Можливі шляхи та перспективи застосування методів штучного інтелекту для аналізу й оцінювання ефективності державного управління в Україні
Ключові слова:
державне управління, оцінка ефективності, штучний інтелект, великі мовні моделі, імітаційне моделювання, нейронні мережі, аналіз ієрархійАнотація
У статті розглядаються перспективи застосування штучного інтелекту в державному управлінні, зокрема для оцінки управлінських рішень, а також обговорюються пов’язані з цим проблеми. Питання вдосконалення управління суспільним життям через розробку і здійснення процесів оцінювання ефективності державного управління набуло привабливих перспектив з появою й усе ширшим застосуванням інструментів штучного інтелекту. З одного боку, оцінка дій органів державного управління традиційними методами нерідко викривлюється внаслідок браку інформації, політичних чи інституційних упереджень або субʼєктивних підходів до процедури оцінювання, що може призвести до помилок в ухваленні управлінських рішень і погіршення якості управлінських послуг, що надаються суспільству. З іншого – стрімкий розвиток нових інформаційних та аналітичних інструментів, повʼязаний з появою штучного інтелекту (ШІ), значною мірою залишається "екзотичною іграшкою", оскільки потребує не лише спеціальних методик застосування, але й розуміння суті самого обʼєкта. І все ж, застосування ШІ стрімко поширюється в багатьох країнах, зокрема для вдосконалення процесів управління суспільним життям. У статті детально обговорюються основні моделі ШІ, що застосовуються нині в практиці вироблення й ухвалення управлінських рішень як із політологічного, так і з кібернетичного погляду. Якщо традиційно результат оцінювання визначається тим, хто саме проводить його (тобто, експерт "у політиці", "для політики" чи "про політику"), то ми маємо усвідомити, що в кожному з цих трьох випадків актор оцінювання виступає з різними упередженнями, а отже, і різними критеріями оцінки. Водночас застосування ШІ дає змогу отримати більш-менш неупереджені результати, хоча і тут можливі деякі маніпуляції. В "кібернетичній" частині статті показано, що основні успіхи в застосуванні ШІ останнім часом повʼязані з використанням "великих мовних моделей" - LLM, в основі яких лежать нейронні мережі, що навчаються на величезних масивах даних. На деяких математичних прикладах показані особливості використання цих моделей і вигоди від цього.
Посилання
Бібліографічні посилання
Глибовець, М. М., & Олецький, О. В. (2002). Штучний інтелект. Підручник для студентів вищих навчальних закладів, що навчаються за спеціальностями "Комп’ютерні науки" та "Прикладна математика". Київ: Видавничий дім "КМ Академія".
Демʼянчук, О. (2008). Державна політика і державне управління: політологічні аспекти. Київ: "Факт".
Демʼянчук, О. (2015). Політичні перспективи досягнення Good Governance в Україні. Віче, 22, 1015.
Дєдков, В. С. (2018). Байєсівський підхід для розв’язання задач інвестування за умов стохастичної невизначеності (Магістерська дисертація). Київ: КПІ ім. Ігоря Сікорського. https://ela.kpi.ua/items/94199b55-b1bc-4aad-a447-36b6d6a6f248
Олецький, О. В., & Івохін, Є. В. (2021). Формалізація процедури формування динамічної рівноваги альтернатив у багатоагентному середовищі у процесах прийняття рішень більшістю голосів. Кібернетика та системний аналіз, 57(1), 5566. https://doi.org/10.1007/s10559-021-00328-y
Олецький, О. В., Франчук, І. О., & Гуминський, В. В. (2023). Про підхід до формування дворівневої моделі "стан – ймовірність дії" на основі попарних порівнянь та методу аналізу ієрархій. Наукові записки НаУКМА. Комп’ютерні науки, 6, 410. https://doi.org/10.18523/2617-3808.2023.6.4-10
Перша країна у світі зібралася писати закони за допомогою ШІ. (2025, Квітень 21). МЕТА. https://meta.ua/uk/news/world/4p11nj9hd7uh-persha-krayina-u-sviti-zibralasya-pisati-zakoni-za-dopomogoyu-shi/
Пікулик, О. І., & Власюк, Н. І. (2023). Основні підходи до оцінювання ефективності діяльності органів державного управління. Вчені записки ТНУ ім. В. І. Вернадського. Серія: Публічне управління та адміністрування, 34(73)(1), 93100.
