Научный архив: статьи

В основу оригинального исследования положена гипотеза о неотвратимости внедрения искусственного интеллекта в реальный сектор экономики. Авторы рассматривают нормативно-правовые основы искусственного интеллекта, а также его исторические аспекты. При этом обозначены базовые траектории применения искусственного интеллекта на примере пищевой индустрии- при моделировании и оптимизации пищевых технологий, идентификации, оценке качества и безопасности пищевой продукции. Отмечено, что предпосылкой к внедрению технологий искусственного интеллекта в пищевой индустрии выступает четко наметившийся переход от массового питания к персонализированному, связанный с производством преимущественно комбинированных продуктов сложного ингредиентного и химического состава. Как следствие, технологии искусственного интеллекта позволяют существенно оптимизировать ресурс времени, повысить эффективность и точность совершаемых покупок, способствуют снижению затрат на приобретение продукции и устранению предубеждений при принятии решений, а также предоставляют максимально персонализированные рекомендации при покупке товаров. Результаты исследования включают обзор и анализ трудов российских и зарубежных ученых в области искусственного интеллекта и сфер его применения в пищевой индустрии, а методология исследования базируется на таких теоретических методах научного познания, как сравнение, анализ, систематизация, дедукция, абстракция, обобщение. Также статья раскрывает юридические и концептуальные аспекты искусственного интеллекта и областей его применения, рассматривает перспективные направления дальнейшего проникновения искусственного интеллекта в пищевой индустрии. В заключении обобщаются преимущества и возможности использования искусственного интеллекта по всей цепочке прослеживаемости пищевой продукции, использования его для анализа цифрового профиля при установлении аутентичности и идентификации пищевой продукции.

Объектом проведенного исследования выступают общественные отношения сферы практического применения искусственного интеллекта человеком. Авторами отмечено, что искусственный интеллект стремительно и прочно вошел в повседневную жизнь, образовывая новое поле для взаимодействия с правовой системой. Рассматриваемые зависимости явились предметом исследования, наряду с нормативно-правовыми актами, а также рядом статистических показателей, приведенных в официальных источниках МВД России. Расширение возможностей искусственного интеллекта представило новые вызовы в частности уголовному праву, поставив множество задач, требующих решения и всестороннего научно-правого анализа. К одним из таких задач, как приведено авторами, относятся защита прав граждан от результатов негативного использования искусственного интеллекта, а также анализ эффективных возможностей внедрения искусственного интеллекта в среду отношений, систем и механизмов при расследовании и раскрытии преступлений. Основными методами проведенного авторами исследования являются: правовой и догматический, структурные и функциональные, анализ и систематизация. Новизна исследования обозначается теми предметными областями, которые авторы поставили задачей исследования. Поэтому особое внимание уделяется ряду вопросов об ответственности за действия, совершаемые искусственным интеллектом, об определении субъекта преступления при его использовании, об оптимальности и рациональных границах его использования при расследовании и раскрытии преступлений правоохранительными органами. Основным выводом проведенного исследования выступает заключение о том, что перспектива адаптации современного уголовного права к стремительному развитию искусственного интеллекта, зависит от степени роста научно-технического прогресса в данной области и требует четкого определения потенциальных рисков и развития эффективной правоприменительной практики. Данные обстоятельства также указывают на необходимость цифровизации правоприменительной деятельности и установление четких этических принципов при создании и применении искусственного интеллекта.

