Научный архив: статьи

В статье анализируются кодексы этики и иные неюридические документы, призванные регулировать системы искусственного интеллекта (ИИ) на всех стадиях жизненного цикла – от идеи и разработки до внедрения и применения. Анализ был сделан на основе четырех документов, действие которых распространяется на большие территории; три из четырех документов – международные. В качестве вспомогательных были взяты профессиональные кодексы этики организаций разработчиков ИИ. Автор приходит к выводу, что во всех документах защищаются следующие ценности: права человека; благо человечества (всех людей), т. е. человечество в целом должно быть бенефициаром внедрения ИИ; культурное разнообразие, недискриминация. В статье показано, что реальность сильно противоречит риторике рассмотренных кодексов этики и документов, и, как следствие, возникают серьезные проблемы при следовании кодексам. В частности, документы игнорируют или обходят тему военных конфликтов и использования ИИ на поле боя, тогда как такое использование давно стало реальностью. Риторика кодексов опирается на определенные нарративы и не учитывает популярных социально-философских концепций. В рамках марксистского подхода постулируемые ценности в современном мире не могут быть соблюдены. Человечество не может быть бенефициаром внедрения ИИ, пока капиталистический уклад широко распространен.

В статье исследованы некоторые вопросы обладания свободой воли в связи с возможностями так называемого искусственного интеллекта (ИИ). Для этого рассмотрены различные подходы к пониманию свободы воли, представленные в современной аналитической философии сознания, и в контексте каждого из этих подходов поставлены и, где это оказалось возможным, решены вопросы о том, может ли ИИ обладать свободой воли в том смысле, в котором это понимается при данном подходе; может ли ИИ влиять на то, в какой мере обладают свободой воли (в соответствующем смысле) люди. Кроме того, рассмотрены некоторые опасения, связанные с идеей обладания ИИ свободой воли.

Прогрессирующее внедрение ИИ во все технологии, посягающее на приоритет «естественного» человеческого мышления, снова делает актуальным вопрос: «Что значит мыслить?». Для прояснения отношения ИИ к человеческому проводится анализ 1) уязвимости ИИ, которая обнаруживает его вторичность – Model Autophagy Disorder (MAD – Р. Баранюк); 2) опыта обучения естественных и искусственных систем Г. Бейтсоном, обнаружившим в обучении ряд уровней, высший из которых выводит систему в противоречие или Double-bind (Db); 3) Загорского эксперимента. В статье продемонстрировано, что в нем были определены условия продуктивного и разрушительного сценариев Db. Продуктивный выход из противоречия обусловлен включением обучаемого (слабой стороны общения) во всеобщую общительность, признающую и оберегающую его субъективность. Db становится орудием слома естественного эгоизма живого и насаждения неэгоистических потребностей в качестве условий выживания. Так обучаемый становится мыслящим. Разрушительный выход обусловливается монополизацией могущества сильной стороной общения за счет слабой. Человеческий интеллект обоснован тем самым в качестве не-естественного, ИИ – в качестве его усеченной проекции. Но это высвечивает проблему, оставшуюся нерешенной в Загорском эксперименте, – определение условий, эффективно блокирующих монополизацию социального могущества, – орудием которой может, как любая машина, стать и ИИ.

Введение: в эпоху информационных технологий использование искусственного интеллекта в преимплантационной деятельности является одной из главных тенденций в репродуктивной медицине. Однако действующее законодательство не отражает в полной мере текущее состояние общественных отношений. Цель - рассмотреть подходы к правовому регулированию использования искусственного интеллекта в преимплантационной деятельности; проанализировать смежные нормы права, действие которых распространяется на возникшие правоотношения.

Методологическая основа: теоретико-правовой анализ использования искусственного интеллекта в преимплантационной диагностике, формально-юридический и сравнительно-правовой методы.

Результаты: аргументирована позиция автора относительно существующего правового регулирования использования искусственного интеллекта в преимплантационной диагностике; выделены ключевые моменты, на которые целесообразно сделать акцент при разработке законодательства в данной сфере.