Подольчак, Н. Ю., & Хім, Н. К. (2020). Міжнародні інтегральні показники оцінки ефективності роботи державних службовців у країнах ЄС. Вісник Національного університету "Львівська політехніка". Серія "Проблеми економіки та управління", 2(8), 5970.
Працюватимуть ще максимум рік: представники двох професій можуть втратити роботу через ШІ. (2025, Вересень 3). Today.UA. https://today.ua/481861-pracyuvatimut-she-maksimum-rik-predstavniki-dvoh-profesij-mozhut-vtratiti-robotu-cherez-shi/
Principles of Good Democratic Governance. (n.d.). Center of Expertise for Multilevel Governance. https://www.coe.int/en/web/centre-of-expertise-for-multilevel-governance/12-principles
AI Playbook for the UK Government. (2025). Government Digital Service https://assets.publishing.service.gov.uk/media/67aca2f7e400ae62338324bd/AI_Playbook_for_the_UK_Government__12_02_.pdf
AI Preparedness Index. (2024). International Monetary Fund. https://www.imf.org/external/datamapper/AI_PI@AIPI/ADVEC/EME/LIC
AI Verify Testing Framework. (n.d.). AI Verify Foundation: https://aiverifyfoundation.sg/what-is-ai-verify/
Allen, J. G., Loo, J., & Campoverde, J. L. (2025). Governing intelligence: Singapore`s evolving AI governance framework. Cambridge Forum on AI: Law and Governance, 1, e12, 1–20. https://doi.org/10.1017/cfl.2024.12
Aref A., & Tran, T. (2020). An integrated trust establishment model for the internet of agents. Knowledge and Information Systems, 62, 79–105.
Artificial Intelligence Marketing Albert. (n.d.). albert.ai. https://albert.ai/
Aurora AI. (2025). OECD. https://oecd.ai/en/dashboards/policy-initiatives/aurora-ai-6862
Balasubramaniam, S., Kadry, S., Prasanth, A., & Dhanaraj, R. K. (Eds.). (2024). Generative AI and LLMs. Natural language processing ang generative adversarial networks. Walter de Gruyter GmbH & Co KG.
Brunelli, M. (2015). Introduction to the Analytic Hierarchy Process. Cham: Springer.
Choo, E., & Wedley, W. (2004). A Common Framework for Deriving Preference Values from Pairwise Comparison Matrices. Computers & Operations Research, 31(6), 893908.
Citizen Lab. (n.d.). European Comission. https://cop-demos.jrc.ec.europa.eu/citizen-engagement-organisations/citizenlab
Dosyn, D., & Oletsky, O. (2024). An approach to modeling elections in bipartisan democracies on the base of the "state-probability of action" model. CEUR Workshop Proceedings, 3723, 74–85
Dunn, W. N. (2018). Public Policy Analysis: An Integrated Approach. Routledge (6th ed.). NY: Routledge.
Dwivedi, R., Dave, D., Naik, H., Singhal, S., Omer, R., Pankesh, P., Qian, B., Wen, Z., Shah, T., Morgan, G., & Ranjan, R. (2023). Explainable AI (XAI): Core ideas, techniques, and solutions. ACM Computing Surveys, 55(9), 1–33.