В основу оригинального исследования положена гипотеза о неотвратимости внедрения искусственного интеллекта в реальный сектор экономики. Авторы рассматривают нормативно-правовые основы искусственного интеллекта, а также его исторические аспекты. При этом обозначены базовые траектории применения искусственного интеллекта на примере пищевой индустрии - при моделировании и оптимизации пищевых технологий, идентификации, оценке качества и безопасности пищевой продукции. Отмечено, что предпосылкой к внедрению технологий искусственного интеллекта в пищевой индустрии выступает четко наметившийся переход от массового питания к персонализированному, связанный с производством преимущественно комбинированных продуктов сложного ингредиентного и химического состава. Как следствие, технологии искусственного интеллекта позволяют существенно оптимизировать ресурс времени, повысить эффективность и точность совершаемых покупок, способствуют снижению затрат на приобретение продукции и устранению предубеждений при принятии решений, а также предоставляют максимально персонализированные рекомендации при покупке товаров. Результаты исследования включают обзор и анализ трудов российских и зарубежных ученых в области искусственного интеллекта и сфер его применения в пищевой индустрии, а методология исследования базируется на таких теоретических методах научного познания, как сравнение, анализ, систематизация, дедукция, абстракция, обобщение. Также статья раскрывает юридические и концептуальные аспекты искусственного интеллекта и областей его применения, рассматривает перспективные направления дальнейшего проникновения искусственного интеллекта в пищевой индустрии. В заключении обобщаются преимущества и возможности использования искусственного интеллекта по всей цепочке прослеживаемости пищевой продукции, использования его для анализа цифрового профиля при установлении аутентичности и идентификации пищевой продукции.

Искусственный интеллект (ИИ) разрабатывается и совершенствуется как «языковая модель» (language model) естественного интеллекта (ЕИ). Поверхностное понимание соотношения текста и смыслообразования может вводить в заблуждение относительно возможностей и действий ИИ. В статье феномен созданного ИИ текста представляется в рамках коммуникативной, а не языковой парадигмы. Теоретической основой коммуникативного подхода можно считать понятия семиотического воздействия и когнитивного состояния семиотического актора, которые являются причиной порождения знаков и смыслообразования в естественном семиозисе (в том числе словосодержащем, графемосодержащем или текстовом). Постулирование в языковой парадигме системы смысло-формальных модулей «тело знака - значение» провоцирует некорректную интерпретацию феномена ИИ, в результате которой признаком мышления (интеллекта) становится сама знаковая последовательность (текст), отвечающая автономным языковым правилам. Языковая интерпретация ИИ составляет проблему (неверное понимание причин и следствий «говорения» ИИ), которая снимается применением коммуникативного подхода.

Статья посвящена созданию виртуальной реконструкции храмового комплекса Святителя Николая Чудотворца на Мясницкой улице в Москве в конце XIX века. Первые письменные упоминания о храме относятся к началу XVII в., а древнейший придел храмового комплекса, построенный в XVI в., был выполнен с редкой для Москвы того времени конструкцией крещатого свода с горизонтальными распалубками. С течением времени первоначальное здание подверглось многократным изменениям, обросло пристройками, сформировав ансамбль из различных стилей. В ходе исследования были консолидированы разнородные исторические источники: архитектурные планы, обмеры, чертежи, фотодокументы и письменные материалы. Их анализ позволил установить архитектурную историю церкви и определить её уникальную историко-культурную значимость для городского ландшафта столицы. Комплексный междисциплинарный подход, сочетающий традиционные исторические методы и применение современных компьютерных технологий, позволил произвести поэтапную реконструкцию облика зданий, внутреннего убранства помещений и церковной утвари. Статья содержит полное изложение процесса работы с источниками, от установления размерных характеристик объекта до составления списка представленных икон. Подробно описан ход трехмерного моделирования объекта, включающего в себя не только использование специализированного программного обеспечения, но и экспериментальное применение сервисов с нейросетевыми моделями для колоризации черно-белых фотографий, восстановления орнаментов настенных и потолочных росписей в интерьерах храмового комплекса и автоматизированного создания моделей предметов церковного убранства. По результатам исследования был подготовлен общедоступный интернет-ресурс, содержащий трехмерную модель храмового комплекса Святителя Николая Чудотворца, доступную для использования в образовательных и просветительских целях, а также описание всех этапов работы по ее созданию. Отдельный интерес представляет представленный там же реестр привлеченных к исследованию исторических источников, позволяющий любому желающему ознакомиться с материалами, на которых основывалась виртуальная реконструкция.

