ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ПРИ УПРАВЛЕНИИ ВОЙСКАМИ НАЦИОНАЛЬНОЙ ГВАРДИИ РОССИИ

Войска национальной гвардии Российской Федерации (ВНГ) выполняют широкий спектр задач, связанных с обеспечением безопасности, правопорядка и территориальной целостности страны. Успешное выполнение этих задач требует эффективного управления, оперативного принятия решений и грамотного использования имеющихся ресурсов. В условиях динамично меняющейся обстановки и роста угроз, применение технологий искусственного интеллекта (ИИ) представляется перспективным направлением повышения эффективности управления войсками. Руководство и управление ВНГ осуществляется в соответствии со ст. 6 Федерального закона от 03.07.2016 № 226-ФЗ «О войсках национальной гвардии Российской Федерации», при этом обобщенная модель управления представлена на рис. 1.

Рисунок 1 - Обобщенная модель управления войсками национальной гвардии

DOI:10.60797/IRJ.2026.163.53.1

Как отмечают в своей статье «О внедрении систем искусственного интеллекта как направления информационной технологизации в деятельность Федеральной службы войск национальной гвардии» А.В. Пряников, О.В. Толстых и О.В. Исаев, интеграция ИИ в оперативные процессы Росгвардии, направлена на повышение уровня безопасности и эффективности работы правоохранительных органов

[8]

. Особое внимание, по мнению авторов, следует уделять применению технологий ИИ в охране общественного порядка, мониторинге правонарушений и управлении ресурсами. Внедрение подобных систем, как подчеркивают исследователи, должно сопровождаться «созданием комплексной законодательной рамки», гарантирующей защиту прав граждан и предотвращающей возможные злоупотребления.

В условиях динамично меняющихся угроз и растущего объема информации, применение современных технологий, в том числе ИИ, и, в особенности, нейронных сетей, становится необходимым условием для повышения эффективности выполнения этих задач. В соответствии с Национальной стратегией развития искусственного интеллекта до 2030 года, утвержденной Президентом РФ

Цель исследования: повышение эффективности процессов управления войсками национальной гвардии России с использованием возможностей ИИ на основе принципов системного анализа и исследования процессов функционирования сложных организационно-технических систем и оценки возможностей их дальнейшего развития.

Методическую основу исследований составили ключевые научные работы, посвященные методологии применения ИИ в силовых структурах, а также работы по общей теории управления системами. В частности:

Анисимов В.Г., Зегжда Д.П., Супрун А.Ф.

Ериков А.П.

Тебекин А.В. и др.

Исаев О.В., Пряников А.В., Толстых О.В.

Шеншин В.М.

Таким образом, методологическая база представляет собой синтез подходов к системному управлению, конкретных разработок, включая авторские наработки

Научная новизна настоящего исследования заключается в системном синтезе указанных методологических подходов применительно к специфике задач ВНГ и в разработке на этой основе комплексной многоуровневой модели интеграции технологий ИИ в процессы управления ВНГ. В отличие от работ, посвященных отдельным аспектам (роботизация, кибербезопасность, правовое регулирование), в данной статье предложена целостная архитектура внедрения, охватывающая восемь ключевых направлений (от ситуационной осведомленности до консультирования граждан) и увязывающая их с обобщенной моделью управления ВНГ (рис. 1). Кроме того, автором сформулирован и детализирован перечень этико-правовых вызовов, специфичных для силовой структуры правоохранительного типа, таких как «смерть по алгоритму», смещение ответственности и риски массового наблюдения, с предложением конкретных мер по их нивелированию (принцип смыслового контроля человека, развитие предметно-ориентированного ИИ, четкое распределение зон ответственности).

