Научный архив: статьи

В статье анализируются и оцениваются возможности США, Китая и России по созданию смертоносных автономных систем.

США, Китай, Россия и другие страны обладают большими возможностями по созданию смертоносных автономных систем. В тоже время продолжается обсуждение проблемы гонки вооружений в области искусственного интеллекта на международном уровне.

Только политическая воля руководства России, США и Китая может ограничить гонку вооружений с использованием искусственного интеллекта.

В современной экономике финансовая индустрия становится ключевым сектором цифровой трансформации, определяющим вектор развития всего бизнеса. На смену периоду турбулентности и оптимизации затрат приходит эра устойчивого роста, движимая принципиально новым технологическим укладом. Данная статья предлагает комплексный анализ трёх взаимосвязанных драйверов этой фундаментальной трансформации: стремительного развития встроенных финансов (embedded finance), распространения стабильных монет — стейблкойнов (stablecoins) и возникновения и быстрого развития агентской коммерции (agentic commerce) на основе искусственного интеллекта. Исследование базируется на анализе данных отчётов международных организаций (МВФ, Всемирный банк) и ведущих аналитических агентств (Bloomberg Intelligence, Bain Capital, Reuters), а также на систематизации академических публикаций по теме. Результаты демонстрируют, что указанные драйверы не просто создают инновационные продукты, а формируют новую, децентрализованную архитектуру финансовых услуг, характеризующуюся бесшовностью, глобальной масштабируемостью, программируемостью и проактивным сервисом. В ответ традиционные финансовые институты вынуждены радикально адаптироваться, вступая в стратегические альянсы с финтех-компаниями и запуская собственные пилотные проекты, чтобы не утратить контроль над клиентскими отношениями и ключевыми потоками создания стоимости. Проведённое исследование позволяет заключить, что устойчивый рост в новой финансовой реальности обеспечивается способностью ее участников создавать и интегрироваться в целостные, основанные на данных экосистемы. В этих структурах ценность генерируется за счёт роста уровня удобства, глубокой персонализации и максимальной операционной эффективности для конечного пользователя, что и определяет конкурентное преимущество в долгосрочной перспективе.

Процесс цифровизации меняет стратегии медиакоммуникаций и журналистики. В конце 2022 г. медиасфера столкнулась с новым вызовом – развитием и популяризацией искусственного интеллекта. В настоящей статье авторы решили сравнить использование нейросетей для генерации текстов штатными журналистами и медиафрилансерами, предположив, что последние активнее и быстрее начинают внедрять новые технологии для трансформации рутинных процессов, в частности рерайта. Для проверки гипотезы было проведено несколько опросов, экспертных интервью, а также проанализирован сайт вакансий. Гипотеза подтвердилась: внештатные авторы значительно чаще своих штатных коллег используют искусственный интеллект, а работодатели / заказчики чаще ожидают таких навыков от удаленных сотрудников, чем от офисных. Авторы предполагают, что данный процесс постепенно охватит большинство представителей медиасферы.

В настоящее время развитие цифровых технологий, которые коренным образом трансформируют различные аспекты человеческой активности, является одной из наиболее актуальных тем в науке и практике. Одной из таких технологий является искусственный интеллект (далее - ИИ) и нейросети, которые становятся все более значимыми инструментами в политической сфере. Трансформационные изменения, обусловленные интеграцией искусственного интеллекта, охватывают многие аспекты политической деятельности - начиная от планирования избирательных кампаний и заканчивая оптимальным управлением государственной машиной. Искусственный интеллект может предоставить возможность анализировать огромные массивы данных и уже активно применяется в различных странах, открывая новые перспективы для понимания социальных динамик. Проанализированы основные риски и потенциал внедрения технологий искусственного интеллекта в политическую сферу. Цель исследования - определение основных угроз и возможностей применения технологий искусственного интеллекта в современной российской политике. Методами сбора эмпирических данных стали глубинное интервью экспертов (32 эксперта, представители академического сообщества, специалисты в области IT-технологий, сотрудники органов власти, а также эксперты в области реализации и внедрения цифровых технологий) из 7 регионов страны, серия фокус-групп (5 фокус групп) среди представителей молодежи (18-35 лет), средний возраст (36-59 лет); старший (пенсионный) возраст (60 и более). В каждой фокус-группе участвовало 10 респондентов. По результатам исследования были выявлены основные угрозы и возможности применения технологий искусственного интеллекта в политической сфере.

