3dbrainarray

Переводил заранее запрещенным ElevenLabs. Оригинал на заранее запрещенном TEDx Talks на заранее запрещенном, экстремистком ютубе https://www.youtube.com/watch?v=2BoxhZUi01Y (закон для длящихся преступлений имеет обратную силу, так что заранее проставил предупреждения).

В 2021-2023 годах команда MIT (Hasani, Lechner, Rus) показала: дрон управляется сетью из нескольких десятков нейронов и уверенно летит к цели сквозь ветки, даже если пейзаж полностью сменился (лето->зима, лес->город).

Это Liquid Neural Networks - сетки, у которых каждый нейрон описывается дифференциальным уравнением с адаптивной «жидкостной» постоянной времени. Сеть постоянно «течёт» и подстраивается под входящий поток данных даже после обучения. Идея подсмотрена у червяка способного на сложные адаптации - нематоды C. elegans длиной 1мм с 302-я нейронами.

Насколько это компактно

• Классический LSTM/RNN для похожих задач навигации: десятки-сотни тысяч параметров (часто 64-220 hidden units + тяжёлый CNN).

• Liquid / NCP:

  • 9 нейронов - простой контроль (1 DoF)

  • 14-24 нейрона - полноценный автопилот

  • ~19 нейронов и 253 синапса - lane-keeping

  • ~34 нейрона - знаменитый лесной дрон 2023 года

Разница - один-три порядка по параметрам. Такая сеть спокойно крутится на Raspberry Pi Zero в реальном времени. Или ещё в более мелкую Raspberry Pi Pico с 264 КБ RAM влазит около 30 нейронов, но будут те же проблемы что и с дистилированными квантифицированными моделями - потеря обобщения, кодирования сложных закономерностей, объективно тупее будет.

Откуда берётся экономия

В 2022-м появился CfC - закрытая форма тех же уравнений. Вместо медленных численных солверов ODE - прямое вычисление. Ускорение времени тренировки и инференса - от одного до пяти порядков. На медицинских задачах фиксировали 220х.

Liquid AI (стартап тех же людей(конкурируют с диффузионными LLM вроде Mercury 2.5)) заявляет 10-1000х меньшее энергопотребление на инференс** и 10-20х быстрее обучение по сравнению с трансформерами на узких задачах. На крайних устройствах и роботах это уже не маркетинг, а физика: меньше MAC-операций, ниже задержка, меньше тепла.

Почему так работает

Нейроны не имеют жёстких весов. Их динамика зависит от текущего входа и состояния. Плюс, разреженная структура связей(sparse wiring), скопированный с нервной системы нематоды. В результате сеть лучше ловит причинность и временную структуру сигнала - и ей просто не нужно раздуваться до миллионов параметров.

С тех времён жидкостные нейронки улучшились на несколько порядков, как и роевые алгоритмы. Скорость прогресса видно на выпусках LLM. Примерно 3 недели на существенно улучшенную модель - смотрите на отрезок времени между Gemini 3.7 и 3.8.

*Flatten - слой, который берёт многомерный тензор (карту признаков после свёрток) и просто «расплющивает» его в один длинный одномерный вектор.

**Инференс - это процесс работы уже обученной модели, когда она применяет накопленные знания для анализа новых данных и выдачи результата.

Два предыдущих поста перечисляли, что приняла 96 законов VIII созыва, которые ограничивают рядового гражданина: 47 нашёл словарь, ещё 49 и поверх них пласт поборов Кур поставили на учёт, развод подорожал почти в восемь раз, НДС стал 22%: поборы и реестры, которых не нашёл поиск по законам. Этот пост о другом: как эти нормы могут исполняться, из каких уже существующих систем собирается контроль и что отделяет «цифровое государство» от «цифровой антиутопии» где под контролем даже твоё говно и по первому подозрению на правонарушения выдвигается рой дронов-контролёров. Здесь много сценариев и ни одного утверждения о тайных функциях — каждый шаг помечен, где факт, а где стресс-тест. Каждый сценарий уже осуществим за несколько месяцев работы программистов и интеграторов.

Коротко для ЛЛ

• Персональный дрон над каждым двором — плохая экономика. Дешевле склеить камеру, кассу, реестр и спутниковый снимок, найти расхождение и отправить один аппарат на выбранную цель.

• Контуры для такой склейки уже существуют публично: ФНС, ФССП, СМЭВ, «Платон», «Безопасный город», банковский антифрод, маркировка и «ВетИС». Их слияние в одну базу не подтверждено, и это важнее, чем их наличие.

• Китайские утечки Geedge и i-Soon — рабочий чертёж модульного контроля, но не доказательство заимствования кода российскими системами: совпадающих фрагментов, сигнатур и закупок в открытых источниках нет.

• 70 подтверждённых мер из двух постов делятся на восемь механизмов принуждения; самые многочисленные — финансовый турникет и словесный коридор.

• Режим нельзя описать одной шкалой «свобода — контроль»: у него шесть измерений мощности и два измерения защиты, и разница между прозрачным регулированием и антиутопией лежит в гарантиях, а не в числе камер.

Почему дрон над каждым двором — плохая экономика

В 2025 году контролёры провели с беспилотниками более девяти тысяч проверок и профилактических визитов, сообщало Правительство. Это уже не фантастика, но и не «летающий участковый», постоянно приставленный к каждому гражданину. Один аппарат обслуживает территорию и получает конкретное полётное задание. Слежение за отдельным человеком таким способом дорого, заметно, зависит от погоды, связи, заряда и правил использования воздушного пространства.

Куда реалистичнее контроль наоборот: сначала вычислить, потом посмотреть. Не камера ищет нарушение — базы данных сначала показывают, куда вообще стоит направлять камеру. Один гражданин — много цифровых следов, а не много дронов. Камера считывает номер автомобиля, касса отправляет чек, реестр хранит участок или животное, приложение и устройство создают журналы событий, спутниковый снимок показывает изменение земли. Затем программы связывают записи, считают риск и только после этого направляют инспектора, запрос, камеру или дрон туда, где проверка обещает результат.

Схема выглядит примерно так:

камера / касса / реестр / датчик / снимок → событие с датой и координатой → сопоставление идентификаторов → граф связей «человек—телефон—адрес—машина—участок—организация—животное» → риск-правило или модель → задание ведомству → доказательство → предписание, платёж, штраф либо закрытие сигнала.

Самое интересное начинается не на входе и не на выходе, а посередине. Камера сама по себе тупая. Реестр сам по себе пассивен. Дрон видит лишь кусок земли. Но между ними можно поставить слой, который отвечает на гораздо более опасный вопрос: «какие записи относятся к одному и тому же человеку или объекту?» После этого вместо таблиц появляется граф: человек → телефон → автомобиль → адрес → участок → фирма → животное → платёж → событие. Именно этот слой превращает россыпь ведомственных баз в потенциальную машину поиска несоответствий.

Это описание возможной архитектуры, а не утверждение, что уже существует единый государственный граф всех граждан.

Десять контуров данных, которые уже есть

Ниже не секретный каталог и не утверждение о полном слиянии баз. Это публично подтверждённые крупные контуры, данные которых относятся к гражданину, его имуществу, платежам или перемещениям.

Таблица 1. Источник — открытые поимённые голосования с официального сайта Государственной Думы: http://vote.duma.gov.ru/; тексты законов — https://sozd.duma.gov.ru/; http://api.duma.gov.ru/ — для расчётов, таблиц.

Отдельный источник — логи телефонов, приложений, автомобилей и домашних устройств. Технически их можно нормализовать точно так же, как чеки или координаты. Юридически и фактически это не означает, что они уже стекаются в одну государственную базу: у каждого набора свой оператор, срок хранения, режим доступа и основание для передачи. Фраза «телефон всё записывает» ещё не отвечает на три главных вопроса: что именно записывается, кто это получает и по какому праву записи можно соединить.

Китайские утечки: чертёж есть, доказательства копирования нет

Китайские утечки интересны здесь как разобранный на столе двигатель. Они не доказывают, что такой двигатель установлен в России, зато позволяют посмотреть, из каких деталей вообще собирается промышленный цифровой контроль. Исследователи из пяти университетов и GFW Report сообщают, что получили более 100 тыс. внутренних документов, исходники, баг-трекеры и историю разработки; они собрали Tiangou Secure Gateway в изолированной лаборатории и нашли механизмы распознавания VPN и других средств обхода, блокировки соединений и обслуживания государственных заказчиков. Технологии такого класса поставлялись за рубеж, в том числе в Казахстан, Пакистан, Мьянму и Эфиопию. Подробности и исследовательский артефакт опубликованы на Geedge Report.

i-Soon показывает ещё один принцип: государству необязательно самому писать антиутопию. Её компоненты можно заказать подрядчику. В 2025 году Минюст США предъявил обвинения сотрудникам i-Soon и двум китайским чиновникам, описав взломы почты, телефонов, серверов и сайтов в интересах ведомств КНР. Это пока обвинение, а не вступивший в силу приговор, что прямо оговорено в сообщении Минюста США.

Но из этих двух утечек не следует, что российские разработчики «100% взяли слитый код», усовершенствовали его и встроили в MAX или государственные системы. Российские налоговые, транспортные и межведомственные платформы существовали задолго до утечки 2025 года; одинаковые задачи естественно рождают похожую архитектуру — сбор событий, единый идентификатор, граф связей, риск-скоринг и панель оператора. Сходство функций мессенджеров тоже не доказывает общее происхождение исходников.

Для доказательства буквального заимствования понадобились бы совпадающие фрагменты кода или бинарные сигнатуры, одинаковые редкие ошибки и сетевые отпечатки, история зависимостей и сборки, документы закупок или переписка разработчиков. В открытых источниках, проверенных для этой статьи, такой связки Geedge/i-Soon → российская государственная система или MAX нет. Поэтому честная формула: китайские утечки показывают, что технически возможно и уже продаётся, но не устанавливают, кто именно скопировал это в России.

