Стремительное развитие технологии искусственного интеллекта (ИИ) ведет к усилению глобальной конкуренции, меняя динамику соотношения сил между разными странами. В статье анализируются влияние распространения ИИ на перспективы соперничества в оборонной сфере между США и Китаем, а также эффекты этого процесса для небольших стран с ограниченным геополитическим влиянием. На основании обзора тематической литературы и опроса экспертов составлен набор возможных сценариев на период до 2050 г., которые описывают разные варианты развития противостояния США и Китая на Земле и в космосе, отражают соответствующие векторы стратегий для малых стран в том или ином контексте. Сценарии могут служить стратегической канвой для разработки проактивной политики национальной безопасности с учетом меняющегося международного ландшафта. Предложенные рекомендации направлены на то, чтобы «выровнять игровое поле» и помочь таким субъектам не только решать проблемы, связанные с развитием ИИ в военной сфере, но и использовать возможности, возникающие в результате технологических сдвигов. Представленные выводы формируют потенциальную основу для разработки стратегий национальной безопасности даже в условиях институциональных и инфраструктурных ограничений. Лица, принимающие решения, могут ориентироваться в сложной среде, динамизм которой во многом определяют технологии ИИ
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Экономика
Emerging disruptive technologies such as artificial intelligence (AI) are fueling global rivalry by changing the power dynamics among countries. This article examines the implications of AI for the prospects of defense competition between major powers such as the United States and China. It presents possible scenarios of such competition through 2050 and their implications for smaller countries with limited geopolitical influence as they adapt to the increasingly complex context these processes create.
Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.
Список литературы
1. Boulanin V., Saalman L., Topychkanov P., Su F., Carlsson M.P. (2020) Artificial Intelligence, Strategic Stability, and Nuclear Risk, Stockholm: Stockholm International Peace Research Institute.
2. Cheung T.M. (2022) Innovate to Dominate the Rise of the Chinese Techno-Security State, Ithaca, NY: Cornell University Press.
3. De Jouvenel B. (1964) L’art de la conjecture, Monaco: Ed du Rocher.
4. Fernández-Montesinos F. (2019) La inteligencia artificial como factor geopolítico, Madrid: Instituto Español de Estudios Estratégicos.
5. Gardner N. (2021) Clausewitzian Friction and Autonomous Weapon Systems. Comparative Strategy, 40(1), 186-198. DOI: 10.1080/01495933.2021.1853442 EDN: BZXDFJ
6. Godet M. (1994) From Anticipation to Action: A Handbook of Strategic Prospective, Paris: UNESCO.
7. Godet M., Durance P. (2011) Strategic foresight: For corporate and regional development, Paris: UNESCO.
8. He T., Ji Y. (2023) China’s Techno-Economic Statecraft Amid US-China Strategic Rivalry: AI and the “New Whole-State System”. Orbis, 67(4), 605-625. DOI: 10.1016/j.orbis.2023.08.008 EDN: ZKWVNH
9. Horowitz M., Kania E.B., Allen G.C., Scharre P. (2018) Strategic Competition in an Era of Artificial Intelligence. Washington, D.C: Center for a New American Security (CNAS).
10. Horowitz M., Kahn L., Mahoney C. (2020) The Future of Military Applications of Artificial Intelligence: A Role for Confidence-Building Measures? Orbis, 64(4), 528-543. DOI: 10.1016/j.orbis.2020.08.003 EDN: TSZXHD
11. Hunter L.Y., Albert C.D., Henningan C., Rutland J. (2023) The military application of artificial intelligence technology in the United States, China, and Russia and the implications for global security. Defense & Security Analysis, 39(2), 207-232. DOI: 10.1080/14751798.2023.2210367 EDN: ZDAXVI
12. Johnson J. (2019) Artificial intelligence and future warfare: Implications for international security. Defense & Security Analysis, 35(2), 147-169. DOI: 10.1080/14751798.2019.1600800
13. Johnson J. (2020) Artificial Intelligence in Future Hyper-Warfare: A Perfect Storm of Instability? The Washington Quarterly, 43(2), 197-211. DOI: 10.1080/0163660X.2020.1770968 EDN: QUCJQS
14. Johnson J. (2021) Artificial intelligence and the future of warfare: The USA, China, and strategic stability, Manchester: Manchester University Press.
