RUDN Journal of Political ScienceRUDN Journal of Political ScienceВестник Российского университета дружбы народов. Серия: Политология2313-14382313-1446Peoples’ Friendship University of Russia named after Patrice Lumumba (RUDN University)4652510.22363/2313-1438-2025-27-3-590-605LSQJAXARTIFICIAL INTELLEGENCEИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТResearch ArticleAI-Driven Innovation in Russian Youth Policy: Strategies, Mechanisms, and PracticesТехнологии искусственного интеллекта как инновационный инструмент реализации государственной молодежной политики РФ: стратегии, механизмы и практикиhttps://orcid.org/0009-0001-7017-1310StrebkovaKarina E.СтребковаКарина Евгеньевна

Master in Psychology, Member of The Youth Council

магистр психологии, член Молодежного совета

streb.karina@gmail.comhttps://orcid.org/0000-0002-0213-6919MaltsevaDaria A.МальцеваДарья Александровна

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

кандидат политических наук, доцент кафедры теории и философии политики, заместитель декана по молодежной политике факультета политологии, СПбГУ; доцент кафедры сравнительной политологии, Российский университет дружбы народов

maltseva-da@rudn.ruhttps://orcid.org/0000-0001-8338-6751FedotovDaniil A.ФедотовДаниил Андреевич

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

аспирант факультета политологии СПбГУ, ведущий специалист аппарата Председателя Законодательного Собрания Санкт-Петербурга

phedotovdaniil@mail.ruCoordination Center for TLD .RU/.РФКоординационный центр национального домена сети ИнтернетSaint-Petersburg State UniversityСанкт-Петербургский государственный университетRUDN UniversityРоссийский университет дружбы народовThe Legislative Assembly of Saint PetersburgЗаконодательное Собрание Санкт-Петербурга15102025273Digital policiesЦифровая политика59060518102025Copyright ©; 2025, Strebkova K.E., Maltseva D.A., Fedotov D.A.Copyright ©; 2025, Стребкова К.Е., Мальцева Д.А., Федотов Д.А.2025Strebkova K.E., Maltseva D.A., Fedotov D.A.Стребкова К.Е., Мальцева Д.А., Федотов Д.А.https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0https://journals.rudn.ru/political-science/article/view/46525

How Artificial Intelligence (AI) enhances the effectiveness of Russian youth policy implementation amidst technological advancements and digital transformation? The study’s novelty lies in its comprehensive analysis of specific mechanisms for integrating AI into the Russian youth policy system, considering national strategic priorities. Furthermore, it identifies personalized approaches to youth human capital management through AI. Analyzing the functional potential of AI technologies, the Russian Youth Policy Strategy to 2030, and relevant practices of applying digital technologies with AI systems in the context of youth policy, the authors highlight three key areas for AI implementation: 1) developing strategic monitoring and forecasting systems for youth vulnerabilities, 2) acceleration of transformation processes in the sphere of implementation of youth policy through the introduction of digital products with elements of artificial intelligence, and 3) optimizing processes for engaging youth in social dynamics, intensification of civic engagement. The article presents examples of successful national and international scenarios in these areas and proposes new approaches to enhance youth policy strategy implementation through innovative intelligent technologies. Significant limitations of AI application are noted, including ethical concerns and methodological challenges. The study outlines key risks in developing legislative initiatives aimed at regulating the use of AI within the youth human capital management ecosystem, emphasizing the importance of balancing innovation promotion with the protection of citizens’ rights and freedoms in the digital environment.

В какой степени искусственный интеллект (ИИ) служит повышению эффективности реализации государственной молодежной политики РФ в условиях технологического развития и цифровой трансформации? Новизна заключается в комплексном анализе уникальных механизмов внедрения ИИ в российскую систему молодежной политики с учетом национальных стратегических приоритетов, а также в выявлении персонализированных подходов к управлению человеческим капиталом молодежи посредством использования ИИ. По результатам анализа функционального потенциала ИИ, Стратегии государственной молодежной политики РФ до 2030 г., а также релевантных практик применения цифровых механик с системами ИИ в контексте реализации молодежной политики авторами выделены три ключевых направления имплементации ИИ-технологий: 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. Приводятся примеры результативных национальных и зарубежных сценариев в указанных областях, предлагаются новые подходы к гармонизации стратегии молодежной политики посредством внедрения инновационных интеллектуальных технологий. Отмечаются существенные ограничения применения ИИ, включая этические коллизии и методологические сложности. Обозначены ключевые риски при разработке законодательных инициатив, направленных на регулирование использования ИИ в экосистеме управления человеческим капиталом молодежи, подчеркивается важность поиска баланса между стимулированием инноваций и защитой прав и свобод граждан в цифровой среде.

