Система искусственного интеллекта как метод совершенствования процессов государственного управления и контроля в сфере охраны объектов культурного наследия

Сфера охраны объектов культурного наследия в Российской Федерации сталкивается с системными ограничениями, в значительной степени связанными с длительными регламентными сроками административных процедур и, как следствие, высоким риском утраты объектов. Необходимость повышения качества государственного управления в данной сфере определяет актуальность исследования возможностей применения систем искусственного интеллекта как инструмента цифровой трансформации, создающего фундамент для снижения административных барьеров в сфере сохранения и охраны объектов культурного наследия.
Цель исследования – оценить целесообразность и потенциал интеграции систем искусственного интеллекта в механизмы государственного управления и контроля за объектами культурного наследия с целью преодоления системных ограничений отрасли. Методологическую основу исследования составляют анализ нормативно-правовой базы, сценарное моделирование, прогнозные расчёты на основе действующих регламентных сроков.
Научная новизна исследования состоит в разработке модели применения искусственного интеллекта в сфере охраны культурного наследия, разграничивающей первичный функционал (быстрое внедрение без масштабных инфраструктурных вложений). Результаты исследования демонстрируют, что внедрение предложенной модели позволит сократить продолжительность ключевых административных процедур не менее чем вдвое при сохранении экспертного контроля за принятием юридически значимых решений, снизить административную нагрузку на специалистов профильных органов на 30–50 % и существенно уменьшить риски утраты объектов культурного наследия.

1. Захаров Я.С. Возможности повышения эффективности управления государственным имуществом, имеющим статус объекта культурного наследия // Научный журнал «Менеджер». 2025. № 6 (112). С. 69–78. https://doi.org/10.5281/zenodo.17284420.

2. Поярков Р.А. Искусственный интеллект как инструмент оптимизации процессов принятия управленческих решений в системе государственной службы РФ // Общество: политика, экономика, право. 2025. № 2. С. 78–83. https://doi.org/10.24158/pep.2025.2.9.

3. Земцов С.П. Потенциал создания и внедрения технологий искусственного интеллекта в регионах России // Региональные исследования. 2024. № 1 (83). С. 34–47. https://doi.org/10.5922/1994-5280-2024-1-3.

4. Дудихин В.В., Кондрашов П.Е. Методология использования больших языковых моделей для решения задач государственного и муниципального управления по интеллектуальному реферированию и автоматическому формированию текстового контента // Электронный вестник. 2024. № 105. С. 169–179. https://doi.org/10.55959/MSU20701381-105-2024-169-179.

5. Индекс готовности приоритетных отраслей экономики Российской Федерации к внедрению искусственного интеллекта: Аналитический доклад // Национальный центр развития искусственного интеллекта при Правительстве Российской Федерации. 2024. URL: https://ai.gov.ru/upload/iblock/ded/lylk7r3ntjjjlg1qxruy3hf45i9uma6p.pdf.

6. Юзбашян А.Ю. Проблемы проектов реставрации объектов культурного наследия // Вестник евразийской науки. 2022. Т. 14. № 6. DOI 10.15862/07NZVN622. URL: https://esj.today/PDF/07NZVN622.pdf.

7. Индекс интеллектуальной зрелости отраслей экономики, секторов социальной сферы и системы государственного управления Российской Федерации: Аналитический доклад // Национальный центр развития искусственного интеллекта при Правительстве Российской Федерации. 2024. URL: https://ai.gov.ru/upload/iblock/dec/ib7jl1ks7jh9scz7oesjs9bt4giyh26y.pdf.

8. Дружинина А.А. Искусственный интеллект и реставрация: как алгоритмы меняют подходы к сохранению искусства // Управление культурой. 2024. № 4. С. 18–24. https://doi.org/10.70202/2949074X-2024-3-4-18-24.