Estonia`s Bürokratt, a concept of how state could operate in the age of artificial intelligence, again in UNESCO`s global list of top AI projects. (2023). Invest in Estonia. https://investinestonia.com/estonias-burokratt-is-a-concept-of-how-state-could-operate-in-the-age-of-artificial-intelligence/
French government will use AI to modernize public services. (2024, April 23). RFI. https://www.rfi.fr/en/france/20240423-french-government-will-use-ai-to-modernise-public-services
Gao, Y., Xiong, Y., Gao, X., Jia, K., Pan, J., Bi, Y., Dai, Y., Sun, J., Wang, M., & Wang, H. (2024). Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey. Retrieved from arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2312.10997
Gilpin, L. H., Bau, D., Yuan, B. Z., Bajwa, A., Specter, M., & Kagal, L. (2018). Explaining Explanations: An Overview of Interpretability of Machine Learning. In 2018 IEEE 5th International Conference on Data Science and Advanced Analytics (DSAA) (pp. 80–89). The Institute of Electrical and Electronics Engineers.
Go Vocal – Online Community Engagement Platform for Governments. (n.d.). Go Vocal. https://www.govocal.com/
Guan, Q., Zou, S., Liu, H. & Chen, Q. (2022). Performance Evaluation Method of Public Administration Department Based on Improved DEA Algorithm. Cognitive-Inspired Semantic Representation and Analytics for Multimedia Data. https://doi.org/10.1155/2022/2338680
Gupta, S., Ranjan, R., & Singh, S. N. (2024). A Comprehensive Survey of Retrieval-Augmented Generation (RAG): Evolution, Current Landscape and Future Directions. Retrieved from arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2410.12837
Huang, K., Wang, Y., Zhu, F., Chen, X., & Xing, Ch. (Eds). (2023). Beyond AI. ChatGPT, Web 3 and the Business Landscape of Tomorrow. Switzerland: Springer.
Jackson, P. (1998). Introduction to Expert Systems. Addison-Wesley.
Jones, D., Snider, C., Nassehi, A., Yon, J., & Hicks, B. (2020). Characterising the Digital Twin: A systematic literature review. CIRP journal of manufacturing science and technology, 29, 3652. https://doi.org/10.1016/j.cirpj.2020.02.002
Khan, I. (2024). The quick guide to prompt engineering: Generative AI tips and tricks for ChatGPT, Bard, Dall-E, and Midjourney. John Wiley & Sons.
Koczkodaj, W., Mikhailov, L., Redlarski, G., Soltys, M., Szybowski, J., Tamazian, G., Wajch, E., & Yuen, K. K. F. (2016). Important Facts and Observations about Pairwise Comparisons, Fundamenta Informaticae, 144(34), 117. https://doi.org/10.3233/FI-2016-1336
Lardi, K. (2025). Artificial Intelligence for Business. London: Kogan Page.
Martineau, K. (2023). What is retrieval-augmented generation? IBM. https://research.ibm.com/blog/retrieval-augmented-generation-RAG
Mon assistant parquet (n.d.). beta.gouv.fr. https://beta.gouv.fr/startups/investigation-cour-d-appel-de-paris.html
Nah, S. (Ed.). (2023). Research Handbook on Artificial Intelligence and Communication. Edward Elgar Publishing.
Oletsky, O. (2021). Exploring Dynamic Equilibrium Of Alternatives On The Base Of Rectangular Stochastic Matrices. In CEUR Workshop Proceedings 2917 (pp. 151160). http://ceur-ws.org/Vol-2917/
Russell, S., & Norwig, P. (2021). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson Education, Inc.
Saaty, T. L. (1980). The Analytic Hierarchy Process. New York: McGraw Hill.
Straussman, J. D. (1990). Public Administration (2nd ed.). Longman.
Sutton, R. S., & Barto, A. G. (2018). Reinforcement Learning: An Introduction. Second Edition. London: MIT Press.
The vision of Bürokratt. (n.d.). Republic of Estonia. Information System Authority. https://www.ria.ee/en/state-information-system/personal-services/burokratt
Ubaldi, B.-C.,& Zapata, R. (2024, June 13). Governing with Artificial Intelligence. Are governments ready? OECD Artificial Intelligence Papers, 20. https://www.oecd.org/en/publications/governing-with-artificial-intelligence_26324bc2-en.html
Virtuaalne abiline Bürokratt. (n.d.). Kratid. https://www.kratid.ee/burokratt
Vosoughi, S., Roy, D., & Aral, S. (2018). The spread of true and false news online. Science, 359, 1146–1151.
