AI-Native государство: что это и где граница

Ярлык появился раньше определения. Самое раннее найденное официальное употребление — тема павильона правительства Абу-Даби на GITEX Global в октябре 2024 года: «Towards an AI-Native Government». В январе 2025 года эмират объявил цифровую стратегию на 13 млрд дирхамов с целями к 2027 году: 100% государственных операций в суверенном облаке, автоматизация 100% процессов и больше 200 ИИ-систем. В апреле 2026 года кабинет ОАЭ поставил цель за два года перевести на ИИ-агентов половину государственных секторов и услуг. Госсовет КНР в программе «ИИ+» (август 2025 года) поставил цель для всей экономики и общества: распространённость умных устройств нового поколения и агентов выше 70% к 2027 году и выше 90% к 2030-му, без определения базы этой доли.010101Писал в канале, что «цифровая экономика» за пару лет стала почти шумом, а слово «цифровая» скоро можно будет просто опускать — как никто не говорит «электрическая экономика». С ярлыком AI-Native история повторяется: он пришёл раньше определения.Книжный куб · цифровизация как шум01Писал в канале, что «цифровая экономика» за пару лет стала почти шумом, а слово «цифровая» скоро можно будет просто опускать — как никто не говорит «электрическая экономика». С ярлыком AI-Native история повторяется: он пришёл раньше определения.Книжный куб · цифровизация как шум

Эти цели описывают, сколько денег потратят и сколько процессов хотят автоматизировать. Но из них неясно, получит ли человек услугу быстрее, станет ли меньше ошибочных отказов и сможет ли он добиться исправления ошибки. Не определено даже, что значит «перевести услугу на ИИ». ОЭСР в феврале 2026 года предупредила: рост внедрения агентов не следует путать со зрелостью технологии.

В найденных материалах эмирата «AI-native government» описан признаками: ИИ «в основе», цифровая идентичность, суверенное облако, проактивные услуги. Измеримых критериев не опубликовано, поэтому цель «первое такое правительство к 2027 году» проверить нечем. Автономную работу большинства рутинных услуг сотрудник DGE относит к горизонту «после 2035 года» в личном эссе на площадке поставщика Kyndryl, а не в принятом документе. Руководство ОАЭ по проектированию услуг (август 2026 года) требует ясного итога и права гражданина возразить или исправить результат, но это принцип проектирования, а не измерение.

На мой взгляд, ближе всех к описанию устройства работы подошёл программный доклад «The Agentic State» (октябрь 2025 года). В нём автономные системы берут на себя сложность и масштаб, а служащие сосредоточены на стратегическом направлении, политической ответственности и решениях, требующих суждения. Но и это образ конечного состояния без измеримых критериев. Полезной линзой авторы называют вопрос «кто решает что, с каким полномочием и насколько обратимо».

Моё рабочее определение переносит на аппарат формулу первого лонгрида: процессы, ответственность и обучение меняются одновременно. AI-Native государство превращает правомочное решение в принятый, оспоримый и восстановимый результат и учится на его последствиях.

Дальше я различаю два уровня изменений. Госаппарат меняет порядок оказания услуг и ответственность за их результат. На уровне страны решается, какие данные, вычисления, специалисты и правила для этого доступны. Общей основой страны пользуются также бизнес и исследователи.

В первом лонгриде я различаю три состояния: ИИ помогает человеку; ИИ встроен в процесс; организация работает как AI-Native. Для госаппарата это помощь служащему, перестройка оказания конкретной услуги и изменение работы ведомства в целом, включая способы обжаловать и исправить его ошибки. Эти состояния описывают отдельные услуги и ведомства. В одной стране ИИ может только помогать сотрудникам одной службы и уже менять весь порядок работы другой. Поэтому приписывать одно состояние стране целиком было бы неверно.

Министерство — плохая единица изменения: сквозной путь гражданина режется ведомственными границами. Логику компании на государство уже переносили: реформы нового государственного управления дробили ведомства, вводили конкуренцию и стимулы. В 2006 году Данливи и соавторы утверждали, что в ряде передовых стран эти реформы остановились или пошли вспять, а цифровая эпоха толкает к обратному — собрать функции вокруг потребностей граждан. Поэтому рамку компании стоит переносить как способ проверки, а не как лозунг «управлять государством как бизнесом».

Команда Agentic State вместе со Всемирным экономическим форумом и Capgemini предлагает начинать с 70 функций государства, а не с министерств. Калифорния в сентябре 2026 года представила прототип AskCA, устроенный по жизненным событиям вроде поиска работы; данных об использовании штат не публиковал.020202Разбирал доклад Евгения Сергеева о Flo Health: команды вокруг каналов ускорили рост, но раздробили опыт, и следующим шагом стала нарезка по жизненным сценариям пользователя через обратный манёвр Конвея. Там же — записи организационных решений, чтобы через год помнить, зачем команды нарезали именно так.Книжный куб · обратный манёвр Конвея02Разбирал доклад Евгения Сергеева о Flo Health: команды вокруг каналов ускорили рост, но раздробили опыт, и следующим шагом стала нарезка по жизненным сценариям пользователя через обратный манёвр Конвея. Там же — записи организационных решений, чтобы через год помнить, зачем команды нарезали именно так.Книжный куб · обратный манёвр Конвея

