5 августа 2026 года в Общественной палате Российской Федерации прошла специализированная конференция «Платформа диалога – МежВУЗ: Экологичные кластеры – Конвейер устойчивых технополисов». Мероприятие было организовано Департаментом внешнеэкономических и международных связей города Москвы и Фондом международных деловых коммуникаций и прошло в рамках подготовки и продвижения Международного муниципального форума. Парнерами конференции стали АНО «Энергия развития» Госкорпорации «Росатом» и Союз российских городов
Одной из тем обсуждения стала городская цифровизация: как цифровые двойники помогают заранее оцениватькак цифровые двойники помогают оценивать последствия городских решений заранее и почему эффективная цифровизация не должна превращаться в слежку за жителями.
Об этом — интервью с Ксенией Красновой, руководителем направления городской цифровизации АНО ВО Университет Иннополис.
1) Может ли цифровой двойник города заранее моделировать последствия строительства нового предприятия, например, его влияние на транспортную систему, энергосистему и окружающую среду?
Да. Но я бы начала с более широкого тезиса: цифровой двойник нужен не только для оценки влияния отдельного предприятия. Он помогает городу заранее понимать последствия любых значимых изменений: постройки нового жилого района, транспортной развязки, торгового центра, реконструкции улицы, благоустройства или крупного инфраструктурного проекта, и т.д.
Мы с командой не просто обсуждаем эту возможность как концепцию, мы разрабатываем и внедряем городские цифровые двойники. На практике это обозначает сбор разрозненных данные о территории в единую систему, которая состоит из пространственной модели, сведениях о зданиях и сетях, транспортных и коммунальных данных, обращений жителей. Такая система не только показывает город, но и, во-первых, сигнализирует о происшествиях в режиме реального времени; во-вторых, помогает анализировать тренды и статистику и отвечать на конкретные управленческие вопросы; в-третьих, помогает моделировать возможные в будущем сценарии на основании этих трендов.
Самая сложная часть этой работы — не создать красивый город в 3D, а договориться, какие данные действительно нужны городу, в каком качестве они существуют, как они будут обновляться и кто станет использовать их в ежедневных процессах. Цифровой двойник начинает работать только тогда, когда становится частью реального управления, а не витриной или презентацией.
Я начинала работать с городскими стратегиями и мастер-планами более 10 лет назад. Это важные документы, над которыми месяцами работают большие команды, а затем город должен жить по ним годы. Но реальность всегда сложнее и быстрее любого документа: меняется экономика, технология, запрос жителей, транспортное поведение, инвестиционные план и пр. Поэтому крупному городу недостаточно урбанистики “на бумаге” — единожды нарисованной схемы, которая предполагает один идеальный вариант будущего и обновляется раз в несколько лет или даже десятилетий. Город — это живая, сложная система. Новое строительство, например, производственного объекта, влияет не только на конкретный участок города. Оно меняет маршруты людей и грузов, нагрузку на дороги и общественный транспорт, спрос на воду, тепло и электричество, обеспеченность социальными объектами и качество городской среды вокруг. Цифровой двойник позволяет увидеть эти взаимосвязи в одной модели. В ней можно проиграть сценарии: что будет, если объект построят здесь, а не на другой площадке; как изменится трафик при разных вариантах въезда; достаточно ли мощности сетей; нужен ли новый маршрут общественного транспорта; в какой последовательности развивать территорию и инфраструктуру. За этим стоит большая работа. В цифровом двойнике должны быть связаны геопространственная модель города, данные кадастра, информация об объектах инфраструктуры, документы и показатели отраслевых систем, а так же привязаны все показатели, которые снимаются в режиме реального времени с помощью датчиков и анализа видеопотоков. Для этого недостаточно один раз оцифровать территорию: город постоянно меняется, поэтому модель нужно регулярно обновлять, а данные нужно проверять и приводить к единой логике.
В наших проектах мы начинаем не с утверждения “вам нужен цифровой двойник”, а с вопросов «какой процесс в городе сейчас требует оптимизации, где необходимо повысить быстроту реакции или точность, что сейчас в приоритете у города с точки зрения отчетности». Для одного города могут быть приоритетны вопросы обращений горожан и качество общественных пространств, для другого — транспорт, туризм, инженерные сети или управление недвижимостью. От этих задач зависят архитектура системы, состав данных и интерфейсы пользователей. Если речь идёт о предприятии, дополнительно можно оценить грузовую логистику, нагрузку от сотрудников разных смен, нагрузку на коммунальную и энергетическую инфраструктуры, шумовые и экологические факторы — в зависимости от типа предприятия. Но механизм одинаков и для нового квартала, и для школы, и для преобразования промышленной зоны — мы рассматриваем не отдельный объект, а его влияние на всю городскую систему.