artificial intelligencestate youth policydigital transformationecosystemdigital platformyouthhuman capitalискусственный интеллектгосударственная молодежная политикацифровая трансформацияэкосистемацифровая платформамолодежьчеловеческий капиталПубликация выполнена в рамках Госзадания № FSSF-2025-0012 «Искусственный интеллект в экосистеме политического управления человеческим капиталом российской молодежи: стратегии и риски».The article is carried out within the framework of the State task no. FSSF-2025-0012 “Artificial intelligence in the ecosystem of political management of human capital of Russian youth: Strategies and risks”.Agamirzian, L., Gokhberg, L., Zinina, T., & Rudnik, P. (Eds.) (2024). Digital transformation: Effects and risks in new conditions. Moscow: HSE. (In Russian).Бадма-­Гаряев А.М., Ходыкова Н.В. Искусственный интеллект и экосистемы: сущность, связанность, тенденции развития // Вестник ИКИАТ. 2021. № 2 (43). С. 13–19. http://doi.org/10.24412/2071-7830-2021-243-13-19 EDN: EEKVKPBadma-­Garyaev, A.M., & Khodykova, N.V. (2021). Definition essence functions of AI and ecosystem. Bulletin of the IIRAT, 2(43), 13–19. (In Russian). https://doi.org/10.24412/2071-7830-2021-243-13-19 EDN: EEKVKPВолоденков С.В., Белоконев С.Ю., Суслова А.А. Особенности структуры информационного потребления современной российской молодежи: на материалах исследования среди студентов-­политологов Финансового университета // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Политология. 2021. Т. 23. № 1. C. 31–46. http://doi.org/10.22363/2313-1438-2021-23-1-31-46 EDN: NBHSIKBlank, G., & Groselj, D. (2014). Dimension of internet use: Amount, variety, and types. Information, Communication & Society, 17, 417–435. http://dx.doi.org/10.1080/1369118X.2014.889189.Гаврилова Ю.В., Моторина И.Е., Павлова Т.Е. Социальные ожидания внедрения технологий искусственного интеллекта в образовании (на материалах анкетного опроса студентов МГТУ им. Н.Э. Баумана) // Медицина. Социология. Философия. Прикладные исследования. 2022. № 1. С. 20–25. EDN: UTUNHWBoyd, D., & Crawford, K. (2012). Critical questions for Big Data: Provocations for a cultural, technological, and scholarly phenomenon. Information, Communication, & Society, 15, 662–679. http://dx.doi.org/10.1080/1369118X.2012.678878.Дубина А.Ш. Трансформация роли человеческого капитала в цифровой экономике: взгляд молодежи Поволжья // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. 2020. № 2 (34). С. 49–59. http://doi.org/10.21685/2227-8486-2020-2-4 EDN: TVSROKBrownsword, R. (2022). Law, authority, and respect: Three waves of technological disruption. Law, Innovation and Technology, 14(1), 5–40. https://doi.org/10.1080/17579961.2022.2047517 EDN: NQTUJMКлячко Т.Л., Семионова Е.А. Вклад образования в социально-­экономическое развитие регионов России // Экономика региона. 2018. Т. 14, вып. 3. С. 791–805. https://doi.org/10.17059/2018-3-8 EDN: UZBOSRChoi, K.S., Kim, S., Kim, B.H., Jeon, H.J., Kim, J.H., Jang, J.H., et al. (2021). Deep graph neural network-­based prediction of acute suicidal ideation in young adults. Sci Rep, 11, 15828. https://doi.org/10.1038/s41598-021-95102-7 EDN: UXERZCМокшанов М.В. Применение искусственного интеллекта в анализе данных: обзор текущего состояния и будущих направлений // Universum: технические науки. 2024. № 5 (122), С. 40–48. http://doi.org/10.32743/UniTech.2024.122.5.17513 EDN: ZCNAQADey, P.K., Chowdhury, S., Abadie, A., Yaroson, E.V., & Sarkar, S. (2024). Artificial intelligence-­driven supply chain resilience in Vietnamese manufacturing small-­and medium-­sized enterprises. International Journal of Production Research, 62(15), 5417–5456. https://doi.org/10.1080/00207543.2023.2179859Новичков Н.В., Новичкова А.В., Назаров В.А. Инновационный потенциал молодежи: теоретический и практический аспекты исследования // Ученый совет. 