Управление документами в период смены президентской администрации США, пост 3: Управление официальными учётными записями электронной почты и социальных сетей

Данная заметка руководителя направления управления документами Национальных Архивов США Ариана Раванбакша (Arian Ravanbakhsh – на фото) была опубликована 21 октября 2020 года на блоге «Records Express» Национальных Архивов (NARA).

В этом, третьем по счёту посте из нашей серии постов о переходном периоде, через который проходит федеральное правительство США, акцент делается на необходимость управления официальными учетными записями электронной почты и социальных сетей высокопоставленных должностных лиц, которые приходят на федеральную государственную службу или уходят из неё. Для этих официальных лиц крайне важно хранить личные материалы отдельно от официальных учетных записей или систем. Это позволяет избежать сложной и трудоёмкой работы по экспертизе объемных материалов в случае ухода руководителя из государственного органа.

Должностным лицам федеральных органов исполнительной власти при ведении ими деловой деятельности государственного органа следует использовать свои официальные учётные записи электронной почты и электронных сообщений (см. Бюллетень NARA 2015-02 от 29 июля 2015 года «Руководство по управлению электронными сообщениями» - Guidance on Managing Electronic Messages, https://www.archives.gov/records-mgmt/bulletins/2015/2015-02.html - о нём также см. мой пост http://rusrim.blogspot.ru/2015/08/2015-02.html - Н.Х.). Личные учетные записи следует использовать только в исключительных случаях. Когда чиновники осуществляют деловую деятельность своего государственного органа с использованием личных учетных записей или устройств для обмена электронными сообщениями, в её ходе создаются федеральные документы. Если используются такие личные учетные записи, физические лица обязаны обеспечить захват электронных сообщений, созданных или полученных в этих учетных записях, в соответствии с требованиями Закона о федеральных документах (Federal Records Act).

В Законе США о федеральных документах (44 USC 2911, с поправками, внесенными законом Pub. L. 113-187 – это статья «Требования о раскрытии в отношении официальной деловой деятельности, ведущейся с использованием неофициальных учётных записей систем обмена электронными сообщениями» (Disclosure requirement for official business conducted using non-official electronic messaging accounts), см. https://www.archives.gov/about/laws/records-management.html#2911 – Н.Х.) сказано:

(a) Общие положения. - Должностным лицам и сотрудникам федеральных органов исполнительной власти не разрешается создавать или отправлять документы с использованием неофициальных учетных записей в системе обмена электронными сообщениями, за исключением случаев, когда такое должностное лицо или сотрудник –

(1) Посылает экземпляр документа в официальную учетную запись должностного лица или сотрудника в системе обмена электронными сообщениями в момент первоначального создания или передачи документа; или

(2) Пересылает полный экземпляр документа на официальную учетную запись должностного лица или сотрудника в системе обмена электронными сообщениями не позднее 20 дней после первоначального создания или передачи документа.

Созданные или полученные в личной учётной записи электронные сообщения, подпадающие под определение федерального документа, должны быть откопированы в официальную учётную запись в системе электронного обмена сообщениями в течение 20 дней. Данное в законодательстве определение понятия «электронное сообщение» охватывает электронную почту:

«Термин «электронные сообщения» означает электронную почту и другие системы обмена электронными сообщениями, которые используются для информационного обмена между людьми.» (44 USC 2911)

Учетные записи в социальных сетях, созданные или используемые для ведения официальной деятельности государственного органа, должны оставаться под контролем этого государственного органа. Когда сотрудник использует личную учетную запись в социальной сети для общения с общественностью от имени государственного органа, он может создавать федеральные документы, которые должны быть переданы под контроль службы управления документами и в дальнейшем должны надлежащим образом управляться. Может оказаться необходимым передать учетную запись в собственность государственного органа.

Для сотрудников и высокопоставленных должностных лиц хорошей практикой является создание администрируемых государственным органом уникальных учетных записей в тот момент, когда они начинают использовать социальные сети в официальных целях, или же когда они поступают на федеральную государственную службу, с тем, чтобы общественность могла четко видеть, что эти учётные записи используются для официальной деловой деятельности государственного органа.

Когда сотрудник начинает или прекращает выступать от имени государственного органа, он должен обозначить изменение своего статуса на платформе социальной сети. Это позволяет четко разграничить ситуации, когда сотрудник действует в служебном, а когда - в личном качестве. Например, используемое государственным служащим имя пользователя может содержать название должности, сокращенное обозначение или должность, а не его личное имя. После ухода с государственной службы сотрудник, который желает и дальше использовать те же платформы социальных сетей в личных целях, должен будет создать новые учетные записи в социальных сетях.

