Научный архив: статьи

Статья посвящена вопросам исследования моделей взаимодействия человека и искусственного интеллекта, их содержанию и особенностям применения в военном деле. Совокупность возможных моделей взаимодействия подвергается исследованию, как с позиции человека, так и с точки зрения наиболее сильного в настоящее время - генеративного - искусственного интеллекта в виде чата GPT различных модификаций. Отмечается возможность становления и развития следующих моделей взаимодействия человека с различными типами слабого и сильного искусственного интеллекта: слияния, относительной независимости искусственного интеллекта, партнерской (или гармоничного взаимодействия) и инструментальной. Наряду с этим, уделяется внимание специфическому использованию данных моделей взаимодействия в военной сфере.

В данной статье раскрывается ключевая особенность в развитии и активном продвижении в среде малого бизнеса преимуществ искусственного интеллекта, значимость которого ежедневно возрастает в эпоху цифровизации всей экономической системы. Несомненно, на сегодняшний день применение информационных технологий в бизнесе выступает в качестве важного инструмента при составлении стратегических целей и задач. На наш взгляд, выбранная нами тема научного исследования является весьма актуальной на сегодняшний день, поскольку в условиях различных колебаний и изменений в рыночной среде, организации, которые не интересуются всеми новшествами современного мира, оказываются под серьезной угрозой отставания от своих рыночных конкурентов, а также под вопросом становится и их дальнейшее существование. Таким образом, можем сделать вывод, что благодаря применению современных цифровых технологий малый бизнес открывает для себя новые двери и возможности по улучшению навыков гибкого и быстрого реагирования на те или иные изменения и колебания рыночной среды. На наш взгляд, использование цифровых технологий играет положительную роль в деятельности субъектов малого предпринимательства, способствуя росту прибыли компании, улучшению качества обслуживания клиентов, повышению производительности труда, а также общей эффективности деятельности организации. Тем самым, в ходе проведенного исследования раскроем роль и влияние искусственного интеллекта на малый бизнес, с выявлением основных преимуществ и проблем, которые мешают процессу внедрения новых цифровых технологий, препятствуя повышению общего уровня конкурентоспособности организаций в условиях современных реалий.

Целью данного исследования является изучение экономики региона на основе интеллектуальной модели. Рассматриваются преимущества такого подхода в контексте умного региона путем изучения антецедентов модели: возможностей, ценностей и преимуществ. Применяя подход модели умного региона, мы изучаем динамику воспроизводимости, масштабируемости и устойчивости цифровых решений в умных регионах. Результаты исследования указывают на важность признания моделей умного региона при использовании их в качестве стратегического инструмента развития для умных регионов. Предлагаемый подход умной модели может поддерживать постоянное развитие возможностей и решений, связанных с цифровизацией во всех районах нашей страны. В статье предложена эталонная модель умного региона, которая может быть инструментом для решения развития региона и входящих в него городов. Умный регион представляется как цифровая платформа, где основное внимание уделяется взаимосвязи входящих в него составляющих. Инфраструктура территории является сложным конгломератом взаимодействующих в нем структур. От умной настройки связей между ними зависит будущее региона и комфортность проживания в нем людей. Создание эталонной модели регион позволит видеть перспективы его развития. В статье описаны основные признаки умного региона. Разработана эталонная модель региона, которая включает в себя умную среду обитания, умных людей, умное правительство, умную экономику, умную мобильность и умную жизнь. Выявлены основные стандарты и признаки для оценки развития интеллекта регионов. Показано, что на создания умного региона влияет его культурно-региональное развитие. Рассмотрены региональные цифровые платформы для создания умного региона. В заключении показаны перспективы развития умных городов и трудности, которые при этом могут возникнуть.