Основные направления применения ИИ в ВНГ:

а) ситуационная осведомленность, включающая:

– анализ данных, при котором ИИ может использоваться для обработки и анализа огромных объемов информации из различных источников (видеокамеры, датчики, социальные сети, оперативные отчеты), выявления закономерностей и прогнозирования возможных угроз,

– распознавание образов с использованием систем ИИ, способных распознавать лица, объекты, транспортные средства и другие элементы окружающей среды, что позволяет оперативно выявлять потенциальных нарушителей и угрозы,

– прогнозирование: ИИ может использоваться для прогнозирования развития ситуаций, например, для оценки вероятности возникновения массовых беспорядков или террористических актов;

б) автоматизация принятия решений:

– системы поддержки принятия решений (СППР): ИИ может предоставлять командирам и операторам информацию и рекомендации, необходимые для принятия обоснованных решений в сложных ситуациях,

– автоматизированное планирование: ИИ может использоваться для автоматического формирования планов операций, учитывающих различные факторы и ограничения,

– управление ресурсами: ИИ может оптимизировать распределение ресурсов (личный состав, техника, материальные средства) для обеспечения максимальной эффективности выполнения задач;

в) роботизированные системы:

– беспилотные летательные аппараты (БПЛА): ИИ может использоваться для автоматического управления БПЛА, выполнения разведывательных миссий, патрулирования территорий и обнаружения нарушителей.

– наземные роботизированные платформы: ИИ может управлять наземными роботами, предназначенными для выполнения задач, связанных с повышенным риском (разминирование, штурм зданий, доставка грузов).

– автономные системы охраны: ИИ может управлять автономными системами охраны, обеспечивающими защиту объектов и территорий от несанкционированного проникновения.

г) кибербезопасность:

– обнаружение кибератак: ИИ может использоваться для обнаружения и анализа кибератак на информационные системы ВНГ, выявления вредоносного программного обеспечения и предотвращения несанкционированного доступа к информации.

– защита данных: ИИ может использоваться для защиты конфиденциальных данных, шифрования информации и предотвращения утечек данных.

– автоматическое реагирование на инциденты: ИИ может автоматически реагировать на киберинциденты, блокировать вредоносную активность и восстанавливать работоспособность систем.

д) автоматизация работы с оружием, позволяющая решить задачу автоматического учета, контроля и инвентаризация оружия, находящегося на вооружении в ВНГ и у граждан. Использование систем распознавания изображений и маркировки допустимо для автоматической идентификации оружия, отслеживания его перемещения и контроля за сроком действия разрешений, что позволяет снизить риск хищения и несанкционированного использования оружия.

е) оптимизация логистики и управления ресурсами, позволяет решить задачу оптимизация маршрутов патрулирования, планирование операций, управление запасами техники и материальных средств на основе использование алгоритмов оптимизации для планирования маршрутов, учитывающих дорожную обстановку, оперативную информацию и другие факторы, что позволяет обеспечить повышение оперативности реагирования на происшествия, снижение затрат на топливо и обслуживание техники;

ж) обеспечение охраны общественного порядка и общественной безопасности позволяет решить задачу автоматического выявление признаков систематических нарушений общественного порядка, распознавание криминального поведения и лиц, нарушающих общественный порядок на основе использования «обученных» нейронных сетей, для выявления признаков систематических нарушений, использование программного обеспечения для определения анатомических признаков преступников. Внедрение спутниковых систем для участия в охране общественного порядка.

з) консультирование граждан и военнослужащих с использованием чат-ботов, как виртуальных собеседников, на основе ИИ, позволит решить задачу предоставления оперативной и исчерпывающей информации по интересующим вопросам, высвободить кадровый потенциал сотрудников ВНГ для решения иных актуальных задач.

е) классификация данных позволяет обеспечивать распределение данных по группам согласно заданным параметрам, для отнесения оружия к огнестрельному, холодному, гражданскому, боевому и т.д. При этом возможно использование нейронных сетей для классификации данных в соответствии с установленными критериями.