Технологии генеративного искусственного интеллекта (далее – ИИ), (англ. generative artificial intelligence, далее – GenAI) становятся неотъемлемым спутником общества, внедряясь в различные социокультурные и социально-экономические сферы, что обостряет проблему социокультурного воспроизводства. Несмотря на активную разработку этого исследовательского вектора в части эффектов и рисков генеративного синтеза, отсутствует подробная концептуализация процессов перехода между текущим и прогнозным состояниями. Цель работы – раскрыть содержание процесса формирования социокультурных искажений при взаимодействии с генеративным ИИ. Методологическим базисом является акторно-сетевая теория. В исследовании раскрывается акторная структура взаимодействия с GenAI в составе социального и генеративного акторов и опосредующего их связь массива данных. Аргументировано, что результирующий характер социально-генеративного взаимодействия определяется социальной детерминированностью массива данных, которую предложено выделять в четырех вариантах. При этом каждый из вариантов определяет четыре типа взаимосвязи акторов, и в итоге происходит социокультурное смыслообразование. Концептуализирован процесс перехода информационно-объективного результата социально-генеративного взаимодействия к его социально субъективной репрезентации и генеративно субъективного результата к его социально объективной репрезентации. Сделан вывод о том, что этот процесс представляет собой рекурсивный цикл искажающегося воспроизводства социо-культурной системы. Результаты вносят вклад в концептуализацию феномена ИИ и его роль в социальных системах, дополняют дискуссию относительно вероятных эффектов и рисков для общества и могут послужить основой для разработки регулирующих решений в различных сферах использования GenAI.

Статья посвящена исследованию проблемы определения понятия и классификации видов цифровых технологий, используемых в административно-юрисдикционном процессе в РФ. Автор подчеркивает, что в нормах российского законодательства на сегодняшний день отсутствует единое и общепринятое определение цифровых технологий, что затрудняет их применение на практике. Это создает правовые пробелы, которые влияют на эффективность административно-юрисдикционной деятельности, снижая прозрачность и скорость рассмотрения дел. Отмечается, что отсутствует консенсус и в научно-исследовательской среде, где различные ученые предлагают различные подходы к интерпретации данного понятия, что приводит к разногласиям в теоретическом осмыслении. Это затрудняет разработку унифицированных правовых решений, направленных на эффективное применение цифровых технологий в юридической сфере. В ходе работы над исследованием использовался комплекс методов научного познания. Были использованы общенаучные, частнонаучные, а также специальные методы познания. В качестве общих методов использовались наблюдение, анализ и синтез, индукция и дедукция. Общенаучными явились системный метод, метод структурного анализа. В качестве частнонаучного метода выступил конкретно-социологический. Выявлена проблема технологического отставания административно-юрисдикционного процесса, что негативно сказывается на его эффективности и актуальности. Названы виды цифровых технологий, которые на сегодняшний день тем или иным образом применяются в административно-юрисдикционном процессе, включая использование цифровых доказательств и автоматизацию многих этапов рассмотрения дел. Проанализированы законопроекты о цифровизации производства по делам об административных правонарушениях, их влияние на судебную практику и правоприменение. Методология исследования включает анализ правовых норм и существующей судебной практики по использованию цифровых доказательств. Автор приходит к выводу, что одним из первостепенных способов решения актуальных проблем должно стать включение ключевых понятий, связанных с электронными доказательствами, в КоАП РФ, а также единообразное нормативное определение места электронных доказательств в процессе доказывания, что повысит эффективность правоприменения и улучшит соблюдение прав граждан.