Владельца в государстве определяет не руководитель, а закон: это должностное лицо с компетенцией, то есть с кругом вопросов, поручённых органу. Компетенция часто разделена между ведомствами, а её носитель меняется с политическим циклом. Когда владелец разделён, переход ломается в трёх местах:

• —За проверку личности и выдачу помощи отвечают разные стороны. В Джаркханде в 2016–2018 годах выдачу пайков привязали к обязательной биометрической аутентификации Aadhaar. По оценке Муралидхарана и соавторов, сама аутентификация утечек не сократила, а их снижение после «сверки» выдачи критики считают временным. При этом 1,5–2 млн законных получателей из примерно 15 млн в какой-то момент остались без пайка; вред авторы объясняют прежде всего тем, как штат провёл переход. Это пример без ИИ. Для моей рамки здесь важно различать оператора системы проверки личности и ведомство, ответственное за выдачу пайка: подключение биометрии само по себе не означает, что человек получает положенную помощь.
• —Продукт не принят операционным владельцем. Счётная палата Германии в апреле 2026 года на примерах показала, что лаборатории данных министерств доводили часть «продуктов данных» до готовности, но не передавали их. Одно ведомство отказалось принять дашборд даже по распоряжению министерства, сославшись на нехватку людей и экспертизы.
• —Модель и услуга на разных уровнях власти. Китайское руководство 2025 года по большим моделям в госсекторе предписывает уездам «в принципе» брать модели вышестоящего уровня, а не строить свои, чтобы не возникало «модельных островов». По замыслу владелец уездной услуги не управляет работающей в ней моделью; независимых данных об исполнении нет.

В таблице 1 каждый элемент первого лонгрида получает вердикт: переносится, меняет смысл или ломается.

В чистом виде переносятся три вещи: автономия на действие, устройство работы и состояние «ИИ помогает человеку». Ломается одно — состояние «организация работает как AI-Native» для государства целиком. Остальное меняет смысл, и главный сдвиг — второй потребитель результата: человек, о котором принято решение.

Компания узнаёт о провале по оттоку клиентов. Государство — из жалобы, решения суда или доклада аудитора. Альберт Хиршман различал две реакции на упадок фирм, организаций и государств: выход к другому поставщику и голос — требование перемен изнутри. Выход из общественных благ он называл трудным. Я обобщаю резче: из большинства государственных услуг уйти нельзя. Даже авторы доклада «The Agentic State» называют обязанность обслуживать всех структурным отличием государства от фирмы. Значит, контур обратной связи аппарата, то есть «обучение» из определения, проходит через голос: уведомление, обжалование, омбудсмена, суд, аудит и выборы.

Контур рвётся в разных звеньях, и разрыв длится годами.

• —Robodebt, Австралия: знали, но не останавливали. В ноябре 2014 года министерство получило юридическое заключение, что расчёт долгов по пособиям через усреднение дохода не соответствует закону. По выводу Королевской комиссии, к началу 2017 года несправедливость и вероятная незаконность схемы стали очевидны, но большая часть проверок пришлась на время после этого. Начислять долги только по усреднённому доходу перестали лишь в ноябре 2019 года.
• —Försäkringskassan, Швеция: семь лет от предупреждения до снятия модели. В 2018 году инспекция нашла, что алгоритм отбора на проверку заявлений на пособие по уходу за больным ребёнком не обеспечивает равного обращения. В ноябре 2024 года журналисты показали, что он чаще отбирает женщин, мигрантов и их детей, людей с низким доходом и без высшего образования. Модель вывели из работы примерно в августе 2025 года, через два месяца после начала проверки регулятора; причин ведомство не назвало. Регулятор закрыл дело без вывода о законности, а отбор по риску продолжается по другим профилям.
• —BOSCO, Испания: решение суда не исполнено. В мае 2019 года фонд Civio показал, что программа отказывает в социальной скидке на электроэнергию пенсионерам, имеющим на неё право. Верховный суд в сентябре 2025 года обязал правительство открыть исходный код. На май 2026 года код не был передан, о передаче к 17 октября не сообщалось.
• —Польша: профилирование без закона. Система с 2014 года делила безработных на три профиля помощи. В 2018 году Конституционный трибунал решил, что способ профилирования должен определять закон, и с 14 июня 2019 года профилирование отменили.

Быстрый разворот тоже бывает. В 2020 году модель регулятора экзаменов Ofqual понизила 39,1% выставленных школами оценок за A-level. Результаты объявили 13 августа, а 17-го, уже после разворота в Шотландии, протестов и первых исков, Ofqual вместе с правительством вернул ученикам более высокую из двух оценок. Предупреждения о модели звучали за недели до результатов. Быстро развернуться удалось, потому что вред был массовым, одновременным и заметным, а запасной вариант — школьные оценки — уже существовал.