При этом важно не приписывать технологии того, чего она не может. Цифровой двойник не предсказывает будущее с абсолютной точностью и не даёт один готовый ответ: “строить” или “не строить”. Он помогает сравнить несколько вариантов развития и понять “цену” каждого решения. Например, модель может показать, что сам проект возможен, но его нужно запускать только после реконструкции сетей. Или что вместо новой дороги эффективнее изменить схему уже существующего движения и усилить общественный транспорт. Или, например, объект стоит перенести на другую площадку, потому что в исходной точке он повлияет на качество среды или другие цели развития города в худшую сторону. Для меня это и есть главный смысл цифровизации города: не просто фиксировать проблемы, когда они уже возникли, а проверять решения до того, как они станут дорогими, конфликтными или необратимыми. То есть иметь возможность видеть варианты будущего развития. Это не отменяет экспертизу, проектирование и человеческую ответственность. Наоборот, делает основания решения более понятными и проверяемыми.
Для меня как для руководителя продуктов важно, чтобы цифровой двойник не заканчивался на уровне модели. Его ценность появляется, когда городской специалист, например, в департаменте транспорта или благоустройства может открыть систему, увидеть ситуацию в контексте территории и использовать её в работе.
2) Кому должны принадлежать городские данные и где проходит граница между эффективной цифровизацией и избыточным наблюдением за человеком?
Вопрос о городских данных нельзя свести к тезису “данные принадлежат только городу” или “данные принадлежат только горожанину”. Городские данные создаются на пересечении множества участников: горожан, бизнеса, операторов инфраструктуры, государственных и муниципальных служб и пр. Поэтому правильнее говорить не только о собственности, но и о правах, целях использования, доступе, ответственности и доверии.
Есть данные о городской инфраструктуре: о дорогах, освещении, инженерных сетях, состоянии зданий, качестве воздуха, работе общественного транспорта. Это во многом общественный ресурс. Там, где нет рисков для безопасности (как, например, отдельные виды инженерных сетей) и конфиденциальности, такие данные должны быть доступны и понятны: это повышает качество исследований, городских сервисов, предпринимательских решений и общественного диалога.
Есть персональные данные — это гораздо более сложная зона. С одной стороны, город будущего будет становиться всё более персонализированным. Уже сегодня цифровые сервисы могут подсказывать наиболее удобный маршрут, сообщать о доступности городской инфраструктуры, помогать ориентироваться людям с разными потребностями, предлагать релевантные меры поддержки или предупреждать о рисках, учитывая данные конкретного человека. В перспективе эта логика может развиваться в сторону цифрового двойника горожанина — не обязательно как полной цифровой копии личности, а как модели отдельных сценариев его взаимодействия с городом. Например, система может учитывать, что человеку важен безбарьерный маршрут, что он едет с ребёнком, работает в ночную смену или пользуется разными видами транспорта в зависимости от погоды и времени суток.
Отдельные эксперты говорят, что следующий уровень — когнитивный город (с англ. cognitive city). Это город, который не просто собирает данные и автоматизирует отдельные процессы, а учится понимать контекст, видеть взаимосвязи и предлагать решения с учётом разных потребностей жителей. Это не название одной стандартизированной технологии или конкретного продукта - термин объединяет теорию сложных социотехнических систем, опирается на алгоритмы ИИ, цифровые двойники, городские платформы данных и управление алгоритмами. Такая модель способна сделать городские сервисы не просто массовыми, а более адресными и человечными. Когнитический город обычно описывают как развитие логики “умного города” за счёт расширенной аналитики, адаптивности и ориентации на потребности жителей.