В статье с позиций судебной экспертологии рассматривается система частной теории цифровизации судебно-экспертной деятельности. Описаны предмет, объекты, задачи теории, ее место в судебной экспертологии. Показано, что теория цифровизации судебно- экспертной деятельности может быть отнесена к ряду частных теорий, положения которых в равной степени распространяются как на процесс экспертного исследования в целом, так и на экспертные исследования отдельных родов экспертиз. Обозначены два раздела в системе теории: судебно-экспертное исследование цифровых следов и информационно-компьютерное обеспечение судебно-экспертной деятельности. В первом разделе представлены и рассмотрены природа цифровых следов, механизм следообразования, их свойства и признаки; формы представления и классификации цифровых следов и их носителей как объектов судебных экспертиз; общие задачи экспертного исследования цифровых следов. Второй раздел посвящен технологиям алгоритмизации и цифровизации методов и методик судебно- экспертного исследования, в нем рассматриваются перспективы внедрения нейронных сетей в судебную экспертизу и возникающие при этом актуальные проблемы. Автор отмечает изменения в методологии и технологиях разработки экспертных методик в связи с внедрением алгоритмов искусственного интеллекта. В этом разделе обозначены и сферы применения нейронных сетей для решения задач судебной экспертизы, проанализированы причины, по которым использование нейронных сетей может привести к ошибочным заключениям. Особое внимание уделено источникам модельного риска. Для разработки методик решения типичных экспертных задач на основе нейросетей предлагается создание судебно-экспертных датасетов и репозиториев для последующего проведения анализа и машинного обучения по различным родам (видам) судебных экспертиз. В статье также обоснована необходимость введения новых экспертных компетенций: аналитик экспертных данных, инженер экспертных данных и инженер машинного обучения.

Редакция представляет краткий отчет о проведении научно-практического семинара совместной серии Российского совета по международным делам (РСМД), Института мировой экономики и международных отношений (ИМЭМО) им Е. М. Примакова РАН и журнала “Мировая экономика и международные отношения”, посвященного обсуждению глобального технологического развития и параметров лидерства в технологической сфере. В дискуссии приняли участие генеральный директор РСМД И. Н. Тимофеев, заместитель директора по научной работе ИМЭМО им. Е. М. Примакова РАН, член-корреспондент РАН, член РСМД С. А. Афонцев, руководитель Отдела науки и инноваций ИМЭМО им. Е. М. Примакова РАН И. В. Данилин, заместитель директора Центра международной информационной безопасности и научно-технологической политики МГИМО МИД России Е. С. Зиновьева, младший научный сотрудник Центра Индоокеанского региона ИМЭМО им. Е. М. Примакова РАН И. Ю. Щедров, заведующая Сектором международных валютно-финансовых отношений ИМЭМО им. Е. М. Примакова РАН Е. А. Сидорова, научный сотрудник Отдела науки и инноваций ИМЭМО им. Е. М. Примакова РАН Э. П. Шавлай, помощник директора Центра международной информационной безопасности и научно-технологической политики МГИМО МИД России Т. В. Исаева и программный менеджер РСМД А. Ю. Толстухина.

Статья посвящена анализу факторов, определяющих проблемы использования искусственного интеллекта при изучении естественнонаучных дисциплин с учетом воспитательных последствий для обучающихся. Рассматривается образовательная политика Российской Федерации в области цифровизации образования, искусственного интеллекта, а также преподавания математики и физики в образовательных организациях. Раскрываются понятия искусственного интеллекта и нейросети, описываются позитивные и негативные аспекты использования искусственного интеллекта в современном образовании.