Преимущества и вызовы внедрения ИИ в ВНГ:

Преимущества:

– повышение эффективности управления: ИИ позволяет автоматизировать рутинные задачи, ускорить процессы принятия решений и оптимизировать использование ресурсов;

– улучшение ситуационной осведомленности: ИИ предоставляет командирам и операторам более полную и актуальную информацию об обстановке, что позволяет им принимать более обоснованные решения;

– снижение рисков для личного состава: использование роботизированных систем позволяет выполнять опасные задачи без риска для жизни и здоровья военнослужащих.

– укрепление кибербезопасности: ИИ позволяет обнаруживать и отражать кибератаки, защищать конфиденциальную информацию и обеспечивать устойчивость информационных систем

Вызовы:

– высокая стоимость разработки и внедрения: Разработка и внедрение систем ИИ требует значительных финансовых вложений;

– необходимость квалифицированных кадров: для разработки, внедрения и эксплуатации систем ИИ требуются высококвалифицированные специалисты;

– проблемы с интеграцией: интеграция систем ИИ в существующие системы управления может быть сложной и потребовать значительной переработки программного обеспечения;

Помимо технических и финансовых сложностей, внедрение ИИ в ВНГ сопряжено с серьезными этическими дилеммами, требующими заблаговременного правового регулирования и публичного обсуждения:

– степень автономности принятия решений («Смерть по алгоритму»): ключевой вопрос — может ли ИИ получить право на применение силы, особенно летальной? Необходимо законодательно закрепить принцип смыслового контроля человека (human-in-the-loop) для критически важных решений, таких как применение оружия. Системы должны оставаться в роли советчика или инструмента, а не самостоятельного субъекта, несущего ответственность;

– смещение ответственности и подотчетности: в случае ошибки алгоритма, приведшей к человеческим жертвам или иному ущербу, ответственность должен нести не абстрактный «алгоритм», а конкретное должностное лицо (командир, оператор) или организация-разработчик, именно поэтому требуется четкое распределение зон ответственности;

– предвзятость алгоритмов (Algorithmic Bias): системы ИИ, обученные на исторических данных, могут унаследовать и усилить существующие в них предубеждения. Например, система прогнозирования преступности может начать таргетировать определенные социальные или этнические группы просто потому, что они были чаще представлены в данных о прошлых задержаниях. Это ведет к дискриминации и нарушению прав граждан;

– массовое наблюдение и право на приватность: широкое использование распознавания лиц и анализа данных из социальных сетей для прогнозирования угроз создает систему тотального слежения, поэтому важно найти баланс между безопасностью и правом граждан на частную жизнь, закрепленным в Конституции РФ. Требуется прозрачность в том, какие данные собираются, как хранятся и на каких основаниях используются;

– «черный ящик» и объяснимость: многие сложные модели ИИ (особенно глубокие нейронные сети) не позволяют легко понять логику принятого решения. Для военной и правоохранительной сферы это недопустимо. Командир, отдающий приказ на основе рекомендации ИИ, должен иметь возможность получить понятное объяснение: «почему система считает, что в этом здании находятся террористы?». Развитие объяснимого ИИ (Explainable AI, XAI) является обязательным требованием.

Учет этих рисков на стадии проектирования систем ИИ, а не постфактум, является залогом их легитимности и общественного принятия.

– этические вопросы: необходимо учитывать этические вопросы, связанные с использованием ИИ в военной сфере, такие как автономность принятия решений и ответственность за последствия.

– риск ошибок: системы ИИ могут допускать ошибки, что может привести к негативным последствиям.

Для успешного внедрения ИИ в ВНГ необходимо:

– разработать четкую стратегию: стратегия должна определять приоритетные направления применения ИИ, цели и задачи, а также необходимые ресурсы;

– инвестировать в образование и подготовку кадров: необходимо создать систему подготовки специалистов в области ИИ, способных разрабатывать, внедрять и эксплуатировать системы ИИ в военной сфере;

– развивать отечественные технологии: необходимо поддерживать разработку отечественных технологий ИИ, чтобы снизить зависимость от иностранных поставщиков.

