AI-Driven Innovation in Russian Youth Policy: Strategies, Mechanisms, and Practices

Full Text

Введение Цифровая трансформация является неотъемлемым элементом развития всех сфер общественной жизни, включая государственное управление [Schwab 2017]. Молодежь, как наиболее активная и восприимчивая к инновациям социальная группа, выступает ключевым драйвером и реципиентом этих процессов [Цифровая трансформация… 2024]. В данном контексте можно утверждать, что в условиях технологического прогресса возрастает стратегическая значимость интенсификации человеческого капитала представителей молодого поколения, поскольку существует прямая корреляция между уровнем его развития и темпами экономического роста, а следовательно, политической устойчивостью и конкурентоспособностью государства [Клячко, Семионова 2018]. Препарируя более детально паттерны развития человеческого капитала молодежи, нельзя не отметить, что молодые индивиды существуют одновременно в реальном и цифровом измерениях [Володенков, Белоконев, Суслова 2021], при этом на современном этапе именно цифровая среда оказывает значимое влияние на формирование их личностных характеристик, жизненных приоритетов, системы ценностей и моделей поведения [Qureshi 2023]. Таким образом, национальный человеческий капитал, основу которого составляет молодежь, во многом определяется качеством цифровой экосистемы как уникального пространства социализации. Более того, на сегодняшний день ярко выражено явление стремительной модификации человеческого капитала молодежи под влиянием цифровой трансформации ввиду ее высокой мобильности и адаптивности [Дубина 2020]. Это означает, что в условиях региональной асимметрии создание универсального механизма формирования человеческого капитала требует существенной модернизации общей системы политического управления на всех уровнях [Новичков, Новичкова, Назаров 2025]. В практической плоскости область пересечения интересов государства и молодого поколения находит свое воплощение в артикуляции и реализации стратегии государственной молодежной политики. Авторы работы убеждены, что для качественного достижения обозначаемых в ней целей требуется интенсивное использование современных цифровых технологий, в частности искусственного интеллекта (ИИ), что позволяет аккумулировать и анализировать значительные объемы данных, а также моделировать разнообразные сценарии принятия решений [Мокшанов 2024]. Очевидно, что необходимость внедрения подобных интеллектуальных систем обусловлена вызовами цифровой эпохи, требующей, в первую очередь, повышения персонализации процессов и механик [Dwivedi, Hughes, Ismagilova 2021]. Таким образом, релевантным представляется тезис С. Макридакиса о том, что революционные изменения в сфере ИИ стимулируют коренные перестройки экономических механизмов, а успех государств на международной арене детерминирован их способностью гибко реагировать на вызовы новых технологических реалий [Makridakis 2017]. В этом контексте возрастает роль процессов обеспечения национального технологического суверенитета, гарантирующего контроль над стратегически важными ресурсами, включая экосистему управления человеческим капиталом молодежи. Искусственный интеллект в структуре реализации государственной молодежной политики: анализ технологической основы и направлений имплементации Стратегический императив интеграции ИИ в механизмы реализации государственной молодежной политики диктует необходимость всестороннего анализа его потенциала и прикладных ресурсов, что предполагает глубокое осмысление принципов функционирования систем ИИ - их методов, операциональных возможностей и ограничений - для выявления ключевых точек приложения и определения перспективных направлений в обозначенной сфере. ИИ, концептуализируемый как вычислительные машины, способные к воспроизведению работы когнитивной системы человека [McCarthy 2007; Russell, Norvig 2009], несмотря на ограничения в полной эмуляции разума, позволяет значительно изменить подходы к реализации молодежной политики. Формируя базис для разработки инновационных цифровых инструментов (например, виртуальных ассистентов) и комплексных экосистем [Бадма- Гаряев, Ходыкова 2021], интеллектуальные продукты предоставляют новые возможности для анализа потребностей молодежи, использования коммуникационных каналов и оптимизации принимаемых политических решений. Упомянутый выше потенциал детерминирован непосредственно самой технологической основой ИИ. Среди ключевых актуальных методов выделяют «экспертные системы, рассуждения на основе прецедентов, нейронные сети, эволюционные вычисления, байесовские сети, нечеткие