Научный архив: статьи

В настоящей научной работе автор кратко анализирует некоторые актуальные проблемы философского переосмысления соотношения искусственного интеллекта и человеческого разума. Для этого автор кратко исследует сущность, особенности, преимущества внедрения в практику ИИ, акцентирует внимание на недостатках использования подобного инструмента в различных его формах. Далее автор представляет собственные рекомендации для реализации эффективного философского переосмысления соотношения искусственного интеллекта и человеческого разума. В заключении автор пишет о важности производить подобные действия уже сейчас, поскольку предстоит значительный объем работы, актуальность выполнения которой с каждым днем становится все очевиднее. Объектом данного научного исследования являются актуальные проблемы философского переосмысления соотношения искусственного интеллекта и человеческого разума. Целью данного научного исследования является комплексный, последовательный анализ актуальных проблем философского переосмысления соотношения искусственного интеллекта и человеческого разума. Методы данного научного исследования: диалектический, сравнительный анализ, статистический, математический, обобщение, конкретизация, систематизация, дедукция, иные методы теоретического и практического уровней научного познания. Научная новизна данного научного исследования заключается в подготовке комплексного исследования, формировании авторских выводов относительно актуальных проблем философского переосмысления соотношения искусственного интеллекта и человеческого разума. Данная научная статья будет полезна теоретикам, практикам, обучающимся и профессорско-преподавательскому составу, а также широкому кругу читателей, интересующихся проблемами и перспективами развития ИКТ и ИИ в современной российской и мировой практиках, философским переосмыслением соотношения человека и ИИ в целом.

Статья посвящена исследованию управления социальными ролями в контексте развития «умных городов», где интеграция информационно-коммуникационных технологий и Интернета вещей трансформирует городские пространства и социальные взаимодействия. Исследование подчеркивает значение социальных ролей, которые, адаптируясь к новым технологическим условиям, улучшают качество жизни и устойчивость городских сообществ. На примере роста новых ЖК показано, как внедрение интеллектуальных технологий посредством открытия точек выдачи заказов маркетплейсов переопределяет социальные роли, стимулируя общественное участие и совместное принятие решений. Технологический рост также порождает вызовы, связанные с социальной мобильностью и удобством технологий для граждан. Управление социальными ролями требует стратегий, создающих инклюзивность и устойчивость. Отмечена роль платформ взаимодействия с гражданами и цифровизация городской инфраструктуры, что оптимизирует использование ресурсов и снижает социальное напряжение. Подчеркивается необходимость адаптивной программы сотрудничества между местными производителями и институтами для внедрения новых социальных ролей в условиях развития умных городов.

Улучшение системы кибербезопасности и защиты данных становится неизбежным шагом для обеспечения устойчивого развития цифровой экономики. Работа посвящена анализу современных вызовов и угроз, связанных с кибератаками, утечками данных и адаптацией общества к цифровой трансформации. Рассмотрены ключевые направления повышения безопасности информационных систем, включая внедрение блокчейна, использование технологий искусственного интеллекта и развитие квантовой криптографии. Особое внимание автором в статье уделено масштабным утечкам данных в России за последние годы, включая взлом Единого государственного реестра недвижимости, что подчеркивает остроту проблемы защиты государственной и коммерческой информации. Приводятся примеры успешных инициатив, таких как внедрение квантовых каналов связи, обучение специалистов в области кибербезопасности и применение централизованных систем мониторинга сетевых угроз. Автор подчеркивают важность не только технологического обеспечения, но и повышения цифровой грамотности пользователей. Также в статье сделан акцент на необходимости согласованных международных усилий в борьбе с глобальными киберугрозами. В заключении обсуждаются перспективы развития российских технологий в контексте глобальной информационной безопасности.

Введение. Актуальность темы обусловлена стремительным развитием информационно-коммуникационных технологий, а также необходимостью модернизации образовательного процесса в условиях глобализации, цифровизации общества. Мы живем в мире, в котором искусственный интеллект фильтрует для нас огромные массивы онлайн-информации, меняя наше восприятие реальности, и внедряется в образование, здравоохранение и ряд других областей, в которых мы раньше доверяли только людям. Информационные технологии позволяют создавать все более изощренные формы виртуальной реальности, конкурирующие по своей значимости и действенности с подлинной реальностью. Искусственная нейронная сеть – одно из направлений искусственного интеллекта, основной задачей которого является моделирование работы человеческого мозга. Среди нерешенных проблем особое место занимают проблемы моделирования сознания и искусственного интеллекта, который обсуждается в двух основных планах естественно-научном, техническом и социально-философском. Выделяется один из основной этой темы вопрос о соотношении сознания к головному мозгу. Искусственный интеллект изменит роль человека в познании мира, современной политике и функционировании общества.