15. Larson E. (2021) The Myth of Artificial Intelligence, Cambridge, MA: Belknap.
16. Lu S.-M. (2021) The CCP’s Development of Artificial Intelligence: Impact on Future Operations. Journal of Social and Political Sciences, 4(1), 93-105. DOI: 10.31014/aior.1991.04.01.255
17. Malmio I. (2023) Ethics as an enabler and a constraint - Narratives on technology development and artificial intelligence in military affairs through the case of Project Maven. Technology in Society, 72, 102193. DOI: 10.1016/j.techsoc.2022.102193 EDN: DYUWRQ
18. Mearsheimer J. (2014) The Tragedy of Great Power Politics, New York: Norton & Company.
19. Mojica F.J. (2005) La Construcción del futuro: Concepto y modelo de prospectica estratégica, territorial y tecnológica, Bogotá: Universidad Externado de Colombia.
20. Morgan F.E., Boudreaux B., Lohn A.J., Ashby M., Curriden C., Klima K., Grossman D. (2020) Military Applications of Artificial Intelligence: Ethical Concerns in an Uncertain World, Santa Monica, CA: RAND Corporation.
21. Morgenthau H. (2005) Politics Among Nations: The Struggle for Power and Peace (7th ed.), New York: McGraw Hill Education.
22. Mori S. (2018) US Defense Innovation and Artificial Intelligence. Asia-Pacific Review, 25(2), 16-44.
23. Payne K., Warbot I. (2021) The Dawn of Artificially Intelligent Conflict, New York: Oxford University Press.
24. PWC (2017) Sizing the prize: What’s the real value of AI for your business and how can you capitalise?, London: PWC.
25. Schwartz P. (1997) The Art of the Long View: Planning For the Future in an Uncertain World, New York: John Wiley & Sons.
26. Tsoukas H.T., Shepherd J. (2004) Coping with the future: Developing organizational foresightfulness. Futures, 36(2), 137-144. DOI: 10.1016/S0016-3287(03)00146-0 EDN: EUNVUJ
27. Velázquez R., González S. (2016) El realismo clásico. In: Teorías de las Relaciones Internacionales en el siglo XXI: Interpretaciones criticas desde Mexico (eds. J.A. Schiavon Uriegas, A.S. Ortega Ramírez, M. López-Vallejo Olvera, R. Velázquez Flores), México: AMEI, pp. 285-295.
28. Viglione G. (2020) China is closing gap with United States on research spending. Nature News, 15.01.2020. DOI: 10.1038/d41586-020-00084-7
29. Waltz K. (1979) Theory of International Politics, New York: McGraw-Hill.
30. Whitehead A. (1967) Modes of Thought, New York: MacMillan Company.
Выпуск
Другие статьи выпуска
Тема динамических способностей (dynamic capabilities) за последние годы приобрела новое звучание. Как и другие компетенции высшего порядка, такие способности обеспечивают постоянное обновление знаний, гибкую рекомбинацию ресурсов, адаптацию к быстро меняющейся среде. Их ключевым элементом выступает работа с будущим, начиная с базовых навыков грамотности в отношении будущего — futures literacy (FL). Поскольку данная компетенция служит основополагающей для кадрового потенциала организаций, целесообразно начинать ее развитие уже в рамках университетских программ. Удовлетворению этой насущной потребности длительное время препятствовало отсутствие объективных инструментов, позволяющих измерять степень освоения FL. Авторы статьи восполняют описанный пробел, предлагая инновационный подход к выявлению и стандартизации оценки компетенции FL. В работе представлены шесть теоретических аспектов FL в качестве основы для группировки соответствующих метрик, выставления итоговых оценок и их интерпретации. Эти аспекты — субкомпетенции «предвидение», «оценка будущих сценариев» и «принятие решений в условиях неопределенности» — могут быть описаны независимо друг от друга. Возможность измерять исходный уровень FL позволит разрабатывать более эффективные образовательные программы по культивированию данной компетенции.
