Сопоставление стратегий стран-лидеров разработки проблем искусственного интеллекта – США и Китая – со стратегией России
Научная статья
Для цитирования
Фонотов А. Г., Косычев А. М. Сопоставление стратегий стран-лидеров разработки проблем искусственного интеллекта – США и Китая – со стратегией России // Управление наукой: теория и практика. 2026. Том 8. № 1. С. 12-31. DOI: https://doi.org/10.19181/smtp.2026.8.1.1 EDN: XPJYLL
Аннотация
В исследовании сравниваются национальные стратегии искусственного интеллекта (ИИ) США, Китая и России, оценивается их содержательная полнота и управленческие логики. Используется гибридная рамка, объединяющая подходы управления (опережающего, рефлексивного, эксперименталистского и предварительного) и контентный анализ структуры стратегий. Результаты показывают, что США опираются на гибкое и рефлексивное управление, Китай – на централизованное директивное планирование, Россия – на смешанную модель с ограниченной адаптивностью. Эти различия соответствуют политико-экономическому устройству стран и подтверждают выводы литературы по управлению возникающими технологиями (emerging technology). Работа вносит теоретический, методологический и эмпирический вклад и предлагает рекомендации для улучшения стратегирования в сфере разработок по созданию устройств со встроенным ИИ в России.
Ключевые слова:
ИИ, национальные стратегии ИИ, модели стратегирования, governance-управление, стратегическое планирование
Литература
1. Mintzberg H. The fall and rise of strategic planning. Harvard Business Review. 1994;72(1):107–114.
2. Bryson J. M., Roering W. D. Applying private-sector strategic planning in the public sector. Journal of the American Planning Association. 1987;53(1):9–22. DOI 10.1080/01944368708976631.
3. Bryson J. M. Strategic planning for public and nonprofit organizations: A guide to strengthening and sustaining organizational achievement. 3rd ed. San Francisco, CA : Jossey-Bass; 2004. xxvi, 430 p. ISBN 978-0-787-96755-0.
4. Bryson J., George B. Strategic management in public administration. In: Oxford research encyclopedia of politics. Oxford : Oxford University Press; 2020. P. 1–26. DOI 10.1093/acrefore/9780190228637.013.1396.
5. Bryson J. M., Edwards L. H., Van Slyke D. M. Getting strategic about strategic planning research. Public Management Review. 2018;20(3):317–339. DOI 10.1080/14719037.2017.1285111.
6. Rotolo D., Hicks D., Martin B. R. What is an emerging technology? Research Policy. 2015;44(10):1827–1843. DOI 10.1016/j.respol.2015.06.006.
7. Ulnicane I., Knight W., Leach T., Stahl B. C., Wanjiku W.-G. Framing governance for a contested emerging technology: Insights from AI policy. Policy and Society. 2021;40(2):158–177. DOI 10.1080/14494035.2020.1855800.
8. Ulnicane I., Knight W., Leach T., Stahl B. C., Wanjiku W.-G. Governance of artificial intelligence: Emerging international trends and policy frames. In: Tinnirello M., ed. The global politics of artificial intelligence. Boca Raton : CRC Press; 2022. P. 29–55. DOI 10.1201/9780429446726-2.
9. Radu R. Steering the governance of artificial intelligence: National strategies in perspective. Policy and Society. 2021;40(2):178–193. DOI 10.1080/14494035.2021.1929728.
10. Fatima S., Desouza K. C., Dawson G. S. National strategic artificial intelligence plans: A multi-dimensional analysis. Economic Analysis and Policy. 2020;67:178–194. DOI 10.1016/J.EAP.2020.07.008.
11. Papyshev G., Yarime M. The state’s role in governing artificial intelligence: Development, control, and promotion through national strategies. Policy Design and Practice. 2023;6(1):79–102. DOI 10.1080/25741292.2022.2162252.
12. Djeffal C., Siewert M. B., Wurster S. Role of the state and responsibility in governing artificial intelligence: A comparative analysis of AI strategies. Journal of European Public Policy. 2022;29(11):1799–1821. DOI 10.1080/13501763.2022.2094987.
13. Kuhlmann S., Stegmaier P., Konrad K. The tentative governance of emerging science and technology – A conceptual introduction. Research Policy. 2019;48(5):1091–1097. DOI 10.1016/j.respol.2019.01.006.
14. Barben D., Fisher E., Selin C., Guston D. H. Anticipatory governance of nanotechnology: Foresight, engagement, and integration. In: Hackett E. J., Amsterdamska O., Lynch M. E., Wajcman J., eds. The handbook of science and technology studies. Cambridge, MA ; London : MIT Press; 2008. P. 979–1000.
15. Guston D. H. Understanding ‘anticipatory governance’. Social Studies of Science. 2014;44(2):218–242. DOI 10.1177/0306312713508669.
16. Jasanoff S., ed. States of knowledge: The co-production of science and the social order. London : Routledge; 2004. xii, 317 p. ISBN 0-415-33361-X. DOI 10.4324/9780203413845.
17. Voß J.-P., Bauknecht D., Kemp R., eds. Reflexive governance for sustainable development. Cheltenham : Edward Elgar Publishing; 2006. xviii, 457 p. ISBN 978-1-84542-582-1. DOI 10.4337/9781847200266.
18. Sabel C. F., Zeitlin J. Experimentalist governance. In: Levi-Faur D., ed. The Oxford handbook of governance. Oxford : Oxford University Press; 2012. P. 169–183. DOI 10.1093/oxfordhb/9780199560530.013.0012.