Постановка задачи. Анализ проблем нейроцифровизации современного образования как одного из ведущих трендов глобализации, перспектив и ограничений нейроцифровых технологий и технологий искусственного интеллекта в глобализирующемся образовании.

Методология и методика исследования – теоретический анализ проблем цифровизации образования как ведущего инструмента его глобализации. Цифровая глобализация как среда функционирования университета XXI в. Качественный контент-анализ глобализирующегося образования, феномена сознания и проблем искусственного интеллекта.

Результаты исследования. Глобализация образования чаще всего связывалась с перспективами развития открытого и дистанционного образования, использованием сети Интернет. Развертыванию информатизации способствует глобализация образования. Исследователи искусственного интеллекта обнаружили, что необходимо понять механизмы процесса обучения, природу языка и чувственного восприятия. Выяснилось, что для создания машин, имитирующих работу человеческого мозга, требуется разобраться в том, как действуют миллиарды его взаимосвязанных нейронов.

Выводы. На основе исследования мы пришли к выводу о невозможности технического моделирования всех аспектов человеческого сознания. Самая трудная проблема, стоящая перед современной наукой, – познание процессов человеческого разума, а не просто имитация его работы, что непосредственно затрагивает фундаментальные теоретические проблемы психологической науки. Кто кому будет служить: искусственный интеллект человеку или человек искусственному интеллекту?

Введение. В статье рассматривается проблема использования искусственного интеллекта в сфере образования. Активное внедрение искусственного интеллекта оказывает значительное влияние на студентов, что можно выявить во время очных проверок знаний – на экзаменах и зачетах.

Постановка задач. Поставленная цель – проанализировать эффективность копинг-стратегий и необходимость в поддержке и помощи от окружающих у студентов, активно использующих искусственный интеллект в процессе обучения.

Методика и методология исследования. В исследовании применялся опросник «Способы совладающего поведения» Р. Лазаруса и С. Фолкмана. К данному исследованию были привлечены 306 студентов младших курсов лечебного и педиатрического факультетов Новосибирского государственного медицинского университета.

Результаты. В результате проведенного анализа определено, что студенты в стрессовых ситуациях стараются рационально проанализировать ситуацию, привлечь внешние ресурсы и разработать стратегии ее решения, а главное, понять свою ответственность за появление проблемы.

Выводы. Исследование совладающего поведения студентов в процессе экзаменов, включая как их положительные, так и негативные стороны, способствуют выявлению наиболее успешных способов совладания со стрессом. Это также позволяет определить те навыки и качества, которые могут помочь снизить уровень напряжения в период экзаменов, особенно в условиях проведения экзаменов в цифровом формате.

Настоящая статья посвящена анализу отношения персонала транспортного предприятия к внедрению искусственного интеллекта (ИИ) для мониторинга состояния операторов. На основе обзора теорий принятия инноваций и социотехнических подходов формируется гипотеза о том, что отношение персонала определяется не только техническими характеристиками системы, но и психологическими, социокультурными и коммуникативными факторами.

Эмпирическая база включает два последовательно связанных этапа: тестирование прототипа в симуляционной среде и натурные испытания в реальных рейсах.

Метод — полуструктурированные интервью с 20 сотрудниками (целевой отбор по стажу и возрасту) с последующим тематическим и частотным анализом; для сопоставления субъективных оценок «до/после» применялась непараметрическая проверка различий. Показано, что принятие ИИ-решения определяют не только технические параметры, но и психологические, социокультурные и коммуникативные факторы: восприятие «наблюдаемости» и контроля, прозрачность алгоритмов, эргономика, участие персонала в доработке. На основе данных предложены управленческие механизмы снижения сопротивления: расширенная коммуникация и объяснимость, вовлечение пользователей в итеративный дизайн, таргетированное обучение и регламент обратной связи. Таким образом, предлагается эмпирически обоснованная модель управляемого внедрения ИИ в организациях повышенной ответственности, релевантная для практик гос- и муниципального управления.

