Cultural Evolution and the Expansion of Artificial Intelligence as Challenges to the Public Administration System
Keywords:
public administration, artificial intelligence, culture, cultural code, management ontology, sovereignty, values, digital transformationAbstract
Modern public administration systems are characterized by significant institutional inertia due to historically established practices, which limits their ability to transform operationally. However, the rapid expansion of artificial intelligence (AI) technologies and the deepening of global uncertainty require fundamentally new approaches to strategic management that are adequate to the challenges of our time. Based on interdisciplinary ontological analysis, which includes understanding the evolution of management paradigms and complex systems, the study proves that the formation of future management systems will be determined not only by strategic planning, but also by tactical adaptation to changing conditions. The paper reveals the managerial dilemma of the need to simultaneously maintain the operability of existing management systems, adapt them to digital technologies and form a strategic vision for the future; (b) it is proved that the expansion of AI, especially generative models, transforms cultural codes and value attitudes, imperceptibly changing mass consciousness and management practices; (c) it is argued that strategic management in the context of digital transformation requires a fundamental distinction between algorithmized operational tasks and the sphere of value-semantic solutions, which remains the prerogative of human intelligence. The main conclusion is that responsible implementation of AI in public administration requires overcoming the technological approach and considering the deep ontological and cultural consequences. The research results may be useful to government officials and developers of digital transformation strategies that consider the interaction of technological, managerial and value factors, as well as to the academic community for further development of management theories in the context of technological singularity.Downloads
References
Агеев А. И. (1991) Предпринимательство: проблемы собственности и культуры (1-е изд.). М.: Наука.
Агеев А. И. (2016а) Предпринимательство: проблемы собственности и культуры (4-е изд.). ИНЭС-РУБИН.
Агеев А. И. (2016б) Смена гегемона. ИНЭС.
Агеев А. И. (Ред.) (2018) К «цифре» готов? Оценка адаптивности высокотехнологичного комплекса России к реалиям цифровой экономики. ИНЭС. Экономические стратегии, (2).
Агеев А. И., Логинов Е. Л., Шкута А. А., Голублев А. А. (2019) Цифровая навигация в матрице реальностей: оперирование бифуркационными траекториями движения ключевых точек будущего на «дереве» ветвящихся событийных цепочек. Экономические стратегии, 21(5), с. 48–57. EDN: CRRNZN. doi: 10.33917/es-5.163.2019.48-55
Агеев А. И., Логинов Е. Л., Шкута А. А. (2020) Нейрооперирование поведением когнитивных агентов на основе электронной семантической интерпретации состояний сознания и психики с эффектами погружения, присутствия и единения виртуальной реальности. Микроэкономика, № 1, с. 5‒12. EDN: CRRNZN.
Городничев А. В., Карнаухова А. В., Кривцова О. А. и др. (2020) Социально-экономические аспекты внедрения искусственного интеллекта. Айти Сервис.
Грушин Б. А. (2001) Четыре жизни России в зеркале опросов общественного мнения. Жизнь 1-я. Эпоха Хрущева. Прогресс-Традиция.
Жизненный мир россиян: 25 лет спустя (конец 1990-х — середина 2010-х годов) (2016). Под ред. Ж. Т. Тощенко. ЦСП и М. С. 44–47.
Каляев И. А. (2019) Искусственный интеллект: камо грядеши? Экономические стратегии, 21(5), рр. 6–15. EDN: AEDBYI. doi: 10.33917/es-5.163.2019.6-15
Каляев И. А. (2024) Искусственный интеллект и суперкомпьютерные технологии. Экономические стратегии, 26(2), с. 42–53. EDN: YNZWEC. doi: 10.33917/es-2.194.2024.42-53
Кукшев В. И. (2020/1) Цифровая экономика: проблемы и решения. Экономические стратегии, 22(5), с. 51–57. EDN: YXSEDR. doi: 10.33917/es-5.171.2020.51-57
Кукшев В. И. (2020/2) Классификация систем искусственного интеллекта. Экономические стратегии, 22(6), с. 58–67. EDN: KPAUJJ. doi: 10.33917/es-6.172.2020.58-67
Макаров В. Л. (2010) Социальный кластеризм: российский вызов. Бюджет.
Мэтьюз Р., Агеев А., Большаков З. (2003) Новая матрица, или Логика стратегического превосходства. ОЛМА-Пресс.
Овчинников В. В. (2017) Дорога в мир искусственного интеллекта. ИНЭС-РУБИН.
Овчинников В. В. (2018) История конструирования искусственного интеллекта. Экономические стратегии, 20(3), с. 48–55. EDN: XOUAEH.
Приходько С. Э., Шевченко В. Н. (2011) Переписка Президента Российской Федерации Бориса Николаевича Ельцина с главами государств и правительств. 1996–1999 : В 2 т. Т. 1: Австралия — Монголия. Большая Российская энциклопедия.
Рамзе В. Б. (1985) Личное потребление в Японии. Наука.
Сплетенный мир: кошка перевернулась. Доклад Римскому клубу : резюме. (2023) МНИИПУ.
Чернавский Д. С., Старков Н. И., Щербаков А. В. (2016) Естественнонаучная концепция в теоретической экономике. М.: Центр социально-экономического прогнозирования им. Д. И. Менделеева.
Шевалдина Е. И. (2025) Государственная и муниципальная служба в эпоху искусственного интеллекта: новые возможности. УГНТУ.
Юхно А. С. (2020) Использование искусственного интеллекта и робототехники в период цифровой трансформации бизнеса: автоматизация рабочих мест. Страховое дело, (2), с. 47–53. EDN: HMWVGE.
Andrews P., Sousa T., Haefele B., Beard M., Wigan M., Palia A., Reid K., Narayan S., Dumitru M., Morrison A., Mason G., Jacquet A. (2022) A Trust Framework for Government Use of Artificial Intelligence and Automated Decision Making. arXiv. doi: 10.48550/arXiv.2208.10087
Bullock J., Hammond S., Krier S. (2025) AGI, Governments, and Free Societies. arXiv. doi: 10.48550/arXiv.2503.05710
Cath C., Jansen F. (2022) Dutch Comfort: The Limits of AI Governance through Municipal Registers. Techné: Research in Philosophy and Technology, 26, рр. 395–412. doi: 10.5840/techne202323172
Goldsmith S., Yang J. (2025) AI and the Transformation of Accountability and Discretion in Urban Governance. arXiv. doi: 10.48550/arXiv.2502.13101
Hernandez G., Muench M., Maier D. et al. (2022) FirmWire: Transparent dynamic analysis for cellular baseband firmware. Proceedings of the Network and Distributed System Security Symposium (NDSS). doi: 10.14722/ndss.2022.23136 (дата обращения: 27. 08. 2025)
Kawakami A., Coston A., Heidari H., Holstein K., Zhu H. (2024) Studying Up Public Sector AI: How Networks of Power Relations Shape Agency Decisions Around AI Design and Use. Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction, 8(CSCW), Article 268, рр. 1–24. doi: 10.1145/3686989
Engin Z. (2025) Human-AI Governance (HAIG): A Trust-Utility Approach. arXiv. doi: 10.48550/arXiv.2505.01651
Raikov A. N., Pirani M. (2022) Human-machine duality: What’s next in cognitive aspects of artificial intelligence? IEEE Access, 10. doi: 10.1109/ACCESS.2022.3177657