Для разработчика городских платформ вопрос данных— это не только вопрос этики, но и вопрос архитектуры системы. В любой платформе можно технически предусмотреть разные уровни доступа, раздельное хранение наборов данных, обезличивание, согласие на использование в конкретном сервисе, журналирование действий и контроль того, кто и для чего получил доступ к информации. Но технологии сами по себе не решают проблему доверия. Они лишь позволяют реализовать те правила, которые город заранее определил. Если правила непрозрачны или цель сформулирована слишком широко, даже самая защищённая система не ответит на главный вопрос жителя — зачем эти данные нужны и что именно с ними будет происходить. Международный опыт показывает, что вопрос не сводится к тому, сколько данных город способен собрать. Важнее, кто устанавливает правила и кто получает выгоду от их использования.
Показателен кейс Sidewalk Labs в Торонто. Компания Sidewalk Labs, связанная с Alphabet, предложила создать на набережной Кейсайд (Quayside) в Торонто экспериментальный «умный» район: с датчиками, цифровой инфраструктурой, новыми моделями мобильности и управления городской средой. Проект обещал сделать город удобнее и эффективнее. Но именно данные стали одной из его самых уязвимых точек. По отдельным источникам информации у жителей, экспертов и активистов возникли вопросы: какие именно данные будут собираться в общественном пространстве, кто будет ими управлять, можно ли будет отказаться от сбора и не получит ли частная технологическая компания слишком большую роль в управлении городом. Это важный урок: даже очень сильная технологическая концепция не работает без общественного доверия. Недостаточно сказать, что данные будут использоваться “во благо города”. Нужно заранее объяснить архитектуру управления: что именно собирается, с какой целью, кто имеет доступ, как защищается приватность, можно ли проверить и оспорить правила. В итоге проект Кейсайд был закрыт, и история стала одним из самых известных примеров того, что цифровизация городской среды — это не только вопрос технологий, но и вопрос общественного договора. Сейчас на этой территории развивается проект с акцентом на устойчивое развитие и участие горожан.
Барселона предлагает другую логику. Город развивает идею цифрового суверенитета и рассматривает данные не только как коммерческий актив или административный ресурс, но и как часть городской инфраструктуры, которой необходимо демократическое управление. В рамках европейского проекта DECODE (DEcentralised Citizens Owned Data Ecosystem — Децентрализованная экосистема данных, принадлежащих гражданам) жители могли определять, какие данные они готовы раскрывать, кому, для какой цели и на каких условиях. Один из принципов — возможность делиться данными для общественной пользы, не теряя контроля над ними. В этом случае важна не только технология, но и институциональная рамка. Муниципальная стратегия предусматривает публичный реестр алгоритмов, которые используются городом и затрагивают жителей, а также требования к цифровым решениям в муниципальных закупках: они должны учитывать цифровые права человека. Это не означает, что все противоречия уже решены или что модель можно механически перенести в любой другой город. Но это хороший пример того, как разговор о данных можно перевести из плоскости “собрать/не собрать” в плоскость прав, прозрачности и общественной ценности.
Но именно здесь возникает вопрос границ. Чем точнее персонализация, тем выше цена ошибки и тем серьёзнее ответственность тех, кто собирает, хранит и использует данные. Нельзя считать, что согласие человека на один сервис автоматически даёт право использовать его данные для любых других задач. Нельзя превращать непрозрачный алгоритм в инстанцию, которая незаметно определяет, какие возможности, маршруты, услуги или решения доступны конкретному человеку.
Поэтому эффективная цифровизация требует не запрета на персонализацию, а зрелых правил работы с ней.
На мой взгляд, таких правил как минимум четыре:
– ясная цель. Человек должен понимать, для какого сервиса и какой задачи используются его данные.
– управляемое согласие. У человека должна быть возможность дать согласие на определённый уровень персонализации, изменить его или отозвать, если это не противоречит обязательным требованиям безопасности и предоставления услуг.
– соразмерность. Чем более чувствительны данные и чем сильнее алгоритм влияет на жизнь человека, тем выше должны быть требования к обоснованию, защите и контролю.
– прозрачность и право на человеческое решение. Если алгоритм формирует рекомендацию или влияет на доступ к значимой услуге, должно быть понятно, почему он пришёл к этому выводу и кто несёт ответственность за итоговое решение. Здесь полезна оптика цифровой антропологии. Она напоминает, что данные не существуют в вакууме. За ними стоят люди с разными привычками, возможностями, ограничениями и представлениями о личном пространстве. Если цифровой сервис видит только поведенческий паттерн, но не понимает контекст, он может быть технологически точным, но социально несправедливым.
