Научный архив: статьи

Введение. Цифровая компетентность рассматривается как ключ к занятости, образованию и социальной сфере в XXI веке. При этом не существует универсальной основы для изучения отношения к искусственному интеллекту (ИИ) и его использованию в профессиональной и личной жизни. Цель. Целью настоящего исследования является определение отношения респондентов к преимуществам и угрозам ИИ, которые могут способствовать или препятствовать процессу интеграции интеллектуального ИИ в разные аспекты жизни. Методология, методы и методики. В этой статье представлены результаты пилотного исследования отношения к ИИ, проведенного на выборке из 125 болгарских студентов и специалистов. Дизайн исследования смешанный (количественный и качественный) и включает шкалы, фокус-группы и интервью. Результаты и научная новизна. Установлено, что как молодые, так и взрослые люди основывают свои мнения на оценке эффективности ИИ и находят положительные последствия в связи с облегчением выполнения задач, но имеют серьезные сомнения относительно безопасности работы и использования ИИ в социальной сфере и подчеркивают, что навыки ИИ должны стать частью образования. Выделенные будущие направления исследований связаны с дифференциацией образовательных, профессиональных и личных сфер, а также самооценкой цифровой грамотности с точки зрения фактических данных и современного уровня развития. Практическая значимость. Результаты исследования сосредоточены на осознанном мышлении, состоянии образовательной среды и редизайне образовательного контента, в частности, на формах критического взаимодействия и использовании ИИ.

В связи с быстрым развитием технологий происходит структурное изменение требований к содержанию труда для разных должностей и профессий. В связи с этим основная задача настоящего исследования — оценка влияния развития искусственного интеллекта (ИИ) на рынок труда. Методологическая основа — структурирование основных профессиональных ниш в области деятельности «Экономика и управление» и оценка структуры востребованных компетенций в рамках этих специализаций в России; методы исследования — качественный анализ актуальных экспертных материалов и научных публикаций, а также количественное исследование на основе данных российских сайтов по поиску работы за период с 2020 по 2024 г. В результате анализа развития ИИ систематизированы риски и возможности его внедрения для рынка труда и занятости; структурировано описание востребованных компетенций в области ИИ; для российского рынка труда выделено три группы компетенций, ожидаемых от работников, по степени их специфичности для работы с технологиями ИИ; оценены объем и структура спроса по профессиональным сегментам занятости в области экономики и управления на начало 2024 г. Авторами сделан вывод о целесообразности мониторинга требований рынка труда к знаниям и навыкам работников в области использования ИИ для своевременной оценки качественных изменений в спросе на труд, информирования системы профессионального образования для корректировки образовательных программ, что, в результате, будет способствовать повышению производительности труда в экономике.

Введение. На протяжении 50 лет тема искусственного интеллекта остается ведущей в пределах широкого спектра научных отраслей. Теоретический анализ. Предварительная аналитика базы данных Scopus результируется рейтингом публикационной активности, в котором social sciences (общественные науки) занимают инсайдерские позиции наряду с computer sciences и некоторыми другими областями. С 60-х гг. прошлого века по настоящее время происходил экспоненциальный рост научных публикаций, содержащих маркировку «artifi cial intelligence» в наименованиях, аннотациях и ключевых словах. Эмпирический анализ. В статье предпринята попытка с опорой на элементарные числовые показатели и качественной контент-аналитики выявить тренды тематики искусственного интеллекта в западных общественных науках, эволюции ключевых направлений исследования, а также основных мифологем научного дискурса. Выборка вербальных маркеров производилась в соответствии с двумя условно обозначенными категориями: «тренды», или частотные инженерно-технические и социально-гуманитарные термины; «мифологемы», т. е. элементы вторичной семиотической системы, альтернативные «буквальному» смыслу.

Заключение. Исследование предваряется гипотезой: social sciences ввиду спецификации дискурса и предметного спектра содержат «натурализованные» мифологемы, связанные с другими дискурсивными практиками и преломляющие научно-технические интерпретации предмета изучения.

Введение. Современные художники все чаще прибегают к новым способам создания произведений искусства – происходит постоянное внедрение нейросетевых программ и новых методик, что приводит к качественно новым результатам и новому художественному мышлению. В данном случае особо интересен опыт Китая, где на законодательном уровне внедряются разработки искусственного интеллекта в создание художественных работ. Теоретический анализ. Существуют несколько концепций, рассматривающих творчество и авторство в эпоху искусственного интеллекта. Исследователи сходятся на мнении, что сейчас мы находимся в эпохе соавторства с нейросетями, так как они могут привносить новые элементы в изначальный замысел художника. Китайские авторы активно используют ChatGPT, Midjourney и другие нейросети для разработки и усовершенствования своих идей.

