Администрация Трампа планирует ускоренное продвижение правил DOT с использованием Google Gemini

Пересечение управления и генеративного искусственного интеллекта (generative artificial intelligence) достигло важной новой вехи. Администрация Трампа инициировала план по использованию Google Gemini, ведущей большой языковой модели, для составления федеральных транспортных регламентов. Это развитие, подтверждённое записями Department of Transportation (DOT) и внутренними интервью, обозначает значительный сдвиг в том, как может формироваться политика США, отдавая приоритет беспрецедентной скорости над традиционными бюрократическими обсуждениями.

По сообщениям, инициатива направлена на драматическое сокращение сроков создания новых правил безопасности — от авиационных стандартов до надзора за трубопроводами — с месяцев или лет до всего 30 дней. Этот шаг соответствует более широкой директиве администрации по интеграции искусственный интеллект в федеральные операции, вызывая как энтузиазм в плане эффективности, так и резкие опасения по поводу транспортной безопасности.

Стандарт «достаточно хорошо»: сокращение сроков

Основным драйвером этой инициативы является скорость. Во время стратегического собрания генеральный юрисконсульт DOT Gregory Zerzan, как сообщается, подчеркнул отказ от перфекционизма в пользу быстрого результата. «Нам не нужно идеальное правило... Мы хотим, чтобы было достаточно хорошо», — заявил Zerzan, добавив, что агентство намерено «наводнить поле» новыми регуляциями.

Предлагаемый рабочий процесс предполагает радикальную трансформацию жизненного цикла разработки правил. Обычно подготовка Уведомления о предполагаемом правиле (Notice of Proposed Rulemaking, NPRM) включает тщательный юридический обзор, экспертизу предметной области и длительное составление текста. В рамках нового плана юристы агентства будут использовать Google Gemini для генерации проектов регламентов за считанные минуты. Презентация, показанная более чем 100 сотрудникам DOT, утверждала, что модель ИИ может выполнить «80%–90%» объёма черновой работы, оставив за людьми задачу вычитки и окончательной доводки текста, сгенерированного машиной.

Амбициозная цель — ускорить процесс так, чтобы регламент мог пройти путь от первоначальной идеи до полного проекта, готового к рассмотрению Office of Information and Regulatory Affairs, в течение одного месяца. Сторонники утверждают, что это устранит человеческие «узкие места» в федеральной бюрократии.

Безопасность против скорости: внутренние дебаты

Хотя эффективность является основной целью, опора на Автоматизированное создание правил для критических протоколов безопасности вызвала значительные внутренние споры. Транспортные регламенты регулируют области с высокими рисками, включая структурную целостность самолетов, безопасную эксплуатацию грузовых поездов, перевозящих токсические вещества, и обслуживание газовых трубопроводов.

Сотрудники выразили тревогу по поводу передачи этих обязанностей моделям ИИ, известным «галлюцинациями» — ошибками, когда ИИ уверенно генерирует неверные или несуществующие факты. Во время демонстрации инструмента один из докладчиков, как сообщается, отверг беспокойства по поводу сложности преамбул регламентов, охарактеризовав их как «словесный салат», который Google Gemini хорошо умеет воспроизводить.

Mike Horton, бывший исполняющий обязанности главного офицера по ИИ в DOT, дал жёсткую критику стратегии. Он сравнил подход с «привлечением старшеклассника-стажёра» для разработки федерального закона, предупредив, что хотя администрация хочет действовать быстро, в сфере безопасности это означает, что «люди пострадают».

Роль Google Gemini в федеральной политике

Выбранным инструментом для этой трансформации является версия Google Gemini, используемая DOT. На демонстрациях модель показывали генерирующей документы, напоминающие официальные уведомления о разработке правил, просто вводя ключевые слова темы. Однако наблюдатели отметили, что проекты, сгенерированные ИИ, казались лишёнными конкретного нормативного текста, требуемого для Кодекса федеральных правил, что подчёркивает текущий разрыв между возможностями модели и юридической точностью, необходимой для обязательного права.

Эта инициатива не происходит в вакууме. Она перекликается с усилиями Department of Government Efficiency (DOGE) и инициативами Элона Маска по автоматизации федеральных рабочих процессов. Слитые презентации от DOGE ранее предлагали использовать ИИ для автоматизации написания документов для подачи, стремясь сократить участие федеральных сотрудников в подготовке текста.

Justin Ubert, начальник отдела в Federal Transit Administration, намекнул на будущее, в котором участие человека будет ещё больше сокращено. Выступая на недавнем саммите, он предсказал, что люди в конечном итоге перейдут в рол сегмента надзора, контролируя «взаимодействия ИИ с ИИ», а не активно составляя содержимое.

Сравнительный анализ: традиционное vs. с поддержкой ИИ создание правил

The following table outlines the projected operational shifts between current methods and the proposed AI-integrated workflow:

Реакции экспертов и будущие последствия

Интеграция искусственного интеллекта в подготовку обязательных нормативных актов бросает вызов традиционному требованию административного права, согласно которому федеральные правила должны основываться на «обоснованном принятии решений». Юридические эксперты предупреждают, что хотя ИИ может генерировать правдоподобно звучащий текст, ему не хватает способности выполнять фактическое рассуждение, необходимое для обоснования сложных политических решений.

Bridget Dooling, профессор Ohio State University, предостерегла от смешения объёма выводов с качеством регуляции. «Тот факт, что эти инструменты могут породить много слов, не означает, что эти слова складываются в высококачественное правительственное решение», — отметила она.

По мере того как DOT продвигается с этой инициативой «острия копья», баланс между использованием генеративного ИИ для административной эффективности и сохранением строгих стандартов, необходимых для общественной безопасности, остаётся критически важной областью наблюдения. Результат этого эксперимента может задать прецедент тому, как правительство США будет применять технологии для написания правил, регулирующих повседневную жизнь.