What is Good Governance? (2009). United Nations Economic and Social Commission for Asia and the Pacific. http://www.unescap.org/sites/default/files/good-governance.pdf
Wu, H., Ji, P., Ma, H., & Xing, L. (2023). A comprehensive review of digital twin from the perspective of total process: Data, models, networks and applications. Sensors, 23(19), 8306. https://doi.org/10.3390/s23198306
References
Principles of Good Democratic Governance. (n.d.). Center of Expertise for Multilevel Governance. https://www.coe.int/en/web/centre-of-expertise-for-multilevel-governance/12-principles
AI Playbook for the UK Government. (2025). Government Digital Service https://assets.publishing.service.gov.uk/media/67aca2f7e400ae62338324bd/AI_Playbook_for_the_UK_Government__12_02_.pdf
AI Preparedness Index. (2024). International Monetary Fund. https://www.imf.org/external/datamapper/AI_PI@AIPI/ADVEC/EME/LIC
AI Verify Testing Framework. (n.d.). AI Verify Foundation: https://aiverifyfoundation.sg/what-is-ai-verify/
Allen, J. G., Loo, J., & Campoverde, J. L. (2025). Governing intelligence: Singapore`s evolving AI governance framework. Cambridge Forum on AI: Law and Governance, 1, e12, 1–20. https://doi.org/10.1017/cfl.2024.12
Aref A., & Tran, T. (2020). An integrated trust establishment model for the internet of agents. Knowledge and Information Systems, 62, 79–105.
Artificial Intelligence Marketing Albert. (n.d.). albert.ai. https://albert.ai/
Aurora AI. (2025). OECD. https://oecd.ai/en/dashboards/policy-initiatives/aurora-ai-6862
Balasubramaniam, S., Kadry, S., Prasanth, A., & Dhanaraj, R. K. (Eds.). (2024). Generative AI and LLMs. Natural language processing ang generative adversarial networks. Walter de Gruyter GmbH & Co KG.
Brunelli, M. (2015). Introduction to the Analytic Hierarchy Process. Cham: Springer.
Choo, E., & Wedley, W. (2004). A Common Framework for Deriving Preference Values from Pairwise Comparison Matrices. Computers & Operations Research, 31(6), 893908.
Citizen Lab. (n.d.). European Comission. https://cop-demos.jrc.ec.europa.eu/citizen-engagement-organisations/citizenlab
Demianchuk, O. (2008). Derzhavna polityka I derzhavne upravlinnia: politologichni aspekty [Public Policy and Public Administration: Political Aspects]. Kyiv: "Fact".
Demianchuk, O. (2015). Politychni ptrcpektyvy dosiagnennia Good Governance in Ukraine. [Political perspectives to reach Good Governance in Ukraine]. Viche, 22, 1015 [in Ukrainian].
Diedkov, V. S. (2018). Bayesivskyi pidkhid dlia rozviazannia zadach investuvannia stokhastychnoi nevyznachenosti (Mahisters'ka dysertatsiia) [Bayesian approach to solving tasks on investment in case of stochastic uncertainty (Master’s degree dissertation)]. Kyiv: KPI im. Ihoria Sikors'koho. https://ela.kpi.ua/items/94199b55-b1bc-4aad-a447-36b6d6a6f248 [in Ukrainian].
Dosyn, D., & Oletsky, O. (2024). An approach to modeling elections in bipartisan democracies on the base of the "state-probability of action" model. CEUR Workshop Proceedings, 3723, 74–85
Dunn, W. N. (2018). Public Policy Analysis: An Integrated Approach. Routledge (6th ed.). NY: Routledge.
Dwivedi, R., Dave, D., Naik, H., Singhal, S., Omer, R., Pankesh, P., Qian, B., Wen, Z., Shah, T., Morgan, G., & Ranjan, R. (2023). Explainable AI (XAI): Core ideas, techniques, and solutions. ACM Computing Surveys, 55(9), 1–33.