Заключение. Методология применения нейросетей обогащает творчество современных художников, но одновременно может стать угрозой для когнитивных способностей будущих авторов.

Введение. Конвергенция между наукой о мозге и технологиями искусственного интеллекта делает актуальным вопрос об отношении между человеческим мышлением и системами искусственного интеллекта. Теоретический анализ. Формирование искусственного и естественного интеллектов совершается в противоположных векторах. В первом случае формирование мыслительных операций идет по логике интеграции. Дискретные единицы нижнего уровня, «слова» компьютерного языка, объединяются в более крупные единицы высшего уровня – блоки. Во втором случае развитие мыслительных операций, наоборот, совершается по логике дифференциации. Изначальное синкретическое единство мыслеобразов разделяется на дискретные единицы – слова с определенными значениями. Сходная логика: дифференциация синкретического единства на дискретные единицы (а не интеграция дискретных единиц в блоки) отслеживается как в развитии мышления у детей, так и в эволюции языков в истории человечества.

Заключение. В русле эволюционной эпистемологии делается вывод: формирование первоначальных паттернов естественного интеллекта совершается не внутри «аппаратуры» мозга, а в процессе взаимодействия между организмом и внешней средой. Это согласуется с концепцией интенциональности феноменологической философии.

В современном мире искусственный интеллект быстро становится важным конкурентным преимуществом и используется всё более широко - от анализа данных и прогнозирования до управления беспилотными автомобилями. В условиях постоянно меняющейся среды искусственный интеллект видится как технология, способная улучшить планирование и коммуникацию между членами команды проекта, снизить бюджет, сделать принятие решений более эффективным и повысить успешность реализации проектов.

Предметом исследования является искусство нейронных сетей как одно из направлений генеративного искусства, возникшее на стыке технологий искусственного интеллекта и культуры. Это направление трансформирует традиционные представления об авторстве, творческом процессе и роли человека, вводя в процесс активное участие алгоритмов и машин. Особое внимание уделено историко-культурологическому анализу, охватывающему эволюцию генеративного искусства - от первых механических автоматонов и экспериментов авангардистов прошлого века, до современных нейросетевых технологий. Цель исследования заключается в изучении культурологических аспектов искусства нейронных сетей, его влияния на восприятие творчества и роли в формировании новых эстетических категорий. Работа направлена на выявление трансформации художественного процесса под воздействием технологий и их значения в глобальных культурных изменениях. Методология исследования основывается на историко-культурологическом анализе, междисциплинарном подходе и философских концепциях авторства и оригинальности. Применяются аналитические методы изучения примеров генеративного искусства и взаимодействия технологий с современной культурой. Новизна исследования заключается в культурологическом осмыслении искусства нейронных сетей как уникального явления, формирующего новые представления о творчестве, авторстве и взаимодействии человека с технологией. Исследование автора выявляет связь между традиционными формами искусства и новыми методами, основанными на алгоритмах глубокого обучения, что позволяет увидеть эволюцию художественного процесса в широком историко-культурологическом контексте. Основные выводы затрагивают переосмысление концепции авторства в искусстве нейронных сетей, роль алгоритмов как равноправного участника творческого процесса, а также расширение традиционных эстетических категорий за счёт использования случайности и автономности. Искусство нейронных сетей представлено как важный феномен культурных трансформаций, способствующий формированию новых художественных форм и глобальному пересмотру отношения к искусству и технологиям.