системы и семантические сети» [Симанков, Теплоухов 2020]. Их прикладные сферы охватывают машинное зрение, обработку естественного языка и аудио, а также творческий ИИ [Симанков, Теплоухов 2020]. В целях концептуализации проектов и инициатив в структуре реализации молодежной политики в рамках настоящего исследования был осуществлен подробный анализ функционального потенциала указанных технологий. Параллельно авторами был проведен контент- анализ Стратегии государственной молодежной политики РФ[76] и мониторинг релевантных отечественных и зарубежных практик применения цифровых технологий с системами ИИ в контексте реализации молодежной политики. В результате было выделено три основные траектории их имплементации: 1. разработка систем стратегического мониторинга и прогнозирования уязвимостей молодежи; 2. акселерация трансформационных процессов в сфере реализации молодежной политики через внедрение цифровых продуктов с элементами искусственного интеллекта; 3. оптимизация процессов вовлечения молодежи в общественную динамику, интенсификация гражданского участия. Обратимся подробнее к их рассмотрению. Разработка систем стратегического мониторинга и прогнозирования уязвимостей молодежи Системы ИИ предоставляют широкие возможности для анализа больших массивов данных о молодежи, собираемых из цифровых источников. Алгоритмы машинного обучения позволяют выявлять латентные закономерности, прогнозировать тренды и точно сегментировать аудиторию, что находит применение в оперативном мониторинге социальных настроений и проблем молодежи в различных регионах и группах[77]. В этом контексте применение ИИ согласуется с задачами государственной молодежной политики, в частности с «защитой молодежи от деструктивного информационно- психологического воздействия»[78] путем раннего выявления потенциально опасной информации. Посредством анализа больших данных ИИ прогнозирует риски для различных групп молодежи, чтобы вовремя предупредить кризисные ситуации. В частности, разрабатываются модели исследования суицидальных рисков [Choi, Kim, Kim, Jeon, Kim, Jang 2021]. Перспективным направлением, по мнению авторов, является создание систем мониторинга и анализа онлайн- контента для выявления и предотвращения кибербуллинга. Инструменты на основе нейронных сетей осуществляют комплексный анализ текстовых, голосовых, графических и видеоданных в цифровых коммуникационных каналах (социальные сети, мессенджеры, онлайн- игры) для распознавания проявлений кибернасилия (языка вражды, угроз, оскорблений), обеспечивая автоматическое оповещение ответственных лиц. Отмечается возрастающее применение моделей машинного обучения в противодействии онлайн- насилия, например, использование нейронных сетей в социальной сети «Одноклассники» для модерации комментариев и ограничения доступа нарушителей[79]. В рамках подобных проектов в перспективе авторами рассматривается создание интеллектуальных ботов- помощников для оказания первичной поддержки жертвам кибербуллинга. Таким образом, ИИ как инструмент анализа факторов риска и прогнозирования проблемных зон содействует реализации стратегических задач по предупреждению правонарушений и антиобщественных действий среди молодежи. Очевидно, что системы на основе ИИ могут эффективно применяться не только для исследования и конструктивизации рисков, но и для профилактики потенциальных опасностей. Рассмотрим реализацию этой задачи на кейсе социально значимой проблемы оттока молодых специалистов и квалифицированных кадров за рубеж, которая представляет существенную угрозу обеспечению технологического суверенитета государства. Можно утверждать, что традиционные методы исследования миграционных настроений, основанные на опросах и статистике, зачастую не обеспечивают полной картины. В ответ на это авторами предлагается использовать ИИ для анализа больших данных из открытых источников (социальных сетей, форумов, блогов). Такой подход включает выявление и изучение онлайн- дискурса по теме миграции, определение его эмоциональной окраски и использование методов машинного обучения для идентификации ключевых факторов, формирующих миграционные настроения среди молодежи. Полученные данные послужат основой для формулирования адресных рекомендаций по корректировке молодежной политики, направленных на устранение выявленных проблем и создание более благоприятных условий для жизни и самореализации молодежи. Акселерация трансформационных процессов в сфере реализации молодежной политики через внедрение цифровых продуктов с элементами искусственного интеллекта Переходя к исследованию второго, наиболее обширного блока имплементации