Поэтому задача города в том, чтобы создать такую систему доверия, в которой данные позволяют делать сервисы точнее и доступнее, а человек понимает правила, сохраняет контроль и не становится пассивным объектом цифрового управления.
Одной из тем обсуждения стала городская цифровизация: как цифровые двойники помогают заранее оцениватькак цифровые двойники помогают оценивать последствия городских решений заранее и почему эффективная цифровизация не должна превращаться в слежку за жителями.
Об этом — интервью с Ксенией Красновой, руководителем направления городской цифровизации АНО ВО Университет Иннополис.
1) Может ли цифровой двойник города заранее моделировать последствия строительства нового предприятия, например, его влияние на транспортную систему, энергосистему и окружающую среду?
Да. Но я бы начала с более широкого тезиса: цифровой двойник нужен не только для оценки влияния отдельного предприятия. Он помогает городу заранее понимать последствия любых значимых изменений: постройки нового жилого района, транспортной развязки, торгового центра, реконструкции улицы, благоустройства или крупного инфраструктурного проекта, и т.д.
Мы с командой не просто обсуждаем эту возможность как концепцию, мы разрабатываем и внедряем городские цифровые двойники. На практике это обозначает сбор разрозненных данные о территории в единую систему, которая состоит из пространственной модели, сведениях о зданиях и сетях, транспортных и коммунальных данных, обращений жителей. Такая система не только показывает город, но и, во-первых, сигнализирует о происшествиях в режиме реального времени; во-вторых, помогает анализировать тренды и статистику и отвечать на конкретные управленческие вопросы; в-третьих, помогает моделировать возможные в будущем сценарии на основании этих трендов.
Самая сложная часть этой работы — не создать красивый город в 3D, а договориться, какие данные действительно нужны городу, в каком качестве они существуют, как они будут обновляться и кто станет использовать их в ежедневных процессах. Цифровой двойник начинает работать только тогда, когда становится частью реального управления, а не витриной или презентацией.
Я начинала работать с городскими стратегиями и мастер-планами более 10 лет назад. Это важные документы, над которыми месяцами работают большие команды, а затем город должен жить по ним годы. Но реальность всегда сложнее и быстрее любого документа: меняется экономика, технология, запрос жителей, транспортное поведение, инвестиционные план и пр. Поэтому крупному городу недостаточно урбанистики “на бумаге” — единожды нарисованной схемы, которая предполагает один идеальный вариант будущего и обновляется раз в несколько лет или даже десятилетий. Город — это живая, сложная система. Новое строительство, например, производственного объекта, влияет не только на конкретный участок города. Оно меняет маршруты людей и грузов, нагрузку на дороги и общественный транспорт, спрос на воду, тепло и электричество, обеспеченность социальными объектами и качество городской среды вокруг. Цифровой двойник позволяет увидеть эти взаимосвязи в одной модели. В ней можно проиграть сценарии: что будет, если объект построят здесь, а не на другой площадке; как изменится трафик при разных вариантах въезда; достаточно ли мощности сетей; нужен ли новый маршрут общественного транспорта; в какой последовательности развивать территорию и инфраструктуру. За этим стоит большая работа. В цифровом двойнике должны быть связаны геопространственная модель города, данные кадастра, информация об объектах инфраструктуры, документы и показатели отраслевых систем, а так же привязаны все показатели, которые снимаются в режиме реального времени с помощью датчиков и анализа видеопотоков. Для этого недостаточно один раз оцифровать территорию: город постоянно меняется, поэтому модель нужно регулярно обновлять, а данные нужно проверять и приводить к единой логике.
В наших проектах мы начинаем не с утверждения “вам нужен цифровой двойник”, а с вопросов «какой процесс в городе сейчас требует оптимизации, где необходимо повысить быстроту реакции или точность, что сейчас в приоритете у города с точки зрения отчетности». Для одного города могут быть приоритетны вопросы обращений горожан и качество общественных пространств, для другого — транспорт, туризм, инженерные сети или управление недвижимостью. От этих задач зависят архитектура системы, состав данных и интерфейсы пользователей. Если речь идёт о предприятии, дополнительно можно оценить грузовую логистику, нагрузку от сотрудников разных смен, нагрузку на коммунальную и энергетическую инфраструктуры, шумовые и экологические факторы — в зависимости от типа предприятия. Но механизм одинаков и для нового квартала, и для школы, и для преобразования промышленной зоны — мы рассматриваем не отдельный объект, а его влияние на всю городскую систему.