Актуальность темы исследования обусловлена тем, что в настоящее время многие аспекты человеческого существования опосредованы какими-либо технологическими решениями и инструментами, включёнными в общую алгоритмическую среду. Развитие технологий Искусственного интеллекта отражают данные процессы, оказывая значительное влияние на повседневную жизнь человека. Исходя из этого, дискурс о взаимодействии искусственного и подлинно человеческого интеллекта становится все более актуальным. Объектом исследования выступает образ «искусственно созданного существа»: образ сверхсильного компьютера или цифровой бестелесной сущности, киборга или робота-андроида, визуализированных в современном кинематографе. Предметом исследования является выявление особенностей репрезентации технологий Искусственного интеллекта в кинематографе, отражающие слияние человека и машины. Цель настоящего исследования заключается в анализе практик репрезентаций ИИ в кинематографе, через выявление и интерпретацию основных векторов образного воплощения технологий ИИ в кино-нарративе. Методологической основой анализа фильмов о взаимодействии человека и машины, содержащих и лежащих в их основе социокультурных ценностей и представлений, применялся аксиологический метод. Поскольку материалом исследования стали художественные кинотексты, при их изучении существенное значение имел герменевтический метод с его ведущим принципом понимания и интерпретации смысла текстов. Новизна данного исследования заключается в выявлении визуальных особенностей (векторов) представлений технологий ИИ в кинематографе, а именно: очеловечивание машины, придание ей антропоморфных черт; наделение технологий Искусственного интеллекта эмоциями; наличие или отсутствие телесности Искусственного интеллекта. Тем самым автор фиксирует, что кинематограф ставит под сомнение границы между биологией и технологией, а также между сознанием и телом, привнося яркие заметные образы, которые заставляют задуматься о том, что появление искусственного интеллекта и постепенное размывание границ между человеческим интеллектом и машинным мышлением может означать для человека не только конец привычного мира, но и открывает горизонты новых возможностей. Сделан вывод о том, что кинематограф, в рамках научно-фантастического жанра, выступает как площадка для интерпретаций технологий Искусственного интеллекта, допуская более высокий уровень его развития относительно реально существующего, и позволяет проецировать отношение человека к современным технологиям

В настоящее время технологии, базирующиеся на использовании искусственного интеллекта, интегрируются в большинство сфер жизнедеятельности современного общества, что определяет актуальность темы исследования. Начальные стадии этого движения были связаны с решением задач по оптимизации рутинных процессов, но в последнее время отмечается тенденция внедрения инновационных нейросетевых практик в такие сферы как культура и искусство, которые считались прерогативой человека. Цель данной работы: экспериментальным путем выявить объявленные предпочтения респондентов между цифровыми графическими работами, созданными человеком и искусственным интеллектом. Это позволит дать объективную оценку потенциалу генеративных технологий, их способности выдержать конкуренцию с авторскими произведениями, а также степени влияния на векторы дальнейшего развития сферы художественного творчества и креативного проектирования. Для эмпирического исследования была сформирована целевая группа из 62 респондентов, имеющих навыки ведения художественной деятельности. Сбор данных осуществлялся на основе метода объявленных предпочтений средствами Google Форм. В ходе результативно-аналитического этапа использовались методы количественного статистического анализа. На данный момент не существует формализованных критериев для оценки качества цифровых изображений. Научная новизна исследования заключается в том, что, опираясь на результаты анализа мнений квалифицированных участников опроса, их эмоциональное восприятие художественных произведений и имеющийся практический опыт впервые определены предпочтения членов фокусной группы респондентов по отношению к авторским произведениям и продуктам генерации нейросетей. В целом респонденты продемонстрировали приверженность цифровым проектам, созданным человеком, с показателем 55,5% (ответ «да» - 20,3%, ответ «скорее да» - 35,2%), тогда как иллюстрации, разработанные с помощью искусственного интеллекта, набрали 44,5% (ответ «да» - 13,5%, ответ «скорее да» - 31,0%). Полученные результаты могут представлять теоретическую и практическую значимость для художников и дизайнеров, научных сотрудников и преподавательского состава учебных заведений, осуществляющих подготовку по творческим направлениям подготовки. Своевременная реакция на масштабные изменения в обществе, когда трансформации подвергаются базовые концепции искусства, позволит переосмыслить алгоритмы создания цифровых графических работ и внедрить новые формы организации креативного процесса.

Объектом исследования выступает культура искусственного интеллекта (ИИ); предметом исследования - её ценностно-нормативная структура, то есть соответствие формируемой в современном мире культуры ИИ ключевым ценностям, ставшим важными для человеческой цивилизации в ходе её развития. В результате анализа культурфилософского контекста выявлены такие ценности небытийного плана, как смысл бытия, представление о конечной цели существования человека, связь человека и природы, взаимодействие человека с космосом, гуманизм, духовность, бессмертие. Анализ культуры ИИ проводился сквозь призму данных ценностей с целью выявить специфику их преломления в новой для общества культурной парадигме. Под ИИ в исследовании понимаются технологические системы, обладающие некоторыми свойствами человеческого интеллекта и стремящиеся к выполнению функций, которые традиционно считаются прерогативой человека. Исследование проводилось на основе общенаучных методов анализа и синтеза, наблюдения, описания и таких специальных методов, как диалектический, ценностный, культурно-исторический. Использовался междисциплинарный подход к проблеме. Научная новизна исследования обусловлена самим его предметом: ценностно-нормативная структура культуры ИИ является новым феноменом исследовательского поля. Отмечено, что различные «вечные» ценности находят в культуре ИИ своё преломление по-разному. Гуманизм и духовность кажутся не касающимися культуры ИИ, но их значение благодаря распространению ИИ укрепляется. Смысл жизни, единение с природой как ценности в контексте культуры ИИ актуализируются. Космизм и бессмертие являются ценностями, которым культура ИИ полностью соответствует. ИИ позволяет человеку распространять своё влияние на всё расширяющееся окружающее пространство и обещает цифровое бессмертие, в настоящий момент существующее как цифровой след. Делается вывод, что культура ИИ обладает ценностно-нормативной структурой, указывающей на её закрепление в современном культурном поле, важность для культуры.