Тематика цифровой (компьютерной) автоматизации и происходящей под ее влиянием трансформации сознания, деятельности и социального поведения современных поколений людей прочно заняла свое место в актуальной повестке дня. Передовые достижения технического прогресса предоставляют человечеству прежде невиданные возможности, однако мало кто задумывается об оборотной стороне технологических «чудес» и расплате за них. Между тем все более заметными атрибутами настоящего и обозримого будущего уже становятся технологическая безработица, цифровая зависимость, когнитивные искажения, духовное обнищание и утрата людьми своих компетенций при чрезмерном использовании технологий на базе искусственного интеллекта. В предлагаемой публикации анализируется, как и почему современный человек оказался в так называемом «цифровом манеже», и может ли он выбраться из этой высокотехнологичной ловушки, не отказываясь от благ прогресса, но начав рационально–критически относиться к ним, во имя сохранения своей свободы и полноценной социализации.

Проанализированы данные по внедрению технологий искусственного интеллекта в российскую экономику и выявлены области с заметным ростом спроса на эти технологии. Исследованы проблемы и угрозы, которые возникают при внедрении искусственного интеллекта. Экономический аспект проблемы выражен в риск-ориентированном подходе к реализации стратегии развития искусственного интеллекта в российской экономике.

Целью исследования является определение ключевых факторов, формирующих восприятие обществом темы нейросетевых и иммерсивных технологий на основе анализа различий между содержанием публикаций СМИ Тамбовской и Воронежской областей по данной теме и мнением жителей этих регионов. Для изучения актуальности применения нейросетевых и иммерсивных технологий проанализированы вышедшие на тамбовских и воронежских медиаресурсах публикации, связанные с данной темой. В список для проведения контент-анализа вошли следующие региональные СМИ: тамбовские – телеканал «Вести Тамбов», газета «Тамбовская Жизнь», интернет-издание «Блокнот-Тамбов»; воронежские – телеканал «TV-Губерния», газета «Мое!», интернет-издание «Блокнот-Воронеж». Запериод с 1 января 2023 по 1 января 2025 года в каждом регионе анализируются СМИ соответствующего вида – телеканал, газета и сетевое издание. С целью изучения отношения аудитории региональных СМИ к проблеме применения нейросетевых и иммерсивных технологий проведен опрос жителей Тамбовской и Воронежской областей. Общее количество респондентов составило 300 человек: в Тамбовской области – 150 человек и в Воронежской области – 150 человек. В результате исследования выявлено, что в обеих областях значительная часть населения не пользуется нейросетевыми технологиями, ссылаясь на отсутствие необходимости или недостаток знаний. СМИ Тамбовской и Воронежской областей активно освещают внедрение нейросетей в различные сферы жизни, однако в Тамбовском регионе чаще встречаются негативные публикации, касающиеся возможных рисков – мошенничества и угроз конфиденциальности. В Воронежской области публикации носят более позитивный характер, способствуя формированию положительного отношения к новым технологиям.

В настоящее время в условиях экономической нестабильности необходимо применять новые подходы к прогнозированию. Статья посвящена возможностям искусственного интеллекта, который включает в себя машинное обучение и глубокие нейросети. Искусственный интеллект позволяет анализировать сложные нелинейные зависимости и повышать точность прогнозов. В данной статье рассмотрены методы искусственного интеллекта для эффективного прогнозирования экономического развития на глобальном и региональном уровнях, в частности, методы искусственного интеллекта применены к прогнозированию валового внутреннего продукта Российской Федерации с расчётом ошибок прогнозов при использовании различных методов прогнозирования.