Выводы: необходимо усовершенствовать действующее законодательство, регламентирующее изучаемые правоотношения.

По мере того, как возможности искусственного интеллекта расширяются и все более полно интегрируются в общественную инфраструктуру, вопросы о том, как гарантировать его безопасное, надежное и контролируемое использование, становятся все более острыми. Построение сбалансированного правового регулирования использования искусственного интеллекта выступает сложной долгосрочной задачей, особенно в контексте развития беспилотного транспорта. В статье анализируются исследования зарубежных ученых об управлении движением беспилотного транспорта, рассматривается создание интеллектуальных транспортных систем как важное направление научно-технологического развития страны на примере стратегического партнерства с Китаем в рамках инициативы «Один пояс – один путь». Высказывается ряд предположений относительно содержания положений, которые могут лечь в основу концепции закона о беспилотном движении. В работе нашли свое применение диалектический метод, анализ, синтез, индукция, структурно-функциональный подход. Сделан вывод о том, что государством взят курс на ответственное использование технологий, разработку и эксплуатацию систем искусственного интеллекта с заданным уровнем доверия. Повышению уровня доверия служит целостность инновационного цикла, проявляющаяся в тесной взаимосвязи науки с реальным сектором экономики. Обосновывается взаимообусловленность уровня автономности транспортных средств и внимания водителя. На примере трансграничной интеллектуальной надземной железной дороги Хэйшаньтоу продемонстрированы преимущества развития международных транспортно-логистических систем.

Рассматривается инновационный подход к развитию научно-исследовательской компетентности обучающихся посредством интеграции технологий искусственного интеллекта (ИИ) в образовательный процесс. Показаны преимущества применения ИИ-инструментов в обучении: повышение эффективности формирования исследовательских навыков, развитие критического мышления, возможность персонализации образовательных траекторий. Вместе с тем отмечены потенциальные риски чрезмерного использования ИИ, такие как снижение креативности и критического восприятия информации.

Образование всегда было результатом фиксирования научных достижений. Передача знаний и опыта от старшего поколения младшему проходило со скоростью, меньшей или равной скорости появления новых научных теорий. Это позволяло методически подготавливать образовательный процесс большинства специалистов. Исключение состояло лишь в подготовке непосредственно научных кадров, где предметом опыта являлось не только освоение материала, но и сам процесс появления нового знания. В текущий момент технологии искусственного интеллекта развиваются со значительной скоростью, но с еще большей скоростью эти технологии применяются для решения прикладных и даже повседневных задач, в том числе и в обучении. Это создает для образовательного сообщества вызовы не только оптимального описания современных технологий, но и их непосредственного, причем эффективного, применения. А как известно, использовать не проверенные временем технологии намного труднее, поскольку это влечет за собой некоторые риски. Этой проблеме посвящена настоящая статья.

В статье исследуется роль нейросетей и многоагентных систем как ключевых технологических компонентов формирующейся экономики в условиях перехода к интегральному киберинформационному обществу. Авторы определяют нейросети как специфические электронно-программные организационные модули, обладающие целостной техноэлектронной сущностью, и описывают трехэтапный процесс их формирования: создание электронной архитектуры, первичное обучение и интеграцию в структуру общественных отношений. Рассматриваются проблемы на каждом этапе развития нейросетей и их функциональная роль в современном обществе. Особое внимание уделено формированию многоагентных систем на основе нейросетей, представляющих собой саморазвивающиеся IT-интеллектуальные кластеры. Анализируется применение программных роботов в ключевых сферах экономики: финансовых технологиях, здравоохранении, логистике, промышленности и электронной коммерции. На примере здравоохранения детально рассмотрены особенности и перспективы использования программных роботов. Авторы прогнозируют расширение применения многоагентных систем в образовании, юриспруденции, сельском хозяйстве, городском управлении и повседневной жизни, подчеркивая их потенциал для автоматизации процессов, повышения эффективности и персонализации решений.