2025. Т. 22, № 1 (241). С. 16–29. http://doi.org/10.33920/nik-02-2501-02 EDN: BWCUWCDourish, P., & Bell, G. (2011). Divining a digital future: Mess and mythology in ubiquitous computing. MIT Press.Симанков В.С., Теплоухов С.В. Аналитическое исследование методов и алгоритмов искусственного интеллекта // Вестник Адыгейского государственного университета. Серия 4: Естественно-­математические и технические науки. 2020. № 3 (266). C. 16–25. EDN: OEJMTODubina, A.S. (2020). Transformation of the role of human capital in the digital economy in the views of young people in the Volga region. Models, systems, networks in economics, technology, nature and society, 2(34), 49–59. (In Russian). https://doi.org/10.21685/2227-8486-2020-2-4 EDN: TVSROKЦифровая трансформация: эффекты и риски в новых условиях / рук. авт. колл. П.Б. Рудник, Т.С. Зинина; под ред. И.Р. Агамирзяна, Л.М. Гохберга, Т.С. Зининой, П.Б. Рудника; Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». Москва : ИСИЭЗ ВШЭ, 2024.Dwivedi, Y.K., Hughes, L., Ismagilova, E., et al (2021). Artificial intelligence (AI): Multidisciplinary perspectives on emerging challenges, opportunities, and agenda for research, practice and policy. International Journal of Information Management, 57, 101994. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2019.08.002 EDN: XGOZJVBlank G., Groselj D. Dimension of Internet Use: Amount, Variety, and Types // Information, Communication & Society. 2014. № 17. P. 417–435. http://doi.org/10.1080/1369118X.2014.889189.Elsawah, S., Filatova, T., Jakeman, A.J., Kettner, A.J., Zellner, M.L., Athanasiadis, I.N., et al. (2020). Eight grand challenges in socio-­environmental systems modeling. Socio-­Environmental Systems Modelling, 2. Article no. 16226. https://doi.org/10.18174/sesmo.2020a16226 EDN: BJUBCLBoyd D., Crawford K. Critical Questions for Big Data: Provocations for a Cultural, Technological, and Scholarly Phenomenon // Information, Communication, & Society. 2012. № 15. P. 662–679. http://doi.org/10.1080/1369118X.2012.678878.Gavrilova, Yu.V., Motorina, I.E., & Pavlova, T.E. (2022). Social expectations of the introduction of artificial intelligence technologies in education (on the materials of a questionnaire survey of students of the Moscow state technical university named after N.E. Bauman). Medicine. Sociology. Philosophy. Applied research, 1, 20–25. (In Russian). EDN: UTUNHWBrownsword R. Law, authority, and respect: three waves of technological disruption // Law, Innovation and Technology. 2022. № 14 (1). P. 5–40. http://doi.org/10.1080/17579961.2022.2047517 EDN: NQTUJMKaye, D. (2019). Speech police: The global struggle to govern the Internet. Columbia Global Reports.Choi K.S., Kim S., Kim B.H., Jeon H.J., Kim J.H., Jang J.H. et al. Deep graph neural network-­based prediction of acute suicidal ideation in young adults // Sci Rep. 2021. № 11. 15828.http://doi.org/10.1038/s41598-021-95102-7 EDN: UXERZCKlyachko, T.A., & Semionova, E.A. (2018). Contribution of education to the socio-­economic development of the subjects of the Russian Federation. Economy of Region, 14(3), 791–805. (In Russian). https://doi.org/10.17059/2018-3-8 EDN: UZBOSRDey P.K. Chowdhury S., Abadie A., Yaroson E.V., Sarkar S. Artificial intelligence-­driven supply chain resilience in Vietnamese manufacturing small-­and medium-­sized enterprises // International Journal of Production Research. 2024. Vol. 62, no. 15. P. 5417–5456. http://doi.org/10.1080/00207543.2023.2179859.Makridakis, S. (2017). The forthcoming Artificial Intelligence (AI) revolution: Its impact on society and firms. Futures, 90, 46–60. https://doi.org/10.1016/j.futures.2017.03.006Dourish P., Bell G. Divining a digital future: Mess and mythology in ubiquitous computing. Cambridge: MIT Press, 2011. http://doi.org/10.7551/mitpress/9780262015554.001.0001.McCarthy, J. (2007). What is artificial intelligence? Stanford University, Computer Science Department. Retrieved April, 10, 2025 from: http://jmc.stanford.edu/articles/whatisai/whatisai.pdf.Dwivedi Y.K., Hughes L., Ismagilova E. et al. Artificial Intelligence (AI): Multidisciplinary perspectives on emerging challenges, opportunities, and agenda for research, practice and policy // International journal of information management. 