Напоминаем, что Закон о федеральных документах не применяется в отношении президентских документов, созданных в соответствии с Законом о президентских документах (Presidential Records Act). Управление президентскими документами осуществляется отдельно от федеральных документов. Вопросы, связанные с определением того, являются ли документальные материалы президентскими документами, следует направлять юрисконсульту Белого дома.

Ариан Раванбакш (Arian Ravanbakhsh)

Источник: блог «Records Express» на сайте NARA
https://records-express.blogs.archives.gov/2020/10/21/transition-post-3-managing-official-email-and-social-media-accounts/

Утверждены типовые функциональные требования к системам электронного документооборота и системам хранения электронных документов

Типовые функциональные требования к системам электронного документооборота и системам хранения электронных документов в архивах государственных органов, утверждены приказом Росархива от 15 июня 2020 г. №69

Для справки: Требования начали разрабатываться еще в 2017 году в соответствии с «Планом научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ, выполняемых на основе государственного задания Федерального архивного агентства на 2017 год», утвержденным приказом Росархива №166 от 30 декабря 2016 года (см.: http://vniidad.ru/index.php?option=com_content&view=article&id=2273&Itemid=738 ).

О том, как работа начиналась см. доклад заместителя директора ВНИИ документоведения и архивного дела, к.и.н. Натальи Геннадьевны Суровцевой «Типовые функциональные требования к системам электронного документооборота и системам хранения электронных документов шаг к созданию единого информационного пространства» в мае 2017 года на общероссийском профессиональном форуме Гильдии Управляющих Документацией «Эффективный документооборот в условиях межведомственного информационного взаимодействия - Инфодокум-взаимодействие 2017» (см.: мой пост на блоге http://rusrim.blogspot.com/2017/06/blog-post.html , видеозапись доклада Н.Г.Суровцевой -  https://www.youtube.com/watch?v=Ock9HXDIsec , а также презентацию к нему http://www.gdm.ru/meropr/infodocum/infodocum052017/surovtseva.ppt ).

Типовые требования предназначены для использования при создании систем электронного документооборота и систем хранения электронных документов в архивах государственных органов, а также для оценки функциональных возможностей уже применяемых систем в целях их развития (п.1.2).

Типовые требования определяют (п.1.3):

• Общие функциональные требования к системам электронного документооборота (далее – СЭД) и системам хранения электронных документов (далее – СХЭД) в архивах государственных органов;
  
  
• Функциональные требования к СЭД в государственных органах;
  
  
• Функциональные требования к СХЭД в архивах государственных органов.

Типовые требования не распространяются на процессы создания автоматизированных систем, на требования к информационной безопасности, а также к интерфейсу автоматизированных рабочих мест пользователей СЭД и СХЭД.

Типовые требования не распространяются на работу с документами, содержащими сведения, составляющие государственную тайну.

СЭД должна обеспечивать работу с входящими, исходящими и внутренними документами государственного органа (п.1.4) в том числе работу с документами, содержащими информацию ограниченного распространения, имеющими пометку «Для служебного пользования».

СХЭД в архиве государственного органа должна обеспечивать прием электронных архивных документов, переданных из СЭД, их учет, управление их хранением, а также доступ к ним до выделения к уничтожению или передачи на постоянное хранение в государственный архив, источником комплектования которого является государственный орган (1.5)

Мой комментарий: В данном случае ключевым становится вопрос о том, обязательны ли эти требования для разработчиков программного обеспечения, ведь именно они создают системы, - а государственные органы, как заказчики, устанавливают требования к ним в Технических заданиях.

Правила делопроизводства в государственных органах, органах местного самоуправления (утв. приказом Федерального архивного агентства от 22.05.2019 №71)

п.2.3 … СЭД, используемые в федеральных органах исполнительной власти, должны соответствовать функциональным требованиям, установленным уполномоченным федеральным органом исполнительной власти в сфере архивного дела и делопроизводства.

Документ вступает в силу с 1 ноября 2020 года, и в этой связи возникает вопрос о том, должны ли органы государственной власти привести в соответствие с этими требованиями свои существующие системы электронного документооборота и системы хранения электронных документов в архивах государственных органов; а при подготовке ТЗ на следующий год – должны ли они включить в эти ТЗ доработку недостающего функционала. Что-то я сомневаюсь, что органы государственной сласти озаботятся этими вопросами (в любом случае дополнительных денег на это никто выделять не собирается!). При этом в «Правилах делопроизводства в государственных органах, органах местного самоуправления» явным образом установлено, что СЭДы должны соответствовать требованиям (см. цитату выше), но про СХЭД ничего не говорится - значит, в их отношении требования можно не соблюдать :)