– совершенствовать нормативно-правовую базу: необходимо разработать нормативно-правовую базу, регулирующую использование ИИ в военной сфере, с учетом этических и правовых аспектов.

– проводить испытания и тестирование: необходимо проводить испытания и тестирование систем ИИ в реальных условиях, чтобы выявить и устранить недостатки.

Для иллюстрации потенциальной эффективности технологий ИИ рассмотрим несколько концептуальных моделей и кейсов, применимых к задачам ВНГ.

3.1. Кейс-стади 1: Прогнозирование районов массовых беспорядков

Задача: предсказание с высокой долей вероятности мест и времени возникновения массовых беспорядков для упреждающего планирования сил и средств.

Модель: можно применить регрессионную модель, учитывающую ряд факторов (X1, X2, ... Xn), где X1 — запланированные публичные мероприятия (митинги, матчи), X2 — активность в социальных сетях по геолокациям (тональность, частота упоминаний), X3 — статистика правонарушений за предыдущие периоды, X4 — текущая оперативная обстановка (например, проведение крупных операций).

Упрощенная формула оценки риска:

Rбеспорядков = k1* X1 + k2* X2 + k3* X3 + k4* X4,

где k1...kn — весовые коэффициенты, определяемые машинным обучением на исторических данных.

Результат: Система выдает карту тепловых карт риска, позволяя командиру оптимально распределить патрули.

3.2. Кейс-стади 2: Прототип системы автоматизированного контроля вооружения

Задача: Снижение рисков хищения и несанкционированного использования оружия.

Модель: Использование сверточной нейронной сети (CNN) для распознавания образов.

Процесс: Оружие на складе оснащается QR- или RFID-метками, при этом камеры видеонаблюдения в режиме реального времени фиксируют все перемещения. Алгоритм компьютерного зрения на основе применения сверточной нейронной сети (CNN) автоматически идентифицирует тип оружия по метке и внешнему виду, сверяя данные. При несоответствии (например, метка принадлежит пистолету, а камера видит автомат) или при попытке несанкционированного выноса система немедленно отправляет сигнал тревоги оператору и блокирует проходные.

3.3. Кейс-стади 3: Оптимизация маршрутов патрулирования с помощью генетического алгоритма

Задача: Определение наиболее эффективного маршрута для патрульного экипажа с учетом множества динамических факторов.

Модель: Генетический алгоритм, где «особь» – это вариант маршрута. Критерии оптимизации (функция приспособленности):

– минимизация времени реакции на потенциальные вызовы;

– максимизация охвата зон с высоким прогнозируемым риском (из Кейс-стади 1).

– учет текущей дорожной ситуации и пробок.

Результат: система ежедневно или в реальном времени генерирует и ранжирует оптимальные маршруты для каждого патруля, повышая эффективность присутствия.

3.4. Научная новизна, результаты и их обсуждение

Проведенное исследование позволяет сформулировать следующие научные результаты, обладающие новизной:

– разработана и визуализирована структурно-функциональная модель интеграции технологий искусственного интеллекта в систему управления войсками национальной гвардии Российской Федерации. Модель демонстрирует не точечное, а системное взаимодействие восьми выделенных направлений применения ИИ (ситуационная осведомленность, автоматизация решений, роботизированные системы, кибербезопасность, контроль вооружения, оптимизация логистики, охрана правопорядка, консультирование) с базовыми управленческими контурами ВНГ (рис. 1), что отличает данную работу от исследований, рассматривающих внедрение ИИ в силовых структурах фрагментарно

– выявлен и структурирован комплекс этико-правовых рисков внедрения ИИ в деятельность правоохранительной военной организации, выходящий за рамки типовых технических и финансовых вызовов. Впервые применительно к ВНГ артикулированы и детально проанализированы взаимосвязанные проблемы: допустимая автономность принятия решений о применении силы («смерть по алгоритму»), механизмы распределения юридической ответственности за решения, поддержанные ИИ, риски алгоритмической предвзятости и её последствия для прав граждан, конфликт между технологиями массового наблюдения и правом на приватность. Данный комплексный анализ развивает и конкретизирует отдельные правовые тезисы, представленные в работах

