Научный архив: статьи

Проблема и цель. Актуальная и не до конца решенная проблема сохранения культурного наследия и языкового разнообразия в мире может получить дополнительные способы решения с помощью современных технологий, в частности активно осваиваемых возможностей искусственного интеллекта. Цель статьи - анализ полученных к настоящему моменту данных о возможности сохранения языкового разнообразия с помощью искусственного интеллекта и предварительная оценка их эффективности с учетом тенденций к языковым трансформациям, влияющим на само развитие искусственного интеллекта. Методология. Исследование носит обзорно-аналитический характер и направлено на изучение имеющихся в научной литературе данных о возможностях искусственного интеллекта в деле сохранения языкового разнообразия и существующих ограничениях в случае его применения к редким и исчезающим языкам.

Результаты. Поиск информации по заявленной проблеме показал, что обращение к технологиям искусственного интеллекта как инструменту, способному реализовать задачу сохранения языкового разнообразия, пока остается предметом дискуссии преимущественно в медийной и общественной сферах и крайне скупо представлено в академических научных кругах. В числе вызовов, не связанных напрямую с потенциальными возможностями искусственного интеллекта, упоминается языковая пристрастность многих систем самого искусственного интеллекта, которая коренится в данных используемых для их обучения, что может способствовать дальнейшему закреплению социального и языкового неравенства отдельных этнических групп и создавать сложности в построении образовательных моделей для обучения этим языкам с помощью искусственного интеллекта. Авторами отмечается, что системы искусственного интеллекта могут быть обучены распознавать и анализировать лингвистические паттерны языков, которые были недостаточно изучены или находятся под угрозой исчезновения, в том числе строить образовательные модели на родном языке для малочисленных этнических групп, рискующих утратить язык общения.

Проблема и цель. Авторы исследуют проблему повышения коммуникативной культуры будущих экономистов в условиях цифровой трансформации и взаимодействия с системами искусственного интеллекта. Цель статьи - выявить роль педагога-продюсера в организации педагогического взаимодействия в системе экономического образования (школа - вуз), а также оценить функции педагогического продюсирования, необходимые для повышения уровня коммуникативной культуры будущих экономистов в эпоху цифровизации. Методология. В качестве методологической основы исследования используется принцип Парето: 20 % педагогических ресурсов обеспечивают 80 % образовательного результата. В ходе исследования выполнен социологический опрос студентов и преподавателей Финансового университета при Правительстве РФ, Астраханского государственного университета, Государственного социально-гуманитарного университета (г. Коломна), школьников профильных классов (г. Омск).

Результаты. Результаты анализа эмпирических данных демонстрируют актуальность роли педагога-продюсера в системе экономического образования в эпоху цифровизации, а также позитивное отношение молодого поколения к перспективам внедрения искусственного интеллекта. Выделены функции педагогического продюсирования с учетом цифровой специфики современного экономического образования. Использование принципа Парето подтверждает, что владение функциями педагогического продюсирования (информационная, коммуникативная, организаторская) в системе экономического образования, составляющими около 20 % компонентного состава педагогических функций, определяет 80 % образовательного результата в части повышения уровня коммуникативной культуры будущих экономистов в условиях цифровизации.

Заключение. В заключении на основе анализа результатов исследования обобщаются функции педагогического продюсирования с учетом цифровой специфики современного экономического образования.

Под нормотворческой деятельностью понимается деятельность уполномоченных государственных органов и должностных лиц по разработке, рассмотрению, принятию и опубликованию нормативных правовых актов. Нормотворчество - фундамент правовой системы, от качества которого зависит стабильное функционирование всех институтов общества. Современные технологии открывают уникальную возможность вывести нормотворческую деятельность на новый уровень. В статье анализируются перспективы внедрения инструментов искусственного интеллекта в нормотворческую деятельность. Рассматриваются перспективы применения ИИ на стадиях планирования нормотворческой деятельности, подготовки проекта нормативного акта, проведения экспертизы, обсуждения и согласования проекта, принятия нормативного акта, опубликования принятого акта. Исследуются возможные риски внедрения искусственного интеллекта в нормотворческую деятельность: риски, связанные с ошибками в работе алгоритмов искусственного интеллекта, предвзятость искусственного интеллекта, недостаточная прозрачность и объяснимость результатов, получаемых с использованием технологий искусственного интеллекта, утрата практических навыков и компетенций специалистами-юристами. Предлагаются механизмы минимизации существующих рисков. В заключение автор приходит к выводу, что при совокупности определенных условий позитивный потенциал искусственного интеллекта в нормотворчестве может быть успешно реализован.