Отсюда первое авторское правило: автономия не должна опережать пропускную способность голоса. Если система принимает решения быстрее, чем аппарат успевает услышать и разобрать жалобы, ошибка тиражируется до того, как о ней узнают.030303Читал в оригинале статью Рона Уэструма, на которую ссылается Accelerate: у него шесть реакций организации на неприятный сигнал — от «застрелить гонца» и изоляции до местной заплатки, глобального исправления и поиска корневой причины. Сам Уэструм оговаривает, что связь типа культуры с результатом — корреляция, а не причинность.Книжный куб · типология Уэструма03Читал в оригинале статью Рона Уэструма, на которую ссылается Accelerate: у него шесть реакций организации на неприятный сигнал — от «застрелить гонца» и изоляции до местной заплатки, глобального исправления и поиска корневой причины. Сам Уэструм оговаривает, что связь типа культуры с результатом — корреляция, а не причинность.Книжный куб · типология Уэструма

Голос может звучать и не быть услышанным. В Амстердаме совет из 15 получателей пособий и их защитников в марте 2022 года потребовал остановить эксперимент со Smart Check, моделью отбора заявлений на проверку, как непропорциональный: по оценке совета, мошенническими оказываются лишь около 3% заявлений. О запуске пилота горсовет только известили, голосовать за него не предлагали. В ноябре 2023 года пилот остановили, сославшись на невозможность гарантировать отсутствие непреднамеренной дискриминации.

Как и в первом лонгриде, свидетельства относятся к разным уровням. Самоотчёт и «процент через ИИ» — один уровень, сравнение с сопоставимой группой, контрольная выборка и аудит — другой. В собранных парах измеренное оказывается уже и скромнее заявленного.040404Разбирал McKinsey State of AI 2026: 80% лично использующих AI говорят о росте своей продуктивности, а хоть какой-то вклад в EBIT видят лишь 37%. Это самооценки, а не финансовый аудит, поэтому мерить я предлагал цепочку «индивидуальный эффект → процесс → экономика функции → EBIT».Книжный куб · McKinsey State of AI 202604Разбирал McKinsey State of AI 2026: 80% лично использующих AI говорят о росте своей продуктивности, а хоть какой-то вклад в EBIT видят лишь 37%. Это самооценки, а не финансовый аудит, поэтому мерить я предлагал цепочку «индивидуальный эффект → процесс → экономика функции → EBIT».Книжный куб · McKinsey State of AI 2026

• —TAMM, Абу-Даби. DGE не определяет свои «95%», а в июне 2025 года сам относил эту долю к запросам ИИ-ассистента TAMM. За первое полугодие 2026 года ведомство отдельно считает 97,11% диалогов, обработанных ИИ, и 187,4 тыс. операций с участием ИИ из 55,5 млн. Значит, «95%» описывает чат, а не долю операций, завершённых системой.
• —Эстония. В министерском списке ИИ-систем kratid.ee больше 130 позиций от 53 организаций, но он два-три года не обновлялся и, по мнению экспертов, включает выведенные из работы и не относящиеся к ИИ системы. Счётная палата Эстонии по анкетам 48 ведомств насчитала меньше 30 активно используемых ИИ-систем; большинство, по её оценке, ещё испытываются и пока не дают заметной экономии. Это два подсчёта на разных базах, а не воронка и не измерение результата.
• —Microsoft 365 Copilot, Великобритания. В межведомственном эксперименте участники по самоотчёту экономили 26 минут в день. Министерство труда и пенсий (DWP) сравнило ответы владельцев лицензий с сопоставимой группой и получило 19 минут, а без поправки на интерес и опыт работы с ИИ — 10–12. Это тоже самооценка, лицензии раздавались не случайно, и авторы сами допускают завышение. Министерство бизнеса и торговли (DBT) не нашло надёжных свидетельств, что сэкономленное время превращается в рост производительности, но такой задачи и не ставило. Эти три цифры в один ряд не ставятся: разные выборки, задачи и показатели.

Ведомства меряют и сами. В небольших пилотах 2024 года МВД Великобритании (Home Office) исключило 9% сводок интервью как неточные или неполные, а доля обоснованных решений по внутренней выборочной проверке в тестовой и контрольной группах оказалась близкой. DWP ежегодно публикует оценку своей модели, которая отбирает заявки на авансы Universal Credit для проверки: модель в 2,5 раза точнее случайной выборки.

Измеренные провалы виднее там, где работают суды, аудиторы, журналисты и общественные организации; о частоте провалов собранные случаи ничего не говорят. В параллельном аудите ИИ двенадцати высших органов аудита EUROSAI 56% ответивших правительств (по долям выходит пять из девяти) сообщили, что механизма оценки воздействия и эффективности ИИ-проектов у них нет. Отсутствие проверки — свойство системы, а не успех и не доказанный провал. Где проверка есть, эффект бывает скромным: Счётная палата Франции оценила выигрыш France Travail от ИИ за 2017–2025 годы примерно в €120 млн при благоприятных допущениях — немного больше затрат около €108 млн.

Прежде чем разрешить системе действовать самостоятельно, я предлагаю проверять четыре условия: проверяемость результата, обратимость действия, последствия ошибки и полномочие по закону. Их оценивают для конкретного действия: подготовить черновик ответа, назначить выплату или отказать в ней — разные решения о допустимой автономии.

Первые три условия взяты из рамки компании. На мой взгляд, они помогают объяснить и ограничения для решений о правах. Меморандум Белого дома M-25-21 считает ИИ «высокого воздействия», если его результат — главное основание решения с юридическими, обязывающими или иными существенными последствиями для прав или безопасности, независимо от надзора человека. Приложение III Регламента ЕС об ИИ (AI Act) относит к высокому риску оценку права на пособия, рассмотрение заявлений на убежище и визы и помощь судам, но обязанности для таких систем пока не действуют.