В рамках представленной статьи исследуется опыт России, СНГ, КНР и ЕС в области регулирования применения генеративного ИИ. Данное исследование охватывает практический блок вопросов в части обязательных требований для поставщиков услуг генеративного ИИ, основные формы ответственности за нарушение национального и наднационального законодательства. Кроме того, исследуется разница в части определения генеративного ИИ и основной блок доктринальных исследований в представленных юрисдикциях. На основе проведенного исследования сформулированы предложения по последующему совершенствованию отечественного регулирования применения генеративных моделей ИИ. Предметом исследования выступают общественные отношения с применением генеративных моделей ИИ в частно правовом и публичном поле. Объект исследования - нормативные документы, рекомендации и иные документы, регламентирующие применение генеративных моделей ИИ в странах ЕС, КНР, РФ и модельный закон СНГ, академические публикации по исследуемой проблематике, а также отдельные примеры судебной практики. Методология исследования включает комплекс философских, общенаучных, специально-научных методов познания, включая, диалектический, системный, структурно-функциональный, герменевтический, сравнительно-правовой, формально-юридический (догматический) и др. В рамках представленного исследования, как указано в названии статьи, особый акцент делается на проведении сравнительно-правового исследования регулирования применения генеративных моделей ИИ. В рамках представленного исследования глубоко (по статейно) проанализирована нормативно правовая база исследуемых стран и наднациональных объединений в контексте регулирования генеративного ИИ. Определены отличительные черты регулирования как на уровне дефиниций, так и на уровне требований к поставщикам услуг генеративного ИИ. В выявленных отличиях в регулировании применения генеративного ИИ, сформулированы потенциальные предложения по имплементации ряда зарубежных регулятивных подходов для России, с учетом специфики становления отечественного регулирования генеративных моделей ИИ. Представленные в результате проведенного исследования предложения могут найти свое отражение в законодательной и правоприменительной практике соответствующих органов власти осуществляющих контроль и надзор за деятельностью поставщиков услуг генеративного искусственного интеллекта в России, а также будут интересны для юристов практиков занимающихся сопровождением проектов использующих генеративный ИИ.

Введение. В связи с нарастанием значения технологии искусственного интеллекта в высшем образовании актуализируется необходимость разработки методики применения преподавателями технологий ИИ в подготовке студенческих письменных работ, отвечающих всем установленным нормативным требованиям и правилам академической этики.

Материалы и методы. В июле 2024 г. автор на условиях конфиденциальности и анонимности провел групповое фокусированное интервью с семью экспертами из числа коллег в возрасте от 35 до 60 лет, работающих по социально-гуманитарному профилю не менее пяти лет в вузах г. Москвы и г. Уфы, а также педагогический эксперимент и онлайн-опрос 46 студентов-выпускников различных направлений обучения Башкирского государственного медицинского университета и Башкирского государственного педагогического университета в социальной сети «ВКонтакте» в возрасте от 22 до 25 лет, из которых 57,25% – женщины, 42,75% – мужчины, 93% составляют уроженцы Башкортостана.

Результаты исследования. Разработанная в ходе исследования авторская методика включает в себя следующие основные составляющие. Вначале научный руководитель определяет общее направление работы, перечень конкретных инструментов ИИ, ограничения использования ИИ, ответственность обучающегося и пр. В свою очередь обучающийся с помощью инструментов ИИ создает первую редакцию письменной работы с учетом того, что высока вероятность придумывания искусственной нейросетью фактов и источников. На заключительном этапе научный руководитель делает общую оценку содержания и формы письменной работы, вместе с обучающимся обсуждают достигнутый результат.

Обсуждение и заключение. В целом авторская методика позволяет интегрировать инструменты ИИ в классические аудиторные и внеуадиторные занятия при обязательном научном руководстве преподавателем-человеком.