Цель. Цель данного исследования — изучить использование методов глубокого нейросетевого обучения в диагностике и лечении аневризмы аорты (АА), основываясь на методах визуализации. Будет уделено особое внимание скринингу, диагностике, сегментации поражений, хирургической помощи и прогнозированию исходов. Методы. Был проведен обзор научных публикаций, в которых использовались модели глубокого обучения, такие как сверточные нейронные сети (СНС), в различных аспектах диагностики и лечения АА. Результаты. Модели глубокого обучения продемонстрировали значительный прогресс в лечении и диагностике аневризм аорты. Отмечается, что такие модели, как ResNet, обеспечивают высокую точность выявления аневризмы на бесконтрастных компьютерных томограммах. Такие методы, как U-Net, позволяют точно измерить размер и объем аневризмы, что важно для планирования объема хирургического вмешательства. Глубокое обучение также помогает в хирургических процедурах, точно предсказывая позицию стента и послеоперационные осложнения. Кроме того, модели способны с высокой точностью прогнозировать прогрессирование аневризмы и оценивать вероятность неблагоприятного исхода для пациента. Выводы. Технологии глубокого обучения демонстрируют значительный потенциал в улучшении диагностики, лечения и контроля аневризмы аорты. Эти достижения могут привести к более точному и персонализированному подходу к пациентам, улучшая результаты лечения лиц с данной патологией.

В статье обозначена возросшая конкуренция государств не только за лидерство в развитии технологии искусственного интеллекта, но и в сфере нормативного правового регулирования. Отмечается, что Китайская Народная Республика, уступающая по темпам развития отрасли лишь США, в то же время является лидером по стандартизации искусственного интеллекта не только внутри страны, но и в международных организациях, а также демонстрирует оперативность правового реагирования в ответ на проблемы, возникающие в связи с развитием рекомендательных алгоритмов, технологий глубокого синтеза (дипфейков) и генеративного искусственного интеллекта. Автор описывает этапы регулирования технологии, текущее состояние нормативной правовой базы, а также впервые развернуто анализирует положения двух законопроектов, последовательно представленных в КНР в 2023 и 2024 годах, озаглавленных соответственно «Закон об искусственном интеллекте (Типовой закон) 1.0 (проект, рекомендованный экспертами)» и «Закон Китайской Народной Республики об искусственном интеллекте (проект, предложенный учеными)». Тексты данных проектов являются образцами комплексного регулирования сферы искусственного интеллекта и в качестве таковых представляют ценность для законотворческой деятельности и научных исследований в нашей стране. В первой части статьи представлен сравнительный анализ данных проектов по разделам, посвященным общим положениям, целям и принципам регулирования, поддержке, развитию и продвижению ИИ, вопросам управления и контрольно-надзорной деятельности, обеспечения безопасности систем ИИ, сформулированы промежуточные выводы.

В статье рассматривается проблема маркировки контента, созданного генеративным искусственным интеллектом (ИИ), с целью обеспечения прозрачности и предотвращения возможных правовых и этических рисков. Автор анализирует сложность разграничения произведений, созданных человеком, и результатов, сгенерированных с помощью технологий искусственного интеллекта, а также приводит примеры спорных случаев, таких как проект по генерации изображений Николая Иронова и дипфейки, например, использование синтезированного голоса актрисы Алены Андроновой. В статье изучаются и международные подходы к регулированию этой области, включая законодательные инициативы Европейского Союза, Китая, США и Италии. Особое внимание уделено юридическим рискам, связанным с использованием результатов, созданных при помощи технологий искусственного интеллекта, и таким вопросам маркировки, как информирование пользователей о процессе создания контента (process-based) и предотвращение введения общественности в заблуждение (impact-based) для снижения рисков нарушения интеллектуальных прав третьих лиц. Подчеркивается необходимость внедрения маркировки (в том числе метаданных и водяных знаков) не только для изображений, но и для аудио- и видеоконтента, чтобы минимизировать риски дезинформации и мошенничества. Кроме того, автор обращает внимание на важность разработки соответствующего правового регулирования в Российской Федерации, предлагая закрепить общее правило о маркировке результатов, создаваемых с использованием технологий искусственного интеллекта, и внедрить его в различные сферы применения технологий ИИ. В качестве примера предлагается аналогия с подходом видеохостинга YouTube, где пользователь обязан отмечать факт создания контента с использованием ИИ. Предлагается закрепить обязанность по маркировке за пользователем или разработчиком системы ИИ в случае отсутствия автоматической маркировки. В статье также приводятся конкретные предложения по разработке нормативных положений для включения в проект Федерального закона «О регулировании систем искусственного интеллекта».