Развитие цифровой экономики способствует удовлетворению потребностей общества и государства в обеспечении законности и правопорядка посредством использования цифровых технологий для создания и реализации норм трудового права. В статье проведен анализ семантического значения понятия «машиночитаемое и машиноисполняемое трудовое право», проблем и перспектив его развития. При этом особое внимание обращается на такие понятия, как искусственный интеллект, электронный документооборот в сфере трудовых отношений. Автор статьи отмечает, что трудовое законодательство содержит недостатки в сфере понятийного аппарата, а также иные дефекты, например: недостатки, противоречия, несовершенство трудоправовых норм и трудоправовых конструкций, которые приводят к проблемам правоприменения, нарушению трудовых прав и законных интересов субъектов трудовых и иных непосредственно связанных с ними отношений.

Значимость и пользу искусственного интеллекта обсуждают в последние годы и в доктрине, и на практике. В рамках настоящей статьи будут рассмотрены проблемы, которые могут возникнуть при использовании искусственного интеллекта в предпринимательских отношениях. Одна из них - сокращение штата и численности персонала в связи с автоматизацией отдельных процессов. Следующая проблема носит доктринальный характер. Она заключается в отсутствии четкой законодательной базы, которая бы разграничивала автоматизацию отдельных процессов хозяйственной деятельности и работу искусственного интеллекта. Далее в статье рассматривается искусственный интеллект как некий инструмент управления предприятием и предпринимательскими рисками. В заключение автор предлагает внести изменения в законодательство, связанное с использованием искусственного интеллекта.

В статье рассматривается возможность использования генеративных систем искусственного интеллекта для создания юридических текстов и поддержки юридической деятельности.

Проведено экспериментальное исследование на основе систем ChatGPT и YandexGPT.

Представлены новые метрики оценки качества сгенерированных юридических текстов, которые существенно отличаются от традиционных методов оценки текстов.

Основное внимание уделяется содержательным аспектам юридических документов и их пригодности для практического применения.

Результаты исследования показывают, что современные ИИ-системы способны генерировать тексты, которые могут быть полезны в юридической практике, хотя и требуют доработки.

Искусственный интеллект сегодня можно назвать одним из самых обсуждаемых явлений. Между тем, границы этого термина чрезвычайно широки и размыты. Подобной размытости во многом способствует разноплановое прочтение понятия в медиа. Медиа формируют амбивалентное и неустойчивое отношение к явлению в восприятии аудитории. В связи с этим представляется важным определить ассоциативное поле термина, существующее к настоящему моменту времени в восприятии студентов-журналистов, которые транслируют и будут транслировать собственные ассоциации потребителям медиаконтента. Задача исследования - конкретизация особенностей ассоциативного поля термина «искусственный интеллект», сформированного у студентов-журналистов российских вузов. В нашем исследовании на основе анализа результатов ассоциативного теста, пройденного 380 студентами, обучающимися на направлениях «Журналистика», «Телевидение», «Медиакоммуникации» и «Реклама и связи с общественностью» в трех вузах страны (МГУ имени М.В. Ломоносова, ДВФУ и ТГУ имени Г.Р. Державина) мы определяем ассоциативное поле термина. Хронологические рамка исследования - декабрь 2023 г. Ассоциации фиксируются на основе следующих вопросов: «С каким словом у вас ассоциируется «искусственный интеллект?», «С каким животным у вас ассоциируется «искусственный интеллект?», «С каким растением у вас ассоциируется «искусственный интеллект?», «С каким цветом у вас ассоциируется «искусственный интеллект?», «С какой страной у вас ассоциируется «искусственный интеллект?», «С какой эмоцией у вас ассоциируется «искусственный интеллект?», «С какой известной личностью у вас ассоциируется «искусственный интеллект?», «Если бы у вас была возможность дать искусственному интеллекту имя, то какое вы выбрали бы?». Выявляются ассоциации, характерные для студентов всех трех вузов, а также осуществляется попытка выявить различия в формировании ассоциативного поля студентов разных вузов.

В мире, который становится все более цифровым, с одной стороны, стремительное развитие технологий глубокого синтеза искусственного интеллекта облегчило жизнь, а с другой стороны, неправильное его использование может привести к огромным рискам и существенному вреду. Это может нанести ущерб личным и имущественным правам, таким как портретные права и репутация отдельных лиц и компаний. Это также может представлять огромную угрозу общественному порядку, национальной политической
стабильности и безопасности. В этой связи особую актуальность приобретает вопрос о
закреплении услуг глубокого синтеза на законодательном уровне.