Надо сказать, что много лет я пытаюсь донести до коллег – сначала из Минкомсвязи, затем и из Росархива - простую истину: чтобы требования такого рода принесли пользу, недостаточно, чтобы они сами по себе были осмысленными (с чем тоже бывают проблемы). Необходимо, чтобы требования были реализуемыми в разумные сроки (на разработку нового серьёзного функционала обычно требуется порядка двух лет, и ранее этого срока на рынке просто не будет соответствующих требованиям решений, даже если компании-разработчики решат сами инвестировать в их разработку), и, самое главное, чтобы на доработки и на закупки новых решений государственным и муниципальным органам были выделены соответствующие средства – а в масштабах России это многие миллиарды рублей, которые в бюджетах не предусмотрены. Требования же, которые не подкреплены финансированием – не более чем интеллектуальная гимнастика :)

Источник: Консультант Плюс
http://www.consultant.ru/cons/cgi/online.cgi?req=doc;base=LAW;n=365612

Глубокое обучение: Дальнейшее развитие технологии возможно лишь при условии появления более эффективных алгоритмов

Данная заметка Дика Вейсингера (Dick Weisinger – на фото) была опубликована 15 октября 2020 года на блоге компании Formtek.

Мой комментарий: Русскоязычная Википедия так определяет понятие «глубокое обучение» (см. https://ru.wikipedia.org/wiki/Глубокое_обучение ):

Глубокое обучение (глубинное обучение; англ. Deep learning) - совокупность методов машинного обучения (с учителем, с частичным привлечением учителя, без учителя, с подкреплением), основанных на обучении представлениям (англ. feature/representation learning), а не специализированным алгоритмам под конкретные задачи.

В англоязычной Википедии (см. https://en.wikipedia.org/wiki/Deep_learning ) акценты расставлены несколько иначе, и, в частности, отмечается:

Глубокое обучение (также известное как «глубокое структурированное обучение») входит в состав более широкого семейства методов машинного обучения, основанных на искусственных нейронных сетях с репрезентативным обучением.

Технология глубокого обучения (Deep Learning) сделала возможным получение впечатляющих результатов в области искусственного интеллекта, но дальнейшее развитие этого подхода может столкнуться с препятствиями. Исследование, проведенное группой специалистов из Массачусетского технологического института (MIT), показало (см. https://arxiv.org/pdf/2007.05558.pdf ), что масштабирование глубокого обучения за пределы его текущих возможностей ограничивается располагаемыми вычислительными мощностями. По мнению исследователей, для дальнейшего развития возможностей данной технологии необходимо разработать «кардинально» более эффективные вычислительные методы.

Хотя такой прогноз для технологии может казаться мрачным, авторы настроены оптимистично и полагают, что теория и алгоритмы, лежащие в основе этого подхода, будут и дальше совершенствоваться.

Группа MIT отметила, что «глубокое обучение требует больших вычислительных ресурсов не случайно, а в силу своих конструктивных особенностей. Та самая гибкость, благодаря которой этот подход превосходно подходит для моделировании разнообразных явлений, превосходя экспертные модели, - одновременно делает его значительно более затратным в вычислительном отношении. Несмотря на это, мы находим, что фактическая вычислительная нагрузка, связанная с моделями глубокого обучения, масштабируется быстрее, чем (известные) нижние теоретические границы, что предполагает возможность значительных улучшений».

Группа изучила научные публикации по глубокому обучению и пришла к выводу, что для развития возможностей данной технологии необходимо улучшить два фактора: эффективность алгоритмов и располагаемые вычислительные мощности (по-моему, при таких выводах вполне оправданно помянуть «капитана Очевидность» :) – Н.Х.). Исследователи отметили, что если алгоритмы и дальше будут совершенствоваться в том же темпе, что наблюдался ранее, - то улучшение алгоритмов за три года эквивалентно десятикратному увеличению вычислительной мощности (Вспоминая уроки своего программистского прошлого, могу сказать, что даже скромные усилия по оптимизации алгоритмов и реализующих их программ способны ускорить вычисления в ~100 раз. Хорошо, что новое поколение исследователей об этом не забывает! – Н.Х.).

Дик Вейсингер (Dick Weisinger)

Мой комментарий: Обучение нейронных сетей – это, по сути, метод подгонки с использованием обучающего набора данных. Он имеет право на существование, но точно так же не может в полной мере заменить основанные на теории и глубоком знании предметной области расчёты, как «большие данные» не могут заменить высококачественные, целевым образом собранные «малые данные». Поэтому я полагаю, что ключом к дальнейшему развитию глубокого обучения является разработка «гибридных» алгоритмов и оптимизация методов сбора качественных данных, а отнюдь не наращивание вычислительных мощностей.