ИИ-технологий, авторами артикулируется несколько функциональных траекторий. Первая из них касается проектов и инициатив, фокусирующихся на применении ИИ для анализа данных молодежи (интересы, цели, потребности) с целью предоставления персонализированных рекомендаций (образовательные программы, гранты, вакансии, мероприятия). Данный подход коррелирует с задачей «повышения вариативности выбора образовательной траектории для молодежи»[80]. Внедрение подобных систем требует интеграции комплекса технологий ИИ, обеспечивающих глубокий анализ пользовательских профилей и релевантных ресурсов с последующим детальным сопоставлением. Анализ текстовых данных (резюме, эссе, описания интересов и целей, информация о вакансиях и программах) осуществляется посредством обработки естественного языка (NLP), дополняемой алгоритмами глубокого обучения. На основе полученных сведений формируются рекомендательные системы и графовые базы данных для анализа рынка труда и его соотнесения с профилями молодежи, что позволяет предлагать оптимальные траектории профессионального развития. Практическая реализация данных принципов уже наблюдается на некоторых цифровых платформах. Так, HeadHunter[81] применяет ИИ для ранжирования вакансий и резюме. Платформа для профориентации CareerExplorer[82] использует алгоритмы машинного обучения для сопоставления навыков и интересов пользователя с требованиями рынка труда. Схожий функционал демонстрирует careerspro8, интегрируя склонности и навыки пользователя для профориентации. Активное развитие обозначенных инициатив и систем указывает на тенденцию существенного увеличения числа подобных сервисов в ближайшей перспективе. Как подчеркивают аналитики Forbes[83], ИИ позиционируется как ключевой инструмент развития специалистов, способствующий преодолению географических и социальных барьеров за счет предоставления персонализированного образовательного контента и рекомендаций по поиску занятости. При этом отмечается положительное восприятие данных изменений молодежью [Гаврилова, Моторина, Павлова 2022]. Интеграция ИИ в сферу управления человеческими ресурсами, в свою очередь, позволяет оптимизировать процессы управления талантами, преемственности и синхронизации индивидуальных карьерных целей сотрудников с целями организации. В данном контексте разработка комплексных платформ поддержки молодежи в вопросах профориентации, образования и карьерного планирования представляется высокоэффективной. Функционал таких платформ охватывает проведение тестирования с применением нейросетей для точного выявления склонностей и интересов; анализ рынка труда и прогнозирование востребованности профессий; формирование индивидуальных образовательных траекторий и предоставление рекомендаций по курсам, стажировкам и вакансиям; моделирование карьерных траекторий и оценку потенциального дохода. Можно утверждать, что подобные инициативы способствуют принятию молодежью обоснованных решений относительно своего профессионального будущего, значительно снижают риски безработицы и содействуют гармонизации социально- политических коммуникаций. Помимо образования и карьеры ИИ-приложения обладают потенциалом для реализации мотивационной функции, способствуя популяризации здорового образа жизни в молодежной среде посредством отслеживания физической активности, питания, сна с последующим анализом данных для выработки персонализированных рекомендаций, а также создания виртуальных сообществ для поддержки и усиления вовлеченности. Другим перспективным направлением является поддержка молодых семей. ИИ-системы способны анализировать индивидуальные потребности семей и на основании глубинного мониторинга предлагать персонализированные меры. Этот подход согласуется с концепцией создания информационных ресурсов для молодежи, интегрированных с ИИ. Среди существующих примеров, демонстрирующих эффективность, интерес вызывает чат- бот на портале «Госуслуги»[84], предоставляющий информацию о мерах социальной поддержки, льготах и оформлении документов. Однако следует подчеркнуть, что функционал данного чат- бота не сфокусирован на анализе конкретных потребностей семей, он выдает только базовую информацию. В этом контексте перспективным является создание адаптированных чат- ботов для специализированной помощи молодежи в решении актуальных вопросов (трудовые отношения, семейная жизнь, жилье, защита прав и свобод и др.), что согласуется с направлением «Управление работой с молодежью», обозначенным в стратегии государственной молодежной политики[85]. Следующий тип инициатив, артикулируемый авторами в исследуемом блоке, направлен на оценку эффективности реализуемых