Estonia`s Bürokratt, a concept of how state could operate in the age of artificial intelligence, again in UNESCO`s global list of top AI projects. (2023). Invest in Estonia. https://investinestonia.com/estonias-burokratt-is-a-concept-of-how-state-could-operate-in-the-age-of-artificial-intelligence/
French government will use AI to modernize public services. (2024, April 23). RFI. https://www.rfi.fr/en/france/20240423-french-government-will-use-ai-to-modernise-public-services
Gao, Y., Xiong, Y., Gao, X., Jia, K., Pan, J., Bi, Y., Dai, Y., Sun, J., Wang, M., & Wang, H. (2024). Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey. Retrieved from arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2312.10997
Gilpin, L. H., Bau, D., Yuan, B. Z., Bajwa, A., Specter, M., & Kagal, L. (2018). Explaining Explanations: An Overview of Interpretability of Machine Learning. In 2018 IEEE 5th International Conference on Data Science and Advanced Analytics (DSAA) (pp. 80–89). The Institute of Electrical and Electronics Engineers.
Go Vocal – Online Community Engagement Platform for Governments. (n.d.). Go Vocal. https://www.govocal.com/
Guan, Q., Zou, S., Liu, H. & Chen, Q. (2022). Performance Evaluation Method of Public Administration Department Based on Improved DEA Algorithm. Cognitive-Inspired Semantic Representation and Analytics for Multimedia Data. https://doi.org/10.1155/2022/2338680
Gupta, S., Ranjan, R., & Singh, S. N. (2024). A Comprehensive Survey of Retrieval-Augmented Generation (RAG): Evolution, Current Landscape and Future Directions. Retrieved from arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2410.12837
Hlybovets, M. M., & Oletsky, O. V. (2002). Shtuchnyi intelekt. Pidruchnyk dlia studentiv vischykh navchalnykh zakladiv, scho navchayutsia za spetsialnostiamy "Kompiuterni nauky" ta "Prykladna matematyka" [Artificial Intellect. Manual for the students of "Computer Science" and "Applied Mathematics" majors]. Kyiv: Publishing House "KM Academia" [in Ukrainian].
Huang, K., Wang, Y., Zhu, F., Chen, X., & Xing, Ch. (Eds). (2023). Beyond AI. ChatGPT, Web 3 and the Business Landscape of Tomorrow. Switzerland: Springer.
Jackson, P. (1998). Introduction to Expert Systems. Addison-Wesley.
Jones, D., Snider, C., Nassehi, A., Yon, J., & Hicks, B. (2020). Characterising the Digital Twin: A systematic literature review. CIRP journal of manufacturing science and technology, 29, 3652. https://doi.org/10.1016/j.cirpj.2020.02.002
Khan, I. (2024). The quick guide to prompt engineering: Generative AI tips and tricks for ChatGPT, Bard, Dall-E, and Midjourney. John Wiley & Sons.
Koczkodaj, W., Mikhailov, L., Redlarski, G., Soltys, M., Szybowski, J., Tamazian, G., Wajch, E., & Yuen, K. K. F. (2016). Important Facts and Observations about Pairwise Comparisons, Fundamenta Informaticae, 144(34), 117. https://doi.org/10.3233/FI-2016-1336
Lardi, K. (2025). Artificial Intelligence for Business. London: Kogan Page.
Martineau, K. (2023). What is retrieval-augmented generation? IBM. https://research.ibm.com/blog/retrieval-augmented-generation-RAG
Mon assistant parquet (n.d.). beta.gouv.fr. https://beta.gouv.fr/startups/investigation-cour-d-appel-de-paris.html
Nah, S. (Ed.). (2023). Research Handbook on Artificial Intelligence and Communication. Edward Elgar Publishing.