Здесь интереснее не вопрос «у кого украли код?», а вопрос «почему разные системы независимо сходятся к одной архитектуре?» Если государству нужно контролировать миллионы объектов, естественная инженерная эволюция почти неизбежно ведёт к одному набору деталей: события → идентификаторы → граф → аномалии → очередь задач → действие. Для появления такой архитектуры не требуется ни общий автор, ни заговор, ни даже обмен исходниками. Достаточно одинаковой оптимизационной задачи.

Это значит антиутопическая архитектура может возникнуть конвергентно.

Семь условий «суперконтроля» и одно вероятное будущее

Персональный дрон — плохая экономика наблюдения, но это ещё не означает плохую политическую экономику. Если задача — незаметно обнаружить нарушение, базы, камеры и спутники почти всегда дешевле. Но если задача дополнительно состоит в демонстрации присутствия — чтобы человек видел, что его могут проверить, — дорогой и заметный инструмент приобретает другую функцию.

Поэтому возможны два разных слоя: невидимый массовый контроль через данные и редкий, но демонстративный физический контроль через инспектора, камеру или беспилотник. Второй не заменяет первый — он делает его видимым.

Отдельная камера ещё не Оруэлл. Отдельный реестр тоже. Даже миллион камер и сто государственных баз сами по себе не образуют «суперконтроль». Машина появляется только тогда, когда замыкаются семь шестерёнок:

1. Правовое основание. Закон должен определить цель, доступные данные, срок хранения, допустимость автоматического решения и адресата ответственности.

2. Связующие идентификаторы. СНИЛС, ИНН, паспорт, телефон, адрес, кадастровый номер, госномер, идентификатор начисления или номер животного должны надёжно соединяться — и не путать однофамильцев.

3. Шина обмена и журналирование. Нужны запросы через СМЭВ или отраслевые интерфейсы, история того, кто, когда и зачем получил запись, и запрет тихо использовать данные для новой цели.

4. Модель риска и граф связей. Алгоритм должен выбирать приоритет проверки, но родство, соседство, общий телефон или адрес не могут сами по себе доказывать нарушение.

5. Управление заданиями. Камера, инспектор, спутниковая съёмка или дрон должны получать конкретную цель, координаты и разрешённый набор действий, а результат — возвращаться в дело.

6. Цепочка доказательств и обжалование. Нужны неизменяемая исходная запись, сведения о приборе и алгоритме, понятное основание решения, возможность получить материалы и добиться человеческого пересмотра.

7. Защита от утечки и захвата функции. Чем больше связей в одном профиле, тем разрушительнее ошибка, злоупотребление или взлом. Китайские сливы демонстрируют не только мощь контроля, но и цену централизации: внутренности самой системы тоже однажды становятся данными для чужого анализа.

У этой машины есть и обратная сторона — четыре предохранителя, которые должны разрывать цепь:

новая цель → новое правовое основание;
запрос → запись в журнале;
машинный вывод → доступ к исходным данным;
санкция → право потребовать человека.

Если убрать хотя бы несколько предохранителей одновременно, ведомственная информационная система начинает превращаться в автономный контур принуждения.

Скорее всего, единого «ГосОка Саурона» вообще не понадобится. Гораздо практичнее система, похожая на интернет: данные остаются в разных ведомствах, но каждое умеет по разрешённому запросу достать нужный кусок из соседней системы. ФНС не обязана хранить ветеринарную базу, а земельный инспектор — банковские операции. Достаточно общего языка идентификаторов и шлюзов между системами.

Получается не одна гигантская база, а распределённый граф, который собирается под конкретный запрос: человек → ИНН → организация → адрес → участок → начисление → исполнительное производство. Сегодня такой маршрут может заканчиваться просто ответом ведомству. Потенциальный качественный скачок начинается тогда, когда маршрут автоматически заканчивается решением.

Здесь полезно различать автоматизацию и автономность. Камера, которая сама выписывает штраф за формализованное нарушение, — автоматизация. Система, которая сама решила, кого проверить, какие данные связать, какое расхождение считать подозрительным и какое действие запустить, — уже гораздо ближе к автономному контуру. Чем больше этих решений машина принимает последовательно без человека, тем важнее не мощность отдельного алгоритма, а число замкнутых звеньев.

Где происходит фазовый переход

Отдельные реестры, камеры и алгоритмы существуют десятилетиями. Поэтому вопрос не в том, когда появится ещё одна база. Фазовый переход происходит тогда, когда выход одной системы становится входом другой без человека между ними.

Камера → запись — ещё сенсор.
Запись → совпадение — поиск.
Совпадение → риск — аналитика.
Риск → задание — управление.
Задание → санкция — принуждение.

Пока между этими ступенями стоят люди с отдельными полномочиями, мы имеем цифровизированную бюрократию. Когда цепочка замыкается программно, возникает машина исполнения правил.

Поэтому считать нужно не базы и не камеры, а сколько стрелок между ними уже можно пройти автоматически.

Главный риск — не наблюдение, а корреляция. Опаснее не камера, которая увидела одну вещь, а система, способная заметить, что пять независимых источников рассказали про одного человека пять несовместимых историй. Налоговая знает одно, кадастр — другое, камера — третье, ветеринарный реестр — четвёртое, банк — пятое. Вчера эти записи жили в разных мирах. Завтра расхождение между ними может само стать событием: аномалия → сигнал → проверка → доказательство → санкция. Поэтому главный предохранитель тоже должен стоять не возле камеры, а в месте склейки данных: право увидеть источник связи, исправить её, узнать основание срабатывания и потребовать человеческого пересмотра.

Восемь способов заставить: от финансового турникета до частной жизни по шаблону

Тематические рубрики вроде «армии», «жилья» или «интернета» объясняют, где действует норма, но не объясняют, как она принуждает. Поэтому 47 прямых ограничений из поста о 96 законах и ещё 23 проверенные нормы из поста о поборах переразмечены по доминирующему механизму.

Кластеры истинных запретов и принуждений. Источник — открытые поимённые голосования с официального сайта Государственной Думы: http://vote.duma.gov.ru/; тексты законов — https://sozd.duma.gov.ru/; http://api.duma.gov.ru/ — для расчётов, таблиц.

Названия кластеров авторские, а не юридические термины:

• «Финансовый турникет» — налог, пошлина, сбор, удержание или запрет операции;

• «Словесный коридор» — границы поиска, публикации, рекламы и показа;

• «Реестр как пропуск» — нет записи, идентификатора или экзамена — нет доступа к действию;

• «Силовой периметр» — повестка, задержание, арест или разрешённое применение силы;

• «Имущество под условием» — владеть, продавать или использовать можно только при соблюдении нового условия;

• «Штрафометр быта» — массовая административная цена за повседневное нарушение;

• «Маркировочный конвейер» — номер, код и учёт товара, животного или партии;

• «Частная жизнь по шаблону» — норма напрямую задаёт допустимые медицинские, семейные или трудовые решения.

Длина полосы означает только число мер, а не их тяжесть. Одна норма часто включает сразу несколько механизмов; для чистоты графика ей назначен один главный. И 70 — это корпус данной статьи, а не заявление, что в стране существует ровно 70 ограничительных норм.

Между этими состояниями есть несколько качественно разных ступеней:

данные существуют → их можно запросить → их можно автоматически связать → система сама ищет аномалии → аномалия создаёт дело → дело создаёт санкцию.

Поэтому настоящий показатель мощности цифрового контроля — не количество камер и даже не объём баз. Это длина оставшегося пути от события до последствия без участия человека.

Сколько ещё можно закрутить: граф потенциала

У такой системы нет понятного процента мощности. Нельзя честно сказать «она включена на 1%» или «на 30%»: неизвестен знаменатель. Зато можно измерять другое — сколько расстояния осталось между «государство получило событие» и «гражданин автоматически получил последствие». Именно это расстояние сокращают общий идентификатор, межведомственный обмен, риск-модель и автоисполнение.

Граф «Потенциал запретов и принуждений». Источник — открытые поимённые голосования с официального сайта Государственной Думы: http://vote.duma.gov.ru/; тексты законов — https://sozd.duma.gov.ru/; http://api.duma.gov.ru/ — для расчётов, таблиц.

Левый край графа — не рай, а слабое государство: мало контроля, но и мало гарантий. Правый — не прогноз, а антиутопический стресс-тест: универсальный балл, вина по связи, запрет до нарушения, непрерывная биометрия, дистанционное отключение машины или вещи, автоизъятие и необжалуемое решение ИИ. Это сценарии для проверки защитных барьеров, не предложения и не утверждение о тайном внедрении.

Каждый кирпич уже где-то работает: Сингапур, Лондон, Брюссель, Канберра

То есть почти все «кирпичи» уже где-то работают. Но перенос кирпича не равен постройке всего здания: для каждого нового склеивания нужны полномочие, доступ, деньги, точный идентификатор и признанное доказательство.

Одна шкала «свобода — контроль» врёт: нужно восемь осей

Одна шкала «больше свободы — больше контроля» скрывает главное. У режима есть как минимум шесть измерений мощности — охват требований, плотность реестров, склейка данных, сенсоры, авторешения и жёсткость санкций — и минимум два измерения защиты: прозрачность основания и возможность исправить/обжаловать.

Здесь «РФ-2026» — авторская сценарная координата только по публично подтверждённым контурам, а не измеренный индекс и не международный рейтинг. Самый важный квадрант здесь не «мало технологий», а много технологий при высокой прозрачности и реальном праве на исправление ошибки. Именно гарантии отделяют «цифровое государство» от «цифровой антиутопии».

Чего здесь нет, и почему это важно

• Утверждений о тайных функциях систем. Все контуры взяты из публичных описаний; «РФ-2026» на графике — авторская сценарная координата, а не измеренный индекс.

• Доказательства заимствования китайского кода. Для него нужны совпадающие фрагменты, сетевые отпечатки, документы закупок. Их нет.

• Прогноза. Правый край графа потенциала — стресс-тест защитных барьеров, а не то, что «будет».

