ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЩЕСТВО

Цифровые платформы широко применяются организациями для выполнения отдельных кадровых функций, таких как рекрутинг и обучение. По мере увеличения в цифровой среде взаимодействий между организациями и специалистами, формируется потребность в комплексном кадровом обеспечении на основе экосистемы. Проведенный анализ подходов к определению цифровой платформы показал, что ее отличительными признаками от других автоматизированных информационных систем специального
класса являются: наличие двух и более потребительских сегментов, между которыми взаимодействие устанавливается автоматически и практически мгновенно; перераспределение ценности по цепочке ее создания и доставки. Цифровая кадровая экосистема характеризуется масштабом, охватывающим несколько функций и/или комплексно кадровую деятельность в отрасли. В решении острой задачи подготовки кадров по ИТ-направлениям должна быть построена экосистема воспроизводства кадрового потенциала ИТ-отрасли. С использованием инструментов дизайна цифровых платформ составлено концептуальное описание кадровой экосистемы ИТ-индустрии на базе университета, включающее канву и матрицу мотивации, в которых указаны интересы и ценности различных участников.

В статье рассматривается современное состояние сферы цифровых социальных инноваций, выделяются основные особенности развития данного сектора. Показано, что в условиях современности цифровые социальные инновации выступают значимым инструментом решения социальных проблем. Отмечены ключевые драйверы и барьеры, оказывающие влияние на создание и реализацию таких проектов.

Представлены перспективы развития цифровых социальных инноваций.

Рассматриваются результаты исследований по языковым средствам и стратегиям речевого поведения в цифровой среде. Отражены используемые в современном общении языковые средства, их роль в создании эмоциональной окраски сообщений и формировании ценностных ориентаций. Показано, что использование определенных языковых
средств и стратегий речевого поведения может существенно влиять на восприятие сообщения и достижение поставленных целей. Конечной целью анонсированного исследования является формирование адекватных датасетов и алгоритмов машинного обучения, используемых в поддержке цифровых диалогов и живом общении.

В статье рассматриваются вопросы создания глобальной цифровой валюты в условиях цифровой экономики. Исследование показало, что в среднесрочной перспективе наиболее вероятным является создание наднациональных ЦВЦБ. Одним из наиболее успешных проектов в этой области является цифровой юань – e-CNY, – который уже почти полностью внедрен в национальную экономику КНР и имеет значительные перспективы для внедрения в международную сферу. Более того, Китай уже выступил с инициативой создания единой азиатской цифровой валюты. В долгосрочном периоде, при условии успешной реализации национальных и наднациональных проектов ЦВЦБ, станет возможным и создание мировой (глобальной) ЦВЦБ.

Целью данной работы является разработка методов оценки влияния человеческого капитала на экономический рост, конкурентоспособность, а также социальное благополучие регионов России, поскольку он, с одной стороны, становится в условиях всеобщей цифровизации общества одним из ключевых факторов устойчивого их развития, с другой стороны, введенные развитыми странами санкции на Россию в настоящее время накладывает существенный отпечаток не только на производственный, но также и на
трудовой рынок. Соответственно, введенные санкции требует адекватной реакции и по трансформации данного капитала. Для чего на базе одного из основных принципов цифровой трансформации общества – формирования структурированного информационного пространства научно-образовательных ресурсов
предложены две математические модели: модель оценки человеческого капитала в системе науки на примере аграрных научно-исследовательских учреждений, модель оценки влияния его на социально-экономическое положение регионов. Результаты исследований привели к разработке соответствующих единообразных методик на основе онтологической стандартизации представления научно-образовательных
ресурсов, как комплексной оценки всей деятельности учреждений науки, так и оценки влияния на региональное развитие человеческого капитала. На основе данных методик в 2022г. был завершен мониторинг и анализ состояния информационных ресурсов, имеющихся на сайтах аграрных научнообразовательных учреждений.

Возможности искусственного интеллекта растут с увеличением мощности суперкомпьютеров и инноваций. Уже идут разговоры о том, что мы видим элементы Создания Искусственного Общего Интеллекта (Artificial general intelligence, AGI), например, в виде генеративного предварительно обученного трансформатора (Generative pre-trained transformer, GPT). Однако возможности классических подходов к построению искусственного интеллекта не безграничны. Они сдерживаются трудностями дальнейшего
увеличения плотности транзисторов, дискретным (цифровым) представлением данных, невозможностью лингвистического представления мыслей и эмоций людей, отсутствием учета поведения атомов нейронов, число которых в квадриллион раз больше, чем самих нейронов, а поведение характеризуется нелокальностью.

Однако снятие этих ограничений, включая смену цифровой парадигмы представления данных на аналоговую и учет атомной структуры нейронов, потребует создания новых материалов, которых еще нет на земле, построения оптических аналоговых процессоров. Эти исследования потребуют международного сотрудничества и использования специальной конвергентной технологии, которая обеспечит целенаправленность сложных междисциплинарных исследований. Некоторые элементы такой технологии
уже отрабатываются на практике.

Центральная идея статьи заключается в попытке ответа на вопрос, поставленный японским ученым Хираоки Китано: сможет ли ИИ в ближайшие десятилетия преодолеть когнитивные ограничения, присущие человеку и, тем самым, ускорить процесс достижения научных открытий? Авторы отвечают на этот вопрос положительно, утверждая при этом, что необходимо внести дополнительные смыслы в само понимание ИИ. Для этого они привлекают, с одной стороны, подходы к данной проблеме таких авторов, как Д. Сёрл, Д. Деннет, Д. Хофштадтер. Р. Пенроуз и др. С другой – включают в свой анализ идеи представителей STS (Science. Technology. Society) – Б. Латура, К. Кнорр-Цетины, Х-И. Райнбергера и др. В итоге авторы формулируют вывод: признание Нобелевским комитетом соавторства ученого с ИИ – вполне реальная перспектива 2040-х гг.