Oletsky, O. (2021). Exploring Dynamic Equilibrium Of Alternatives On The Base Of Rectangular Stochastic Matrices. In CEUR Workshop Proceedings 2917 (pp. 151160). http://ceur-ws.org/Vol-2917/
Oletsky, O. V., & Ivokhin, Ye. V. Formalizatsiya procedury formuvannia dynamichnoyi rivnovahy alternatyv u bahatoahentnomu seredovischi u procesakh pryiniattia rishen bilshistiu holosiv [Formalization of the procedure of alternatives dynamic equilibrium forming in multiagent environment at making decisions by the majority]. Kibernetyka ta systemnyi analiz, 57(1), 5566. https://doi.org/10.1007/s10559-021-00328-y [in Ukrainian].
Oletsky, O. V., Franchuk, I. O., & Huminsky, V. V. (2023). Pro pidkhid do formuvannia dvorivnevoi modeli "stan-imovirnist dii" na osnovi poparnykh porivnian ta metodu ierarkhiy [On the approach to building two-level model "state-action probability" based on pair comparison and hierarchy analysis] Naukovi zapysky NaUKMA, Komp’iuterni nauky, 6, 410. https://doi.org/10.18523/2617-3808.2023.6.4-10 [in Ukrainian].
Persha krayina u sviti zibralasia pysaty zakony za dopomohoyu ShI [The first country in the World plans to write laws with the assistance of AI]. (2025, Kviten 21). МЕТА. https://meta.ua/uk/news/world/4p11nj9hd7uh-persha-krayina-u-sviti-zibralasya-pisati-zakoni-za-dopomogoyu-shi/ [in Ukrainian].
Pikulyk, O. I., & Vlasiuk, N. I. (2023). Osnovni pidhody do otsiniuvannia efektyvnosti diyalnosti organiv derzhavnogo upravlinnia [Basic approaches to the Public Administration performances efficiency evaluation]. Vcheni zapysky TNU im. V. I. Vernadskoho. Seriia: Publichne upravlinnia ta administruvannia, 34(73)(1), 93100 [in Ukrainian].
Podolchak, N. Yu., & Khim, N. K. Mizhnarodni integralni pokaznyky otsinky tftktyvnosti roboty derzhavnykh sluzhbovtsiv u krayinakh YeS. [International integral indicators of public servants performance efficiency in the EU countries]. Visnyk Natsionalnogo universytetu "L’vivska Politekhnika", 2(8), 5970 [in Ukrainian].
Pratsiuvatymut’ sche maksymum rik: predstavnyky dvokh profesiy mozhut’ vtratyty robotu cherez ShI [Maximum one year of employment: representatives of two professions may loose their job because of AI]. (2025, Veresen 3). Today.UA: https://today.ua/481861-pracyuvatimut-she-maksimum-rik-predstavniki-dvoh-profesij-mozhut-vtratiti-robotu-cherez-shi/ [in Ukrainian].
Russell, S., & Norwig, P. (2021). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson Education, Inc.
Saaty, T. L. (1980). The Analytic Hierarchy Process. New York: McGraw Hill.
Straussman, J. D. (1990). Public Administration (2nd ed.). Longman.
Sutton, R. S., & Barto, A. G. (2018). Reinforcement Learning: An Introduction. Second Edition. London: MIT Press.
The vision of Bürokratt. (n.d.). Republic of Estonia. Information System Authority. https://www.ria.ee/en/state-information-system/personal-services/burokratt
Ubaldi, B.-C.,& Zapata, R. (2024, June 13). Governing with Artificial Intelligence. Are governments ready? OECD Artificial Intelligence Papers, 20. https://www.oecd.org/en/publications/governing-with-artificial-intelligence_26324bc2-en.html
Virtuaalne abiline Bürokratt. (n.d.). Kratid. https://www.kratid.ee/burokratt
Vosoughi, S., Roy, D., & Aral, S. (2018). The spread of true and false news online. Science, 359, 1146–1151.
What is Good Governance? (2009). United Nations Economic and Social Commission for Asia and the Pacific. http://www.unescap.org/sites/default/files/good-governance.pdf
Wu, H., Ji, P., Ma, H., & Xing, L. (2023). A comprehensive review of digital twin from the perspective of total process: Data, models, networks and applications. Sensors, 23(19), 8306. https://doi.org/10.3390/s23198306
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2025 Олександр Демʼянчук, Олексій Олецький
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