ВЫВОДЫ

1. Вероятное будущее контроля — не персональный дрон, а склейка реестров. Дешевле автоматически найти расхождение между кассой, камерой, участком, транспортом или поголовьем и отправить один аппарат на выбранную цель, чем непрерывно наблюдать за каждым человеком.

2. Цифровой режим нельзя описать одной шкалой. Одинаково мощные реестры и сенсоры могут дать и прозрачное регулирование, и антиутопию; разница — в границах склейки, прозрачности алгоритма и праве на человеческий пересмотр.

3. Главный риск — в середине конвейера. Сведения, собранные ради налога, ветеринарии, транспорта или услуги, начинают проверять друг друга; расхождение автоматически становится сигналом, а сигнал — заданием. Там же должна стоять и главная гарантия: право узнать источник сигнала, исправить ошибку и добиться пересмотра человеком.

4. Самый дешёвый контроль тот, где реестр обновляет сам гражданин. Учёт животных, Fan ID, персонифицированная SIM-карта, идентификация при регистрации домена: человек сам приносит данные, а государству остаётся только сверять. Восемь механизмов принуждения различаются в первую очередь тем, кто платит за сбор данных.

5. Антиутопию не обязательно изобретать — достаточно правильно интегрировать существующие продукты. Почти каждый отдельный кирпич уже где-то легален и работает: дорожный тариф, распознавание номера, цифровой паспорт товара, автоматическая проверка права, риск-скоринг. Опасная граница проходит не через конкретную технологию, а через композицию: кто имеет право соединить кирпичи, какие выводы разрешено делать из связи и может ли человек разорвать ошибочную цепочку.

Главный вывод. Государство может постепенно собрать распределённую машину исполнения правил, вообще никогда не создавая единой базы.

Чего я не утверждаю. Что «системы включены на 1%»: у этой фразы нет знаменателя. Что склейка уже произошла: публично подтверждены контуры, а не их слияние.

Как это проверить

• Кластеризация 70 подтверждённых мер:. Сценарии потенциала с источниками:.

• Скрипты графиков:.

• Списки самих законов и норм — в двух соседних постах: «96 законов» и «Поборы и реестры».

Источники

Источник 1. Официальные описания СМЭВ, ФНС, ФССП, транспортных и пространственных платформ; для китайских утечек — техническое исследование Geedge Report и сообщение Минюста США по i-Soon. Ссылки и границы каждого утверждения указаны в тексте; проверка 01.09.2026.

Источник 2. Для сценариев — официальные описания сингапурской ERP 2.0, лондонской ULEZ, европейской IACS и Digital Product Passport, австралийских возрастных ограничений и итогов Robodebt, а также публикации Еврокомиссии по AI Act и Госсовета КНР по чёрным спискам. Ссылки и ограничения выводов указаны в таблице; проверка 01.09.2026.

Источник 3. Тексты законов третьего чтения — sozd.duma.gov.ru, локальные копии с зафиксированной sha256; поимённые голосования — http://vote.duma.gov.ru/.

Источник — открытые поимённые голосования с официального сайта Государственной Думы: http://vote.duma.gov.ru/; тексты законов — https://sozd.duma.gov.ru/; http://api.duma.gov.ru/ — для расчётов, таблиц.

Часть 2

Как технически собирается цифровая антиутопия — и зачем ей анальный зонд

Главная ошибка фантастики — искать один огромный ИИ, который знает всё обо всех. Такой системе он вообще не нужен.

Гораздо реалистичнее распределённая машина: одни компоненты видят сеть, другие — физический мир, третьи склеивают личности и объекты, четвёртые ищут аномалии, пятые читают документы, шестые решают, какую проверку запустить следующей. Современный LLM-агент здесь не «электронный Сталин», а диспетчер инструментов, способный сам собрать программу расследования под конкретный сигнал.

Анальный зонд в такой архитектуре ничем принципиально не отличается от камеры, счётчика, радара или DPI. Это просто ещё один SensorAdapter.

Слой 1. Государство отращивает органы чувств

На сетевом уровне хороший пример дала утечка Geedge Networks. Исследователи получили более 100 тысяч внутренних файлов и исходный код коммерческого национального DPI Tiangou Secure Gateway, смогли его собрать и запустить. Это не просто «список запрещённых сайтов»: поток разбирается на протоколы и сессии, классифицируется, сопоставляется с правилами, после чего система может пропустить, ограничить или заблокировать его; метаданные уходят в долговременную аналитику. (Источник 4) (USENIX)

Российский ТСПУ показывает более узкий, но уже реально развёрнутый вариант того же принципа. По документации Selectel, через эти DPI-комплексы проходит пользовательский трафик; фильтрация может учитывать IP, SNI, QUIC-метаданные и сигнатуры протоколов, а управляет оборудованием ЦМУ ССОП, не сам оператор связи. Централизованное управление сетью закреплено и действующими правилами 2025 года. (Источники 5–6) (Selectel Docs)

Но DPI видит сеть, а хорошее шифрование скрывает содержимое. Следующий логичный сенсор находится до шифрования — внутри конечного устройства. Citizen Lab исследовал Graphite компании Paragon: инфраструктуру spyware, заражённые устройства и zero-click цепочку WhatsApp, после которой более 90 потенциальных целей получили уведомления. Это не доказательство подключения Graphite к какому-либо государственному «суперконвейеру»; это доказательство существования самого класса endpoint-сенсоров. (Источник 7) (The Citizen Lab)

Физический мир закрывает ещё одну дыру. Reverse engineering китайской IJOP показал систему, которая собирала разнородные сведения о людях и объектах, связывала их с идентификаторами, искала заданные «подозрительные» комбинации и могла автоматически создавать для полиции задания на дальнейшую проверку. Декомпилированные фрагменты приложения и контрольные хэши исследованного APK опубликованы отдельно на GitHub. То есть уже существовал переход «данные → связь → аномалия → задача человеку». (Источник 8)

Слой 2. Самое ценное — не данные, а склейка

Камера увидела лицо. ТСПУ увидел соединение. Реестр знает адрес. Другой реестр — автомобиль. Смартфон оставил ещё один идентификатор.

Пока всё это отдельные строки, государство просто много знает.

Фазовый переход начинается, когда машина сама отвечает на вопрос: «Это один и тот же объект?»

Тогда появляется не карточка гражданина, а вероятностный граф: человек связан с телефоном, телефоном пользовалось устройство, устройство появлялось возле адреса, по адресу зарегистрирована организация, организация связана с автомобилем, автомобиль пересекался с другой сущностью.

Причём хорошей системе не нужна физическая мегабаза «ВСЕ ГРАЖДАНЕ.db». Достаточно возможности временно собрать кусок мира вокруг события.

Получили сигнал — материализовали дело: цель, несколько переходов по графу связей, история изменений, окружающая территория, документы, сенсорные наблюдения и применимые правила.

После закрытия всё это можно даже снова разложить по ведомственным базам.

Поэтому вопрос «существует ли единая база?» постепенно становится хуже другого:

за сколько секунд система способна собрать единую картину вокруг любого объекта?

Слой 3. Карта тоже становится базой данных

Следующий шаг — перестать искать только людей.

Территория разбивается на адресуемые полигоны, и каждый получает постоянно обновляемое состояние: транспорт, объекты, коммерческая активность, изменения реестров, снимки, камеры, жалобы, мобильность, инфраструктура.

Тогда поиск можно развернуть наоборот.

Не «что известно про человека X?», а:

«Где произошло необычное изменение и какие сущности его объясняют?»

В одной геоячейке неожиданно изменились транспортный поток, сетевые паттерны, регистрационная активность и изображение со спутника. Система сначала обнаруживает аномалию пространства, а уже потом раскручивает людей, организации, автомобили и события, которые могли её породить.

Это намного мощнее обычного досье: машина получает не каталог объектов, а цифровое состояние местности во времени.

Слой 4. LLM ломает последнее старое ограничение — заранее написанные алгоритмы

Раньше программист должен был заранее решить:

если случилось X — запросить базу A, потом B, сравнить C, а при результате D вызвать E.

Агентная LLM может получить гораздо более расплывчатую цель:

«Объясни, почему здесь возникла аномалия, и найди, чего нам не хватает для проверки гипотезы».

Дальше она сама выбирает маршрут: проверить граф связей, затем историю, затем соседние районы, затем документы, затем изображение, затем специализированную ML-модель. Первый путь ничего не объяснил — строится второй.

То есть вместо фиксированного workflow появляется workflow, который генерируется во время расследования.

Именно это, а не красивое сочинение текста, — одна из самых интересных возможностей современных LLM.

Причём один агент тоже необязателен. Один ищет связи, второй анализирует время, третий географию, четвёртый документы, пятый обязан построить невиновное альтернативное объяснение, шестой проверяет правовое основание.

На выходе получается уже не «ИИ сказал, что Иванов плохой», а набор: гипотеза, подтверждающие факты, противоречащие факты, альтернативные объяснения, недостающие данные и допустимое следующее действие.

Военные системы хорошо показывают сам принцип fusion. В официальном описании ЦАХАЛ Habsora объединяет большие объёмы разных разведданных и предлагает аналитику объекты для дальнейшего исследования, а Lavender организует и перекрёстно связывает существующие слои разведывательной информации. ЦАХАЛ при этом отдельно утверждает, что такие рекомендации не являются самостоятельным решением о цели и требуют проверки аналитиком. (Источник 9) (IDF)

Слой 5. Настоящая антиутопия начинается, когда аналитика получает руки

До этого всё ещё можно назвать очень мощным поиском.

Опасный переход выглядит так:

событие → идентификация → связи → аномалия → гипотеза → проверка → решение → действие.

Самое существенное слово здесь — последнее.

Результат одной системы становится командой для другой: запросить документ, назначить инспекцию, изменить запись, ограничить доступ, направить сенсор, создать производство или передать дело человеку.

А после выполнения результат возвращается обратно в модель.

