(Окончание, предыдущую часть см. https://rusrim.blogspot.com/2026/09/3.html )
Искусственный интеллект не заменяет архивное описание, а ставит его на индустриальные рельсы. Автоматическая разметка, транскрибирование, резюмирование и семантическое обогащение - всё это порождает больше описаний; и более качественные метаданные используются через всё тот же описательный «парадный вход». ИИ «прикручивается» к доступу.
В процессах уничтожения / передачи используется механизм другого типа, и разница здесь принципиальная. Сама по себе экспертиза ценности - суждение о том, имеет ли совокупность документов постоянную или временную ценность - остаётся работой человека. Архивисты-эксперты Национальных Архивов согласовывают указания по срокам хранения и выполняемым по их истечении действиям со специалистами по управлению документами федеральных органов исполнительной власти - серия за серией, в рамках той же концепции доказательной ценности, которую архивно-документационная дисциплина использует десятилетиями.
В тех случаях, когда в пилотном режиме тестируются инструменты на основе машинное обучения, помогающие проводить классификацию документов, они выдают рекомендации, однако решение по-прежнему принимает человек. Модели ИИ не принимают решений о том, какую историю стоит сохранять. Автоматизируется не само суждение, а его исполнение.
Указания по срокам хранения становятся машинно-исполнимыми: основанные на ролях подходы, такие как «Верхушка пирамиды» (Capstone), позволяют федеральным органам уничтожать документы в зависимости от должности владельца учетной записи, а не по итогам их просмотра. Утвержденные указания и перечни исполняются по часам, а уничтожение становится рабочим процессом.
Примечание: Об экспертизе ценности как о человеческом суждении, и об автоматизации процесса уничтожения / передачи документов на основе правил (а не алгоритмов машинного обучения) см. страницы на сайте Национальных Архивов «Установление сроков хранения и экспертиза ценности» (Records Scheduling and Appraisal, https://www.archives.gov/records-mgmt/sch-appraisal ) и «Установление сроков хранения документов» (Scheduling Records, https://www.archives.gov/records-mgmt/scheduling/sch-records ).
О ролевом подходе Capstone к установлению сроков хранения см. публикацию Национальных Архивов «Аналитический отчёт о подходе Capstone и поддерживающем его типовом перечне GRS 6.1» (White Paper on The Capstone Approach and Capstone GRS, https://www.archives.gov/files/records-mgmt/email-management/final-capstone-white-paper.pdf ).
О результатах проведенного Национальными Архивами предварительного анализа применения машинного обучения в работе с документами см. публикацию «Аналитический отчёт по когнитивным технологиям: Последствия для управления документами» (Cognitive Technologies White Paper: Records Management Implications, https://www.archives.gov/files/records-mgmt/policy/nara-cognitive-technologies-whitepaper.pdf ).
Машинно-реализуемые типовые перечни NARA конкретизируют этот механизм. Архивисты по-прежнему решают, что является постоянным, а что временным; впоследствии проводится декомпозиция этих утвержденных решений на стандартизированные элементы данных - в числе которых решение уничтожить либо передать, срок хранения, триггер события - которые публикуются в виде не зависящего от программного обеспечения CSV-файла. Эти CSV-файлы платформы управления документами, такие как Microsoft Purview, могут использовать для автоматизации процесса уничтожения / передачи.
Примечание: О машинно-реализуемой системе типовых перечней (GRS) как модели данных — когда каждое указание пол срокам хранения и действиям по их истечении «раскладывается» на классификацию документов как документов постоянного либо временного срока хранения, собственно срок хранения и стандартизированный триггер события (запускающего отсчёт срока хранения – Н.Х.), а затем публикуется в виде не зависящего от программного обеспечения CSV-файла с целью «по крайней мере, частичной автоматизации уничтожения» см. страницу на сайте Национальных Архивов «Машино-реализуемая система типовых перечней (GRS)» (Machine-Implementable GRS, https://www.archives.gov/records-mgmt/grs/machine-implementable-grs ), а также (в части формата записей) страницу «Ответы на часто задаваемые вопросы о машинно-реализуемом формате типовых перечней GRS» (Frequently Asked Questions (FAQs) About the General Records Schedules (GRS) Machine-Implementable Format, https://www.archives.gov/records-mgmt/grs/machine-implementable-faq ).
В разделе ответов на часто задаваемые вопросы отмечается, что обработка некоторые типов событий может быть автоматизирована, в то время как «другие могут потребовать вмешательства человека». Коммерческие платформы загружают такие правила посредством импорта CSV-файлов, см. страницу на сайте фирмы Майкрософт «Узнайте об управлении документами» (Learn about records management, https://learn.microsoft.com/en-us/purview/records-management ).
Национальные Архивы совершенствует формат в рамках ежемесячно собирающейся под их руководством группы пользователей Microsoft 365 (Microsoft 365 User Group). В одном из обновлений 2023 года даже было добавлено поле «в качестве реакции на предложения, высказанные на недавнем собрании группы пользователей Microsoft 365».