В государстве к трём условиям добавляется четвёртое — полномочие по закону: норма, которая разрешает системе это действие, и должностное лицо, которое за него отвечает. Полномочие уже есть в линзе доклада «The Agentic State»; я лишь привязываю его к закону. Ярлык полномочия не создаёт. В 2025 году премьер Албании объявил чат-бот «Диелла» «министром по ИИ» для госзакупок, а закупочная система ИИ к августу 2026 года ещё не была готова. В октябре Конституционный суд отклонил запрос депутатов, не рассматривая дело по существу, но в изложении для прессы указал: технологический инструмент не может создать или заменить полномочия госорганов.050505Разбирал доклад Стивена Брозовича из AWS: сингапурская рамка управления агентным ИИ и AgentCore у него сходятся на одних вопросах — кто этот агент, кто его авторизовал, что ему разрешено и можно ли провести аудит. Мне понравилась мысль, что управление — это работающая инфраструктура: не документ с политикой, а проверка доступа и действия на каждом запросе вне цикла модели.Книжный куб · AWS и сингапурская рамка05Разбирал доклад Стивена Брозовича из AWS: сингапурская рамка управления агентным ИИ и AgentCore у него сходятся на одних вопросах — кто этот агент, кто его авторизовал, что ему разрешено и можно ли провести аудит. Мне понравилась мысль, что управление — это работающая инфраструктура: не документ с политикой, а проверка доступа и действия на каждом запросе вне цикла модели.Книжный куб · AWS и сингапурская рамка

Обратимость в государстве асимметрична: автоматическое «да», по моей оценке, исправить дешевле, чем автоматическое «нет». Ниже — конструкции, где система может ускорить одобрение, но не отказать; дать зацепку, но не основание для ареста; истолковать намерение, но не одобрить платёж. Их безвредность не доказана.

• —Система канадского иммиграционного ведомства IRCC может признать рутинное заявление на временную визу подходящим, но, по словам ведомства, «никогда не отказывает и не рекомендует отказ». Рутинные дела, по его данным, идут на 87% быстрее, а остальные ждут дольше; независимой проверки исходов нет.
• —В Детройте действовавшее с 2019 года правило «распознавание лиц — только зацепка» не предотвратило третьего известного ошибочного ареста. Независимых доказательств и надзора суда потребовало лишь мировое соглашение 2024 года, уже после вреда.
• —Неисполнительный председатель индийской NPCI, оператора платёжной системы UPI, 10 сентября 2026 года сформулировал принцип: ИИ может рекомендовать, но аутентификация и окончательный расчёт должны идти по детерминированным проверяемым правилам. В пересказе прессы агент толкует намерение, но не одобряет платёж. Отдельных правил для агентов в UPI нет.

На другом полюсе — автоматическое «нет». В мичиганской системе MiDAS, по данным агентства, ошибочными оказались 85% решений 2013–2015 годов о мошенничестве с пособиями, вынесенных без человека, и 44% — с его участием. Группы несопоставимы, но даже с человеком почти половина обвинений оказалась ложной.

«Человек в контуре» сам по себе не гарантия: важно, как устроено его участие.

• —В DWP сотрудник, решающий по помеченной заявке на аванс, не видит оценки риска и не знает, что дело направила модель. Это описание ведомства; данных о поведении проверяющих оно не публикует.
• —В британском инструменте IPIC для иммиграционного контроля сотрудник обязан обосновывать только несогласие с рекомендацией. По оценке Privacy International, это подталкивает к штамповке.
• —В Испании, по исследованию 2014 года, полицейские в 95% случаев не меняли рассчитанный VioGén уровень риска (повысить его могут, понизить — нет). Более свежих данных не опубликовано, хотя с 2025 года работает VioGén 2.

В лонгриде о границах автономии агентов порог надёжности, с которого агенту можно доверить действие, растёт вместе с потерей от ошибки. Когда ошибка ложится на человека, в эту потерю входят возмещение через годы и потеря доверия, поэтому для отказа, долга и санкции порог выше. Это авторская интерпретация, а не измерение.

Отсюда второе авторское правило: начинать автоматизацию с действий в пользу человека и с обратимых действий. Похожую границу провёл британский регулятор медизделий в разъяснении к действующим правилам (июль 2026 года): расшифровка, сводка и черновики на проверку врачу — не медизделие, а оформление назначений без проверки врачом и поддержка диагноза или лечения — медизделие.

В компании память — производственный актив. В государстве это ещё и юридическая запись, без которой решение нельзя обжаловать и проверить. Авторы доклада «The Agentic State» пишут, что от государства ждут больше надлежащей процедуры, чем от частного сектора, а агентные системы ломают привычную ответственность служащего. Решений тысячи, а надзор работает недельными циклами; трудно установить, чьё действие привело к результату; ответственность делится между ведомствами. Восстановить решение по документам и опросу служащих, предупреждают авторы, «может стать технически невозможным».

У этой записи три части.