программ и проектов для молодежи. Для этого активно применяются ИИ-технологии, обеспечивающие анализ разнородных данных (текст, числовые, мультимедиа) и генерацию комплексных показателей. Спектр используемых методов включает извлечение ключевых числовых данных из текстов (например, участники, удовлетворенность), анализ тональности обратной связи, построение семантических сетей для выявления основных тем. Алгоритмы машинного обучения задействуются для прогностического моделирования и факторного анализа, а компьютерное зрение - для оценки качества мультимедийного контента и PR-материалов. Выбор конкретных технологий определяется типом данных, целями исследования и ресурсными ограничениями. Таким образом, ИИ обеспечивает автоматизацию сбора и анализа данных, критически важную для объективной оценки эффективности реализации Стратегии и соответствующую задаче совершенствования мониторинга молодежной политики[86]. Оптимизация процессов вовлечения молодежи в общественную динамику и интенсификация гражданского участия В эту группу предлагаемых проектов и инициатив входят разработка и внедрение интерактивных цифровых продуктов, интегрирующих ИИ и технологии виртуальной реальности, способствующих инкорпорированию молодежи в политико- социальные и экономические процессы посредством упрощения доступа к информации, создания информационно- коммуникационных площадок взаимодействия, мониторинга общественного мнения и др. Следует отметить, что функционирующие в российском информационном пространстве цифровые платформы гражданского участия (например, «Добро.рф», «Госуслуги. Решаем вместе», РАДАР.НФ, «Росмолодежь.Гранты» и др.) демонстрируют частичную интеграцию ИИ и иммерсивных технологий. Это создает большой потенциал для развития механизмов стимулированиия разнонаправленных проявлений гражданской активности. Настоящее исследование концентрируется на изучении потенциальных форм гражданского участия молодежи в научно- образовательной и предпринимательской сферах как ключевых детерминантах устойчивого развития и сбалансированной модернизации. Формы активизации политического участия молодежи посредством ИИ требуют отдельного исследования ввиду комплексности его взаимосвязей с вопросами информационной безопасности, политологии, права, цифровой этики и др. В связи с этим особую значимость в авторской парадигме исследования приобретает оценка возможностей ИИ-технологий, направленных на интенсификацию человеческого капитала представителей молодого поколения в контексте оптимизации их продуктивной включенности в магистральные социальные процессы и тренды. В первую очередь, необходимо маркировать пул инициатив, призванных обеспечить эффективное вовлечение молодежи в систему обсуждения, сбора данных, инкубации проектов и профессионального нетворкинга. Релевантность таких решений продиктована стратегическими целями по профессионализации молодежной политики, формированию ее научного и информационного обеспечения, а также оптимизации молодежного предпринимательства. Подобные платформы, учитывая тренды цифровой трансформации существующих экосистем (см. подробнее в [Бадма- Гаряев, Ходыкова 2021]), станут ключевым инструментарием для мониторинга и оценки результативности стратегических сценариев в структуре реализации молодежной политики. В этом отношении авторам представляется эффективной разработка специализированной цифровой платформы для генерации, продвижения и поддержки молодежных инициатив. Интеграция ИИ в данную систему открывает возможности для оптимизации ключевых процессов: от поиска партнеров и первичного мониторинга реализации проектов до автоматизированного отбора грантовых заявок. ИИ способен анализировать поступающие заявки и давать обратную связь, используя заданные параметры и критерии, что обеспечивает объективную оценку и ранжирование молодежных проектов для стратегического распределения ресурсов. Такой подход повышает прозрачность отбора, минимизирует риски и способствует поддержке наиболее перспективных инициатив. В контексте глобализационных вызовов стратегическим приоритетом становится оптимизация механизмов молодежной политики через создание трансграничных цифровых экосистем, катализирующих участие и вовлеченность молодых индивидов. Интеграция ИИ и технологий виртуальной/дополненной реальности (VR/AR) является оптимальным решением для интенсификации международного сотрудничества и продвижения молодежных инициатив на наднациональный уровень. Перспективным представляется создание международной цифровой платформы, которая позволит преодолевать коммуникативные барьеры посредством интеллектуального перевода и применения