюдателя. 

Принудительная цифровизация: добровольность под вопросом

Одной из опасностей массового внедрения ИИ в голосование является превращение добровольного в принудительное. Там, где цифровые технологии провозглашаются единственным стандартом, теряется право на альтернативу. Люди, не владеющие современными устройствами, не доверяющие электронным системам или живущие в удалённых регионах, могут оказаться исключёнными из политического процесса.

Таким образом, вместо расширения участия может произойти его сужение.

Кто пишет алгоритмы — тот и побеждает?

Вопрос авторства и контроля над алгоритмами становится центральным. Кто разрабатывает ИИ для голосования? Государство? Частные компании? Независимые эксперты? Можно ли быть уверенным, что в логике системы не заложен политический интерес, неявная манипуляция или технологическая монополия? Возможно ли создание ИИ с открытым исходным кодом?

ИИ — это не нейтральный инструмент. Он всегда отражает цели и представления своих создателей. Поэтому открытость кода, независимый аудит, участие гражданского общества в разработке становятся критически важными условиями легитимности цифровых выборов.

Возможные сценарии будущего

1. Оптимистичный сценарий — ИИ делает голосование прозрачным, быстрым и доступным. Биометрия исключает двойное голосование и карусели, алгоритмы оперативно выявляют нарушения, избиратели доверяют системе. Фиксируется рост явки и вовлечённости.

2. Пессимистичный сценарий — алгоритмы становятся инструментом подавления и манипуляции. Доверие к выборам снижается из-за ошибок внедрения инноваций.

3. Гибридный сценарий — частичное внедрение ИИ, усиление независимого контроля, развитие цифровой культуры и изменение отношения к ИИ, а не выборам.

ИИ в электронном голосовании — это не только технология, но и вызов для действующих политических институтов. Он способен как усилить доверие к выборам, так и подорвать его. Всё зависит от того, кто и как использует алгоритмы, и насколько общество готово контролировать этот процесс.

Голос за алгоритм — это не просто выбор технической платформы. Это выбор модели политического будущего.

Михаил Карягин, заместитель директора Центра политической конъюнктуры.

#МихаилКарягин