Современные политические системы США и Европы сталкиваются с системными кризисами, которые можно сравнить с патологиями машинного обучения, известными аналитикам данных и разработчикам предиктивных систем. Проведенная аналогия с нейросетью, страдающей от «переобучения» (оvеrfitting), помогает выявить основные механизмы деградации политических систем представительной демократии в последние годы. На теоретическом уровне идея прямой демократии сталкивается с серьезными проблемами масштабируемости, ведь в больших иерархизированных сообществах реализация прямой демократии оказывается невозможной. Представительная демократия в свою очередь часто дискредитируется из-за коррупции, нарушений процедур обратной связи, манипулятивных политических технологий и даже насилия по отношению к оппонентам. В результате деградации управленческих компетенций и креативной функции элит усиливается внутреннее насилие в политической системе, а также возникают попытки внешней агрессии, что, в свою очередь, приводит к повышению геополитической напряженности. Автор статьи предлагает рассмотреть альтернативную модель - нейросетевую демократию. В этой модели все политически активные граждане становятся «нейронами» в общей сети, принимающей политические решения. При этом предусмотрены весовые коэффициенты и смещения в зависимости от квалификации и опыта участников. Обратная связь и механизм обратного распространения ошибки служат основой для обучения, а состязательность и конкуренция формируют встроенные механизмы защиты. Настраиваемые гиперпараметры оптимизируют процесс принятия решений, что значительно повышает эффективность политического управления. В результате реализуется решение ряда проблем, связанных с феноменом «переобучения» политических систем, и уменьшается зависимость от перепроизводства политико-экономической элиты. Некоторые выводы данного исследования могут быть полезны для внедрения в процедуры принятия политических решений как в Российской Федерации, так и в других странах, выходящих за рамки привычного «западного» политического пространства.