Вторая часть статьи продолжает анализ положений двух законопроектов, последовательно представленных в КНР в 2023 и 2024 годах, озаглавленных соответственно «Закон об искусственном интеллекте (Типовой закон) 1.0 (проект, рекомендованный экспертами)» и «Закон Китайской Народной Республики об искусственном интеллекте (проект, предложенный учеными)». В первой части статьи была представлена сравнительная характеристика данных проектов по разделам, посвященным общим положениям, целям и принципам регулирования, поддержке, развитию и продвижению ИИ, вопросам управления и контрольно-надзорной деятельности, обеспечения безопасности систем ИИ, сформулированы промежуточные выводы. В данной статье автор раскрывает положения законопроектов, касающихся защиты прав и интересов пользователей, юридической ответственности, защиты интеллектуальной собственности, международного сотрудничества. Рассматриваются проектируемые нормы о «специальных сценариях» применения искусственного интеллекта: использовании искусственного интеллекта государственными органами; судебный искусственный интеллект; новости, создаваемые искусственным интеллектом; медицинский искусственный интеллект; социальные роботы; биометрия; автономное вождение; социальный кредит (рейтинг или скоринг); требования к общему искусственному интеллекту. Отмечено отсутствие в проекте сценария «искусственный интеллект в образовании». Исследуется контекст уже принятых нормативных правовых актов, что позволяет констатировать исключительно общий характер проектируемых норм относительно специальных сценариев, каждый из которых требует либо отраслевого закона, либо подзаконного нормативного правового акта, но не отменяет необходимости определения общих принципов регулирования этих сценариев в рамках комплексного закона. Автор приходит к выводу, что анализ законопроектов, разработанных в Китайской Народной Республике, наряду с принятыми в 2024 году Законом ЕС об ИИ, 28 мая 2025 года в Японии Законом о содействии исследованиям, разработке и использованию технологий искусственного интеллекта («Закон о содействии использованию ИИ»), а также принятом в первом чтении 14 мая 2025 г. проектом Закона Республики Казахстан «Об искусственном интеллекте» является критически важным для разработки комплексного нормативно-правового регулирования искусственного интеллекта в Российской Федерации.

Статья посвящена исследованию возможностей искусственного интеллекта (ИИ) в редактировании новостных текстов, с акцентом на повышение их чистоты и читаемости. Цель работы - оценить влияние нейросетевых технологий на качество медиатекстов и определить оптимальные условия их использования в журналистике. Теоретической основой исследования послужили современные работы по применению ИИ в медиаиндустрии, медиаграмотности и цифровой трансформации СМИ, которые подчеркивают как потенциал, так и риски автоматизации редакционных процессов. В рамках эксперимента авторы отобрали пять новостных материалов из популярных Telegram-каналов («Осторожно, Москва», «Топор Live», «Mash», «Baza», «С места события»). Тексты были обработаны ИИ, после чего оценены по параметрам чистоты (грамотность, отсутствие ошибок) и читаемости (удобство восприятия) с помощью сервиса «Главред. ру». Результаты показали, что ИИ эффективно улучшает качество текстов после редакторской правки: в большинстве случаев показатели чистоты и читаемости повысились. Однако первичная обработка без участия редактора иногда приводила к снижению читаемости, что подчеркивает необходимость человеческого контроля. В результате выполненного исследования авторы дают следующее заключение: искусственный интеллект служит эффективным инструментом для оптимизации структуры и стиля текстов, однако его применение требует обязательной редакторской доработки для сохранения смысловой уникальности и эмоциональной выразительности. Несмотря на способность нейросетей обрабатывать разнородный контент, их использование должно быть строго дозированным во избежание утраты авторской индивидуальности и возникновения смысловых неточностей. Данное исследование вносит вклад в научную дискуссию о трансформации медиа под влиянием технологий искусственного интеллекта, предлагая практические рекомендации по интеграции автоматизированных систем в редакционную работу.