Анализ актуальных тенденций патентования обнаруживает важные закономерности, способные стимулировать технологический прогресс в отдельных секторах — прежде всего за счет обнаружения существующих пробелов и определения новых направлений исследований. В статье рассматривается, как экономическое освоение результатов исследований и разработок (ИиР) отражает динамику инновационного процесса и учитывается при стратегическом планировании, формировании политики и управлении этой сферой. На примере финансирования государственных научно-технологических институтов бразильского аэрокосмического и оборонного секторов показано, как эти тенденции влияют на формирование активных стратегий технологического развития. Показано, что динамика ИиР и инновационной деятельности указанных институтов точно отражает потребности и тенденции развития соответствующих технологических направлений. Результаты свидетельствуют о расширении спектра исследовательских интересов и усложнении инновационных экосистем, в которых действуют эти институты. Успех инновационной политики зависит от способности прогнозировать тренды, инвестировать в перспективные области и обеспечивать трансфер технологий в реальный сектор экономики. Такой подход позволяет научным учреждениям оперативно реагировать на зарождающиеся изменения и рыночные возможности, способствуя устойчивому развитию и научно-техническому прогрессу
Вконтексте повсеместного распространения цифровой экономики организации сталкиваются с необходимостью перехода на эту модель посредством цифровой трансформации (ЦТ). При правильном проведении ЦТ достигаются существенные преимущества с точки зрения поддержания устойчивости и конкурентоспособности в постоянно меняющейся среде. Подобные преобразования выходят за рамки простого внедрения передовых технологий и предполагают управление процессами повышенной сложности, глубокую рекомбинацию бизнес-процессов, структур, методов внешних коммуникаций и др. Однако указанные факторы не учитываются большинством организаций. Другими словами, ЦТ недооценивается с точки зрения сложности, продолжительности и интенсивности адаптационного напряжения. Подобные преобразования удаются «с первой попытки» только 10–20% организаций, причем крупные компании терпят неудачу чаще всего. В настоящем исследовании анализируются причины, по которым большинство инициатив ЦТ не достигают поставленных целей. Особый акцент делается на связи цифровых компетенций руководителей с результативностью технологических реформ. С этой целью проанализирован массив релевантных публикаций по теме ЦТ за последние пять лет. Согласно выводам, большинство организаций вступают в ЦТ без надлежащей подготовки в виде заблаговременного пересмотра компетенций и корпоративной культуры, выхода за рамки устоявшихся моделей мышления и поведения, которые прежде обеспечивали конкурентоспособность, но в новом контексте перестают работать. Сформулированы принципы, повышающие шансы на успешные цифровые преобразования. Статья вносит вклад в растущий объем знаний по методам управления в условиях трансформационных переходов.
Стартапы-единороги стали символом предпринимательского успеха, драйверами инноваций и создания богатства. В круг стран с развитой культурой предпринимательства и значительной концентрацией единорогов входят ведущие мировые экономики: США, Китай, Индия, Великобритания, Германия, Франция, Нидерланды и Швеция. Наибольшее распространение эти компании получили в секторах финтеха, здравоохранения и транспорта, что делает указанные отрасли наиболее релевантными для анализа. Цель работы — моделирование и прогнозирование экспансии единорогов посредством трех- и четырехпараметрических логистических моделей и сигмоидных моделей роста Гомпертца на базе платформы Dealroom. Устранение пробела в изучении численности единорогов предоставит политикам и инвесторам важные сведения о предельной емкости рынка стартапов данного типа и сроках его насыщения. Результаты исследования показывают, что модель Гомпертца предлагает оптимистичные оценки уровня насыщения рынка единорогами, тогда как прогнозы логистической модели отличаются большей реалистичностью как по текущим данным, так и согласно прогнозной динамике. Трехпараметрическая модель Гомпертца оптимальна для анализа распространения единорогов в Китае, логистическая трехпараметрическая — для США, Великобритании и всех отраслей, а четырехпараметрическая логистическая наилучшим образом объясняет динамику в Индии, Германии, Франции, Нидерландах и Швеции. Прогнозы указывают, что все изученные страны и секторы, за исключением США и финтеха, достигнут точки насыщения к 2030 г. Данные выводы имеют ключевое значение для стратегического планирования, регулирования, разработки политики и формирования инвестиционных портфелей