При этом важно не приписывать технологии того, чего она не может. Цифровой двойник не предсказывает будущее с абсолютной точностью и не даёт один готовый ответ: “строить” или “не строить”. Он помогает сравнить несколько вариантов развития и понять “цену” каждого решения. Например, модель может показать, что сам проект возможен, но его нужно запускать только после реконструкции сетей. Или что вместо новой дороги эффективнее изменить схему уже существующего движения и усилить общественный транспорт. Или, например, объект стоит перенести на другую площадку, потому что в исходной точке он повлияет на качество среды или другие цели развития города в худшую сторону. Для меня это и есть главный смысл цифровизации города: не просто фиксировать проблемы, когда они уже возникли, а проверять решения до того, как они станут дорогими, конфликтными или необратимыми. То есть иметь возможность видеть варианты будущего развития. Это не отменяет экспертизу, проектирование и человеческую ответственность. Наоборот, делает основания решения более понятными и проверяемыми.
Для меня как для руководителя продуктов важно, чтобы цифровой двойник не заканчивался на уровне модели. Его ценность появляется, когда городской специалист, например, в департаменте транспорта или благоустройства может открыть систему, увидеть ситуацию в контексте территории и использовать её в работе.
2) Кому должны принадлежать городские данные и где проходит граница между эффективной цифровизацией и избыточным наблюдением за человеком?
Вопрос о городских данных нельзя свести к тезису “данные принадлежат только городу” или “данные принадлежат только горожанину”. Городские данные создаются на пересечении множества участников: горожан, бизнеса, операторов инфраструктуры, государственных и муниципальных служб и пр. Поэтому правильнее говорить не только о собственности, но и о правах, целях использования, доступе, ответственности и доверии.
Есть данные о городской инфраструктуре: о дорогах, освещении, инженерных сетях, состоянии зданий, качестве воздуха, работе общественного транспорта. Это во многом общественный ресурс. Там, где нет рисков для безопасности (как, например, отдельные виды инженерных сетей) и конфиденциальности, такие данные должны быть доступны и понятны: это повышает качество исследований, городских сервисов, предпринимательских решений и общественного диалога.
Есть персональные данные — это гораздо более сложная зона. С одной стороны, город будущего будет становиться всё более персонализированным. Уже сегодня цифровые сервисы могут подсказывать наиболее удобный маршрут, сообщать о доступности городской инфраструктуры, помогать ориентироваться людям с разными потребностями, предлагать релевантные меры поддержки или предупреждать о рисках, учитывая данные конкретного человека. В перспективе эта логика может развиваться в сторону цифрового двойника горожанина — не обязательно как полной цифровой копии личности, а как модели отдельных сценариев его взаимодействия с городом. Например, система может учитывать, что человеку важен безбарьерный маршрут, что он едет с ребёнком, работает в ночную смену или пользуется разными видами транспорта в зависимости от погоды и времени суток.
Отдельные эксперты говорят, что следующий уровень — когнитивный город (с англ. cognitive city). Это город, который не просто собирает данные и автоматизирует отдельные процессы, а учится понимать контекст, видеть взаимосвязи и предлагать решения с учётом разных потребностей жителей. Это не название одной стандартизированной технологии или конкретного продукта - термин объединяет теорию сложных социотехнических систем, опирается на алгоритмы ИИ, цифровые двойники, городские платформы данных и управление алгоритмами. Такая модель способна сделать городские сервисы не просто массовыми, а более адресными и человечными. Когнитический город обычно описывают как развитие логики “умного города” за счёт расширенной аналитики, адаптивности и ориентации на потребности жителей.
Для разработчика городских платформ вопрос данных— это не только вопрос этики, но и вопрос архитектуры системы. В любой платформе можно технически предусмотреть разные уровни доступа, раздельное хранение наборов данных, обезличивание, согласие на использование в конкретном сервисе, журналирование действий и контроль того, кто и для чего получил доступ к информации. Но технологии сами по себе не решают проблему доверия. Они лишь позволяют реализовать те правила, которые город заранее определил. Если правила непрозрачны или цель сформулирована слишком широко, даже самая защищённая система не ответит на главный вопрос жителя — зачем эти данные нужны и что именно с ними будет происходить. Международный опыт показывает, что вопрос не сводится к тому, сколько данных город способен собрать. Важнее, кто устанавливает правила и кто получает выгоду от их использования.