Надежность летательных аппаратов обеспечивается наносимыми на них различными функциональными покрытиями. Показатели качества покрытий обусловлены возможностями системы управления технологическим комплексом их напыления. Система управления эффективна, если при большом числе входных параметров она принимает оптимальное технологическое решение для достижения заданных значений показателей качества покрытия. Предложено использование нечеткой логики в системе управления технологическим комплексом напыления лакокрасочных покрытий. С помощью пакета Fuzzy Logic Toolbox программы MATLAB проведен анализ базирующейся на нечеткой логике системы управления технологической операцией нанесения распыляемой композиции на покрываемую поверхность. Показано, что использование нечеткой логики как элемента искусственного интеллекта, эффективно в системе управления технологическим процессом напыления.

Цель работы: на основе результатов сравнительного научного анализа выработка предложений по совершенствованию правового регулирования деятельности систем искусственного интеллекта (далее — ИИ).

Методы исследования: общенаучные методы сравнительного системного анализа и синтеза новых правовых норм, позволяющие совершенствовать законодательство в сфере правового регулирования деятельности систем ИИ.

Результаты исследования: автором предлагается концепция разработки проекта нормативного правового акта в исследуемой сфере в виде федерального закона. Прежде всего, в этом законодательном акте необходимо дать правильные с научной правовой точки зрения определения ИИ, системы и технологии ИИ, а также урегулировать ответственность разработчика, производителя, собственника и пользователя систем ИИ за правонарушения с их участием. Третий раздел необходимо посвятить этапам жизнедея-тельности ИИ, от проектирования и создания до прекращения функционирования и утилизации. Четвертый раздел должен регулировать авторские права на произведения, созданные с помощью ИИ, и последствия их использования. Пятый раздел должен быть
направлен на решение проблем в сети Интернет, где в последнее время резко увеличи-вается применение всевозможных роботов-консультантов. Шестой раздел должен регулировать деятельность систем ИИ в сфере цифровой экономики. Седьмой раздел — это правовое регулирование использования систем ИИ в государственном управлении; это касается органов государственной власти, судов и органов местного самоуправления. Восьмой раздел должен быть посвящен соблюдению требований безопасности, прежде всего информационной. И, наконец, девятый раздел содержит предложения по внесению изменений и дополнений в законодательные акты Российской Федерации.

Научная новизна: впервые в науке информационного права на основе проведенного научного анализа правового регулирования отношений в сфере деятельности систем ИИ разработаны предложения по совершенствованию и развитию правового регулирования деятельности систем ИИ.

В статье рассмотрены сквозные технологии и их развитие в России в период перехода к 4IR. Дана краткая характеристика этих технологий. Особое внимание уделено технологиям, позволяющим обеспечить кибербезопасность в финансовых организациях – технологии блокчейн; рассмотрены ее сильные и слабые стороны, приведен механизм функционирования. Даны кейсы реализации технологии блокчейн в финансовых организациях в России.

Основная проблема использования стандартных методов оптимизации заключается в необходимости изменять все параметры шагами одинакового размера, независимо от поведения градиента. Более эффективный способ оптимизации нейронной сети состоит в том, чтобы установить адаптивные размеры шага для каждого параметра. Стандартные методы основаны на квадратных корнях экспоненциальных оценок моментов квадратов прошлых градиентов и не используют локальное изменение градиентов. В работе представлены методы адаптивной невыпуклой и доверительной оптимизации с положительно-отрицательной оценкой моментов с соответствующими теоретическими гарантиями сходимости. Данные подходы позволяют более точно сходиться функции потери в области глобального минимума за меньшее количество итераций. Использование преобразований положительно-отрицательной оценки момента и дополнительного параметра, регулирующего размер шага, позволяют обходить локальные экстремумы для достижения более высокой производительности по сравнению с аналогичными методами. Внедрение разработанных алгоритмов в процесс обучения различных архитектур мультимодальных нейросетевых систем анализа гетерогенных данных позволило повысить точность распознавания пигментных новообразований кожи на 2,33 – 5,69 процентных пункта по сравнению с известными методами оптимизации. Мультимодальные нейросетевые системы анализа разнородных дерматологических данных, обученные с применением предложенных алгоритмов оптимизации, могут использоваться в качестве инструмента вспомогательной медицинской диагностики, который позволит сократить потребление финансовых и трудовых ресурсов, задействованных в медицинской отрасли, а также повысить шанс раннего выявления пигментных онкопатологий.