Современная ситуация технологизации всех сфер жизнедеятельности человека, цифровая трансформация экономики, сферы услуг и образования актуализируют проблему формирования цифровых проектных компетенций в профессионально-педагогическом образовании в университете. Будущие педагоги ориентируются на обновление педагогического инструментария через привлечение обновляющихся цифровых ресурсов (например, искусственного интеллекта) и механизмов (на примере ресурсов мягкого управления Agile) при взаимодействии с молодыми представителями «цифрового» поколения. Цель исследования - раскрыть сущность и особенности применения проектных технологий с элементами искусственного интеллекта (на примере образовательной стратегии EduScrum) в университетском образовании.

Современные образовательные программы, направленные на подготовку специалистов в области искусственного интеллекта и анализа данных, предполагают наличие продуманной и последовательной математической подготовки, обеспечивающей фундамент для освоения алгоритмических и вычислительных дисциплин. Отсутствие единых подходов к проектированию учебных планов приводит к значительной вариативности как в структуре, так и в содержании математических курсов. Это затрудняет сопоставление образовательных траекторий, формирование единых требований к выпускникам и оценку качества подготовки. Проведённое исследование направлено на выявление типичных структур математической подготовки и их классификацию с использованием методов анализа данных. Анализ 46 учебных планов бакалавриата позволил определить частотность включения ключевых дисциплин, их распределение по семестрам, а также устойчивые комбинации, характерные для подавляющего числа программ. С целью формализации образовательных траекторий была реализована графовая модель, где вершины соответствуют дисциплинам, а рёбра отражают порядок их изучения. На основе введённой метрики расстояния между программами осуществлена кластеризация, позволившая выделить две устойчивые группы учебных планов с различной глубиной математической подготовки, а также аномальную траекторию, выходящую за рамки типовой структуры. Результаты исследования могут служить основой для разработки рекомендаций по унификации подходов к построению учебных планов, а также для внедрения инструментов автоматизированного анализа и сравнения образовательных программ.

Статья посвящена особенностям актуального использования современных генеративных языковых моделей для создания манипулятивных сообщений. Авторы исследовали, как нейросетевые алгоритмы могут быть применены в современном общественном дискурсе, активно трансформирующемся под влиянием технологий глубокого машинного обучения. Представлен аналитический обзор возможностей генеративных языковых моделей, таких как Claude и Gemini, в контексте медиалингвистики и их способности к порождению текстов с использованием суггестивных и семантических приемов. В рамках исследования реализован авторский эксперимент, направленный на изучение практической реализации манипулятивных техник в генерируемых текстах, а также их обратного анализа. Авторы выявили ключевые механизмы манипуляции, применяемые моделями, и предложили рекомендации для их этичного использования. Статья подчеркивает важность междисциплинарного подхода к контролю и разработке стандартов работы генеративных языковых моделей с целью минимизации общественной опасности и максимизации общественного блага. Также акцентировано внимание на необходимости повышения прозрачности алгоритмов, предотвращения социальной предвзятости в данных и внедрения механизмов обратной связи. Особое внимание уделено обучению пользователей критическому восприятию информации и развитию медиаграмотности, что становится ключевым фактором защиты от манипулятивных практик в условиях цифровой трансформации общества.

В статье рассматривается степень внедрения информационных технологий в культурной и художественной области, а также приводится анализ изменений, которые произошли на фоне цифровизации в сфере культуры и искусства за последние годы. Исследование плюсов и минусов цифровизации арт пространств позволит оценить эффективность условий, созданных для формирования комфортной цифровой среды для людей различных социальных групп: учащихся, туристов, зрителей (слушателей) и т. д. В исследовании также приводятся наиболее популярные инновации сферы информационных технологий, используемых в культурной среде и арт пространстве в настоящее время, а также влияние искусственного интеллекта и нейросетей на деятельность и творчество художников, музыкантов, писателей и других деятелей искусства. Сегодня существует проблема качественных изменений внедрения цифровых технологий в культуру и искусство. На практике работа в данном направлении интенсивно ведется. В теории рассматриваемый вопрос изучен недостаточно и требует комплексного подхода к изучению и проведения новых научных исследований.