19. Maiminas E. Z. Socioeconomic genotype of a society (1989). Moscow University Economics Bulletin. 2016;(4):186–204. (In Russ.). DOI 10.38050/013001052016415. EDN XHOHTT.
20. Fonotov A. G. The foreseeable future: Building policy and transition strategy. Science Management: Theory and Practice. 2025;7(2):12–42. DOI 10.19181/smtp.2025.7.2.1. EDN CZKWER.
2. Bryson J. M., Roering W. D. Applying private-sector strategic planning in the public sector. Journal of the American Planning Association. 1987;53(1):9–22. DOI 10.1080/01944368708976631.
3. Bryson J. M. Strategic planning for public and nonprofit organizations: A guide to strengthening and sustaining organizational achievement. 3rd ed. San Francisco, CA : Jossey-Bass; 2004. xxvi, 430 p. ISBN 978-0-787-96755-0.
4. Bryson J., George B. Strategic management in public administration. In: Oxford research encyclopedia of politics. Oxford : Oxford University Press; 2020. P. 1–26. DOI 10.1093/acrefore/9780190228637.013.1396.
5. Bryson J. M., Edwards L. H., Van Slyke D. M. Getting strategic about strategic planning research. Public Management Review. 2018;20(3):317–339. DOI 10.1080/14719037.2017.1285111.
6. Rotolo D., Hicks D., Martin B. R. What is an emerging technology? Research Policy. 2015;44(10):1827–1843. DOI 10.1016/j.respol.2015.06.006.
7. Ulnicane I., Knight W., Leach T., Stahl B. C., Wanjiku W.-G. Framing governance for a contested emerging technology: Insights from AI policy. Policy and Society. 2021;40(2):158–177. DOI 10.1080/14494035.2020.1855800.
8. Ulnicane I., Knight W., Leach T., Stahl B. C., Wanjiku W.-G. Governance of artificial intelligence: Emerging international trends and policy frames. In: Tinnirello M., ed. The global politics of artificial intelligence. Boca Raton : CRC Press; 2022. P. 29–55. DOI 10.1201/9780429446726-2.
9. Radu R. Steering the governance of artificial intelligence: National strategies in perspective. Policy and Society. 2021;40(2):178–193. DOI 10.1080/14494035.2021.1929728.
10. Fatima S., Desouza K. C., Dawson G. S. National strategic artificial intelligence plans: A multi-dimensional analysis. Economic Analysis and Policy. 2020;67:178–194. DOI 10.1016/J.EAP.2020.07.008.
11. Papyshev G., Yarime M. The state’s role in governing artificial intelligence: Development, control, and promotion through national strategies. Policy Design and Practice. 2023;6(1):79–102. DOI 10.1080/25741292.2022.2162252.
12. Djeffal C., Siewert M. B., Wurster S. Role of the state and responsibility in governing artificial intelligence: A comparative analysis of AI strategies. Journal of European Public Policy. 2022;29(11):1799–1821. DOI 10.1080/13501763.2022.2094987.
13. Kuhlmann S., Stegmaier P., Konrad K. The tentative governance of emerging science and technology – A conceptual introduction. Research Policy. 2019;48(5):1091–1097. DOI 10.1016/j.respol.2019.01.006.
14. Barben D., Fisher E., Selin C., Guston D. H. Anticipatory governance of nanotechnology: Foresight, engagement, and integration. In: Hackett E. J., Amsterdamska O., Lynch M. E., Wajcman J., eds. The handbook of science and technology studies. Cambridge, MA ; London : MIT Press; 2008. P. 979–1000.
15. Guston D. H. Understanding ‘anticipatory governance’. Social Studies of Science. 2014;44(2):218–242. DOI 10.1177/0306312713508669.
16. Jasanoff S., ed. States of knowledge: The co-production of science and the social order. London : Routledge; 2004. xii, 317 p. ISBN 0-415-33361-X. DOI 10.4324/9780203413845.
17. Voß J.-P., Bauknecht D., Kemp R., eds. Reflexive governance for sustainable development. Cheltenham : Edward Elgar Publishing; 2006. xviii, 457 p. ISBN 978-1-84542-582-1. DOI 10.4337/9781847200266.
18. Sabel C. F., Zeitlin J. Experimentalist governance. In: Levi-Faur D., ed. The Oxford handbook of governance. Oxford : Oxford University Press; 2012. P. 169–183. DOI 10.1093/oxfordhb/9780199560530.013.0012.
19. Maiminas E. Z. Socioeconomic genotype of a society (1989). Moscow University Economics Bulletin. 2016;(4):186–204. (In Russ.). DOI 10.38050/013001052016415. EDN XHOHTT.
20. Fonotov A. G. The foreseeable future: Building policy and transition strategy. Science Management: Theory and Practice. 2025;7(2):12–42. DOI 10.19181/smtp.2025.7.2.1. EDN CZKWER.
Статья
Поступила: 18.12.2025
Опубликована: 25.03.2026
Форматы цитирования
Другие форматы цитирования:
APA
Фонотов, А. Г., & Косычев, А. М. (2026). Сопоставление стратегий стран-лидеров разработки проблем искусственного интеллекта – США и Китая – со стратегией России. Управление наукой: теория и практика, 8(1), 12-31. https://doi.org/10.19181/smtp.2026.8.1.1
Раздел
Научно-технологическая политика
JATS XML