VR/AR, а также оптимизировать формирование международных проектных команд с учетом компетенций участников. В этой системе ИИ будет осуществлять первичную оценку потенциала проектов и поддерживать участников путем предоставления персонализированных программ развития в рамках международного сотрудничества. Создание подобного сервиса имеет потенциал для расширения возможностей межкультурной коммуникации и формирования устойчивого глобального сообщества, соответствуя высоким стандартам актуальной стратегии реализации молодежной политики. Таким образом, важно отметить, что реализация государственной молодежной политики с применением ИИ сопряжена с существенными этическими и методологическими ограничениями. В частности, этические коллизии детерминированы риском дискриминации на основе анализа больших данных [O’Neil 2016] и отсутствия должной прозрачности и ответственности алгоритмов, влияющих на жизнь молодых индивидов. Показателен пример[87] индийской системы выявления дезинформации, демонстрирующий опасность искажений и концентрации власти в определении истины при использовании ИИ. В этом контексте крайне важно обеспечить надежную защиту персональных данных, исключить профилирование и стигматизацию, а также гарантировать право граждан на оспаривание решений, принятых на основе алгоритмов. Методологические ограничения применения ИИ в сфере государственной молодежной политики обусловлены рядом фундаментальных факторов. К ним относятся присущая социальным процессам сложность моделирования [Elsawah et al. 2020], недостаточная зрелость методов интерпретации результатов, генерируемых ИИ [Dey et al. 2024], а также критическая проблема репрезентативности обучающих данных [Mehrabi et al. 2021]. В частности, данные, агрегированные с цифровых платформ, не могут в полной мере охватить многообразие молодежной среды вследствие цифрового неравенства [Blank, Groselj 2014], что неизбежно приводит к созданию смещенных моделей, ограниченных в своей валидности и применимости. Дополнительную сложность представляет необходимость адаптации ИИ-систем к динамично меняющемуся социокультурному контексту [Dourish, Bell 2011]. Помимо этого, применение цифровых технологий в сфере государственной молодежной политики актуализирует фундаментальные вопросы приватности и информационной безопасности. Императивным условием является обеспечение анонимности данных и строгое соблюдение этических принципов работы [Boyd, Crawford 2012]. В связи с этим особое значение приобретает формирование нормативно- правовой базы, регулирующей использование цифровых технологий в данной области, поскольку законодательство определяет рамки и направления их развития [Brownsword 2022]. Ярким примером такой инициативы является нулевой проект Глобального цифрового договора ООН[88], который нацелен на построение безопасного и равноправного цифрового пространства, способствующего глобальному развитию. Он призывает к разработке стратегий по развитию цифровых навыков и инфраструктуры, этичному применению искусственного интеллекта (с акцентом на благополучие человека и ЦУР), защите прав человека в цифровой среде, борьбе с киберпреступностью, обеспечению свободы выражения и унификации международных стандартов в области работы с данными. Аналогичные инициативы разрабатываются и в национальных контекстах. Здесь следует упомянуть обсуждение Сенатом США «Закона о безопасности детей в Интернете»[89] и «Закона о защите частной жизни детей и подростков в Интернете»[90]. Данные законодательные акты возлагают на онлайн- платформы ответственность за минимизацию рисков при использовании сервисов несовершеннолетними. Необходимость принятия законопроектов обосновывается результатами исследований, демонстрирующих негативное влияние неограниченного доступа к онлайн- контенту на психическое здоровье детей и подростков. В частности, обозначается рост распространенности тревожных расстройств, депрессии, расстройств пищевого поведения, зависимостей и суицидальных наклонностей в данной возрастной группе. Ключевыми факторами риска, выделяемыми американскими исследователями, являются кибербуллинг, различные формы онлайн- насилия, продвижение и распространение наркотиков, алкоголя и табачных изделий, а также манипулятивный маркетинг. В соответствии с положениями KOSA крупные интернет- платформы, предоставляющие возможность обмена пользовательским контентом (с порогом более 10 млн активных пользователей в месяц), будут обязаны проводить оценку рисков причинения вреда несовершеннолетним, разрабатывать и внедрять меры по их предотвращению и минимизации, а также предоставлять отчетность. В России также