Проверили — нарушение подтвердилось. Система получает положительный пример.

Проверили — ничего нет. Отрицательный.

Получается полноценный кибернетический цикл: наблюдать → объяснять → действовать → наблюдать результат → менять следующие действия.

И здесь возникает особенно неприятная ловушка. Если алгоритм чаще проверяет некоторую группу, он неизбежно найдёт в ней больше нарушений. Новый датасет затем покажет, что именно эта группа «чаще нарушает», и машина начнёт проверять её ещё чаще.

Для появления такого feedback loop вообще не нужен злой AGI.

Поэтому считать камеры и ИИ почти бессмысленно

Условные «500 государственных нейросетей» могут быть слабее десяти систем, если последние соединены правильно.

Интереснее измерять другое: сколько шагов сигнал способен пройти без человека; насколько далеко машина автоматически раскручивает связи; сколько источников умеет соединить; насколько хорошо видит изменения во времени и пространстве; способна ли сама выдвигать новые гипотезы; и главное — может ли аналитический вывод самостоятельно породить действие.

И тогда определение цифровой антиутопии получается неожиданно скучным:

это не сверхразум. Это хорошо интегрированный enterprise.

Камеры, DPI, базы, граф, GIS, ML, LLM-агенты, правила и исполнительные API могут быть совершенно обычными компонентами.

Большой Брат возникает не внутри одного из них.

Он возникает в стрелках между ними.

P.S. А если всё-таки несколько дронов на человека?

Экономический аргумент «личный тяжёлый дрон над каждым двором — дорого и глупо» остаётся верным. Но сами дроны быстро превращаются из авиации в расходную робототехнику.

Tornyol, стартап Y Combinator, в 2026 году предлагает систему на базе 40-граммовых микродронов: ультразвуковой фазированный массив обнаруживает насекомое, аппарат автономно перехватывает цель и возвращается на базовую станцию для зарядки. Компания заявляет модель примерно за $50 в месяц и рассчитывает на несколько аппаратов на обслуживаемую территорию; при этом сама честно пишет, что отдельные подсистемы уже работают, а интеграция полного цикла ещё продолжается. (Источник 10) (Y Combinator)

Док-станции уже перестали быть экспериментом: DJI Dock 2/3 умеют автоматически принимать дрон, обеспечивать удалённые миссии и использоваться для круглосуточной инспекции инфраструктуры и безопасности. То есть инфраструктура вида «дрон живёт в коробке и вылетает только по событию» уже является коммерческим продуктом. (Источник 11) (DJI)

Параллельно радикально падает цена самих аппаратов. Армия США в 2025 году описывала FPV-комплекты примерно по $400–500, причём часть компонентов бойцы способны производить и ремонтировать непосредственно в мобильной мастерской. (Источник 12) (Army)

А снизу наступают микродроны: в 2025 году лаборатория китайского National University of Defence Technology публично показала биомиметический аппарат размером примерно с комара для разведывательных задач. До долговременного автономного «комара Большого Брата» там ещё огромная инженерная дистанция — прежде всего энергия, связь и полезная нагрузка, — но сам масштаб техники уже перестал быть фантастикой. (Источник 13) (South China Morning Post)

Поэтому более реалистичная модель будущего не «каждому человеку выделили три персональных дрона».

Она хитрее: камеры, платежи, реестры и сеть отбирают редкие интересные события; ближайшая автоматическая док-станция выпускает нужный аппарат; тот закрывает информационный пробел и возвращается домой.

Если микродроны и станции продолжат дешеветь, одна инфраструктура сможет давать плотность, эквивалентную нескольким аппаратам на человека, хотя фактически эти аппараты будут общими и включаться по требованию.

То есть мой прежний тезис я бы уточнил:

постоянно следящий персональный дрон экономически сомнителен. А несколько доступных системе автономных дронов на человека — уже не столь безумная арифметика.

И тогда анальный зонд окончательно занимает своё законное место в архитектуре: редкий специализированный периферийный сенсор с очень плохими отзывами пользователей.

Даже говно становится телеметрией

Есть ещё один сенсорный слой, который антиутопии почти не нужно изобретать: то, что человек сам ежедневно смывает в канализацию.

Сейчас это уже превращается в отдельную индустрию. Throne продаёт насадку с камерой и микрофоном, которая распознаёт пользователя по Bluetooth, снимает содержимое чаши и прогоняет визит через более десятка AI-моделей для оценки стула, гидратации и мочеиспускания. TrueLoo делает похожую вещь для домов престарелых: сиденье круглосуточно наблюдает за мочой и калом и автоматически отправляет отчёты персоналу. Coprata пошла ещё дальше — её «умный туалет» не только фотографирует стул, но проектируется как платформа для автоматического отбора и анализа образцов. В небольшом опубликованном исследовании система собирала изображения стула месяцами и определяла аномальную форму с точностью 94%. (Источники 14–16) (Throne Science)

Даже специальный туалет уже не обязателен. Dieta Health разработала приложение, где достаточно сфотографировать результат смартфоном: компьютерное зрение классифицирует стул и превращает субъективное «ну вроде жидковато» в структурированные признаки. В 2025 году технологию купила Cylinder. Сейчас существуют уже десятки более простых приложений того же класса — вплоть до API, куда можно отправить фотографию и получить Bristol type, цвет, консистенцию и набор предупреждений. (Источник 17) (cylinderhealth.com)

То есть туалет постепенно превращается из сантехники в биологический логгер. Весы знают массу. Часы — пульс и сон. Телефон — перемещения. А унитаз потенциально знает, что организм выводит наружу каждый день.

И это ещё персональный уровень. На другом конце трубы государству вообще не нужно договариваться с вашим унитазом.

Канализация — готовая распределённая сеть биосенсоров

Wastewater-based epidemiology давно используется для оценки потребления наркотиков по метаболитам в сточных водах. Европейское агентство EUDA ежегодно публикует сравнение городов по следам кокаина, амфетамина, MDMA и других веществ. На таком уровне данные ещё хорошо агрегированы: проба на очистных описывает большой район или город, а не конкретного человека. (Источник 18) (European Union Drugs Agency)

Но разрешение можно повышать, двигаясь вверх по канализационному дереву.

Исследование 2024 года брало пробы уже не на очистных, а из отдельных канализационных колодцев. Авторы смогли выявлять потенциальные локальные hotspots употребления метамфетамина и кетамина и даже видеть суточные пики. В статье прямо отмечена возможная ценность такого подхода для правоохранительных органов. DOI: 10.1016/j.chemosphere.2024.143690. (Источник 19) (ScienceDirect)

Причём искать можно не только употребление, но и производство. Подпольная химическая лаборатория сбрасывает не те же вещества, что человеческий организм: в канализацию попадают прекурсоры, примеси и характерные побочные продукты синтеза. В 2018 году по таким маркерам удалось показать сброс отходов амфетаминового производства и указать, что химический профиль позволяет отслеживать источник внутри канализационного бассейна. DOI: 10.1016/j.forsciint.2018.03.019. Более свежая работа 2025 года уже специально разрабатывает пассивные канализационные сенсоры для обнаружения маркеров подпольного производства и локализации лабораторий. DOI: 10.1016/j.forsciint.2025.112659. (Источники 20–21) (PubMed)

Получается довольно смешной GIS наоборот.

Обычно геоаналитика спрашивает: «что находится в этой точке?»

Канализационная разведка спрашивает: «из какой ветки трубы пришёл этот химический след?»

Поставили датчик ниже по течению — сигнал есть. Поднялись к развилке, измерили две ветки. В одной исчез — пошли по другой. Повторили несколько раз — огромный городской бассейн превращается сначала в район, затем в квартал, а технически разрешение можно довести даже до отдельного здания. Обзор по wastewater surveillance прямо отмечает возможность мониторинга на уровне отдельных зданий; во время COVID такой подход применялся в общежитиях, больницах, домах престарелых и других компактных объектах. DOI: 10.1007/s13181-021-00853-4. (Источник 22) (PubMed)

И здесь канализация начинает подозрительно хорошо стыковаться с остальной системой из этого поста.

Аномальная химия в ветке канализации даёт географический сигнал. GIS ограничивает область. Реестры показывают здания и организации. Граф связей — владельцев, арендаторов и связанные объекты. Камеры и транспорт дают события вокруг территории. LLM-агент может сам решить, какой источник проверить следующим, а специализированная модель — сравнить химический профиль с известными веществами.

Вместо «найти притон по запаху» получается вполне машинный pipeline: аномалия в сточных водах → локализация по канализационной сети → участок города → связанные объекты → дополнительные сенсоры → проверка.

И главное — для первого шага системе вообще не нужно знать, кого она ищет.

Последний рубеж приватности находится ниже сливного бачка

Пока технологии умных туалетов продаются как медицина и wellness, а городская wastewater epidemiology в основном работает с агрегированными популяциями. Это две разные системы, и доказательств их массового объединения в персональный государственный профиль нет.

Но техническая траектория очевидна.

Сверху разрешение растёт от города к району, от района к колодцу, от колодца к зданию.

Снизу разрешение растёт от ручного дневника к приложению, от приложения к камере в туалете, от камеры — к автоматическим химическим и микробиомным тестам.

Если эти две линии когда-нибудь встретятся, появится весьма своеобразная вертикаль наблюдения:

личный биосенсор сверху + муниципальная канализационная сеть снизу.

И тогда даже выражение «государство знает, когда вы сходили посрать» перестанет быть метафорой.

Не потому, что чиновник будет рассматривать миллиарды фотографий говна. Как раз наоборот: ИИ нужен затем, чтобы человеку вообще никогда на них не смотреть. Машина сама выделит аномалию, сравнит её с вашей историей, соседними зданиями и городской нормой и отправит наверх уже маленький структурированный сигнал.

Так что анальный зонд из предыдущей главы действительно оказался избыточным.

Гражданин уже сам подключён к государству канализационной трубой.

