Статья: Границы применимости ИИ в государственном управлении: Память LLM-агентов vs память человека (2026)

Читать онлайн

В последние годы большие языковые модели и агентные системы на их основе рассматриваются как перспективный инструмент цифровой трансформации государственного управления. Однако практическая эффективность таких систем определяется не только качеством текстовой генерации в узком смысле (грамматической корректностью, связностью и общей осведомленностью модели), но и тем, насколько надежно они удерживают контекст, извлекают ранее полученные сведения и воспроизводят процедурные правила в условиях длительных управленческих процессов. Для государственных организаций это, как правило, особенно критично: управленческая деятельность опирается на устойчивую память о нормативных требованиях, организационных регламентах, фактах конкретных дел и их хронологии.

Цель. Целью статьи является определение границ применимости в государственном управлении агентных систем, основанных на больших языковых моделях, на основе сравнительного анализа моделей памяти человека и архитектур памяти таких агентных систем.

Методы. В исследовании используется сравнительно-аналитический подход. Рассматриваются базовые когнитивные модели человеческой памяти и выделяются ее характеристики, значимые для управленческой деятельности. Далее анализируются архитектурные механизмы хранения и извлечения информации в агентных системах, функционирующих на основе больших языковых моделей, как их функциональная аналогия.

Результаты. Установлено, что агентные системы воспроизводят внешние функции памяти человека за счет сочетания кратковременного контекста и внешних хранилищ знаний. Одновременно выявлены принципиальные расхождения, связанные с отсутствием автобиографичности, хронологии опыта, встроенных механизмов ответственности и причинно-следственной верификации. Эти ограничения повышают риск искажения контекста и затрудняют проверку сгенерированных утверждений.

Выводы. Сделан вывод о том, что на сегодняшний день агентные системы, основанные на больших языковых моделях, не могут использоваться для автономного принятия решений в ответственных управленческих процедурах. Вместе с тем они обладают значительным потенциалом как когнитивные ассистенты государственных служащих при обязательном человеческом контроле и сохранении персональной ответственности.

Ключевые фразы: искусственный интеллект, агентные системы, контекст, ЗНАНИЯ, ответственность
Автор (ы): Вейбер Евгения Николаевна (Veyber E. N.), Грудинин Михаил Артёмович (Grudinin M. A.), Тулупьева Татьяна Валентиновна (Tulupeva T. V.), Вяткин Артём Андреевич (Vyatkin A. A.)
Журнал: УПРАВЛЕНЧЕСКОЕ КОНСУЛЬТИРОВАНИЕ

Предпросмотр статьи

Идентификаторы и классификаторы

SCI
Политология
УДК
35. Государственное административное управление. Военное искусство. Военные науки
Для цитирования:
ВЕЙБЕР Е. Н., ГРУДИНИН М. А., ТУЛУПЬЕВА Т. В., ВЯТКИН А. А. ГРАНИЦЫ ПРИМЕНИМОСТИ ИИ В ГОСУДАРСТВЕННОМ УПРАВЛЕНИИ: ПАМЯТЬ LLM-АГЕНТОВ VS ПАМЯТЬ ЧЕЛОВЕКА // УПРАВЛЕНЧЕСКОЕ КОНСУЛЬТИРОВАНИЕ. 2026. № 2
Текстовый фрагмент статьи
Моя история просмотров (10)
Будьте первым, кто начнет обсуждение

Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.