Источник: блог компании Formtek
https://formtek.com/blog/deep-learning-roadblocked-unless-more-efficient-algorithms-can-advance-the-technology/

Новости международной стандартизации

Как сообщает сайт Международной организации по стандартизации (ИСО), в техническом подкомитете ИСО/МЭК JTC1/SC42 «Искусственный интеллект» (Artificial intelligence) начата работа над рядом стандартов в области искусственного интеллекта:

• ISO/IEC WD 5338 «Информационные технологии – Искусственный интеллект – Процессы жизненного цикла ИИ-систем» (Information technology - Artificial intelligence - AI system life cycle processes), см. https://www.iso.org/standard/81118.html ;
  
  
• ISO/IEC WD 5339 «Информационные технологии – Искусственный интеллект – Руководство по приложениям искусственного интеллекта» (Information Technology -Artificial Intelligence - Guidelines for AI applications), см. https://www.iso.org/standard/81120.html
  
  
• ISO/IEC WD 5392 «Информационные технологии – Искусственный интеллект –  Эталонная архитектура инженерии знаний» (Information technology - Artificial intelligence - Reference architecture of knowledge engineering), см. https://www.iso.org/standard/81228.html
  
  
• ISO/IEC WD 42001 «Информационные технологии – Искусственный интеллект –  Система менеджмента» (Information Technology - Artificial intelligence - Management system), см. https://www.iso.org/standard/81230.html

В техническом комитете TC279 «Менеджмент инноваций» (Innovation management) идёт голосование по проекту международного стандарта ISO/DIS 56006 «Менеджмент инноваций – Инструменты и методы менеджмента стратегической аналитики – Руководство» (Innovation management - Tools and methods for strategic intelligence management - Guidance) объёмом 10 страниц основного текста, см. https://www.iso.org/standard/72621.html и https://www.iso.org/obp/ui/#!iso:std:72621:en .

Во вводной части этого документа отмечается:

«Настоящий стандарт содержит рекомендации, поддерживающие стратегическую аналитику в рамках менеджмента инноваций. Стандарт нацелен на решение следующих вопросов, касающихся стратегической аналитики на стратегическом и оперативном уровнях:

• Создание стратегии менеджмента стратегической аналитики с целью поддержки инноваций в организации;
  
  
• Реализация менеджмента стратегической аналитике в процессе инноваций;
  
  
• Применение инструментов и методов стратегической аналитики в процессе инноваций.

Стратегическая аналитика по своей природе носит всепроникающий и межотраслевой характер. Она не ограничивается инновационной деятельностью и может применяться во всех областях, где знания требуются для действий стратегического уровня.»

Основные термины в данном стандарте следующие:

3.1 Аналитика (Intelligence) - Результат сбора, анализа и интерпретации данных, информации и знаний.

Примечание: Аналитика может быть разных видов, включая, например (но не ограничиваясь) рыночную, технологическую, конкурентную, по правам интеллектуальной собственности, бизнес-аналитику.

3.2 Стратегическая аналитика (Strategic Intelligence) - информация, направляемая высшему руководству вместе с рекомендациями по принятию решений, влияющих на видение, стратегию, политику и цели, а также на инновационную деятельность организации.

Содержание стандарта следующее:

Предисловие
Введение
1. Область определения
2. Нормативные ссылки
3. термины и определения
4. Основы стратегической аналитики
5. Цикл стратегической аналитики
6. Распространение результатов аналитики
Библиография

В Британском институте стандартов (BSI) в техническом комитете ICT/3 «Доверенное программное обеспечение» (Trustworthy Software) начата работа над очередными частями стандарта BS 10754. О первой части - BS 10754-1:2018 «Информационные технологии. Доверие к системам. Требования к стратегическому и оперативному управлению» (Information technology. Systems trustworthiness. Governance and management specification) - я рассказывала здесь: http://rusrim.blogspot.com/2018/06/bs-10754-12018.html . теперь готовятся части 2 и 3:

• BS 10754-2 «Информационные технологии. Доверие к системам. Часть 2: Варианты обеспечения уверенности» (Information Technology - Systems Trustworthiness. Part 2: Assurance Cases), см. https://standardsdevelopment.bsigroup.com/projects/2020-00924#/section
  
  
• BS 10754-3 «Информационные технологии. Доверие к системам. Часть 2: Варианты обеспечения безопасности приложений» (Information Technology - Systems Trustworthiness. Part 3: Application Security Cases), см. https://standardsdevelopment.bsigroup.com/projects/2020-00925#/section