Источники второй части

Источник 4. Anna Ablove et al., Technical Analysis of the Geedge Networks Firewall Source Code Leak, USENIX Security 2026. DOI не присвоен. (USENIX)

Источник 5. Selectel, «Диагностика влияния ТСПУ», обновление 27.08.2026. Техническая документация, не СМИ. (Selectel Docs)

Источник 6. Постановление Правительства РФ от 27.10.2025 №1667 «Об утверждении Правил централизованного управления сетью связи общего пользования». Официальный портал правовой информации, не СМИ. (Publication)

Источник 7. Citizen Lab, Virtue or Vice? A First Look at Paragon’s Proliferating Spyware Operations, 19.03.2025, и последующая iOS-форензика Graphite. DOI не присвоен. (The Citizen Lab)

Источник 8. Integrated Joint Operations Platform (IJOP) — публичный репозиторий с цифровыми форензик-артефактами исследования: декомпилированным Java-кодом приложения, деревом файлов и MD5/SHA-1/SHA-256 исследованного APK. Дополнительно — South China Morning Post, Human Rights Watch decodes surveillance app used to classify people in China’s Xinjiang region, 02.05.2019: описание результатов reverse engineering, автоматических уведомлений и investigative missions. DOI не присвоен.
GitHub — Integrated Joint Operations Platform
South China Morning Post — разбор IJOP

Источник 9. Israel Defense Forces, The IDF's Use of Data Technologies in Intelligence Processing, 18.06.2024. Официальный источник. (IDF)

Источник 10. Tornyol / Y Combinator, описание 40-граммового автономного противомоскитного микродрона и базовой станции. (Y Combinator)

Источник 11. DJI, Dock 2 и Dock 3: коммерческие autonomous drone-in-a-box системы для удалённых миссий. (DJI)

Источник 12. U.S. Army, Hawkeye Platoon leads Army innovation with tactical drones, 3D-printed lethality, 2025. (Army)

Источник 13. South China Morning Post со ссылкой на демонстрацию CCTV/NUDT, mosquito-sized biomimetic microdrone, 20.06.2025. (South China Morning Post)

Источник 14. Throne Science, техническое описание Throne One: computer vision, акустический анализ и более десятка AI-моделей для автоматического анализа туалетных сессий. Корпоративный источник, не научная публикация. Throne: How It Works

Источник 15. Toi Labs, TrueLoo — AI-powered smart toilet seat для автоматического наблюдения за мочой и стулом в senior living. Корпоративный источник. TrueLoo

Источник 16. Zhou J. et al., Long-term, automated stool monitoring using a novel smart toilet: A feasibility study, Neurogastroenterology & Motility, 2025;37:e14954. DOI: 10.1111/nmo.14954. (PMC)

Источник 17. Cylinder Health, приобретение Dieta Health и её AI-системы анализа изображений стула, 20.03.2025. Корпоративный источник. (cylinderhealth.com)

Источник 18. European Union Drugs Agency, Wastewater analysis and drugs — a European multi-city study, данные по wastewater-based epidemiology в европейских городах, обновление 18.03.2026. (European Union Drugs Agency)

Источник 19. Lin H.H.H. et al., Investigating illicit drug hotspots and daily variations using sewer-network wastewater analysis, Chemosphere, 2024;368:143690. DOI: 10.1016/j.chemosphere.2024.143690. (PubMed)

Источник 20. Emke E. et al., Wastewater-based epidemiology generated forensic information: Amphetamine synthesis waste and its impact on a small sewage treatment plant, Forensic Science International, 2018;286:e1–e7. DOI: 10.1016/j.forsciint.2018.03.019. (PubMed)

Источник 21. Method development for the analysis of synthesis markers from clandestine amphetamine production..., Forensic Science International, 2025;377:112659. DOI: 10.1016/j.forsciint.2025.112659. (ScienceDirect)

Источник 22. Erickson T.B. et al., “Waste Not, Want Not” — Leveraging Sewer Systems and Wastewater-Based Epidemiology for Drug Use Trends and Pharmaceutical Monitoring, Journal of Medical Toxicology, 2021;17:397–410. DOI: 10.1007/s13181-021-00853-4. (PubMed)

В продолжение предыдущего поста Пять фракций. Три уже стали едины.

Это финал обзорной части моей серии про голосования VIII созыва. За несколько месяцев я разобрал все 24 темы таксономии и все 16 689 поимённых голосований, и остался один вопрос, который читатели задают чаще прочих: в Думе действительно ещё пять партий или уже одна?

Ответ, к которому я пришёл, звучит скучно ровно до того момента, пока не посмотришь на числа: и да, и нет — и разница проходит не по фракциям, а по типу вопроса.

По формальным признакам это не однопартийная система. По рисунку поимённых голосований — парламент, где несколько самостоятельных фракций всё чаще приходят к одной позиции. Различия не исчезли, но стали заметно реже проявляться в итоговом голосовании.

А чтобы не остановиться на этой обтекаемой формуле, я сделал три проверки. Каждая пыталась гипотезу «одна партия» сломать.

Коротко для ЛЛ

• Совпадение позиций фракций за созыв выросло: с 81,3% в 2021 году до 93,4% в 2026-м.

• Но часть роста — не про фракции, а про повестку: доля голосований, где хоть кто-то нажал «против», упала с 27,5% до 11,0%.

• На спорных голосованиях ЛДПР совпадает с ЕР в 92,9% случаев (было 64,9%), «Новые люди» — в 84,6% (было 57,4%). А КПРФ — 40,1%, «Справедливая Россия» — 48,6%: они по-прежнему чаще расходятся с большинством, чем совпадают.

• По темам ЛДПР идёт за большинством неравномерно: 97–100% в уголовном праве, судах и регламенте Думы — и 58–69% в здравоохранении, соцполитике, труде и финансовом рынке.

• Решающая проверка: там, где КПРФ голосует «за», а «Единая Россия» — нет (2091 голосование), ЛДПР тоже голосует «за» в 95,25% случаев, «Новые люди» — в 92,3%, СР — в 89,0%.

• 727 раз за созыв все четыре оппозиционные фракции голосовали «за» против позиции ЕР. Ни одно из этих голосований не набрало 226 голосов. Ноль из 727.

• Вывод: многопартийность сохранилась ровно в той части, которая не влияет на результат.

Как здесь всё считается

Позиция фракции на голосовании — модальная, самая частая среди тех её депутатов, кто вообще нажал кнопку. «Не голосовал» — отдельная категория, в позицию она не входит и с «против» нигде не складывается. Спорным считается голосование, на котором в зале прозвучал хотя бы один голос «против».

Слово «оппозиция» ниже означает только положение относительно позиции большинства в конкретном голосовании. Никакой политической оценки в нём нет.

Проверка первая: а не сгладилась ли просто повестка

Самое очевидное возражение к любому графику «фракции сблизились»: может, стало меньше поводов спорить?

Стало. В 2021 году спорным было каждое четвёртое голосование — 27,5%. В 2026-м — каждое девятое, 11,0%. На бесспорном голосовании совпадают все, так что часть роста «дружности» палаты объясняется не позициями, а исчезновением спорных вопросов из повестки.

Поэтому честный способ ответить ровно один: выбросить бесспорные голосования и посчитать заново. И вот там картина раскалывается надвое.

ЛДПР: совпадение с «Единой Россией» на спорных голосованиях выросло с 64,9% до 92,9%. «Новые люди»: с 57,4% до 84,6%.

КПРФ: с 27,8% до 40,1%. «Справедливая Россия»: с 39,2% до 48,6%. Обе по-прежнему ниже половины: когда в зале есть спор, они чаще расходятся с большинством, чем совпадают.

Разрыв между ЛДПР и КПРФ по близости к «Единой России» за пять лет не сократился, а вырос: с 37 процентных пунктов до 53. Палата не сошлась в одну точку — она перегруппировалась.

Проверка вторая: одинаково ли это работает во всех темах

Доля спорных голосований темы, на которых позиция ЛДПР совпала с позицией ЕР. Показаны темы, где спорных голосований не меньше десяти. Источник — поимённые голосования VIII созыва (Источник 1).

Нет. И это, пожалуй, самое интересное во всём разборе.

Там, где речь об устройстве власти и о праве, ЛДПР почти неотличима от большинства:

• международные договоры и статус территорий — 100%;

• разнородные пакетные поправки — 100%;

• регламент, кадры и парламентские процедуры самой Думы — 98,1%;

• уголовное право и уголовный процесс — 97,4%;

• судебная система и гражданское право — 93,0%.

А там, где речь о деньгах людей, та же фракция голосует самостоятельно заметно чаще:

• здравоохранение и спорт — 58,3%;

• социальная политика, пенсии и пособия — 60,0%;

• труд и занятость — 61,5%;

• финансовый рынок и защита потребителей — 69,2%.

Между верхом и низом этого списка — сорок процентных пунктов. Одна и та же фракция, один и тот же созыв.

Есть и прямые случаи, где ЛДПР голосовала против позиции большинства целой фракцией: №446965-8, поправки в Лесной кодекс, июль 2024 года — «Единая Россия» 283 «за», ЛДПР 17 «против» вместе с КПРФ и «Справедливой Россией». Или №1258304-7, обязательное пенсионное страхование, декабрь 2021 года — ЕР 307 «за», ЛДПР 13 «против».

Проверка третья, решающая: что происходит с чужими инициативами

Две предыдущие проверки смотрят на повестку, которую вносит большинство. Но самостоятельность фракции проверяется не там. Она проверяется на вопросах, которые большинство не поддерживает.

Я отобрал все голосования, где модальная позиция КПРФ — «за», а у «Единой России» она любая другая либо её нет вовсе. Таких 2091. Смотрим, что делают остальные:

Таблица 1. Источник — открытые поимённые голосования с официального сайта Государственной Думы: http://vote.duma.gov.ru/; тексты законов — https://sozd.duma.gov.ru/; http://api.duma.gov.ru/ — для расчётов, таблиц.

