Теоретические аспекты цифрового контроля и проблемы принятия решений в информационных системах

НОВОСТИ @Russica2 Новости и СМИ5 ноября 2026, 13:28

Давно хотела обсудить тему контроля как инструмента и идеологии — чисто в теоретическом ключе. Любые совпадения неслучайны. Слежка сейчас «на коне». Модная цифровизация позволяет в реальном времени следить за любым объектом — хоть за трубопроводом (установка датчиков по всей длине), хоть за коровой (датчики на ухо, камеры в хлеву), хоть за людьми (смартфоны, камеры, банковские приложения, приложения лояльности, такси и доставки еды, маркет-плейсы и проч.). Можно также следить за малым бизнесом — например, режим АвтоУСН позволяет анализ транзакций в режиме онлайн. Впрочем, АвтоУСН тут уже и не обязателен. Сейчас все платёжные транзакции проходят в цифре, так что мощные цифровые системы ФНС способны собирать, анализировать их, выявлять все приходы-расходы и автоматически начислять налоги. Надзорная цифровизация способна творить чудеса — она может добраться до каждого, до самого незаметного субъекта, собрать о нём массу данных и потом их проанализировать, в том числе, используя модные технологии искусственного интеллекта. Сейчас очень популярно среди начальников разных уровней создание различного рода «ситуационных центров» — со множеством экранов, на которых отражаются карты, объекты, события, различные инциденты. Возьмем, например, Центр Управления Регионом (ЦУР). Очень круто: всё видно в одном окне, на расстоянии клика мышкой, можно ощущать себя всевидящим. И, казалось бы, дальнейшее развитие этой всеобщей слежки до мышей — очевидно и неизбежно. По максимуму оцифровываем всё пространство вокруг нас, сводим всё в цифровые системы, выводим на большие экраны — и эффективно боремся со всеми угрозами, управляя всеми процессами, потоками, массами, объектами. И потом живём припеваючи, потому что всё будет практически само выполняться, колоситься и расти. Но так пока не выходит. Цифровизация часто проблем не решает и даже создаёт новые. Почему? Давайте разберем ниже. 1. Качество данных. Чтобы цифровая система эффективно анализировала данные и давала годные прогнозы, эти данные в первую очередь должны быть достоверны. Есть правило разработчиков: «Garbage-in-Garbage-out», что можно перевести, как «дрянь на входе — дрянь на выходе». А собрать достоверные данные не всегда получается, особенно если объекты, с которых мы эти данные собираем — на самом деле не объекты, а субъекты, то есть подвижны, активны, имеют собственную волю. Например, налогоплательщики —физические или юридические лица. Их интересы в целом и общем противоположны интересам сборщика налогов, а значит, эти субъекты свои данные будут стремиться скрывать, искажать, прятать, будут уходить в наличку и т.п. И чем больше давление сверху, чем тотальнее слежка, чем выше налоги, тем больше эти живые субъекты будут сопротивляться. Пик эффективности слежки проходит — собираемость падает. Продолжение следует...