Актуальность. Реализуемые в Арктическом макрорегионе принципиально новые инфраструктурные и производственные решения впоследствии могут быть масштабированы как в субарктических регионах, так и в стране в целом, что обусловливает значимость анализа арктических проектов, проблем, принимаемых решений и актуализирует исследования различных аспектов предметной области. Цель исследования: изучение содержания арктических проектов (в разрезе приоритетных проектов опорных зон развития), проблем и цифровых решений при их реализации. Задачи исследования: характеристика приоритетных проектов опорных зон развития; изучение передовых кейсов нефтегазовых компаний КНР и РФ в области искусственного интеллекта. Методы исследования: системный подход, логический анализ, синтез, контентанализ открытых источников, моделирование. Результаты. Внедрение цифровых технологий в реализации ресурсных арктических проектов заключается в предварительном применении интеллектуального оборудования, использования больших данных, машинного обучения и других ИT-технологий в обработке и анализе данных для разведки и разработки. Внедрение технологий ИИ в ресурсных отраслях только началось и, несмотря на полученный операционный эффект, пока не принесло желаемых масштабных результатов. Оценка эффективности инвестиционных арктических проектов должна базироваться на совокупности показателей коммерческой, социально-экономической и бюджетной эффективности. Предлагаемая концептуальная модель оценки экономической эффективности DT (Digital Twin) включает три уровня оценки в зависимости зрелости двойника и генезиса образования экономического эффекта. Максимальный экономический эффект от внедрения DT достигается за счет автоматизации принятия решений, интеграции DT в производственные процессы в реальном времени и значительного сокращения совокупных операционных расходов. Автономные и когнитивные DT высокого уровня зрелости обеспечивают управленческую гибкость, стратегическое повышение стоимости компании и возможность оперативного реагирования на изменения внешней среды.

В работе представлен инновационный метод бизнес-планирования при помощи технологии искусственного интеллекта. В быстро меняющихся условиях возможность надежного прогнозирования и планирования высоко востребована. Внедрение технологии искусственного интеллекта и автоматизация процессов анализа и планирования позволяют создать совершенно новую динамичную мультиагентную модель финансового бизнес-планирования, быстро реагирующую на изменение внешних макроэкономических факторов и снижающую риск влияния человека, что и стало результатом исследования. Поставив целью разработать новый, актуальный, современный и высокоточный технологический подход к бизнес-планированию, авторы изучили ряд современных научных исследований по внедрению искусственного интеллекта в процессы финансового планирования и прогнозирования, систематизировали их и выделили интересные и практически реализуемые идеи. В результате предложен подход, позволяющий проводить довольно гибкое и быстро реализуемое бизнес-планирование, показывающее высоконадежный результат в коротком периоде и реализующий возможность оперативного изменения параметров деятельности компании. Однако его внедрение требует модификации процессов бизнес-планирования и внедрения автономной мультиагентной системы, которые также разработаны и предложены в исследовании. Статья будет интересна практикующим экономистам и представителям бизнеса, занимающимся бизнес-планированием, а также ученым и студентам, вовлеченным в проекты стимулирования предпринимательской деятельности.

Системы поддержки принятия решений (СППР) представляют собой перспективную технологию на основе искусственного интеллекта (ИИ). На данный момент подобные системы используются в ряде сфер и отраслей экономики, однако область юриспруденции остается одной из наиболее сложных для их внедрения.

Цель данной работы состоит в анализе психологических аспектов взаимодействия пользователя и ИИ в рамках упомянутых систем. На основе анализа существующих моделей взаимодействия человека и технологий, а также авторской методологии представлен дизайн исследования. Представлены результаты фокус-группы с экспертами органов исполнительной и судебной власти (N = 8): место СППР в работе юриста, польза и сомнения в ходе использования подобных систем. Выделены параметры, значимые для профилирования и дальнейшей адаптации систем к конкретному пользователю.

Также в статье обсуждаются перспективы и вопросы внедрения СППР в практике правоприменения.

Статья посвящена изучению влияния развития и широкого распространения инструментов искусственного интеллекта (ИИ) на систему образования и рынок труда в современной экономике. В ней намечены важные исследовательские направления, связанные с развитием инструментов ИИ и процессами их интеграции в системе «образование — рынок труда». Представлен комплексный анализ процессов внедрения и интеграции технологий ИИ в существующие производственные процессы и последствий этого для современной системы образования.

Цель исследования — не только оценить трансформацию педагогических практик под влиянием ИИ, но и рассмотреть его опосредованное воздействие на рынок труда, обусловленное кардинальным изменением востребуемых в связи с распространением такового профессиональных компетенций.

Методология и подходы: исследование построено на анализе современных тенденций и включает практический кейс, демонстрирующий возможности ИИ в обработке образовательного контента. Особое внимание уделено оценке рисков и ограничений, связанных с повсеместным внедрением ИИ.

Результаты: выявлены и систематизированы ключевые тренды внедрения ИИ в систему образования, такие как персонализация обучения, автоматизация рутинных функций преподавательской деятельности, появление новых образовательных форматов и практик. Определены перспективные направления использования ИИ в образовательных целях и дана системная оценка сопутствующим рискам его внедрения. Рассмотрены направления трансформации существующих профессий и изменения структуры занятости под влиянием распространения ИИ.