То есть на чужих инициативах все четыре фракции действуют заодно — против позиции большинства. 727 раз за созыв все четыре оппозиционные фракции голосовали «за», а «Единая Россия» — нет. На однопартийную палату это не похоже совсем.

Но у этого факта есть вторая половина, и она важнее первой.

Ни одно из этих 727 голосований не набрало 226 голосов. Ноль из 727. Медианный результат — 101 голос «за». Рекорд за пять лет — 119 голосов: законопроекты о возобновлении индексации пенсий работающим пенсионерам, январь 2023 года.

И проигрывали они не в споре. У «Единой России» на 1689 из 2091 таких голосований вообще не было выраженной позиции: фракция целиком не нажимала кнопку. Порог не берётся не потому, что кто-то голосует «против», а потому, что большинство молчит. Про этот механизм у меня был отдельный разбор — здесь он виден в чистом виде.

Так слились или нет

Данные позволяют говорить о конвергенции фракций, но не позволяют поставить знак равенства между «пять фракций» и «одна партия».

Точная формулировка такая. На повестке большинства ЛДПР и «Новые люди» практически слились с «Единой Россией» — особенно в вопросах устройства власти, уголовного права и судов. На повестке оппозиции все четыре фракции по-прежнему действуют вместе и против большинства, 727 раз за созыв. И ни одна из этих 727 попыток ничего не изменила.

Многопартийность в палате сохранилась ровно в той части, которая не влияет на результат. Там, где голосование что-то решает, фракций фактически две с половиной. Там, где не решает ничего, их снова пять.

Чего в этих числах нет

• Мотивов. Совпадение кнопок — не совпадение взглядов. Две фракции могут голосовать одинаково по совершенно разным причинам, и в протоколе этого не видно.

• Авторов законопроектов. Данных о том, кто внёс текст, в корпусе нет. «Инициатива, которую не поддержала ЕР» — это операционализация через позиции фракций, а не через подписи под документом. Что именно вносила оппозиция, отсюда не следует.

• Постоянных людей. Состав фракций за пять лет менялся: довыборы, переходы, прекращение полномочий. Речь о фракциях как организациях, а не о конкретных депутатах.

• Содержания законов. Спорным считается любое голосование с хотя бы одним «против», независимо от того, о чём оно.

• Полного 2026 года. Корпус заканчивается 27 июля 2026 года.

• Причин. Почему ЛДПР и «Новые люди» сместились, а КПРФ и СР нет, данные не объясняют. Они фиксируют, что это произошло.

ВЫВОДЫ

1. «Фракции сблизились» — правда наполовину. Общий рост совпадений с 81,3% до 93,4% частично объясняется тем, что спорных голосований в повестке стало вдвое меньше. На бесспорном голосовании совпадают все — это не сближение позиций, а исчезновение поводов для спора.

2. Настоящее движение раскололо оппозицию надвое. На спорных голосованиях ЛДПР и «Новые люди» переехали к «Единой России» (92,9% и 84,6%), а КПРФ и «Справедливая Россия» остались на своих местах (40,1% и 48,6%). Разрыв между ЛДПР и КПРФ вырос с 37 до 53 процентных пунктов.

3. Сближение зависит от темы, и зависимость осмысленная. Уголовное право, суды, регламент — 97–100% совпадения. Здравоохранение, пенсии, труд — 58–62%. Фракция идёт за большинством там, где решается устройство власти, и голосует самостоятельно там, где речь о деньгах людей.

4. На чужих инициативах оппозиция по-прежнему едина — и по-прежнему бессильна. 727 голосований, где все четыре фракции «за» против позиции ЕР, и ноль прошедших порог. Медиана — 101 голос при необходимых 226. Единство есть, последствий нет.

5. Ответ на вопрос в заголовке. Не слились. Но многопартийность сохранилась в той части парламентской работы, которая ни на что не влияет: там, где голосование решает исход, фракций две с половиной, а пять их снова становится там, где решение уже принято без них.

6. Главное не то, сколько фракций голосуют одинаково, а у кого есть возможность превратить голосование в решение. Оппозиционные фракции способны образовать общий блок — 727 раз все четыре голосовали «за» против позиции ЕР. Но ни разу этот блок не достиг 226 голосов; медиана — всего 101. Значит, различие между фракциями существует, но институциональный вес этого различия ограничен арифметикой мандатов.

7. Причём большинству часто даже не требуется голосовать «против». В 1689 из 2091 голосований, отобранных как случаи поддержки КПРФ при отсутствии поддержки ЕР, у «Единой России» вообще не было выраженной позиции. Это важная деталь: отрицательный результат может производиться не конфликтом «за» против «против», а простым отсутствием большинства среди голосующих «за». Иными словами, парламентское влияние проявляется не только в том, какую кнопку нажимают, но и в том, когда кнопку можно не нажимать вовсе.

8. Поэтому «близость к ЕР» нельзя описать одним процентом. Одна и та же ЛДПР даёт почти полное совпадение с большинством по регламенту, уголовному праву и судам, но гораздо чаще расходится по здравоохранению, социальной политике, труду и финансовому рынку. Это не одна шкала «лояльность ↔ оппозиционность», а профиль по темам: фактически у каждой фракции есть свой вектор совпадений.

9. VIII созыв лучше описывается не как «одна партия» и не как обычная система из пяти независимых фракций, а как парламент с двумя режимами работы. На повестке большинства возникает высокая конвергенция — особенно ЕР, ЛДПР и «Новых людей». Когда появляется вопрос, который большинство не поддерживает, самостоятельность фракций возвращается и даже возникает единый оппозиционный блок — но уже без достаточного числа голосов для изменения результата. То есть политическое разнообразие и способность определять исход голосования здесь оказались разными переменными.

Пять фракций в Думе существуют одновременно. Но пять центров парламентской силы — нет.

Чего я не утверждаю. Что ЛДПР и «Новые люди» «продались», а КПРФ и СР — «настоящая оппозиция»: из совпадения кнопок это не следует, мотивов в данных нет. Что так будет и в следующем созыве: состав палаты меняется 20 сентября. И что фракция равна своим депутатам — я считал организации, а не людей.

Как это проверить

• Корпус: 16 689 поимённых голосований VIII созыва с 12.10.2021 по 27.07.2026, источник — http://vote.duma.gov.ru/ (выгрузка через api.duma.gov.ru).

• Онлайн таблицы: by_year, pairs_by_year, by_topic, а также opposition_votes — все 727 голосований, где четыре фракции были против позиции ЕР, со ссылками.

• Позиция фракции — модальная среди выраженных; Не голосовали (NO_VOTE) в неё не входит. Темы, где спорных голосований меньше десяти, в разрез не берутся.

Источники

Источник 1: поимённые голосования Государственной Думы VIII созыва — http://vote.duma.gov.ru/ (выгрузка через http://api.duma.gov.ru/).

Источник 2: тексты законов — https://sozd.duma.gov.ru/; http://api.duma.gov.ru/ — для расчётов, таблиц.

Есть привычная картинка: «Единая Россия» и оппозиция. Взял все поимённые голосования восьмого созыва — 16 689 штук за пять лет — и посмотрел, как часто позиция каждой фракции совпадает с позицией «Единой России». По годам.

Первое, что видно: совпадение выросло у всех. Красиво ложится в заголовок «фракции сблизились». Я почти так и написал — а потом проверил и обнаружил, что заголовок был бы враньём. Точнее, полуправдой, которая скрывает более интересное.

Потому что сблизились не все. И не совсем сблизились.

Коротко для ЛЛ

• Совпадение позиций фракций за созыв выросло: в среднем по всем парам с 81,3% в 2021 году до 93,4% в 2026-м.

• Но половина этого роста — не про фракции, а про повестку. Доля голосований, где хоть кто-то нажал «против», упала с 27,5% до 11,0%. Спорить стали реже, потому что реже стало о чем.

• Если считать только по спорным голосованиям, картина расходится надвое.

• ЛДПР: совпадение с ЕР на спорных голосованиях выросло с 64,9% до 92,9%. «Новые люди» — с 57,4% до 84,6%.

• КПРФ: с 27,8% до 40,1%. «Справедливая Россия»: с 39,2% до 48,6%. То есть на спорных вопросах они по-прежнему чаще расходятся с ЕР, чем совпадают.

• За 2025–2026 годы нашлось 56 законов, где ЕР, ЛДПР и «Новые люди» голосуют одинаково, а КПРФ и СР — иначе.

• Проще говоря: пять фракций в зале, но по кнопке их две с половиной.

Сначала — как это считается

Позиция фракции на голосовании — это модальная, самая частая позиция среди тех её депутатов, кто вообще нажал кнопку. Не голосовавшие в неё не входят: «не голосовал» — это отдельная категория, и складывать её с «против» нельзя.

Дальше для каждой пары фракций считается доля голосований, где их позиции совпали. Всё. Никаких весов, экспертных оценок и идеологических шкал — только совпадение кнопок.

И сразу главная оговорка, чтобы её не пришлось искать в конце: состав фракций за пять лет менялся. Довыборы, переходы, прекращение полномочий. Всё, что ниже, — свойство палаты, а не биография конкретных депутатов. Никто не «переобувался»: менялось то, как голосует фракция как целое.

Половина сближения — это про повестку

Прежде чем радоваться росту совпадений, надо задать скучный вопрос: а не стало ли просто меньше поводов спорить?

Доля голосований, на которых прозвучал хотя бы один голос «против». Белым числом — сколько таких голосований было за год. Источник — поимённые голосования VIII созыва (Источник 1).

Стало. В 2021 году спорным было каждое четвёртое голосование — 27,5%. В 2026-м — каждое девятое, 11,0%. В абсолютных числах: 295 спорных голосований за неполные три месяца 2021 года (корпус начинается 12 октября, с первого заседания созыва) и 192 за семь месяцев 2026 года.

Это само по себе объясняет часть роста совпадений. На бесспорном голосовании совпадают все — там нечему расходиться. Чем меньше в повестке спорного, тем выше средняя «дружность» палаты, даже если никто своих взглядов не менял.