Введение. Статья посвящена анализу развития и внедрения систем искусственного интеллекта, в частности нейросетей, в жизнь студенческой молодежи. Их использование может как открывать новые горизонты, так и ставить серьезные этические вопросы, особенно в контексте влияния на молодежь и их образовательные траектории. Подчеркивается двойственность восприятия технологий молодежью, где, с одной стороны, их применение вызывает большой энтузиазм, с другой, существует обеспокоенность по поводу рисков манипуляции и распространения дезинформации. Методология и источники. Рассматривается современное понимание искусственного интеллекта как комплекса технологий, способных имитировать когнитивные функции человека, включая самообучение. Обсуждаются концепции ученых: Э. Тоффлера, М. Кастельса и некоторых других, подчеркивающих значение информации и знаний в процессе общественного развития и возрастание автономии пользователей в цифровую эпоху. Акцентируется внимание на междисциплинарном подходе в изучении искусственного интеллекта. Обсуждаются его возможности в образовательном процессе, основанные на этических принципах человекоориентированного подхода (А. В. Резаев, Н. Д. Трегубов). Результаты и обсуждение. Проведена социологическая диагностика студентов факультета компьютерных технологий СПбГЭТУ «ЛЭТИ» для изучения влияния нейро- сетей на принятие ими жизненно важных решений. Опрос охватил 487 респондентов. Результаты показали, что большинство студентов (59,2 %) положительно оценивают использование нейросетей, при этом 85,1 % респондентов используют их в образовательных целях. Значительная часть опрошенных выразила опасения по поводу этических вопросов, связанных с использованием нейросетей, включая потерю автономии при принятии решений и недостаток человеческого взаимодействия. Проведен анализ ответов нейросети ChatGPT-3.5 на вопросы, касающиеся решения этических дилемм, что удостоверило способность нейросети к эмоциональному анализу и учету этических аспектов. Заключение. Авторы акцентируют внимание на широком потенциале использования нейросетей для принятия важных решений, но также подчеркивают риск потери субъектности и возрастания значимости нейросетей в качестве отдельной ценности для личности. Для обеспечения этического и безопасного использования данных технологий рекомендуется повышать прозрачность алгоритмов, проводить обучение пользователей, разработать этические стандарты и нормативное регулирование их применения.

Искусственный интеллект в настоящее время внедряется и используется повсеместно, в том числе в преступной деятельности. Целью исследования является изучение нейросетей, способствующих облегчению совершения противоправных деяний, закрепленных в статьях гл. 25 Уголовного кодекса Российской Федерации (далее - УК РФ), в структуре объективной стороны составов преступлений в качестве факультативных признаков.

Для достижения и в соответствии с поставленной целью необходимо решить следующие задачи: проанализировать место изучаемой разновидности машинного обучения в структуре объективной стороны составов преступлений, на примере ст. ст. 240, 241-2422 УК РФ, определить нейросеть в качестве факультативного признака объективной стороны указанных противоправных деяний, раскрыть проблемы квалификации при использовании генеративных математических моделей.

Методологической основой исследования выступает всеобщий диалектический метод, а также комплекс общенаучных и частно-научных методов познания для всестороннего рассмотрения изучаемой проблемы.

Результаты исследования. В структуре объективной стороны преступлений, описанных в ст. ст. 240, 241-2422 УК РФ, генеративные математические модели могут выступать в качестве факультативных признаков объективной стороны - способа, средства или орудия совершения преступного деяния. Выявлены различные подходы, при которых нейронные сети, используемые при описании и обработке языка для компьютерных систем, синтеза изображений, аудио и видео-записей, определяются по-разному, характеризуя, в некоторых случаях способ, средство или орудие совершения преступления, а в других способ и средство совершения одновременно.

Выводы исследования. Генеративные математические модели в условиях современности имеют широкий потенциал в качестве криминогенного явления, способствующего упрощению совершения и распространения существующих противоправных деяний, в частности связанных с обращением порнографии и организацией проституции, что требует совершенствования уголовного законодательства и практики его применения. Совершение противоправных деяний против нравственности с использованием нейросетей значительно повышает общественную опасность, в связи с чем необходимо введение в ст. ст. 240, 241-2422 УК РФ нового квалифицирующего признака, указывающего на совершение преступления с использованием систем искусственного интеллекта, а также аналогичного обстоятельства, отягчающего наказание, в ст. 63 УК РФ.