Выводы: обладая огромным потенциалом для улучшения жизни людей, ИИ в то же время связан с углублением цифрового разрыва — он может стать барьером для одних и привилегией для других, а не средством формирования инклюзивного общества. Взаимодействие ИИ с системой образования как социальным институтом представляет собой сложный и многогранный процесс ее инновационного развития. Широкое внедрение инструментов ИИ в процессы обучения — это не просто техническая модернизация, а институциональная трансформация, затрагивающая все стороны образовательной системы. Широкое внедрение ИИ в сферу труда воздействует на структуру занятости и профессиональный состав кадров, меняя тем самым требования к образовательной системе.

Настоящее исследование анализирует институциональные и технологические вызовы интеграции систем искусственного интеллекта (ИИ) в публичное администрирование и государственные сервисы, фокусируясь на классификации ролей алгоритмов в процессах принятия решений, балансе интересов в сотрудничестве с коммерческими поставщиками ИИ-решений и инфраструктуры, а также обеспечении национальной технологической автономии. Применен качественный междисциплинарный подход, сочетающий нормативноправовой анализ, тематический анализ эмпирических кейсов из практики различных стран и теоретический синтез. Данные собраны из официальных источников, рецензируемых научных публикаций и новостных источников с использованием метода снежного кома для отбора кейсов, а кодирование проводилось итеративно. В результате разработана оригинальная авторская шестиуровневая пирамидальная модель распределения ответственности в зависимости от степени автономии алгоритмов ИИ в цепочке принятия решений: от полной делегации («ИИ-Капитан») через предложение готового решения с утверждением человеком («ИИ-Штурман»), набор конфигураций («ИИ-Советник»), анализ среды с сигнализацией триггеров («ИИ-Наблюдатель» ), выполнение трудозатратных задач с ревизией оператором («ИИ-Рабочие руки») до рутинной поддержки без решений («ИИ-Рутинный помощник»). Модель наложена на градации рисков (высокий, ограниченный, минимальный) для оценки последствий ошибок. Выявлена дилемма государственно-частного партнерства, обеспечивающего доступ к инновациям, но усиливающего зависимость и уязвимости. Также обоснована роль суверенного ИИ как стратегии снижения этих рисков. Для эффективной интеграции алгоритмов в государственные сервисы рекомендуется внедрение обязательной классификации систем ИИ по уровням автономии и критичности, где шестиуровневая таксономия обеспечивает дифференцированный подход к распределению ответственности, минимизируя институциональные пробелы и риски предвзятости.

В статье рассматривается роль ИИ в военной и управленческой сферах, а также институциональные изменения, которые имеют место вследствие расширения использования автономных цифровых платформ. Обоснование актуальности темы связано с динамичным ростом потенциала использования интеллектуальных систем, радикально изменяющих механизмы принятия решений, способы распределения ответственности и управленческие модели в вооруженных конфликтах настоящего времени. Также подробно рассматриваются изменения в структурах противоборства, возникающие в результате внедрения самообучающихся платформ. Цель исследования — определение механизмов и анализ последствий трансформации военных стратегий, связанных с переходом от классических форм ведения боевых действий к практикам, опирающимся на использование автономных цифровых платформ. В работе был использован институциональный метод для анализа институциональных изменений, происходящих под влиянием внедрения ИИ. Применение системного метода позволило рассматривать ИИ-системы как неотъемлемую часть современного мира, в котором уже невозможно раздельное существование человека и машины. Отмечается, что масштабное внедрение автономных цифровых платформ порождает многообразные риски не только технического, но также антропологического и экзистенциального характера. Рассматриваются и проблема ответственности за результаты принятых решений, и роль человека (в том числе и контролирующая) в меняющемся мире, и правовое обеспечение трансформирующейся реальности. При этом потенциал автономных цифровых систем по настоящее время является предметом серьезных дискуссий, поскольку не определены его границы. Автор приходит к выводу, что роль человека не должна быть номинальной, оператор всегда должен иметь возможность не только проводить мониторинг деятельности ИИ-систем, но также интерпретировать результат принятых решений и в случае необходимости иметь полномочия корректировать их. Очевидно, что переход ИИ от вспомогательного функционала к ведущей роли автономного разработчика сценариев принимаемых решений кардинально меняет систему взаимоотношений между человеком и вычислительными системами, поэтому она нуждается в адаптации к современным алгоритмам принятия управленческих решений, а также в обеспечении соразмерности социальной динамики, общественных ожиданий и направленности институциональных трансформаций.