– предложен и обоснован концептуальный подход к практической реализации технологий ИИ в ВНГ через разработку специализированных прототипов (кейс-стади), адаптированных к её задачам. Представленные модели (регрессионная для прогнозирования беспорядков, сверточная нейронная сеть для контроля вооружения, генетический алгоритм для оптимизации патрулирования) служат не просто иллюстрацией возможностей ИИ, а являются методологической основой для создания пилотных систем. Данный подход, опирающийся на авторские наработки в области анализа обстановки

– сформулирована и аргументирована ключевая организационная инициатива — необходимость создания в структуре ВНГ специализированного научно-исследовательского института проблем применения ИИ. Этот вывод является практической рекомендацией, вытекающей из всего проведенного анализа, и направлен на консолидацию исследований, снижение издержек и ускорение внедрения отечественных технологий ИИ.

Полученные результаты развивают известные литературные данные

С учетом того, что в Федеральной службе ВНГ Российской Федерации осуществляется систематическая научная деятельность, направленная на обоснование стратегических направлений развития, строительства и применения воинских формирований, включающая в себя комплексный анализ и разработку методологических подходов к формированию и реализации требований к различным системам, образцам вооружений, военной и специальной техники, а также техническим средствам, предназначенным для выполнения задач по обеспечению государственной и общественной безопасности, защите прав и свобод граждан, внедрение технологий ИИ должно быть определено в качестве ключевой повестки решения всех без исключения задач, стоящих перед ВНГ в соответствии с моделью управления (рис. 1). Научные исследования в данной области представляют собой неотъемлемую часть процесса стратегического планирования и оперативного управления ВНГ. Они позволяют не только определить наиболее эффективные пути модернизации и совершенствования материально-технической базы, но и разработать инновационные концепции, направленные на повышение уровня боеготовности и оперативности реагирования на возникающие угрозы. Особое внимание должно быть уделено вопросам интеграции новейших достижений науки и техники в практику применения ВНГ, в том числе, расширению перечня специальных средств, определенных ст. 20 Федерального закона от 03.07.2016 № 226-ФЗ «О войсках национальной гвардии Российской Федерации». Это включает в себя как разработку новых образцов вооружения и техники, так и адаптацию существующих технологий к специфическим условиям выполнения задач, стоящих перед ВНГ.

Успешность внедрения технологий ИИ в ВНГ обуславливает также необходимость создания в их структуре специализированного научно-исследовательского института проблем применения ИИ в ВНГ.

Проведенное исследование подтвердило высокий потенциал технологий искусственного интеллекта для кардинального повышения эффективности управления войсками национальной гвардии России. Основным научным результатом работы является разработка комплексного системного подхода к интеграции ИИ, включающего:

– многоуровневую модель внедрения по восьми ключевым направлениям;

– детальный анализ специфических этико-правовых вызовов и мер по их минимизации;

– концептуальные прототипы (кейс-стади) для прикладной реализации.

В отличие от существующих исследований, фокусирующихся на частных аспектах, в статье предложено целостное видение трансформации управления ВНГ на основе ИИ, увязанное с её законодательными основаниями и оперативными задачами. Научная новизна работы заключается в синтезе методологий системного анализа, теории управления и конкретных технологий ИИ применительно к правоохранительной деятельности военного типа. Для успешной реализации данного подхода необходимо разработать четкую стратегию, инвестировать в образование и подготовку кадров, развивать отечественные технологии, совершенствовать нормативно-правовую базу. Ключевой практической рекомендацией, вытекающей из исследования, является создание в структуре ВНГ специализированного научно-исследовательского института проблем применения ИИ, что позволит консолидировать усилия, снизить временные и финансовые издержки и обеспечить скоординированное внедрение инноваций в деятельность Национальной гвардии.