• —Перечень систем: что вообще работает. Счётная палата Японии (доклад сентября 2025 года, данные на март 2024-го) нашла среди 356 проверенных важных информационных систем 137 без идентификатора Цифрового агентства. Хотя бы один вид журналов аудита собирают лишь в 32% из них против 92% в системах с идентификатором.
• —Запись решения: данные, версия модели, правило и действие сотрудника. AI Act требует хранить автоматические журналы высокорисковой системы не меньше полугода, но для систем из приложения III — только с декабря 2027 года. Бразильский Национальный совет юстиции уже обязал суды автоматически записывать использование генеративного ИИ для мониторинга и аудита.
• —Закон как версия правила в коде. В Австралии закон с апреля 2022 года требовал учитывать обстоятельства человека перед отменой пособия, а система TCF ещё около двух лет отменяла выплаты автоматически. Так пособий лишились 964 человека, и омбудсмен признал эти отмены незаконными. Ошибку 17 месяцев не замечали, нашли её внешние юристы по другому поводу, а ведомство, по оценке омбудсмена, ещё 10 месяцев сохраняло прежний порядок.

Часть записи может пропасть. По докладу Amnesty International, датское ведомство выплат UDK ответило, что метрики оценки моделей при разработке «не документировались». Сведения о делах высокого риска постоянно перезаписываются, а демографических данных у ведомства нет, что, как отмечает сама Amnesty, защищает и приватность. Совместный аудит UDK отклонило, но агрегированные показатели контроля за 2023 год дало. Внешнему исследователю проверить перекос задним числом трудно, органу с правом доступа — не невозможно. Ведомство оспаривает доклад и нарушений не признаёт.

Право ограничивает и саму память. Верховный суд Индии в деле Puttaswamy ограничил шестью месяцами хранение центральных записей аутентификации Aadhaar в UIDAI. Банки и другие запрашивающие организации ведут свои журналы два года и ещё пять лет архивируют: центр забывает, банк помнит. Мой вывод: помнить всё не нужно, но знание о системах, которые участвуют в принудительных решениях, должно доходить хотя бы до аудитора и суда, а оценка воздействия — публиковаться до запуска, как требует канадская директива об автоматизированных решениях.

В разобранных случаях государственные метрики считают доступ. По данным Администрации общих служб США (GSA), соглашения OneGov «расширили доступ к ИИ-инструментам» примерно для 3,5 млн федеральных служащих, а данных об активном использовании GSA не публикует.

Для второго потребителя результата (раздел 2) считают решения, устоявшие при обжаловании, ошибки по группам, отмены, время исправления и тех, кто остался без услуги. Устоявшие решения можно считать, только если обжалование есть. В перечне ИИ-систем Министерства внутренней безопасности США (июнь 2026 года) у 18 из 35 внедрённых систем высокого воздействия подразделения сами пометили обжалование как «неприменимое», ещё у двух его исключают закон или операционные ограничения. Среди них не только радиационные мониторы без персональных данных, но и распознавание лиц и оценка риска пассажиров.060606Разбирал «Шум» Канемана, Сибони и Санстейна: разброс решений можно измерить и без знания правильного ответа — дать одни и те же дела нескольким независимым экспертам и посчитать расхождение. И оговорка оттуда же: алгоритм убирает шум, но не гарантирует справедливости — при плохих данных он стабильно усилит смещение.Книжный куб · «Шум» Канемана06Разбирал «Шум» Канемана, Сибони и Санстейна: разброс решений можно измерить и без знания правильного ответа — дать одни и те же дела нескольким независимым экспертам и посчитать расхождение. И оговорка оттуда же: алгоритм убирает шум, но не гарантирует справедливости — при плохих данных он стабильно усилит смещение.Книжный куб · «Шум» Канемана

• —Амстердам. По анализу Lighthouse Reports, первая версия модели Smart Check почти вдвое чаще ошибочно отмечала заявителей с незападным гражданством. После перевзвешивания данных перекос в пилоте сместился против граждан Нидерландов и женщин.
• —DUO, Нидерланды. В марте 2024 года правительство извинилось за косвенную дискриминацию при проверках студенческой стипендии. По повторному исследованию фонда Algorithm Audit, 86% подавших возражение студентов — с неевропейскими миграционными корнями.
• —DWP, Великобритания. Модель авансов из раздела 4 направляет иностранцев на проверку в 3,35 раза чаще при одинаковой доле подтверждённых случаев. Из девяти защищённых характеристик ведомство смогло проверить одну за 2024/25 год и две за 2025/26-й.

Раз государство обязано обслужить всех, считать нужно и хвост. Учётная запись Singpass, по данным оператора, есть у 97% граждан и постоянных жителей Сингапура от 15 лет. Сколько владельцев пользуются ею без помощи, оператор не сообщает, так что хвост может быть больше 3%.

По данным уполномоченной по правам налогоплательщиков, в сезон деклараций 2026 года (по 18 апреля) штат налоговой службы США (IRS) был примерно на 27% меньше, чем годом раньше, а операторы ответили на 20% меньше звонков при почти том же потоке. Отчасти это выбор самой IRS: сотрудников перевели с телефонов на разбор переписки, и многим налогоплательщикам это, по оценке уполномоченной, помогло. Обработано почти 99% деклараций: просела телефонная помощь, а не конвейер и не помощь вообще.

Важны и определения метрик. Глава Управления социального обеспечения США (SSA) назвал среднее время ответа за май 2026 года меньше пяти минут. Но ожидание выбравших обратный звонок эта метрика считает нулём, а сам звонок, по данным генерального инспектора, в 2025 финансовом году ждали в среднем около 1 ч 49 мин, к сентябрю — около часа. Инспектор признал опубликованные цифры точными по их определению, но летом 2025 года ожидание обратного звонка убрали из публичных данных. IRS на линиях Accounts Management снизила цель уровня обслуживания с 85% до 70% и сменила показатель, но падение фактического уровня с 87% до 73% осталось в отчётности. Мой практический вывод: определения фиксируют заранее и не меняют вместе с процессом, а если меняют, публикуют оба ряда.