Стремительное развитие технологий служит поводом для осмысления их возможностей в различных сферах, в том числе политической, связанной с электоральными процессами. Так как избрание органов власти является важнейшей задачей ее легитимизации, актуальным становится вопрос о влиянии технологий искусственного интеллекта (ИИ) на эту важнейшую сферу деятельности. Цель работы - характеристика новаций и выявление возможностей при применении искусственного интеллекта в избирательном процессе. Источником статьи стали результаты экспертного опроса, отличительной особенностью которого является сопоставление результатов опроса экспертов - ведущих отечественных исследователей в области избирательных процессов - с позицией чат-бота NicbarBot. Метод сбора информации при проведении экспертного опроса - нестандартизованное интервью, метод обработки полученных первичных данных - дискурс-анализ. Со стороны искусственного интеллекта выявлена теоретическая проработанность вопросов, алгоритмизация ответов, политическая нейтральность, нацеленность на достижение положительных результатов электоральных новаций. В отличие от ИИ эксперты соизмеряют свои ответы с реальной политической ситуацией, готовностью общества к новациям, иногда прослеживается идеологический контекст в ответах и отсутствует идеализированное оптимистичное представление о возможных позитивных изменениях, которые могут привнести электоральные инновации. Сделан вывод об амбивалентности ИИ, которая связана как с выполнением полезных функций в избирательном процессе, так и с опасностью для общества, потому что человек еще не научился его контролировать. Возможности ИИ в электоральном процессе связаны с разнообразной деятельностью в период подготовки, проведения выборов и подсчета голосов, а также в деятельности органов управления выборами. Искусственный интеллект становится триггером электоральных новаций, направленность которых зависит от разработчиков и участников избирательного процесса.

В какой степени искусственный интеллект (ИИ) служит повышению эффективности реализации государственной молодежной политики РФ в условиях технологического развития и цифровой трансформации? Новизна заключается в комплексном анализе уникальных механизмов внедрения ИИ в российскую систему молодежной политики с учетом национальных стратегических приоритетов, а также в выявлении персонализированных подходов к управлению человеческим капиталом молодежи посредством использования ИИ. По результатам анализа функционального потенциала ИИ, Стратегии государственной молодежной политики РФ до 2030 г., а также релевантных практик применения цифровых механик с системами ИИ в контексте реализации молодежной политики авторами выделены три ключевых направления имплементации ИИ-технологий: 1) разработка систем стратегического мониторинга и прогнозирования уязвимостей молодежи, 2) акселерация трансформационных процессов в сфере реализации молодежной политики через внедрение цифровых продуктов с элементами искусственного интеллекта, 3) оптимизация процессов вовлечения молодежи в общественную динамику, интенсификация гражданского участия. Приводятся примеры результативных национальных и зарубежных сценариев в указанных областях, предлагаются новые подходы к гармонизации стратегии молодежной политики посредством внедрения инновационных интеллектуальных технологий. Отмечаются существенные ограничения применения ИИ, включая этические коллизии и методологические сложности. Обозначены ключевые риски при разработке законодательных инициатив, направленных на регулирование использования ИИ в экосистеме управления человеческим капиталом молодежи, подчеркивается важность поиска баланса между стимулированием инноваций и защитой прав и свобод граждан в цифровой среде.

В Федеральном научном центре гидротехники и мелиорации им. А. Н. Костякова (г. Москва) 20.03.2025 прошел научно-практический семинар «Цифровая трансформация и искусственный интеллект в АПК», посвященный внедрению современных информационных технологий с использованием искусственного интеллекта (ИИ) в сельском хозяйстве и мелиорации

