Триада управления национальной безопасностью: контролируемый искусственный интеллект, нейроинтерфейсы и директивное распределение кадров

Цель. Обосновать содержание и пределы применения трех разнородных, но взаимосвязанных направлений укрепления государственного потенциала в сфере национальной безопасности, в частности контролируемого искусственного интеллекта, нейроинтерфейсов и директивного распределения кадров, а также определить условия их согласованного развития без искусственного объединения в автоматизированную систему.

Задачи. Раскрыть понятие контролируемого искусственного интеллекта применительно к государственному управлению; установить правовые и организационные границы делегирования алгоритмам аналитических и управленческих функций; проанализировать директивное распределение кадров как государственное планирование подготовки и размещения компетенций при сохранении договорной свободы граждан; оценить технологическую зрелость нейроинтерфейсов и выделить доказанные области их применения; определить точки сопряжения трех направлений в задачах обработки больших данных, предсказательного моделирования, антитеррористической профилактики и социально-экономического развития.

Методология. Использованы системный, институциональный, функциональный и сравнительно-правовой подходы, методы анализа стратегических и нормативно-правовых документов РФ, сценарного анализа и качественного сопоставления технологической зрелости. Эмпирическую базу составили материалы Национального антитеррористического комитета и ФСБ России, стратегические документы Правительства РФ, научные публикации российских исследователей об интеллектуальном анализе данных, этике искусственного интеллекта и нейроинтерфейсах, а также рекомендации ОЭСР, ЮНЕСКО и нормативные акты Европейского союза.

Результаты. Установлено, что рассматриваемые элементы находятся на разных стадиях институциональной и технологической зрелости. Контролируемый искусственный интеллект применяют в аналитике, мониторинге, прогнозировании и подготовке вариантов решений при условии документированного человеческого контроля. Директивное распределение кадров имеет действующую правовую основу в механизмах целевого обучения, государственного заказа, кадрового прогноза и служебной ротации, но требует перехода от планирования профессий к планированию компетенций и команд. Нейроинтерфейсы обладают высокой доказательной зрелостью, преимущественно в медицине и ассистивных технологиях; их применение в государственном управлении представляется допустимым в ограниченных задачах доступности цифровых систем, обучения и добровольной поддержки операторов. Предлагается дифференцированная модель государственной политики, в которой три направления сопрягаются на уровне целей и регламентов, а не посредством объединения данных и полномочий на одной платформе.

Выводы. Триаду можно рассматривать как концепцию согласованного развития аналитического, кадрового и человеко-машинного потенциала государства, но не как готовый единый технологический контур. К наиболее зрелым направлениям отнесены контролируемый искусственный интеллект и государственное управление кадровым заказом. Нейроинтерфейсы требуют специальных правовых гарантий, этической экспертизы и поэтапного пилотирования. Условием эффективности триады служит сохранение персональной ответственности человека, технологического суверенитета, договорного характера кадровых обязательств и запрета на скрытое использование нейроданных.

1. Лебедев М. А. Нейрокомпьютерные интерфейсы для расширения функций мозга // Наука и инновации в медицине. 2016. Т. 1. № 3. С. 11–27. https://doi.org/10.35693/2500-1388-2016-0-3-11-27

2. Lebedev M. A., Nicolelis M. A. L. Brain-machine interfaces: From basic science to neuroprostheses and neurorehabilitation // Physiological Reviews. 2017. Vol. 97. No. 2. P. 767–837. https://doi.org/10.1152/physrev.00027.2016

3. Репин Д. А., Игнатьев С. А. Нейротехнологии в управленческой коммуникации (на примере нейроинтерфейсов) // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. 2025. № 1. С. 84–90.

4. Кодекс этики разработки и применения нейротехнологий и нейроинтерфейсов (Нейрокодекс). Версия 1.0: рукопись. М.: Институт проблем передачи информации имени А. А. Харкевича РАН, 2026. 12 с.

5. Игнатьев С. А., Клевцова О. Ю., Плотников В. А. Совершенствование государственного управления на основе использования технологии интеллектуального анализа данных // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. 2025. № 2. С. 50–58.

6. Федоров М. В., Репин Д. А., Игнатьев С. А. Технологии искусственного интеллекта в государственном управлении: разработка парадигмы разумного (само)ограничения // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. 2024. № 5. С. 46–53.

7. Репин Д. А., Игнатьев С. А. «Внедрять нельзя отказаться»: влияние этики на применение технологий искусственного интеллекта в управлении социально-экономическими процессами // Экономика и управление. 2024. Т. 30. № 12. С. 1503–1509. https://doi.org/10.35854/1998-1627-2024-12-1503-1509

8. Tabassi E. Artificial intelligence risk management framework (AI RMF 1.0). NIST AI 100-1. Gaithersburg, MD: National Institute of Standards and Technology, 2023. 48 p. https://doi.org/10.6028/NIST.AI.100-1

9. Буньков А. В., Репин Д. А., Щеголев П. Е. Правовые проблемы внедрения ИИ-технологий в систему государственного управления и администрирования: российский и международный опыт // Социология и право. 2025. Т. 17. № 3. С. 386–396. https://doi.org/10.35854/2219-6242-2025-3-386-396