Искусственный депутат на подходе

Представьте, что парламентарии принимают решения, опираясь не только на собственный опыт, но и на советы неутомимого аналитика — ИИ, который мгновенно обрабатывает массивы данных и предсказывает последствия законов. Будущее, в котором виртуальные помощники помогают законодателям принимать осознанные решения, а системы безопасности на основе ИИ защищают от угроз, кажется почти утопичным. Однако уже сейчас парламенты не только разрабатывают законодательство по использованию ИИ, но и активно исследуют и внедряют его в свою повседневную деятельность. 

Нейрофракция

Синтетическая партия — политический проект, основанный коллективом Computer Lars из Ютландии. Они поставили перед собой задачу создать политическое движение, управляемое ИИ и способное представлять интересы людей, разочарованных в традиционных партиях. Главная цель проекта — вовлечь в политический процесс датчан, которые, по данным опросов, предпочли не голосовать на выборах 2019 года, считая, что крупные партии игнорируют их запросы и не учитывают интересы менее представленных групп.

В основе работы Синтетической партии лежит нейросеть «Лидер Ларс», которая была обучена на политических заявлениях и программах небольших маргинальных партий, начиная с 1970 года. Задача «Лидер Ларс» — обобщить и синтезировать идеи этих партий, многие из которых так и не получили представительства в парламенте, из-за чего их предложения и программы не были услышаны широкой аудиторией. Партия верит, что ее деятельность поможет устранить барьер между обществом и властью, привнеся в политику новый уровень открытости и инклюзивности.

Более того, Синтетическая партия ставит перед собой ряд радикальных целей. Одним из ключевых предложений является введение всеобщего базового дохода в размере 100000 датских крон (почти €13400) в месяц на человека. Это предложение значительно превышает среднюю зарплату в Дании и подразумевает создание социальной системы, где каждый человек обеспечен финансовой стабильностью вне зависимости от трудовой занятости. Несмотря на смелость предложения, оно вызывает вопросы у экспертов: они отмечают, что финансирование такой инициативы потребует колоссальных затрат и радикальных изменений в налоговой и экономической политике.

Другим необычным предложением Синтетической партии стала реорганизация работы парламента. Согласно плану, депутаты должны будут назначаться на свои места случайным образом каждый месяц. Подобная идея, с одной стороны, может обеспечить более равное представительство, поскольку предполагает, что любой гражданин Дании может оказаться в парламенте, но, с другой стороны, вызывает сомнения в эффективности такого подхода. Ведь для принятия политических решений требуются опыт и компетенции, а случайные назначения могут привести к хаосу.

Еще одна ключевая инициатива партии — дополнение 17 целей устойчивого развития ООН новой, касающейся «непосредственного сосуществования людей и алгоритмов». По мнению партии, для будущего человечества важно научиться гармонично сосуществовать с ИИ, поскольку технологии стремительно интегрируются в жизнь общества и начинают играть все более значимую роль в различных сферах.

Несмотря на столь радикальные идеи, эксперты скептически оценивают шансы Синтетической партии на успех. В частности, газета Le Figaro отмечает, что ИИ на данный момент имеет определенные ограничения, например, трудности с поиском компромиссов и недостаточную гибкость в процессе принятия решений. Однако сторонники «Лидера Ларса» не теряют надежды: они активно участвуют в обсуждениях программы и проводят встречи, чтобы укрепить свои позиции и подготовиться к выборам. 

В помощь парламентарию

Тем не менее, шансы перейти на полностью автоматизированное законотворчество ничтожно малы, поэтому ИИ выступает скорее в качестве вспомогательного инструмента нежели полноправного участника процесса. Й. фон Люке, Ф. Фитсилис и С. Ганьон изучили, как ИИ может поддерживать деятельность законодательных органов и представили 210 предложений для применения ИИ в канадском парламенте. Эти идеи, собранные в ходе виртуальных мастерских и обсуждений, отражают нарастающий интерес к ИИ как к средству повышения эффективности и удобства парламентской работы.

Основным примером ИИ-инструмента является автоматизированный перевод, который помогает быстро и точно переводить материалы с английского на французский и обратно, что особенно важно для двуязычной Канады. Также подчеркивается необходимость разработки системы, которая работает в режиме реального времени и позволяет автоматически переводить выступления парламентариев и других участников заседаний на нескольких языках. Это не только сократит временные затраты, но и обеспечит доступность информации для всех граждан, включая представителей меньшинств.

