Сравнительный анализ возможностей нейросетей для практических задач регуляторной политики
Рахмеева Ирина Игоревна, доктор экономических наук, доцент, заведующий кафедрой экономической теории и прикладной социологии. Уральский государственный экономический университет
Икрин Александр Сергеевич, магистрант. Уральский государственный экономический университет
Аннотация
Во всех сферах управления возлагаются большие надежды на искусственный интеллект в части повышения эффективности и скорости как процессов принятия решений, так и последующего их исполнения и контроля. Вместе с тем, нейросети обладают существенными ограничениями и недостатками, создающими критические угрозы для применения их в государственном управлении. Статья посвящена сравнению качества генерируемых текстов и выявлению рисков использования больших языковых моделей при решении стандартных задач регуляторной политики. Работа строится на стыке теорий публичного управления, бережливого регулирования и LegalTech. Ключевой метод исследования – эксперимент, в рамках которого проведен критический сравнительный анализ решения реальных задач с использованием некоторых наиболее популярных LLM. Результат, выраженный в систематизации возможностей, ограничений и рекомендаций по применению различных нейросетей для конкретных процессов регулирования, может быть использован как в повседневном труде государственных служащих, так и при разработке программных документов по созданию благоприятных условий экономической деятельности и снижению административной нагрузки.
Ключевые слова: государственное регулирование; бережливое регулирование; цифровизация государственного управления; LegalTech; нейросети в управлении; искусственный интеллект; ИИ в регуляторной политике; большие языковые модели.
Для цитирования: Рахмеева И. И., Икрин А. С. Сравнительный анализ возможностей нейросетей для практических задач регуляторной политики // Цифровые модели и решения. 2026. Т. 5, № 1. С. 18–31. DOI: 10.29141/2949-477X-2026-5-1-2. EDN: COXDQK.
