Цифровой Госплан: как алгоритмы воспроизводят проблемы советской плановой экономики

Когда «Яндекс Такси» фиксирует цену поездки в 428 рублей, пассажир теряет возможность выбора, а водители — стимул выходить на линию в пробках. Новая цифровая экономика не отменяет дефицит, а лишь маскирует его под «объективные» данные. Почему ИИ-Госплан 2.0 рискует повторить ошибки ОГАС — и как алг…

Цифровой Госплан: как алгоритмы воспроизводят проблемы советской плановой экономики
Photo by Luke Chesser / Unsplash

Цифровой Госплан: алгоритмы против реальности

Когда приложение «Яндекс Такси» показывает фиксированную цену в 428 рублей, пассажир не выбирает водителя, не торгуется и не может переплатить за срочность. Алгоритм принял решение — и точка. Заместитель главы администрации президента Максим Орешкин называет это «плановым ценообразованием»: мол, без цифровизации проезд в Москве обошёлся бы втрое дороже, а водители тратили бы 80 % времени на поиск заказов вместо самих поездок. Но что происходит, когда за окном пробка, а пассажир на другом конце города? На экране пусто, а у обочины стоят люди, готовые переплатить. Цифровизация не отменяет дефицит. Она маскирует его под объективные данные.

Возврат к плановой экономике — не метафора. В 1960–70-х годах Виктор Глушков пытался создать Общегосударственную автоматизированную систему управления (ОГАС) — сеть вычислительных центров, которая должна была координировать экономику в реальном времени. Проект напоминал смесь интернета и ERP для всей страны: планирование, учёт, логистика — всё в одном контуре. Но ОГАС не состоялся не из-за коррупции, а из-за структурных противоречий советской системы. Ведомства не желали делиться данными, централизация грозила перераспределением власти, а элементная база и инфраструктура не тянули масштаб. Конфликт интересов убил саму идею централизованного управления.

Сегодня Фонд «Кристалл роста» продвигает ИИ-Госплан 2.0 — прототип системы государственного планирования на базе искусственного интеллекта, поддержанный в администрации президента и ключевых министерствах. Речь идёт об автоматизации институтов, транзакций и даже межличностных отношений. Но что изменилось с тех пор, как Глушков бился над ОГАС? Те же риски — инерция, бюрократизация, дефицит — только теперь в цифровом формате. Алгоритмы не понимают контекста. Они работают с историческими данными и текущими сигналами, но не умеют предсказывать форс-мажоры: внезапные санкционные шоки, всплески инфляции или локальные сбои в поставках. Когда внешние условия меняются резко, система либо застывает, либо требует ручной корректировки — а это уже возврат к ручному управлению, против которого якобы и выступает цифровизация.

Возьмём всё тот же «Яндекс Такси». Водители действительно тратят меньше времени на поиск клиентов: 80 % рабочего времени уходит на перевозку, а не на ожидание заказа. Но если алгоритм занижает тарифы в пробках, машины не выходят на линию. Пассажиры видят пустую карту и не могут переплатить за срочность — даже если готовы. Система создаёт иллюзию предсказуемости, но на деле воспроизводит старую проблему плановой экономики: дефицит. Только теперь его источником становятся не директивные планы, а негибкие алгоритмы, которые не успевают адаптироваться к новым условиям.

Цифровой Госплан — это не возрождение советской модели, а её цифровая тень. Алгоритмы воспроизводят худшие черты плановой экономики: инерцию, бюрократию и дефицит, но под прикрытием «объективных» данных. Они экономят транзакционные издержки в стабильных условиях, но ломаются при неопределённости. В час пик или во время внешнего шока системе требуется ручная настройка — а значит, чиновник или оператор платформы всё равно принимает решение, пусть и через интерфейс.

Экономика не подчиняется уравнениям межотраслевого баланса и не поддаётся точному прогнозированию. Инновации рождаются не из централизованных расчётов, а из личной инициативы, которую невозможно запрограммировать. Цифровизация может быть инструментом — но только если она дополняет рынок, а не подменяет его. Иначе она рискует стать новой формой директивного управления: без советской идеологии, зато с иллюзией технологической нейтральности.

Read more

ПМЭФ-2026: как форум показал разрыв между дипломатией и реальными барьерами

ПМЭФ-2026: как форум показал разрыв между дипломатией и реальными барьерами

На ПМЭФ-2026 высокие переговоры о ресурсах и суверенитете столкнулись с бытовыми реалиями: потерянные документы, драки за интервью и отсутствие глав европейских государств. Африканские делегаты приехали с конкретными запросами, но их реализация зависит от политической воли.

NVIDIA RTX Spark: что обещает новый чип и почему он не для всех

NVIDIA RTX Spark: что обещает новый чип и почему он не для всех

NVIDIA RTX Spark объединяет ARM-процессор Grace и графику Blackwell на одной подложке с 128 ГБ памяти и 1 Пфлопсом FP4. Но без дискретной графики и с Windows on ARM платформа подойдёт только тем, кто готов мириться с ограничениями ради AI-возможностей.

Headroom: как сжать контекст для LLM без потери данных

Headroom: как сжать контекст для LLM без потери данных

Headroom сжимает выводы инструментов, логи и JSON-структуры перед отправкой в LLM, сокращая токены на 60–95% без потери точности. Работает как прокси, библиотека или обёртка для агентов и поддерживает обратимое сжатие через локальный кэш.

Ubuntu Sway Remix 26.04 LTS: что обещает и чем рискует неофициальный дистрибутив

Ubuntu Sway Remix 26.04 LTS: что обещает и чем рискует неофициальный дистрибутив

Неофициальный Ubuntu Sway Remix 26.04 LTS предлагает готовый к использованию Sway на базе Ubuntu LTS без Snap и с поддержкой ARM и NVIDIA. Но поддержка проекта может завершиться уже в ноябре 2026 года, и пользователям стоит готовиться к миграции.