По-моему, цели по охвату вознаграждают ширину внедрения, а не уместность делегирования, и второе авторское правило переворачивается. Подробнее всего задокументирована работа Департамента эффективности правительства США (DOGE); это частный случай, а не общий факт об «ИИ-сокращениях».070707В декабре 2024 года разбирал в канале замысел DOGE: цели сразу записали в цифрах — минус 75% федерального штата, с 400+ агентств до менее чем 100, эффект в $2 трлн. Уже тогда было видно, что прямых исполнительных полномочий у комиссии нет.Книжный куб · DOGE07В декабре 2024 года разбирал в канале замысел DOGE: цели сразу записали в цифрах — минус 75% федерального штата, с 400+ агентств до менее чем 100, эффект в $2 трлн. Уже тогда было видно, что прямых исполнительных полномочий у комиссии нет.Книжный куб · DOGE

• —VA. По данным ProPublica, инженер DOGE на второй день работы написал инструмент, который пометил как «можно сократить» больше 2 000 контрактов Министерства по делам ветеранов. К июню 2025 года не менее двух десятков помеченных расторгли, но решали, по словам VA, сотрудники, а часть расторжений началась до появления инструмента.
• —NEH. Сотрудник DOGE прогонял краткие описания грантов Национального фонда гуманитарных наук через ChatGPT с запросом ответить короче 120 символов, относится ли проект к DEI — разнообразию, равенству и инклюзии. Ответы стали обоснованиями в списках на расторжение; в апреле 2025 года расторгли больше 1 400 грантов. 7 мая 2026 года федеральный суд признал расторжения неконституционными: решал DOGE, не имевший на это законного права; правительство решение обжаловало. Часть переписки в мессенджере с автоудалением пропала, но писем и таблиц суду хватило.
• —Измерение всей программы, не только ИИ. Счётная палата США (GAO) не смогла ни подтвердить, ни опровергнуть заявленные DOGE $110 млрд экономии.

Наименее проверяемые ответы моделей оказались там, где действия необратимы: в NEH, по выводу суда, DOGE принял их целиком, а в VA пометки лишь пересеклись с расторжениями. Одновременно сокращался надзор. По подсчёту Partnership for Public Service, штат управлений генеральных инспекторов в министерствах к концу мая 2026 года сократился в среднем на 19% по сравнению с декабрём 2024 года, а президент уволил 11 из 13 таких инспекторов. Федеральный CIO в интервью 18 августа 2025 года назвал ИИ главным средством смягчить нехватку кадров, но плана измерить результат не описал.

В других странах нарушение второго правила не доказано. Но в отчётах снова считают внедрения, а изменения для получателя услуги остаются неясными. Я оцениваю не политические системы, а то, есть ли у каждой способ исправить ошибку. В Китае, по подсчёту аналитического центра Zhiding в пересказе Jamestown China Brief, примерно за семь недель после выхода R1 DeepSeek «полностью развернули» 72 провинциальных и городских правительства. Это ярлык самого центра, а не проверенный статус. Руководство 2025 года из раздела 2 потребовало от ведомств не допускать «цифрового формализма», в том числе принуждения к бесполезному использованию. В Корее ИИ-учебники задумывали как обязательные, но в январе 2025 года перевели в добровольное испытание; в марте их запустили, а в августе парламент лишил их статуса учебника. Аудиторы измерили только использование: в среднем 60% учеников в школах-участницах ни разу не заходили в систему.

Плохо строит ИТ не только государство. В выборке Флюбьерга и соавторов государственные, в основном федеральные американские, ИТ-проекты в среднем обходятся в 2,1 раза дороже плана, частные — в 1,4 раза. Но медианы почти равны (1,0 и 0,9), а форма тяжёлых хвостов в обоих наборах статистически не различается. Полная цена ошибки в решениях о людях приходит годами позже. Согласно решению суда 2021 года, в рамках Robodebt государство незаконно предъявило долги минимум на A$1,763 млрд примерно 433 тыс. человек. Нидерландская программа возмещения по делу о пособиях на детский уход заложила на несколько лет €11,8 млрд — на последствия всего скандала, а не только алгоритма.

До сих пор речь шла об аппарате. Его шесть проверок из первого лонгрида зависят от условий страны, которыми ни одно ведомство не управляет. Ведомство не создаст ценность, если у людей нет канала доступа. Не наладит ответственность без независимых судов и аудиторов. Не сохранит переносимость, если чипы выдаются по разрешению другого государства.