В последние несколько лет в России наблюдается устойчивая и глубинная трансформация процессов производства и потребления продуктов питания. Цель исследования – проанализировать влияние информационных и цифровых инструментов на приоритетные направления развития пищевых технологий и пищевых систем в свете концепции устойчивого развития. В качестве объектов исследования были использованы поисковые запросы в научных электронных библиотеках (Elibrary, «Киберленинка») и базах данных (Google Scholar), архивах отечественных и зарубежных журналов, а также другие материалы, опубликованные в открытых источниках и соответствующие предметному полю исследования. В статье рассмотрены десять наиболее актуальных тенденций развития пищевых технологий, между которыми установлены высокий уровень взаимосвязи, взаимного влияния и взаимопроникновения. Показано значительное влияние цифровых инструментов (искусственного интеллекта, интернета вещей и др.) на обеспечение безопасности продуктов питания и прослеживаемости производства. Установлено, что активное внедрение информационных технологий в сфере продаж пищевых продуктов позволило поставщикам ингредиентов, переработчикам, производителям, розничной торговле и предприятиям общественного питания автоматизировать соблюдение требований безопасности пищевых продуктов, а также способствовало созданию эффективных систем управления продуктами питания «от фермы до стола». Повсеместное использование различных носимых устройств и приложений, позволяющих оптимизировать рацион, стимулировало спрос на нутрицевтики и персонализированное питание. Производители пищевой продукции внедряют эффективные технологические и цифровые решения переработки и повторного использования пищевых отходов, создавая новую потребительскую ценность, что способствует обеспечению устойчивого развития

Описаны основные подходы к моделированию познавательной деятельности человека и нейронных механизмов, лежащих в ее основе. Приведена систематизация когнитивных архитектур и дан обзор таких популярных моделей как ACT-R, SOAR, CLARION и CHREST с примерами их практического применения в психологии и нейрофизиологии. Разработанные модели когнитивных функций позволяют давать прогнозы эффективности восприятия и селекции информации, какие знания и процедуры требуются для оптимального решения задачи, ожидаемую частоту ошибок при выполнении задания и какая функциональная система мозга используется для организации поведения. Совершенствование и дополнение существующих моделей когнитивной архитектуры рассматривается как перспектива развития когнитивной нейронауки, понимания закономерностей формирования естественного интеллекта и разработки искусственного интеллекта.

В условиях динамично развивающейся экономики, подверженной влиянию глобальной неопределенности, использование методов искусственного интеллекта позволяет строить продвинутые адаптивные модели, основанные на нелинейном взаимодействии переменных, и разрабатывать на их основе более точные экономические прогнозы и сценарии социально-экономического развития, чем с применением стандартных эконометрических и статистических методов. Исследование посвящено нейросетевому моделированию и прогнозированию валового регионального продукта субъекта Российской Федерации (на примере Нижегородской области). Информационной базой послужили региональные и макроэкономические данные Росстата, Банка России и онлайн портала Investing. com за 2000–2023 гг. Теоретико-методологической основой исследования явились расширенная производственная функция Кобба – Дугласа, базовые концепции региональной экономики и нейросетевого моделирования. Использование информации по регионам со схожей отраслевой структурой и масштабам экономики позволило увеличить массив данных для обучения моделей. В результате исследования построены две модели ВРП Нижегородской области: базовая, основанная на ограниченном количестве входных параметров и данных регионов-бенчмарков, согласно Стратегии развития области; и расширенная, основанная на большем количестве входных параметров и данных регионов одного с Нижегородской областью кластера. На их основе разработаны три прогноза ВРП Нижегородской области на 2025–2027 гг.: реалистический, оптимистический и пессимистический. Результаты по реалистическому сценарию оказались близкими к прогнозу областного правительства. Кроме того, расширенная модель позволила получить более точные прогнозы. Результаты и выводы исследования могут быть полезны при составлении прогнозов и управлении социально-экономическим развитием РФ и ее регионов

Статья посвящена открывающимся возможностям внедрения технологии искусственного интеллекта и нейронных сетей как инструмента в образовательный процесс в высших учебных заведениях, а также влияние самого процесса внедрения на возникновение позитивных и негативных факторов. Существует актуальная проблема получение негативных последствий от внедрение искусственного интеллекта в образовательный процесс из‑за не учета некоторых неизбежных факторов.

Статья посвящена комплексному анализу цифровой трансформации как ключевого вектора модернизации современного бизнеса. Авторы рассматривают цифровую трансформацию не только как технологический, но и как организационно-культурный и управленческий процесс. Проанализированы ключевые драйверы и барьеры цифровых преобразований, а также представлены методы оценки их эффективности - от KPI и ROI до комплексных фреймворков и кейс-анализа. Особое внимание уделено влиянию цифровизации на бизнес-модели, роль лидерства и устойчивое развитие. В статье представлены межотраслевые примеры (здравоохранение, финансы, производство), иллюстрирующие реальные практики внедрения. Работа опирается на современные научные исследования и прикладные подходы к измерению успеха цифровых трансформаций.