активно развивается законодательство по защите детей в интернет- пространстве. Ключевым документом является Федеральный закон № 436-ФЗ «О защите детей от информации, причиняющей вред их здоровью и развитию»17, принятый еще в 2010 г. и регулярно дополняемый новыми положениями. В 2021-2023 гг. был принят ряд поправок, усиливающих требования к онлайн- платформам и социальным сетям. В частности, введена обязанность для крупных интернет- ресурсов проводить возрастную маркировку контента, устанавливать системы родительского контроля и оперативно удалять материалы, способные нанести вред психическому здоровью несовершеннолетних. Роскомнадзор получил расширенные полномочия по блокировке ресурсов, нарушающих требования закона. Кроме того, в России действует система «черных списков» сайтов, содержащих запрещенную для детей информацию. Параллельно формируется комплексное законодательство в сфере искусственного интеллекта, включая механизмы экспериментальных правовых режимов (ЭПР), которые могут применяться и к технологиям, влияющим на детскую безопасность в интернете. Немаловажным представляется тот факт, что в рамках развития стандартизации. Однако стоит отметить, что реализация подобных законодательных инициатив сопряжена с риском чрезмерной фильтрации и блокировок контента, что потенциально подрывает принципы цифрового равноправия [Kaye 2019]. В связи с этим перед законодателями и разработчиками цифровых решений стоит задача достижения сложного баланса между обеспечением безопасности и сохранением фундаментальных принципов свободы слова и доступа к информации и технологиям. Заключение Подводя итоги, можно утверждать, что результаты исследования продемонстрировали значительный потенциал применения ИИ в реализации молодежной политики. ИИ способствует более точному анализу потребностей и поведения молодежи, персонализации образовательных и социальных инициатив, а также прогнозированию угроз и долгосрочных трендов. Наряду с указанными 17 Федеральный закон от 29 декабря 2010 г. № 436-ФЗ «О защите детей от информации, причиняющей вред их здоровью и развитию» : принят Гос. Думой Федер. Собр. Рос. Федерации 21 декабря 2010 г. : одобрен Советом Федерации Федер. Собр. Рос. Федерации 24 декабря 2010 г // Российская газета. 2010. № 297. 31 декабря. преимуществами внедрение ИИ сопряжено с рядом существенных рисков. Ключевые из них включают вопросы защиты персональных данных и приватности, особенно актуальные при работе с молодыми людьми. Также существует опасность усиления цифрового неравенства и ограниченного доступа к ИИрешениям для определенных групп населения. Необходимо учитывать и риск алгоритмической предвзятости, способной привести к искажению приоритетов или неравномерному распределению ресурсов в рамках реализации молодежной политики. Преодоление указанных ограничений императивно требует междисциплинарной синергии и разработки строгих нормативно- методических стандартов применения ИИ в данной области. Таким образом, для эффективного использования ИИ необходим комплексный и взвешенный подход, включающий разработку этических стандартов, механизмов контроля, создание релевантной технологической инфраструктуры, обеспечение кибербезопасности и подготовку квалифицированных кадров. Реализация этих мер позволит максимально использовать потенциал ИИ, минимизируя угрозы и повышая эффективность Стратегии реализации молодежной политики в Российской Федерации на период до 2030 года.

About the authors

Karina E. Strebkova

Coordination Center for TLD .RU/.РФ

Email: streb.karina@gmail.com
ORCID iD: 0009-0001-7017-1310

Master in Psychology, Member of The Youth Council

Moscow, Russian Federation

Daria A. Maltseva

Saint-Petersburg State University; RUDN University

Author for correspondence.
Email: maltseva-da@rudn.ru
ORCID iD: 0000-0002-0213-6919

Ph.D. in Political Science, Associate Professor of the Department of Theory and Philosophy of Politics, Deputy Dean for Youth Policy of the Faculty of Political Science, St Petersburg State University; Associate Professor of the Department of Comparative Political Science, RUDN University

St Petersburg, Russian Federation; Moscow, Russian Federation

Daniil A. Fedotov

Saint-Petersburg State University; The Legislative Assembly of Saint Petersburg

Email: phedotovdaniil@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-8338-6751

postgraduate student at the Faculty of Political Science, St Petersburg State University; the Lead Specialist of the Office of the Chairman of the Legislative Assembly of St Petersburg

St Petersburg, Russian Federation

References

Supplementary files