Для этого уровня я применяю свою рамку «Граница владения стеком»: своим страна держит не модели и мощности, а право действовать. У рамки две оси: скорость изменения и уникальность. Арендовать — быстро меняющееся и малоуникальное: передовые модели, коммерческие мощности, каналы связи. Адаптировать — способы использования чужих технологий в своих услугах: шлюз к нескольким моделям, языковое дообучение чужой базовой модели, субсидированный доступ к чужим мощностям. Владеть — устойчивым и уникальным: тем, что определяет, кто и на каком основании вправе действовать. В рамке это «контракты права действовать»: идентичность и мандаты (записи о полномочиях агентов), реестры и права на данные, критерии приёмки и оценочные наборы, собственные проверяющие, порядок обжалования и статистика результата. Суверенитет в этой рамке — цена замены модели, облака или поставщика. Свидетельство — выполненная или отрепетированная замена, а не декларация. Как и шесть проверок, оценки по слоям не складываются в «балл суверенитета»: собственные веса модели не компенсируют отсутствия обжалования.080808Разбирал, зачем Cambricon и Ant Group пришли в PyTorch Foundation: по-моему, они покупают не контроль над фреймворком, а место за столом, где снижают цену ухода от CUDA. Смотреть я предлагал не на логотипы, а на скучные инженерные сигналы — общую CI и поддержку свежего PyTorch без особых сборок.Книжный куб · PyTorch как слой переносимости08Разбирал, зачем Cambricon и Ant Group пришли в PyTorch Foundation: по-моему, они покупают не контроль над фреймворком, а место за столом, где снижают цену ухода от CUDA. Смотреть я предлагал не на логотипы, а на скучные инженерные сигналы — общую CI и поддержку свежего PyTorch без особых сборок.Книжный куб · PyTorch как слой переносимости

У «суверенной модели» два несовместимых смысла, и оба — легитимный политический выбор.

• —Свои веса с нуля. Министерство науки Кореи в январе 2026 года отсеяло из программы суверенных моделей консорциум Naver Cloud, сославшись на требование обучать модели самостоятельно: дообученные зарубежные модели суверенными не признаются. Нидерландскую GPT-NL обучают с нуля на данных с законной цепочкой поставки, а их владельцы получают часть выручки.
• —Заменяемая базовая модель плюс свои данные, оценка и размещение. Тайваньская TAIDE перешла с Llama 2 на Llama 3, а затем на Gemma 3; дообучение на Llama 3 после её выхода, по данным программы, заняло четыре дня. Это показывает, что свои данные и конвейер дообучения переносятся между базовыми моделями, но не доказывает, что работающая госуслуга сменила модель без потерь. Зависимость при этом переходит от одного американского лицензиара к другому.

По выборочному обзору Stanford HAI, флагманские «суверенные» предложения пяти крупнейших американских компаний дают больше контроля над инфраструктурой и данными, но часто перестраивают, а не устраняют зависимость от поставщика.

Шлюзы к нескольким моделям — предпосылка замены, а не её доказательство. Albert API французского цифрового ведомства DINUM отдаёт через одну точку доступа несколько открытых и проприетарных моделей; по данным ведомства, им пользуются больше 70 государственных проектов.

Нормы о выходе пишутся в контракт и закон. Меморандум Белого дома M-25-22 требует, где применимо, включать в контракты на ИИ переносимость данных и моделей, а при отказе от продления предписывает, где возможно, согласовать план передачи данных. Регламент ЕС о данных с 12 января 2027 года запретит поставщикам облачных услуг брать плату за переход к другому поставщику, в том числе с госорганов.

Общие системы идентификации, платежей и обмена данными — самый зрелый слой, и их прежде всего стоит держать своими. Агентов к ним пока только готовятся подключать — надстройками над существующими правилами авторизации, без создания отдельных платёжных систем. По сведениям анонимных источников Reuters, NPCI строит реестр для проверки ИИ-агентов, платящих через UPI; ответственность за их ошибки пока не определена. Денежное управление Сингапура с отраслью предложило для пилотов добровольную рамку: контрольную точку, которая проверяет и записывает действие агента до исполнения. В лонгриде о праве платежа я формулировал то же: мандат фиксирует полномочия, а стороной остаётся лицо.

Почти все показатели этих систем публикуют сами операторы. Они описывают охват и использование, но не результат оказания услуги. Aadhaar — около 1,45 млрд выпущенных номеров, накопленный счётчик, а не число живых держателей. Через бразильский Pix в декабре 2025 года хотя бы одну операцию совершили или получили 148 млн человек, около 86% населения старше 14 лет. Общая платёжная система может расширять охват: за 2023 год 72% взрослых из социального реестра CadÚnico хотя бы раз заплатили через Pix.

Но независимые свидетельства в основном описывают людей, которые из-за требований или сбоев системы лишились доступа к услуге, как в Джаркханде. Суды и аудиторы ставят ограничения через годы после массового внедрения. Аудит Aadhaar за 2014–2019 годы внесли в парламент в 2022-м: к ноябрю 2019 года аннулировали почти 475 тыс. дублирующих номеров. Выпуск кенийского цифрового удостоверения Maisha Namba суд в декабре 2023 года приостановил из-за отсутствия оценки воздействия на защиту данных; в феврале 2024 года запрет сняли. На август 2024 года оценка была подготовлена в ответ на иск, но не опубликована; по словам правительства, комиссар по защите данных подтвердил её соответствие требованиям.

Разрывы между объявленным и построенным есть и в «своём» слое. Каждое государство ЕС должно предоставить кошелёк цифровой идентичности EUDI примерно к 24 декабря 2026 года. По независимым трекерам, на 14 октября ни один кошелёк не сертифицирован, полноценно работающим OpenID Europe считает только датский, а 24 из 27 государств, по оценке Euronews, не успеют.

