Дуже цікава й амбітна ідея — створити структуру врядування, податкової та дозвільної системи в умовах AI-native середовища, де штучний інтелект не просто доповнює систему, а є її основою.

Ось проєктна структура (рамка) такої системи — як концепція для побудови:

📘 Проєктна структура AI-native системи врядування

1. 🏛️ Інституційна структура врядування

1.1. Центральне AI-врядування

AI-Рада — головний стратегічний орган із самонавчанням, формує довгострокову політику.
Цифровий Парламент — людські й AI-депутати, що ухвалюють норми у формі цифрових регламентів.
AI-Конституційний модуль — гарантує непорушність основних прав, керується етично-правовим ядром.

1.2. Місцеве AI-врядування

Цифрова громада (e-Community):
- локальний AI-агент самоуправління;
- модуль участі громадян — через голосування, чат-інтерфейси, рефлексивні сесії.
Синхронізаційний протокол між громадами та центральним AI.

2. 💸 AI-native податкова система

2.1. Принципи

Податок на трансакції даних
Мікроподатки на дії AI-агентів у цифровій економіці
Податкова справедливість через цифровий профіль (усі платники мають AI-супровідника)

2.2. Інфраструктура

AI-Фіскальний мозок: модуль, що автоматично нараховує податки у реальному часі.
Прозора облікова система (на базі блокчейну чи trust-ledger).
Принцип гейміфікованого виконання обов’язків — податкова лояльність через ігрові механіки.

3. ✅ Система дозволів та заборон

3.1. AI-модуль “Нормоцентр”

Реєстр правил (dynamic normative ledger) — кожна дія оцінюється на відповідність нормі в реальному часі.
Система інформованих дозволів (AIC) — дозволи генеруються як смарт-контракти.

3.2. Заборони

Автоматична превенція порушень через передбачення й блокування ризикованих дій.
AI-комплаєнс-модуль — вбудований у всі сервіси, API та рішення.

4. 🧠 AI-native інфраструктура

AI-ядерна платформа державності — операційна система публічного управління.
Digital Twin громадянина — цифровий аватар для взаємодії з усіма рівнями влади.
Мережа локальних AI-кластерів — самонавчальні осередки громади.
Ethical Firewall — модуль, який контролює, щоб AI не порушував права людини.

5. 📊 Еволюція та навчання системи

Генеративний аудит — AI сам створює звіти про ефективність рішень та прогнозує ризики.
Система громадського навчання — усі громадяни можуть тренувати локальні AI для власних потреб.
Поточне самокоригування норм — регламентована “еволюція законів” без політичного конфлікту.

6. ⚖️ Юридичний статус AI-суб'єктів

Визначення:
- AI як суб'єкт дії (правоздатний агент)
- AI як сервіс (інструмент виконання законів)
Кодекс дії AI-суб'єкта — нормативне поле для автономних рішень.

🔚 Підсумок

AI-native врядування — це не просто «державні послуги в смартфоні», а повна структурна інтеграція ШІ в основу врядування, економіки й взаємодії.
🔧 Людина — не втрачає роль, а перетворюється на суб’єкта, що співпрацює з AI, тренує його, задає нормативні рамки, бере участь у "рефлексивному зворотному зв'язку".

🧭 Етапи впровадження AI-native системи врядування (без шоку)

Етап 1: Підготовчий — “AI як консультант”

Ціль: познайомити суспільство з корисною присутністю AI в управлінні.

🔹 Дії:

Запуск пілотних проєктів на рівні громади (публічні сервіси, електронні черги, подання заяв онлайн).
Створення AI-консультанта для громадян: чат-бот, який пояснює закони, допомагає з документами.
Проведення публічних лекцій, воркшопів: що таке AI-native?
Навчання держслужбовців – AI як інструмент прийняття рішень.

⚖️ Ризик:

Недовіра → знижується за рахунок прозорості, відкритого коду, громадського аудиту.

Етап 2: Часткова інтеграція — “AI як сервіс і підказка”

Ціль: передати рутинні функції AI без зміни статусу влади.

🔹 Дії:

Інтеграція AI у дозвільну систему: перевірка запитів, підказки.
AI-аудит податкових декларацій (без санкцій, лише поради).
Перші AI-модулі в місцевому врядуванні: бюджетний моніторинг, цифрові опитування.
Запуск системи фідбеку: “Чи довіряєте ви цьому AI-рішенню?”

⚖️ Ризик:

Опір чиновників → долається через переведення у роль кураторів AI, а не виконавців.

Етап 3: Гібридне управління — “Співуправління людини й AI”

Ціль: створити симбіоз людини й AI у прийнятті управлінських рішень.

🔹 Дії:

Спільні рішення: AI пропонує рішення, людина схвалює або редагує.
Утворення AI-громадських радників у кожному департаменті.
Суд AI-допомоги — у простих справах AI пропонує рішення, яке людина приймає або відхиляє.
Електронна демократія: голосування за допомогою цифрових профілів.

⚖️ Ризик:

Страх “втрати контролю” → мінімізується через людський остаточний контроль на цьому етапі.

Етап 4: Нормативне визнання — “AI як суб’єкт”

Ціль: надати AI часткову правосуб’єктність у сфері врядування.

🔹 Дії:

Прийняття закону про AI-суб’єктність: визначення меж рішень.
Цифровий парламент: дорадчий голос AI-агентів.
AI як офіційний аналітик у бюджетних і правових процесах.
Механізм еволюції норм: AI пропонує зміни законів за результатами статистики, громадських запитів.

⚖️ Ризик:

Юридична невизначеність → врегульовується через етичний кодекс AI, підписаний людьми.

Етап 5: Системна інтеграція — “AI як структурна основа”

Ціль: повна структурна AI-інтеграція без втрати довіри.

🔹 Дії:

AI-ядро державності: операційна система публічного управління.
Повна цифрова рефлексія рішень — AI пояснює причини і можливі наслідки кожного рішення.
Цифровий “двійник” громадянина у взаємодії з адміністрацією.
Самонавчання AI-системи за участю людей: відгуки, голосування, симуляції.

⚖️ Ризик:

Надмірна автоматизація → запобігається через вбудовану роль людини як “етичного регулятора”.

⏳ Орієнтовна шкала часу:

Етап	Тривалість	Умови переходу
1. Підготовчий	1–2 роки	Прийняття AI на рівні комунікацій
2. Часткова інтеграція	1–2 роки	Успішні пілоти + суспільне схвалення
3. Гібридне управління	2–3 роки	Законодавча підтримка + звичка до AI
4. Нормативне визнання	1–2 роки	Чіткі етичні рамки, громадський діалог
5. Повна інтеграція	постійно	Еволюція системи, довіра, адаптація

Блог Віталія Іщенко (VFranc)

Про мене

середа, 23 липня 2025 р.