Нейродемократия

13% россиян доверяют государственное управление искусственному интеллекту, менее 20% — экономику, социальную сферу и военное дело, 18% — безопасность. Эти цифры являются показателем неготовности делегировать алгоритмам такой ответственный процесс, как принятие решений. Однако не обязательно полностью передавать важные решения нейронным сетям — граждане и ИИ могут работать сообща. Тем более программы с использованием ИИ уже активно применяются для повышения гражданской активности, улучшения политической коммуникации, а также сбора и анализа мнений.

Катализация диалога

Современные политики имеют слишком много дел и мало времени, чтобы принять и выслушать каждого. Использование ИИ решает эту проблему, с одной стороны, позволяя иметь минимальный штат сотрудников, а с другой — выстраивая более эффективную коммуникацию c населением. Так, например, эстонский Bürokratt сопровождает граждан в ходе любого взаимодействия с правительством. Виртуальный помощник таргетно отвечает на вопросы граждан, тем самым создает более крепкую связь с ними. Такой персонализированный подход не только упрощает доступ к информации, но и культивирует чувство доверия и вовлеченности.

Однако если в теории связаться с политиком не кажется сложным, то на практике людям бывает страшно написать представителю власти, или они попросту могут не знать, куда обращаться. Pew Research Center в 2018 году провел исследование политического участия и вовлеченности граждан США. Обнаружилось, что только 23% респондентов опроса указали, что они когда-либо связывались с выборными должностными лицами. Показатель оставался стабильным, даже когда в национальной политике происходили значительные изменения.

Чтобы стимулировать взаимодействие с властями, генеративный ИИ может не только помочь идентифицировать должностных лиц, но и составить для них подробные письма. В июне 2023 исследователи Лаборатории управления и ответственного ИИ Университета Пердью обнаружили два момента: первое — 99% респондентов по крайней мере слышали о генеративном ИИ и 68% пользовались лично, второе — 50% никогда не коммуницировали с политиками. Также был проведён эксперимент, в котором двум группам продемонстрировали письмо парламентарию по законопроекту о финансировании образования, составленное ChatGPT, при этом одной из групп не сообщили об авторстве нейросети. В результате респонденты, знавшие об использовании ИИ, значительно чаще по сравнению с участниками контрольной группы поддерживали идею общения с политиками как индивидуально, так и через сообщества.

Тем не менее, всё ещё присутствуют опасения, что политики будут меньше читать письма, написанные ИИ. В том же исследовании респонденты, осведомлённые о возможностях ИИ, полагали, что сообщения, созданные нейросетями, будут менее привлекательными для политиков и менее эффективными в формировании мнений или принятии решений. Удивительным в этом кейсе является то, что эти люди все еще поддерживали использование ИИ в политической коммуникации. Одним из возможных объяснений является так называемый «парадокс доверия» ИИ — иногда, даже когда люди считают ИИ ненадежным, они все равно поддерживают его использование. Они могут делать это из убеждения, что будущие версии технологии будут лучше, или из-за отсутствия эффективных альтернатив.

Широкие дискуссии

Если письма политикам — это частные случаи коммуникации между властью и обществом, то гражданские сообщества — это более масштабные платформы для дискуссий и выработки рекомендаций по политическим вопросам. 

С.Маккинни рассматривает одиннадцать способов того, как ИИ может быть использован в собраниях граждан на протяжении всего их жизненного цикла, начиная с планирования и заканчивая действиями после собрания. Так, ИИ может выступать в роли навигатора, анализируя мнения участников и группируя их, чтобы создать актуальную повестку дня. Он упрощает и обобщает учебные материалы, ускоряя обучение новых членов. В ходе делиберации ИИ выступает как модератор и генерирует вопросы, что помогает выстраивать структурированные и продуктивные дискуссии. Он измеряет качество обсуждений, предлагая альтернативные точки зрения, тем самым стимулируя критическое мышление участников. После завершения обсуждений ИИ не только агрегирует полученные результаты, но и формирует консенсусные заявления, облегчая процесс выработки рекомендаций. Более того, он активно помогает в переводе и обсуждении результатов с общественностью, делая итоги доступными для широкой аудитории. 

Другим примером использования ИИ в гражданских дискуссиях служит проект Make.org, сочетающий несколько платформ, каждая из которых нацелена на различные этапы процесса принятия решений. Здесь ИИ используется с самого начала, чтобы анализировать большие консультации, классифицировать предложения по темам и группировать их в целостные идеи. 

Проект использует подход human-in-the-loop, т.е. ИИ работает под контролем человека, который обеспечивает аналитическую основу, поддержку и коррекцию. С появлением генеративного ИИ времена, когда для анализа гражданского участия требовался отдельный специалист, ушли в прошлое. Хотя проверка результатов и обучение эффективных моделей по-прежнему требуют специальных знаний, прогресс в этой области сделали инструменты анализа доступными командам с минимальными техническими знаниями. 

Классификация мнений

Когда вся обратная связь собрана, а мнения высказаны, инструменты ИИ могут значительно сэкономить ресурсы на обработку текстовых массивов. Они выполняют классификацию ответов таким образом, чтобы в дальнейшем люди могли использовать готовые тематические блоки. К тому же, применение ИИ помогает уменьшить человеческий фактор, что способствует большей объективности и точности результатов, особенно в сенситивных темах.

Например, в 2019 году организация Youth For Climate Belgium использовала технологию обработки естественного языка CitizenLab, чтобы, с одной стороны, повысить вовлеченность граждан в формирование политики, с другой стороны, обеспечить эффективный краудсорсинг идей по поводу устойчивых мер. На онлайн-платформе было представлено более 1 700 идей о том, как бороться с изменением климата, к которым относилось более 2 600 комментариев и 32 000 голосов — объем, который стал настоящим испытанием для платформы. 

С помощью сочетания анализа и рекомендаций ИИ, а также человеческого участия для упрощения категоризации и устранения предвзятости, были выделены 15 приоритетных направлений. Затем они были переданы сообществу вместе с полным объяснением процесса их формирования.

Проект стал познавательным опытом для всех — как для людей, так и для искусственного интеллекта. Сейчас платформа CitizenLab называется GoVocal, но также активно используется в США, Великобритании и за их пределами. Однако это не единственный инструмент на рынке. Fluicity и Citizens.is — два других инструмента, которые, как и CitizenLab, создают визуальную карту тем, о которых говорят люди, на основе связанных ключевых слов.

Кроме того, большие языковые модели могут помочь лицам, принимающим решения, понять различия в приоритетах развития граждан в зависимости от местоположения путем анализа объемов не только запрошенных, но и незапрошенных данных. Например, на Филиппинах правительство региона Бангсаморо сотрудничало с ИИ-проектом Peloria. Используя данные социальных сетей и новостей в Интернете на тагальском и английском языках, Peloria выявила критические проблемы развития, в том числе специфические для разных сообществ, которые не были обнаружены традиционными телефонными опросами. 

Несмотря на то, что технологии ИИ в сочетании с мнением граждан могут преобразовывать данные в практические идеи и формировать более инклюзивные результаты, такие инструменты мало распространены и вызывают среди населения больше скепсиса, нежели желания использовать. Следовательно, ИИ в контексте политического участия приносит пользу скорее не самим гражданам, а тем, кто их мнения собирает. Нейросети эффективно обрабатывают и анализируют большие текстовые массивы, выдавая краткие содержательные результаты, тем самым значительно экономят как денежные, так и временные ресурсы.

Виктория Совгирь, аналитик Центра политической конъюнктуры

#ВикторияСовгирь