Показателен кейс Sidewalk Labs в Торонто. Компания Sidewalk Labs, связанная с Alphabet, предложила создать на набережной Кейсайд (Quayside) в Торонто экспериментальный «умный» район: с датчиками, цифровой инфраструктурой, новыми моделями мобильности и управления городской средой. Проект обещал сделать город удобнее и эффективнее. Но именно данные стали одной из его самых уязвимых точек. По отдельным источникам информации у жителей, экспертов и активистов возникли вопросы: какие именно данные будут собираться в общественном пространстве, кто будет ими управлять, можно ли будет отказаться от сбора и не получит ли частная технологическая компания слишком большую роль в управлении городом. Это важный урок: даже очень сильная технологическая концепция не работает без общественного доверия. Недостаточно сказать, что данные будут использоваться “во благо города”. Нужно заранее объяснить архитектуру управления: что именно собирается, с какой целью, кто имеет доступ, как защищается приватность, можно ли проверить и оспорить правила. В итоге проект Кейсайд был закрыт, и история стала одним из самых известных примеров того, что цифровизация городской среды — это не только вопрос технологий, но и вопрос общественного договора. Сейчас на этой территории развивается проект с акцентом на устойчивое развитие и участие горожан.
Барселона предлагает другую логику. Город развивает идею цифрового суверенитета и рассматривает данные не только как коммерческий актив или административный ресурс, но и как часть городской инфраструктуры, которой необходимо демократическое управление. В рамках европейского проекта DECODE (DEcentralised Citizens Owned Data Ecosystem — Децентрализованная экосистема данных, принадлежащих гражданам) жители могли определять, какие данные они готовы раскрывать, кому, для какой цели и на каких условиях. Один из принципов — возможность делиться данными для общественной пользы, не теряя контроля над ними. В этом случае важна не только технология, но и институциональная рамка. Муниципальная стратегия предусматривает публичный реестр алгоритмов, которые используются городом и затрагивают жителей, а также требования к цифровым решениям в муниципальных закупках: они должны учитывать цифровые права человека. Это не означает, что все противоречия уже решены или что модель можно механически перенести в любой другой город. Но это хороший пример того, как разговор о данных можно перевести из плоскости “собрать/не собрать” в плоскость прав, прозрачности и общественной ценности.
Но именно здесь возникает вопрос границ. Чем точнее персонализация, тем выше цена ошибки и тем серьёзнее ответственность тех, кто собирает, хранит и использует данные. Нельзя считать, что согласие человека на один сервис автоматически даёт право использовать его данные для любых других задач. Нельзя превращать непрозрачный алгоритм в инстанцию, которая незаметно определяет, какие возможности, маршруты, услуги или решения доступны конкретному человеку.
Поэтому эффективная цифровизация требует не запрета на персонализацию, а зрелых правил работы с ней.
На мой взгляд, таких правил как минимум четыре:
– ясная цель. Человек должен понимать, для какого сервиса и какой задачи используются его данные.
– управляемое согласие. У человека должна быть возможность дать согласие на определённый уровень персонализации, изменить его или отозвать, если это не противоречит обязательным требованиям безопасности и предоставления услуг.
– соразмерность. Чем более чувствительны данные и чем сильнее алгоритм влияет на жизнь человека, тем выше должны быть требования к обоснованию, защите и контролю.
– прозрачность и право на человеческое решение. Если алгоритм формирует рекомендацию или влияет на доступ к значимой услуге, должно быть понятно, почему он пришёл к этому выводу и кто несёт ответственность за итоговое решение. Здесь полезна оптика цифровой антропологии. Она напоминает, что данные не существуют в вакууме. За ними стоят люди с разными привычками, возможностями, ограничениями и представлениями о личном пространстве. Если цифровой сервис видит только поведенческий паттерн, но не понимает контекст, он может быть технологически точным, но социально несправедливым.
Поэтому задача города в том, чтобы создать такую систему доверия, в которой данные позволяют делать сервисы точнее и доступнее, а человек понимает правила, сохраняет контроль и не становится пассивным объектом цифрового управления.
#фмдк