Поэтому честный способ ответить на вопрос «сблизились ли фракции» ровно один: выбросить бесспорные голосования и посчитать заново.

А вот теперь — что произошло на самом деле

Слева — как часто позиция фракции совпадает с позицией ЕР на всех голосованиях. Справа — то же самое только там, где кто-то голосовал «против». Источник — поимённые голосования VIII созыва (Источник 1).

Смотрите на две панели рядом. Слева всё выглядит как общее сближение: четыре линии ползут вверх, к 2026 году все выше 87%. Справа — те же четыре фракции, те же годы, но только спорные голосования. И картина разваливается надвое.

Верхняя пара. ЛДПР совпадала с ЕР на спорных голосованиях в 64,9% случаев в 2021 году — к 2026-му это 92,9%. «Новые люди» — с 57,4% до 84,6%. Это не сглаживание повестки: это фракции, которые действительно переехали на позицию большинства там, где в зале был спор.

Нижняя пара. КПРФ: 27,8% → 40,1%. «Справедливая Россия»: 39,2% → 48,6%. Рост есть, но обе по-прежнему ниже половины: когда в зале кто-то голосует «против», КПРФ расходится с «Единой Россией» в шести случаях из десяти.

Между верхней и нижней парой разрыв не сократился, а вырос: в 2021 году между ЛДПР и КПРФ по совпадению с ЕР было 37 процентных пунктов, в 2026-м — почти 53. То есть палата не сошлась в одну точку — она разошлась на два лагеря, и один из них подошёл вплотную к большинству.

Отдельно стоит сказать про 2026 год: он неполный, корпус заканчивается 27 июля, и спорных голосований в нём 192. Поэтому именно на последнюю точку я бы не опирался — но тренд по ЛДПР и НЛ виден с 2022 года и на больших числах.

Как это выглядит на конкретных законах

Абстракция становится понятной на примерах. Я отобрал итоговые голосования по законам за 2025–2026 годы, где ЕР, ЛДПР и «Новые люди» голосуют одинаково, а КПРФ и СР — иначе. Таких нашлось 56. Вот пять самых спорных:

• №752996-8, январь 2025, поправки в статью 250 Налогового кодекса — 82 «против»;

• №742012-8, февраль 2025, статья 62 закона об автомобильных дорогах — 82 «против»;

• №887449-8, декабрь 2025, поправки в отдельные законодательные акты — 82 «против»;

• №40361-8, март 2025, новый закон об организации местного самоуправления — 80 «против». Тот самый, который я разбирал в посте о выборах и местном самоуправлении;

• №1053819-8, октябрь 2025, основные направления денежно-кредитной политики — 79 «против». Это то самое трёхчасовое обсуждение с председателем ЦБ, о котором я писал отдельно.

Во всех пяти случаях расклад один и тот же: ЕР, ЛДПР и «Новые люди» — «за», КПРФ и «Справедливая Россия» — «против». Пять фракций, две позиции.

Чего в этих числах нет

• Мотивов. Совпадение кнопок не означает совпадения взглядов. Две фракции могут голосовать одинаково по совершенно разным причинам, и данные этого не различают.

• Идеологии. Здесь нет ни «левых», ни «правых», ни шкалы лояльности. Есть только доля совпадений позиций.

• Постоянных людей. Состав фракций менялся все пять лет. Тренд описывает фракции как организации, а не одних и тех же депутатов.

• Содержания законов. Спорным считается любое голосование, где прозвучал хотя бы один «против», — независимо от того, о чём оно.

• Полного 2026 года. Корпус заканчивается 27 июля 2026 года; последняя точка на графиках построена на неполном годе.

• Причин. Почему ЛДПР и «Новые люди» сместились, а КПРФ и СР нет, данные не объясняют. Они только фиксируют, что это произошло.

ВЫВОДЫ

1. «Фракции сблизились» — правда только наполовину, и вторая половина интереснее. Общий рост совпадений с 81,3% до 93,4% в изрядной степени объясняется тем, что спорных голосований в повестке стало вдвое меньше: с 27,5% до 11,0%. На бесспорном голосовании совпадают все — это не сближение позиций, а исчезновение поводов для спора.

2. Настоящее движение видно только на спорных голосованиях — и оно раскололо оппозицию надвое. ЛДПР и «Новые люди» переехали к «Единой России»: 64,9% → 92,9% и 57,4% → 84,6% совпадений. КПРФ и «Справедливая Россия» остались там же, где были: 40,1% и 48,6%, то есть чаще расходятся, чем совпадают.

3. Разрыв между двумя половинами оппозиции вырос, а не сократился. В 2021 году между ЛДПР и КПРФ по совпадению с ЕР на спорных голосованиях было 37 процентных пунктов, в 2026-м — почти 53. Палата не стала однороднее; она перегруппировалась.

4. Это проверяется на конкретных законах. 56 итоговых голосований за 2025–2026 годы, где ЕР, ЛДПР и «Новые люди» вместе, а КПРФ и СР против, — от Налогового кодекса до денежно-кредитной политики. Ссылки на поимённые страницы в тексте, каждое можно открыть и посмотреть самому.

5. И маленький методический вывод, который мне кажется важнее всех остальных. Один и тот же массив данных даёт два противоположных заголовка: «фракции сблизились» и «оппозиция раскололась надвое». Разница между ними — один фильтр: считать ли бесспорные голосования. Когда в следующий раз увидите красивый тренд про парламент, спросите, что попало в знаменатель.

Чего я не утверждаю. Что ЛДПР и «Новые люди» «продались», а КПРФ и СР «настоящая оппозиция» — из совпадения кнопок это не следует, мотивов в данных нет. Что тренд продолжится: 2026 год неполный. И что фракция — это её депутаты: состав менялся, и я считал организации, а не людей.

Как это проверить

• Корпус: 16 689 поимённых голосований VIII созыва с 12.10.2021 по 27.07.2026, источник — http://vote.duma.gov.ru/ (выгрузка через api.duma.gov.ru).

• Результаты по годам в онлайн таблицах — by_year, по парам с ЕР — pairs_by_year, все 56 примеров со ссылками — examples.

• Позиция фракции — модальная среди выраженных; Не голосовали (NO_VOTE) в неё не входит и нигде не складывается с «против».

• Спорным считается голосование, на котором в зале прозвучал хотя бы один голос «против».

• Пары, где у фракции меньше 20 наблюдений за год, в расчёт не берутся.

Источники

Источник 1: поимённые голосования Государственной Думы VIII созыва — http://vote.duma.gov.ru/ (выгрузка через http://api.duma.gov.ru/).

Источник — открытые поимённые голосования с официального сайта Государственной Думы: http://vote.duma.gov.ru/; выгрузка через http://api.duma.gov.ru/.

В предыдущем посте «96 законов VIII созыва, которые ограничивают рядового гражданина: 47 нашёл словарь, ещё 49 — смысл» я искал ограничения гражданина в текстах законов VIII созыва — сначала словарём, потом смыслом. Оба поиска читали только законы. И оба пропустили целый пласт: налоги, госпошлины и обязанности, которые закон лишь открывает, а размер и сроки задают постановление Правительства и приказ ведомства. Учёт кур и коров, новая шкала НДФЛ, подорожавшее обращение в суд, технологический сбор с электроники — всё это здесь.

Посмотреть кто как голосовал можно в серии Аналитика Госдумы.

Коротко для ЛЛ

• Кур, кроликов, пчёл, коров и свиней действительно поставили на федеральный учёт. Основание — закон № 221-ФЗ 2022 года, календарь — постановление № 550, а обязательной регистрации кошек и собак на федеральном уровне нет.

• Пошлины выросли кратно: развод в ЗАГСе с 650 до 5 000 рублей с каждого супруга, водительские права с 2 000 до 4 000, регистрация права на недвижимость с 2 000 до 4 000, иск о разводе в суд — 5 000 вместо 600.

• Косвенные платежи в цене: НДС 22% с 2026 года, акциз на сладкие напитки, 3% с интернет-рекламы, туристический налог до 2%, технологический сбор до 5 000 рублей за единицу электроники.

• Что я не называю побором: «Честный знак», навоз в ЛПХ, утильсбор и всю схему «ВетИС» целиком — у каждого своя причина, они разобраны отдельно.

• Единица счёта здесь — пакет норм, а не законопроект: региональные ставки, ежегодная индексация и требования только к крупному бизнесу не выдаются за новый федеральный побор.

Почему два поиска по законам не увидели ни одной курицы

Закон часто лишь открывает основание: «Правительство устанавливает перечень», «размер определяется приказом», «слова „1 600“ заменить словами „1 800“». Ни словарь, ни поиск по смыслу не видят в такой строке обязанности или платежа: их размер и календарь появляются уровнем ниже, в постановлениях и приказах. Поэтому этот пласт пришлось собирать руками, от нормы к документу.

Этот разбор сделан по состоянию на 1 сентября 2026 года. Временная рамка та же: от начала работы VIII созыва Госдумы — 12 октября 2021 года — до 31 декабря 2026 года. В будущую часть периода я включаю только уже принятые нормы с известной датой вступления в силу не позднее конца года. Угадать законы, которые ещё могут принять осенью, невозможно.

Здесь другая единица счёта. Ниже не законопроекты из лексической очереди, а пакеты норм, которые прямо создают обязанность или платёж для гражданина либо неизбежно попадают в цену товара и услуги. Региональные и муниципальные налоги, ежегодная индексация старых тарифов, штрафов и акцизов, а также требования только к крупному бизнесу не выдаются за новый федеральный «побор».

Куры, кролики и пчёлы: кого и когда ставят на учёт

Основание появилось в принятом VIII созывом законе № 221-ФЗ от 28 июня 2022 года. Он добавил в закон «О ветеринарии» статью 19.1. Конкретные виды животных и сроки затем установило постановление Правительства № 550, а способы маркирования — приказ Минсельхоза № 832. Поэтому поиск только по текстам законов и не показал календарь обязанностей.