В статье исследуется специфика взаимодействия ключевых факторов предпринимательской экосистемы (ПЭ) в условиях экономической турбулентности. Системная динамика ПЭ проанализирована на примере России через призму теории сложных адаптивных систем. На основе метода fuzzy DEMATEL и опроса экспертов, изучающих ПЭ в российских городах, выявлены ключевые движущие силы, определяющие устойчивость экосистемы. Установлены причинно-следственные связи и специфика механизма адаптивности предпринимательских экосистем в контексте повышенной сложности и нестабильности. Главными факторами их реконфигурации оказались нормативная среда, человеческие ресурсы и доступ к капиталу, тогда как инновационная деятельность в значительной степени определяется внешними условиями. Полученные результаты подчеркивают необходимость адаптивной политики, направленной на повышение устойчивости предпринимательских экосистем. Предложена новая методологическая структура для изучения адаптивности ПЭ в странах с развивающейся экономикой
Развитие технологий, обеспокоенность климатиче скими изменениями и стремление многих стран сократить выбросы парниковых газов за по следнее десятилетие существенно повысили мировой спрос на автомобили на альтернативных видах топли ва. Наиболее перспективной заменой традиционному углеводородному транспорту выглядят электромоби ли, включая полностью электрические модели (BEV) и подзаряжаемые гибриды (PHEV). На некоторых регио нальных рынках электротранспорт, вероятно, выйдет на лидирующие позиции уже в 2030е гг. Вместе с тем, в отличие от машин с двигателем внутреннего сгорания, производство электромобилей требует более широкого спектра цветных металлов, что может ограничить даль нейшую электрификацию транспорта. С помощью сценарного подхода в статье проанали зирована динамика рынка электромобилей и рассчитана потребность в ключевых металлах для каждого сценария. Результаты показывают, что до 2050 г. ускоренное разви тие электротранспорта окажет значительное влияние на рынок кобальта, умеренное — на рынки лития, никеля и меди, незначительное — на рынки марганца и алю миния. Распространение электромобилей в ближайшие десятилетия создает для стран — экспортеров цветных металлов, включая Россию, существенные возможности наращивания поставок на мировые рынки
К середине 2020-х годов традиционные методологии стратегического прогнозирования продемонстрировали свою ограниченную применимость в условиях нарастающей сложности и неопределенности глобальных процессов. В статье предпринимается попытка преодолеть эти ограничения, в частности через отказ от ранее применявшейся модели конуса будущего (Futures Cone, FC). Исследование базируется на концептуальном анализе с опорой на системное мышление, науки о сложности и принципы совместного проектирования (participatory design). В качестве альтернативы предлагается новая аналитическая рамка адаптивной сетевой модели (Adaptive Futures Mesh, AFM), обеспечивающей более эффективное управление неопределенностью благодаря учету «неизвестных неизвестных» переменных. AFM визуализирует каскадные воздействия с акцентом на человеческой агентности, а работа с петлями обратной связи позволяет адаптироваться к меняющимся условиям. К ограничениям исследования относятся отсутствие эмпирической проверки AFM и вероятные затруднения при внедрении в различных контекстах. Вместе с тем, она обладает значительным потенциалом по оптимизации практики стратегического планирования. С ее помощью организации смогут выйти за узкие рамки прогнозирования, повышая готовность к будущему и стратегическую устойчивость в условиях сложности и поликризиса
Издательство
- Издательство
- ВШЭ
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- 101000, г. Москва, ул. Мясницкая, д. 20
- Юр. адрес
- 101000, г. Москва, ул. Мясницкая, д. 20
- ФИО
- Анисимов Никита Юрьевич (Ректор)
- E-mail адрес
- hse@hse.ru
- Контактный телефон
- +7 (___) _______
- Сайт
- https://www.hse.ru/