Данные становятся инфраструктурой ИИ только после решения о праве использования, и здесь страны разошлись. Япония широким исключением из авторского права разрешает обучать модели на произведениях. Сингапур запрещает отменять договором исключение для вычислительного анализа данных. ЕС даёт правообладателю машиночитаемый отказ. Великобритания в марте 2026 года признала, что исключение с правом отказа «больше не является предпочтительным путём»: его поддержали лишь 3% ответов на консультацию.

Главные ограничения у вычислений внешние. В Ирландии дата-центры потребили в 2025 году 23% учтённого электричества страны, и регулятор обязал новые площадки строить собственную генерацию или накопители на всю заявленную мощность. По оценке МЭА 2025 года, из-за сетевых ограничений могут задержаться около 20% планируемых дата-центров. Передовые чипы приходят по разрешению другого государства: Минторг США разрешил эмиратской G42 и саудовской Humain закупить до 35 тыс. чипов GB300 каждой при жёстких условиях, а доступ G42 держится на правиле, истекающем в апреле 2027 года.

Объявленное и построенное здесь тоже расходятся. Stargate UAE на 1 ГВт объявили в мае 2025 года. В независимом каталоге Epoch AI объект строится: по снимку ноября 2025 года у него 0 МВт ИТ-мощности, а первые 200 МВт Epoch ждёт к декабрю 2026-го. Саудовская Humain ставит цель 1,9 ГВт к 2030 году, тогда как вся мощность дата-центров страны в I квартале 2026-го — около 467 МВт; о запуске первого кластера в августе 2026 года она объявила без указания мегаватт. Суперкомпьютер в Эдинбурге в 2024 году отменили, а в 2025-м вернули. Построенное тоже есть: Isambard-AI в Бристоле работает с июля 2025 года.090909Разбирал статью MIT Technology Review о китайском перепроизводстве дата-центров: до 80% новых AI-мощностей простаивали, хотя государство вложило в кластеры $6,1 млрд, а частные компании — ещё $28 млрд. Строили в удалённых регионах ради дешёвой энергии и земли, а спрос тем временем ушёл от обучения к инференсу.Книжный куб · простаивающие дата-центры Китая09Разбирал статью MIT Technology Review о китайском перепроизводстве дата-центров: до 80% новых AI-мощностей простаивали, хотя государство вложило в кластеры $6,1 млрд, а частные компании — ещё $28 млрд. Строили в удалённых регионах ради дешёвой энергии и земли, а спрос тем временем ушёл от обучения к инференсу.Книжный куб · простаивающие дата-центры Китая

Людей арендовать нельзя, и этот слой самый медленный. По данным британского аудитора NAO на осень 2023 года, 70% из 87 опрошенных госорганов назвали трудности с наймом и удержанием специалистов по ИИ барьером внедрения, а около трети цифровых специалистов госслужбы были подрядчиками, агентскими или временными работниками. В США, по расчёту независимого аналитика на данных кадрового ведомства OPM, в сентябре 2025 года на 7 456 ушедших ИТ-специалистов наняли 181; это месяц массового ухода из службы, а не тренд.

Школа — место, где вырастают будущие проверяющие, и правило автономии здесь переворачивается: усилие ученика и есть продукт. В рандомизированном эксперименте в одной турецкой школе свободный доступ к GPT-4 поднял оценки за задачи на 48%, но снизил результат самостоятельного экзамена на 17%. Версия-репетитор с ограничениями вреда не дала, но и выигрыша на экзамене не принесла. В нигерийском испытании Всемирного банка ИИ-репетитор на том же GPT-4 (Microsoft Copilot) под руководством учителя поднял результат учеников по английскому на 0,23 стандартного отклонения. Это рабочая статья: шесть недель занятий после уроков, участников выбирали жребием из добровольцев. Вопрос меняется с «что делегировать» на «какой шаг обязан остаться человеческим».

Право с обжалованием тоже нельзя арендовать, а обязательные нормы в основном впереди. Требования AI Act к высокорисковым системам начнут применяться только со 2 декабря 2027 года. Рамочную конвенцию Совета Европы об ИИ из 21 подписанта ратифицировал только Евросоюз, и она не действует. Оценку воздействия корейский закон требует лишь «стараться» проводить, а японский закон о продвижении ИИ санкций не содержит.

Распространение ИИ в экономике измеряют разные датчики — телеметрия поставщиков, опросы консультантов, государственная статистика, — и на одну шкалу они не ложатся. По телеметрии Microsoft, в июне 2026 года генеративным ИИ пользовались 73,3% жителей ОАЭ 15–64 лет, но это данные поставщика. Хумлум и Вестергор (рабочая статья NBER) по датским административным регистрам нашли нулевой эффект чат-ботов на заработки и часы: эффекты больше 2% через два года после запуска ChatGPT исключены. Оценка с инструментальной переменной по европейским фирмам (рабочий доклад BIS, январь 2026 года) даёт в краткосрочной перспективе около 4% к уровню производительности труда; выигрыш больше там, где одновременно вкладываются в программы, данные и обучение. Индексы готовности меряют в основном входы. По моему расчёту на данных 2023 года по 164 странам, около 78% различий в индексе готовности МВФ статистически совпадает с различиями в доходе на душу населения — это связь, а не причина. Государство не владеет слоем распространения, но обязано владеть статистикой результата.