Компоненты ФГИС «ВетИС». Источник 3 — ВетИСФедеральная государственная информационная система в области ветеринарии (Россельхознадзор Федеральная служба по ветеринарному и фитосанитарному надзору) https://vetrf.ru/

Картинка показывает всю ФГИС «ВетИС», но владельцу обычного ЛПХ не надо регистрироваться во всех нарисованных кубиках. Для этой обязанности важны два: место содержания сначала регистрируется в «Цербере», а животное или группа животных — в «Хорриоте». «Меркурий», «Аргус», eCert и остальные компоненты решают другие задачи ветеринарного контроля.

По актуальной памятке Россельхознадзора маркирование владелец делает за свой счёт — сам или через привлечённого специалиста. Тип допустимой бирки, кольца, чипа или другого средства можно выбрать. Сам государственный учёт проводится бесплатно.

Таблица 1. Источник — открытые поимённые голосования с официального сайта Государственной Думы: http://vote.duma.gov.ru/; тексты законов — https://sozd.duma.gov.ru/; http://api.duma.gov.ru/ — для расчётов, таблиц.

Рыба и другие объекты аквакультуры должны были попасть на учёт к 1 марта 2026 года, но рыба в ЛПХ из обязанности исключена. Служебные животные учитываются индивидуально с той же даты. Для кур и кроликов групповая маркировка не означает бирку на каждой голове: средство маркирования может размещаться на помещении или сооружении, где содержится группа.

Важный фактчек: общероссийской обязательной регистрации домашних кошек и собак на дату отсечки нет. В Госдуму такие инициативы вносились как законопроекты, но предложение не равно принятому закону.

Ценник государства: что подорожало и на сколько

Таблица 2. Источник — открытые поимённые голосования с официального сайта Государственной Думы: http://vote.duma.gov.ru/; тексты законов — https://sozd.duma.gov.ru/; http://api.duma.gov.ru/ — для расчётов, таблиц.

Последняя строка особенно подвижна: первоначально сбор назначили на 1 сентября 2026 года, а к дате отсечки парламент одобрил перенос на декабрь. Поэтому честная формулировка здесь — принят и должен заработать до конца года, но не утверждение, будто с 1 сентября каждый гаджет уже подорожал на максимальные 5 000 рублей.

Развод, права, регистрация недвижимости: пошлины привязаны к событиям, от которых нельзя отказаться. Кратный рост — у самых массовых.

Помогают ли такие заградительные меры рожать больше? Можно прочитать в постах:

1. 
   Ответ Alatri в «Как государству будущего мотивировать женщин рожать»

2. 
   Продолжение поста «Как государству будущего мотивировать женщин рожать» UPDATE 3

Девять норм, которые прошли мимо всех списков

Таблица 3. Источник — открытые поимённые голосования с официального сайта Государственной Думы: http://vote.duma.gov.ru/; тексты законов — https://sozd.duma.gov.ru/; http://api.duma.gov.ru/ — для расчётов, таблиц.

Пять «поборов», которых нет: «Честный знак», навоз, кошки, утильсбор и вся схема «ВетИС»

• «Честный знак». Обязательная маркировка товаров адресована производителям, импортёрам и продавцам. Покупатель проверяет код добровольно и не регистрирует купленные ботинки, молоко или лекарства. Расходы бизнеса могут попасть в цену — но это не личная обязанность гражданина маркировать вещь.

• Все кубики на схеме «ВетИС». Они не являются восемнадцатью отдельными сборами. Для владельца животных обязанность — маркировка, учёт поголовья и регистрация места содержания; остальное на картинке в основном инфраструктура ведомства и профессионального оборота продукции.

• Навоз как побочный продукт животноводства. Закон № 248-ФЗ устанавливает учёт и уведомления для юрлиц, ИП и крестьянских фермерских хозяйств. Обычное ЛПХ без статуса предпринимателя нельзя автоматически записывать в плательщики.

• Обязательную маркировку всех кошек и собак. На федеральном уровне это пока предложение, а не действующая обязанность.

• Рост утильсбора на автомобили как закон VIII созыва. Сам сбор существует с 2012 года, а новую шкалу до 2030 года утвердило Правительство постановлением № 1255. Для самостоятельно ввозящего автомобиль гражданина это может быть прямой крупный платёж, для покупателя машины у дилера — часть цены, но приписывать его создание нынешней Госдуме неверно.

Итого этот разбор добавляет к 96 законам-ограничениям не «ещё N репрессивных законов», а четыре разных слоя: прямые платежи гражданина, косвенные налоги в цене, новые реестровые/разрешительные обязанности и контентные запреты. Смешивать их в одну цифру удобно для лозунга, но плохо для проверки фактов.

ВЫВОДЫ

1. Самое дорогое для кошелька принято без слова «запрет». Пошлина, налог, сбор и учёт записаны как «заменить цифрами» и «устанавливается Правительством», и оба поиска по текстам законов их не увидели. Чтобы найти платёж, нужно идти от закона к постановлению и приказу.

2. Пошлины выросли там, где от платежа нельзя отказаться. Развод, права, регистрация недвижимости, взыскание долга привязаны к событиям жизни, а не к выбору. Кратность роста у самых массовых из них — от двух до восьми раз, и это единственный вид «побора», который человек платит лично и сразу.

3. Реестр стал новой формой обязанности. Учёт животных, межевание перед сделкой, охотминимум, регистрация гостевого дома не наказывают, а делают действие без записи незаконным. Для государства это дешевле штрафа и незаметнее для статистики: реестр не считается санкцией.

4. Самый широкий платёж — самый невидимый. Пятиступенчатая шкала НДФЛ задевает немногих, а НДС 22% сидит в каждом чеке и не называется налогом на гражданина. Косвенное и прямое здесь разведены намеренно, чтобы их нельзя было сложить в один лозунг.

5. Четыре слоя не складываются в одну цифру: прямые платежи, косвенные налоги в цене, реестровые условия и контентные запреты. Число «N поборов» удобно для лозунга и бесполезно для проверки.

6. Предыдущий пост показывал ограничения, этот — почему одних законов для карты государства недостаточно. В 96 законах мы искали нормы, которые прямо доходят до рядового гражданина: запрет, обязанность, санкцию, отказ в действии. Здесь выясняется второй механизм: Дума может принять только юридический «разъём», а конкретный перечень, срок, ставку или порядок потом вставляет Правительство или ведомство. Поэтому анализировать только голосования по финальным текстам законов — значит видеть верхний слой системы, но не всё исполняемое правило.

7. Получается не одна шкала «жёсткости», а минимум четыре разных механизма воздействия. Первый пост нашёл прямые ограничения поведения. Этот добавляет прямые платежи, косвенные платежи через цену и реестрово-разрешительные условия. Они действуют по-разному: штраф наказывает после нарушения, реестр не даёт совершить действие без предварительного допуска, пошлина увеличивает цену действия, а НДС распределяет нагрузку почти незаметно по миллионам покупок. Складывать их в один «индекс репрессий» было бы методологической ошибкой.

8. Самая сильная норма не обязательно та, у которой самая страшная санкция. В предыдущем посте хорошо видны аресты, уголовные статьи и блокировки. Но массовый эффект может дать гораздо скучнее написанная строка: заменить одну цифру другой, включить объект в реестр или разрешить Правительству установить обязательный порядок. Уголовная норма может никогда не коснуться 99% населения, тогда как повышение НДС или массовой госпошлины распределяется на миллионы человек. Значит, «сила воздействия» и «суровость санкции» — две разные оси.

9. Чем дальше идёт серия, тем меньше подходит вопрос «сколько плохих законов приняли?». Уже видно три разных единицы счёта: закон, отдельная норма внутри закона и пакет «закон → постановление → приказ». Один закон может породить несколько ограничений, а одно ограничение может окончательно сформироваться только в нескольких документах разных уровней. Поэтому честнее считать не политические ярлыки, а цепочки регулирования: кто получил полномочие → кто установил конкретное правило → кого оно касается → что происходит при несоблюдении → сколько это стоит человеку.

10. Главный общий вывод двух постов: современное ограничение всё реже выглядит как табличка «ЗАПРЕЩЕНО». Оно может выглядеть как реестр, идентификация, новая статья кодекса, основание для отказа, специальный счёт, изменение одной цифры пошлины или фраза «порядок устанавливается Правительством». Именно поэтому первый словарный поиск пропустил 49 ограничивающих гражданина законов, а поиск только по законам в следующем посте пропустил уже целый слой конкретных платежей и обязанностей. Чем сложнее становится регулирование, тем хуже его описывает простой подсчёт слов «запрет», «штраф» и даже самих законов.

Чего я не утверждаю. Что каждый платёж отсюда неоправдан: оправданность — вопрос за пределами этого разбора. Что список полный: местные ставки туристического, земельного и имущественного налогов отличаются по территории и здесь не собраны.

Как это проверить

• Каждая норма в таблицах снабжена ссылкой на официальную публикацию, разъяснение ФНС, Банка России, Верховного суда, Генпрокуратуры или Россельхознадзора; дата проверки — 1 сентября 2026 года.

• Полная версия исследования с 96 законами-ограничениями и методологией — в двух соседних постах.

Источники

Источник 1. Официальные публикации законов на publication.pravo.gov.ru и government.ru; тексты третьего чтения — sozd.duma.gov.ru.

Источник 2. Разъяснения ведомств: ФНС, Банк России, Верховный суд, Генеральная прокуратура, Минюст, Роскадастр, Россельхознадзор; ссылки стоят у каждой нормы. Дата проверки — 01.09.2026.

Источник 3. ВетИСФедеральная государственная информационная система в области ветеринарии (Россельхознадзор Федеральная служба по ветеринарному и фитосанитарному надзору) https://vetrf.ru/

Источник — открытые поимённые голосования с официального сайта Государственной Думы: http://vote.duma.gov.ru/; тексты законов — https://sozd.duma.gov.ru/; http://api.duma.gov.ru/ — для расчётов, таблиц.