О разработке собственной ИИ-модели для политтехнологов на конференции РАПК сообщил замначальника управления АП Борис Рапопорт. Информации пока немного, но, судя по всему, это не отдельная нейросеть (что потребовало бы многомиллиардных ресурсов), а программная оболочка поверх отечественной генеративной модели со встроенными промптами. «Клуб Регионов» разбирается, зачем это нужно.

Внедряя такую модель, АП реализует две первостепенных установки – безопасность и контроль. Рапопорт повторил тезис, ранее уже озвученный российской властью: используя (читай – обучая) иностранные нейросети, вы помогаете врагу. Данные о кандидатах, соцопросах, списки избирателей, загруженные в ChatGPT, останутся на зарубежных серверах. Своя суверенная ИИ-модель препятствует утечке стратегических данных, а активность пользователей становится прозрачной для контролирующих структур. Особенно если доступ будет через МАХ.

Анонс модели также идеально накладывается на «диагноз» работе региональных администраций, озвученный Борисом Рапопортом в том же выступлении. Разберем пять «патологий» регионального управления:

1. Жесткая экономия бюджетных средств. Львиную долю бюджета избирательной кампании съедают люди – политтехнологи, социологи, аналитики. Экономия на специалистах приводит к непрогнозируемым результатам.  Федеральный центр предлагает регионам бесплатный аналог, заменяющий как минимум техническую часть предвыборной команды.

2. Желание справиться своими силами, закрепить команду в межвыборный период. Губернаторы хотят иметь собственных политтехнологов и не зависеть от московских специалистов. Но заземляясь, профессионалы теряют возможность непредвзятой оценки. ИИ-модель выступает носителем институционального стандарта, обеспечивая движение местных команд в методологическом фарватере Кремля, сохраняя иллюзию автономности.

3. Действия по шаблону. На первый взгляд, ИИ усиливает шаблонность. Но нейросеть, свободная от чинопочитания, способна игнорировать устаревшие представления заказчика о ведении кампаний. Вариативность методов, предложенных нейросетью, позволит достичь единообразных результатов (явка и процент победителя), избегая единообразия процедур.

4. Отсутствие долгосрочного планирования (рефлекторное поведение, «тушение пожаров»). Денег на выработку стратегии губернаторам не хватает (см. пункт первый), хотя на кризис-менеджмент в итоге уходят сопоставимые суммы. ИИ-модель с доступом к статистике, экономическим данным и массивам ЦУРов, способная к долгосрочному прогнозированию, компенсирует неспособность региональных команд смотреть вперед.

5. Восприятие новых подходов как ненужных. Региональные начальники сопротивляются новому даже после обучения в Сенеже и прямых указаний сверху. Один из таких подходов – социальная архитектура, принцип реализации которой понятен далеко не всем. ИИ-модель позволит использовать новые подходы, не насилуя ретроградное сознание: достаточно реализовывать утвержденные алгоритмы, а дальше, возможно, бытие перекроит сознание.

Таким образом, новая кремлевская ИИ-модель для политтехнологов станет технологической оболочкой для мягкой реформы управления выборами. В обмен на бесплатную и удобную кремлевскую ИИ-таблетку  региональные команды должны будут согласиться с усилением контроля и регламентацией их деятельности.