Перевод архитектуры ФНС с классических экспертных систем на современные когнитивно-символьные системы (КСС) является единственно верным инженерным решением: в отличие от вероятностных моделей, таких как LLM. КСС оперируют прозрачной, детерминированной логикой и символьными знаниями, что гарантирует отсутствие ошибок интерпретации и полную прослеживаемость каждого юридически значимого вывода. Это обеспечит не только безупречную прозрачность для налогоплательщика, но и приведет к гигантской экономии средств на сопровождение и верификацию самой системы. Интеграция же LLM в ядро контроля недопустима, так как любая их "галлюцинация" в вопросах налогообложения может привести к многомиллиардным доначислениям, подорвать доверие к государственным институтам и сделать архитектуру системы неоправданно дорогой в обслуживании и проверке.
Перевод архитектуры ФНС с классических экспертных систем на современные
когнитивно-символьные системы (КСС) является единственно верным инженерным решением: в отличие от вероятностных моделей, таких как LLM. КСС оперируют прозрачной, детерминированной логикой и символьными знаниями, что гарантирует отсутствие ошибок интерпретации и полную прослеживаемость каждого юридически значимого вывода. Это обеспечит не только безупречную прозрачность для налогоплательщика, но и приведет к гигантской экономии средств на сопровождение и верификацию самой системы. Интеграция же LLM в ядро контроля недопустима, так как любая их "галлюцинация" в вопросах налогообложения может привести к многомиллиардным доначислениям, подорвать доверие к государственным институтам и сделать архитектуру системы неоправданно дорогой в обслуживании и проверке.