Еще одной значимой сферой является интеллектуальный поиск, позволяющий оперативно находить нужную информацию на парламентском сайте. Такой функционал важен для удобства пользователей, ведь парламентские данные обширны, а своевременный доступ к информации критичен для всех участников политического процесса. Кроме того, рассмотрен и вариант виртуальных ИИ-ассистентов, ориентированных на помощь людям с ограниченными возможностями, что стало бы вкладом в инклюзивность работы парламента.

Для укрепления безопасности парламентского пространства также активно рассматривается использование ИИ. Авторы подчеркивают высокую потребность в системах, способных предугадывать и предотвращать кибератаки. Канадский парламент уже внедрил часть таких решений, и высокие оценки участников семинара указывают на готовность расширять их функционал. Разработка таких систем опирается на анализ поведения и событий, что позволяет в реальном времени выявлять подозрительную активность.

Сложность регулирования ИИ также остается открытым вопросом, поэтому парламент Канады уже ведет работу над законопроектом C-27, который направлен на регулирование ИИ в стране. Основная цель таких законов — предотвращение чрезмерного влияния нейросетей на принятие решений. Например, чтобы исключить внешнее воздействие, рассмотрена идея ограничить возможности удаленного доступа депутатов для участия в голосованиях, поскольку это требует более продуманных мер безопасности.

Личный микрозаконодатель

Микрозаконодательство (microlegislation) — термин для небольших частей предложенных законов, которые служат интересам узких групп. Политолог Э.Маккей исследовала поправки к Закону о доступном медицинском обслуживании (Obamacare) в 2009 году, а также влияние лоббистских групп, документируя случаи, когда комментарии лоббистов непосредственно преобразовывались в микрозаконодательство. Ее выводы показали, что лоббирование работает и что с помощью компьютерных моделей можно предсказывать судьбу законодательных поправок и выявлять наиболее эффективные пути для лоббистов. Следовательно, микрозаконодательство можно создавать автоматически с помощью машинного обучения. ИИ способен выявлять наименьшие изменения в законопроекте, которые могут оказывать влияние на узкие интересы, делая их незаметными для широкой аудитории и законодателей.

Для создания эффективных предложений политики с помощью ИИ необходимы три ключевые компонента. Во-первых, нужно разработать политическое предложение, которое будет соответствовать интересам конкретной группы, но не будет слишком очевидным для широкого круга людей. Система машинного обучения сможет адаптироваться и генерировать тексты законопроектов, учитывая предыдущие поправки, данные из официальных источников и юридических баз данных. 
Во-вторых, система должна проводить оценку воздействия, прогнозируя, как эти изменения скажутся на финансовых интересах компаний. Математические модели и методы оценки риска, которые используются в экономике и управлении, можно интегрировать с ИИ для прогнозирования возможных последствий изменений в законах. 
Наконец, для эффективного продвижения изменений в законодательстве ИИ должен выступать в роли стратегического консультанта, анализируя, какие действия и рычаги власти следует использовать для того, чтобы поправка была принята. С помощью анализа сетевых графов можно моделировать политическую динамику, включая взаимодействие между законодателями и лоббистами. 

Таким образом, использование ИИ в законотворчестве может значительно ускорить и расширить процесс разработки микрозаконодательства. Это будет выгодно тем, кто уже имеет ресурсы для эффективного лоббирования, так как ИИ позволит создать множество возможных поправок и выбрать те, которые будут наиболее выгодны для конкретной группы. Однако это также приведет к усилению неравенства в политическом процессе, так как доступ к таким технологиям будут иметь только крупные игроки, а более мелкие группы окажутся в невыгодном положении.

Следовательно, микрозаконодательство, обслуживающее интересы лишь узкой группы, может значительно навредить демократии. Решением может стать усиление требований к раскрытию информации о лоббировании, включая использование ИИ. Несмотря на существующие законы о раскрытии информации, важно добиваться прозрачности в информации о лоббистской деятельности, а также уделять внимание должно ограничению размеров законопроектов, чтобы предотвратить внедрение незаметных поправок. Более того, необходимо продолжать совершенствовать системы раскрытия информации, чтобы лоббисты, независимо от того, использовали ли они ИИ или нет, открыто заявляли о своих намерениях и влиянии на законодателей.

Виктория Совгирь, аналитик Центра политической конъюнктуры

#ВикторияСовгирь