Примечание: О доработке Национальными Архивами формата CSV-файла в рамках постоянного форума Microsoft см. страницу на сайте Национальных Архивов меморандуме AC 41.2023 от 26 июля 2023 года «Обновленный формат пригодного для машинной обработки файла с данными типовых перечней (GRS)» (Updated Machine-Implementable General Records Schedule (GRS) File, https://www.archives.gov/records-mgmt/memos/ac-41-2023 ), где говорится, что «мы внесли это обновление в ответ на предложения, высказанные на недавнем собрании группы пользователей Microsoft 365»; а также страницу «Сообщества по интересам» (Communities of Interest, https://www.archives.gov/records-mgmt/policy/coi ), где описывается руководимая Национальными Архивами группа пользователей Microsoft 365, которая «ежемесячно встречается для обсуждения вопросов, касающихся последствий для управления документами применения программной платформы Microsoft 365».
Вынесение суждения в ходе экспертизы ценности остаётся за человеком; лишь его исполнение стало переносимым и машинно-реализуемым. Человек единожды устанавливает правило, которые машины затем применяют в масштабах, которые никогда не могли быть достигнуты во времена читальных залов.
В этом и заключается суть образа двух механизмов. Речь идёт не о том, чтобы теперь экспертизу ценности проводил ИИ; а о том, что две части единой машины механизируются противоположными способами. Механизм доступа становится интеллектуальным - он выявляет взаимосвязи между сохранившимися документами. Механизм уничтожения / передачи становится автоматическим - он для больших объёмов документов обеспечивает исполнение принятых человеком решений о том, какие документы не попадут на постоянное хранение. Ну а суждение, которое когда-то объединяло обе функции в лице одного и того же архивиста, теперь располагается «между ними», порождая правила уничтожения/передачи с одной стороны, и стандарты архивного описания - с другой; в то время как средства автоматизации выполняют каждую из этих функций изолированно.
То, о чём молчат архивы (т.е. какие документы не поступают на архивное хранение и уничтожаются – Н.Х.) - их «негативное пространство» - по-прежнему определяется людьми; но эти решения всё чаще приводятся в исполнение машинами в отношении документов, которые никогда не попадут в видимые (видимо, архивисту-эксперту – Н.Х.) документальные фонды.
Таким образом, существуют два механизма. Один, на стороне, отвечающей за доступ, становится умнее в плане выявления взаимосвязей между сохранившимися (в архивных фондах – Н.Х.) документами. Другой, на стороне, отвечающей за уничтожение, становится более автоматическим в плане приведения в исполнение решений о том, какие документы никогда не будут сохранены. Оба механизма одновременно компьютеризуются и не взаимодействуют друг с другом.
Теперь утверждение, к которому подводило всё это эссе: будущее доступа ограничено прошлым экспертизы ценности, и обе стороны теперь компьютеризуются независимо друг от друга - механизм, которая находит, и механизм, который забывает - никогда не вступая в диалог друг с другом.
Вопрос о преемнике (переформулированный)
Очевидный вопрос заключается в том, должен ли преемник нынешней системы электронного архива ERA напрямую раскрывать свой внутренний граф знаний, вместо того, чтобы заставлять каждый будущий интерфейс поиска и раскрытия - включая ИИ - работать исключительно на основе описательных метаданных. Ответ почти наверняка утвердительный. Но это не самый главный вопрос, поскольку он принимает как данность то, что архивные фонды содержат «остаточные» документы. Он лишь оптимизирует доступ к тому, что сохранилось по итогам экспертизы ценности.
Теперь о возражении, которое ранее я просил Вас «попридержать». Могут ли сами решения, принимаемые в рамках экспертизы ценности, стать узлами в графе – в таком случае указания по срокам хранения отражались бы в модели как первоклассные данные: явные, сами по себе доступные для запросов объекты, а не скрытые детали реализации, - в результате чего архив, по крайней мере, явным образом документировал бы свои собственные ограничения и исключения? Технически - да, и в этом-то и суть.
Этот выбор определит следующие двадцать лет электронных архивов. Это вопрос не о том, будет ли система-преемник ERA раскрывать граф, а о том, обладает ли этот граф какими-либо знаниями о гораздо большем графе, который экспертиза ценности отказалась сохранять. При такой трактовке система ERA не является ни конечной точкой развития электронных архивов, ни просто мостом к вычислительным архивам. Это стык между двумя механизмами, которые пока что не были объединены.
В сфере управления федеральными документами свидетельства санкционированного уничтожения традиционно рассматривались как ещё одна проблема управления документами, а не как подлежащий сохранению архивный контекст – и именно с этим инстинктом придётся столкнуться вычислительным архивам. Каждый архив сохраняет свидетельства того, что было сохранено. Вычислительному архиву также потребуется сохранять свидетельства того, что было целенаправленно забыто. До тех пор машинное мышление будет принимать архивные «остатки» за историческую реальность.
Эндрю Поттер (Andrew Potter)
Источник: сайт Substack
https://metaarchivist.substack.com/p/the-two-machines