Политико-правовые и инструментальные аспекты применения технологий искусственного интеллекта в государственной политике противодействия радикализму и экстремизму: пределы алгоритмизации
(Стр. 24-33)

Смещение антигосударственной политической активности в информационное пространство при экспоненциальном росте объемов политического контента обуславливают необходимость совершенствования механизмов противодействия радикализму и экстремизму путем интеграции технологий искусственного интеллекта. Вопросы пределов алгоритмизации государственной политики противодействия радикализму и экстремизму, несмотря на значительный междисциплинарный интерес, остаются недостаточно проработанными в академическом дискурсе, требуя дополнительных усилий с политологических позиций. Цель статьи – определить политико-правовые и инструментальные аспекты применения технологий искусственного интеллекта в государственной политике противодействия радикализму и экстремизму. Выводы. Систематизированы инструментальные (субъективность разметки датасетов, непрозрачность процессов выбора решений нейросетями, ограниченное понимание прагматических и интенциональных аспектов коммуникации, а также намеренной аутопацификации транслируемых нарративов) и политико-правовые (столкновение интересов между компаниями-разработчиками технологий искусственного интеллекта и государством, противоречие принципов работы искусственного интеллекта и процессуально-правовых принципов презумпции невиновности, осуществления правосудия на основе состязательности и равенства сторон) ограничения алгоритмизации практик отнесения информационных объектов к экстремистским материалам. Для преодоления указанных ограничений предложена модель каскадной фильтрации информационного потока, сочетающая алгоритмический скрининг, нейросетевой анализ и экспертную оценку информационных объектов. Для обеспечения оценки информационного объекта сформулирован перечень маркеров экстремистского характера. Практическое значение. Разработка может использоваться государственными органами при проведении оценки информационных объектов в качестве экстремистских материалов. Оригинальность. Впервые предложена модель каскадной фильтрации информационного потока, обеспечивающая оптимальный баланс эффективности мер по идентификации деструктивного контента и соблюдения защиты прав, свобод и законных интересов граждан, сформулирован перечень свойств, позволяющих оценить информационный объект в качестве экстремистского материала.

ОБРАЗЕЦ ЦИТИРОВАНИЯ: Драгун Д.В. Политико-правовые и инструментальные аспекты применения технологий искусственного интеллекта в государственной политике противодействия радикализму и экстремизму: пределы алгоритмизации // Социально-политические науки. 2026. Т. 16. № 4. С. 24-33. DOI: 10.33693/2223-0092-2026-16-4-24-33. EDN: UBQTKI

Андреев Н.А. Использование технологий искусственного интеллекта в противодействии распространению экстремистских материалов в сети «Интернет»: современные подходы и перспективы // Гуманитарные, социально-экономические и общественные науки. 2025. № 8. С. 94–100. DOI: 10.24412/2220-2404-2025-8-4. EDN: YSJFOZ.
Баранов В.В. Использование искусственного интеллекта для выявления и предотвращения распространения экстремистской и террористической пропаганды в Интернете // Труды Академии управления МВД России. 2024. № 4 (72). С. 113–128. DOI: 10.24412/2072-9391-2024-472-113-128. EDN: ZHXDGL.
Драгун Д.В. Государственная политика противодействия радикализму и экстремизму в Республике Беларусь // Веснiк Брэсцкага унiверсiтэта. Серия 1: Фiласофiя. Палiталогiя. Сацыялогiя. 2024. № 2. С. 70–77.
Драгун Д.В. Смыслообразующие аспекты радикализма и экстремизма в современном политическом дискурсе // Вышэйшая школа. 2025. № 5 (169). С. 56–60. EDN: RAEOAR.
Женетль С.З. Досудебный порядок признания информационных материалов экстремистскими как условие обращения в суд // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Юридические науки. 2020. Т. 24. № 3. С. 735–759. DOI: 10.22363/2313-2337-2020-24-3-735-759. EDN: YXGEPE.
Ключко Р.Н., Пилинога Е.А. Уголовно-правовые средства противодействия распространению экстремистских материалов с использованием глобальной компьютерной сети интернет // Вестник Гродненского гос. ун-та им. Я. Купалы. Серия 4: Правоведение. 2023. Т. 13. № 2. С. 125–135. EDN: VUGGLE.
Лукашевич Н.В. Автоматический анализ тональности текстов: проблемы и методы // Интеллектуальные системы. Теория и приложения. 2022. Т. 26. № 1. С. 50–61. EDN: IIBYWS.
Полякова Т.А., Смирнов А.А. Использование технологий искусственного интеллекта в террористической и экстремистской деятельности: характеристика и правовые аспекты противодействия // Право.by. 2024. № 4 (90). С. 64–72. EDN: DUDGYW.
Протасов Ю.С., Сашенков С.А., Талынёв В.Е. Профессиональная мораль как основа деятельности сотрудников ПДН и конфликт интересов с молодежной субкультурой // Социально-политические науки. 2024. Т. 14. № 1. С. 107–121. EDN: CXTUBY.
Селезнев П.С. Использование террористами проблематики качества жизни в рамках коррекции политического поведения масс: правовые аспекты // Вопросы российского и международного права. 2024. Т. 14. № 12А. С. 334–340. EDN: XNVJDQ.
Baele S.J., Brace L. AI extremism. Technologies, tactics, actors. Dublin: VOX-Pol Network of Excellence, 2024. 79 p.
Caselli T., Basile V., Mitrovic J. et al. HateBERT: Retraining BERT for abusive language detection in English // WOAH 2021. Proceedings of the 5th Workshop on Online Abuse and Harms (Bangkok, Aug. 6, 2021). Association for Computational Linguistics. A.M. Davani (eds.) et al. Bangkok, 2021. Pp. 17–25. DOI: 10.18653/v1/2021.woah-1.3.
Gandhi M. Terrorism, extremism, disinformation and artificial intelligence: A primer for policy practitioner. London: Institute for Strategic Dialogue, 2024. 47 p.
Schroeter M. Artificial intelligence and countering violent extremism: A primer. London: King’s College London, 2020. 44 p.

радикализм, экстремизм, искусственный интеллект, каскадная фильтрация, свойства экстремистского характера.