2021. No 57. Article no. 101994. http://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2019.08.002 EDN: XGOZJVMehrabi, N., Morstatter, F., Saxena, N., Lerman, K., & Galstyan, A. (2021). A survey on bias and fairness in machine learning. ACM Computing Surveys, 54(6), 1–35. https://doi.org/10.1145/3457607Elsawah S., Filatova T., Jakeman A.J., Kettner A.J., Zellner M.L., Athanasiadis I.N. et al. Eight grand challenges in socio-­environmental systems modeling // Socio-­Environmental Systems Modelling. 2020. Vol. 2. Article no. 16226. http://doi.org/10.18174/sesmo.2020a16226 EDN: BJUBCLMokshanov, M.V. (2024). The use of artificial intelligence in data analysis: An overview of the current state and future directions. Universum: technical sciences, 5(122), 40–48. (In Russian). https://doi.org/10.32743/UniTech.2024.122.5.17513 EDN: ZCNAQAKaye D. Speech Police: The Global Struggle to Govern the Internet / Columbia Global Reports. 2019 http://doi.org/10.2307/j.ctv1fx4h8v.Novichkov, N.V., Novichkova, A.V., & Nazarov, V.A. (2025). Innovative potential of youth: Theoretical and practical aspects of the study. Academic Council, 22(1), 16–29. (In Russian). https://doi.org/10.33920/nik-02-2501-02 EDN: BWCUWCMakridakis S. The forthcoming Artificial Intelligence (AI) revolution: Its impact on society and firms // Futures. 2017. No. 90. P. 46–60. http://doi.org/10.1016/j.futures.2017.03.006.O’Neil, C. (2016). Weapons of math destruction: How big data increases inequality and threatens democracy. New York: Crown Publishers. http://dx.doi.org/10.5860/crl.78.3.403.McCarthy J. What is artificial intelligence? / Stanford University, Computer Science Department. 2007. http://jmc.stanford.edu/articles/whatisai/whatisai.pdf (дата обращения: 10.04.2025).Qureshi, S. (2023). Digital transformation for development: A human capital key or system of oppression? Information Technology for Development, 29(4), 423–434. (In Russian). https://doi.org/10.1080/02681102.2023.2282269 EDN: HPDKPOMehrabi N., Morstatter F., Saxena N., Lerman K., Galstyan A.A. Survey on Bias and Fairness in Machine Learning // ACM Computing Surveys. 2021. № 54 (6). P. 1–35. http://doi.org/10.1145/3457607.Russell, S., & Norvig, P. (2009). Artificial intelligence: A modern approach (3rd ed). Pearson.O’Neil C. Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy. New York: Crown Publishers, 2016. 272 p. http://doi.org/10.5860/crl.78.3.403.Schwab, K. (2017). The fourth industrial revolution. Crown Publishing Group, New York.Qureshi S. Digital transformation for development: a human capital key or system of oppression? // Information Technology for Development, 2023. Vol. 29. No. 4. P. 423–434. http://doi.org/10.1080/02681102.2023.2282269 EDN: HPDKPOSimankov, V.S., & Teploukhov, S.V. (2020). Analytical study of methods and algorithms of artificial intelligence. The Bulletin of the Adyghe State University, the series “Natural-­Mathematical and Technical Sciences”, (3), 16–25. (In Russian). EDN: OEJMTORussell S., Norvig P. Artificial Intelligence: a Modern Approach. 3rd edition. Pearson, 2009.Volodenkov, S.V., Belokonev, S.Y., & Suslova, A.A. (2021). How Russian youth consume information: Case study of the political science students at the Financial University. RUDN Journal of Political Science, 23(1), 31–46. https://doi.org/10.22363/2313-1438-2021-23-1-31-46 EDN: NBHSIKSchwab K. The Fourth Industrial Revolution. Crown Publishing Group, New York, 2017.