Научный архив: статьи

В статье анализируются и оцениваются возможности США, Китая и России по созданию автономных систем военного назначения.

США, Китай, Россия и другие страны обладают большими возможностями по созданию автономных систем военного назначения. В то же время продолжается обсуждение проблемы гонки вооружений в области искусственного интеллекта на международном уровне.

Рассмотрение и анализ опыта управления разработками образцов вооружения и военной техники с использованием искусственного интеллекта в США и Китае предоставляют возможность его использования в интересах Российской Федерации.

Статья исследует современные интерактивные методы работы с читателями в цифровой среде, включая искусственный интеллект, виртуальную и дополненную реальность, геймификацию, мультимедийные форматы и пользовательский контент. Рассматриваются механизмы применения нейросетей для автоматизации рутинных задач, создания персонализированного контента и генерации мультимедийных материалов. Оцениваются возможности использования виртуальной и дополненной реальности для создания иммерсивного опыта, примеры которых представлены в кейсах «Газпром-медиа». Геймификация рассматривается как способ повышения вовлеченности через игровые механики, применяемые в тестах, квизах и симуляторах. Интеграция видео и аудиоформатов оценивается как обязательный компонент современного медиа потребления, обеспечивающий кроссплатформенность и гибкость подачи контента. Анализируется роль пользовательского контента как способа укрепления лояльности и повышения доверия аудитории, а также возникающие риски, связанные с модерацией и качеством материалов. Исследование подчеркивает влияние цифровых технологий на журналистскую профессию, определяя новые роли и компетенции. Формулируется вывод о необходимости ответственного применения интерактивных методов, обеспечивающего эффективное взаимодействие с аудиторией и соответствующего вызовам цифровой эпохи.

Интеграция искусственного интеллекта (ИИ) в процессы создания медиаконтента представляет собой один из наиболее значимых трендов современной медиаиндустрии. Однако этот процесс сопровождается рядом серьезных проблем, которые требуют внимательного анализа и решения. Основная проблема заключается в том, что, несмотря на очевидные преимущества ИИ, такие как снижение затрат, ускорение производства контента и его персонализация, внедрение этих технологий ставит перед медиакомпаниями сложные этические, социальные и технологические вызовы. Во-первых, возникает вопрос ответственности за контент, созданный алгоритмами. ИИ способен генерировать тексты, изображения и видео, которые могут быть недостоверными или даже манипулятивными. Это ставит под угрозу доверие аудитории к медиа, особенно в условиях распространения фейковых новостей и дипфейков. Во-вторых, автоматизация процессов приводит к сокращению рабочих мест, что вызывает социальную напряженность и требует переквалификации сотрудников. В-третьих, зависимость от технологий делает медиакомпании уязвимыми перед сбоями, кибератаками и алгоритмической предвзятостью, что может негативно сказаться на объективности и качестве контента. Таким образом, ключевая проблема заключается в поиске баланса между технологическими возможностями ИИ и сохранением человеческого фактора, а также в управлении рисками, связанными с этическими, социальными и технологическими аспектами использования ИИ в медиаиндустрии.

В статье изложены результаты эмпирических исследований практики использования технологий искусственного интеллекта (далее - ИИ) в российских телевизионных редакциях в двадцатых дискуссиях будущей телевизионной (шире - журналистской) профессии и ее трансформации в условиях развития новых технологий. Для работы было проведено 18 интервью с направлениями, входящими в состав первого и частично второго мультиплексов, т. е. е. обязательных общедоступных телеканалов телевидения. Результаты исследования показывают, что сотрудники телевизионных редакций в силе профессиональных специалистов решают с помощью ИИ ряд достаточно тривиальных задач, что позволяет оптимизировать работу редакции и ускорить процесс редактирования. Одной из важных проблем применения технологии ИИ являются вопросы этики и авторского права, которые решаются в каждой редакции по-своему. Многие информанты основаны на создании внутриредакционных стандартов работы с технологиями ИИ и закреплении правил работы с новыми технологиями на законодательном уровне. По мере вероятной трансформации телевизионных участников исследования отдельных направлений оптимизации и ускорения некоторых «механических» процессов, благодаря чему журналисты концентрируются на создании более качественного и эксклюзивного контента. Среди возможных негативных последствий развития технологий ИИ в работе редактирования: увеличение скорости рабочих процессов, что может сказаться на повышении уровня стресса журналистов; увеличение количества фейковых новостей, сгенерированных ИИ; здоровая творческая профессия.

В представленной публикации предпринята попытка изучить возможности применения технологий искусственного интеллекта в кинопроизводстве, что раскрывается в идеях, обсуждаемых группой исследователей с выдающимся разносторонним продюсером Рафаелом Минасбекяном, являющимся одним из ключевых акторов современного кинопроизводства России.

Цель исследования заключалась в изучении влияния искусственного интеллекта на экономику и социальную сферу, а также в разработке рекомендаций по минимизации рисков и максимизации положительных эффектов от его использования. В рамках исследования был проведен анализ существующих исследований, обзор литературы и разработка аналитических моделей с целью оценки социально- экономических эффектов интеграции искусственного интеллекта. Результаты показали, что искусственный интеллект трансформирует основные аспекты экономики, включая повышение производительности, автоматизацию процессов и усиление конкурентной среды. Применение современных технологий в социальной сфере способствует улучшению качества жизни, в частности через модернизацию здравоохранения и образования. Одновременно с этим выявлены такие риски, как усиление цифрового неравенства, технологическая безработица и вопросы этического использования технологий. На основе проведенного анализа разработаны стратегии минимизации рисков и предложены меры для увеличения положительных эффектов, включая развитие цифровой грамотности, стандарты кибербезопасности и поддержку малого бизнеса. Исследование указывает на необходимость сбалансированного подхода к интеграции искусственного интеллекта с учетом правовых, социальных и экономических аспектов, предоставляя рекомендации разработчикам политики, бизнеса и научного сообщества.

Процесс цифровизации меняет стратегии медиакоммуникаций и журналистики. В конце 2022 г. медиасфера столкнулась с новым вызовом – развитием и популяризацией искусственного интеллекта. В настоящей статье авторы решили сравнить использование нейросетей для генерации текстов штатными журналистами и медиафрилансерами, предположив, что последние активнее и быстрее начинают внедрять новые технологии для трансформации рутинных процессов, в частности рерайта. Для проверки гипотезы было проведено несколько опросов, экспертных интервью, а также проанализирован сайт вакансий. Гипотеза подтвердилась: внештатные авторы значительно чаще своих штатных коллег используют искусственный интеллект, а работодатели / заказчики чаще ожидают таких навыков от удаленных сотрудников, чем от офисных. Авторы предполагают, что данный процесс постепенно охватит большинство представителей медиасферы.

Целью работы стало выявление ключевых характеристик цифровых инноваций здравоохранения для определений оптимальных стратегических подходов их развития. В качестве эмпирической базы для анализа составлен текстовый корпус из региональных практик цифрового здравоохранения, отобранных Минздравом РФ и ФГБУ «ЦНИИОИЗ» Минздрава России. Посредством статистического метода TF-IDF для выявления семантически значимых терминов определены ключевые паттерны, характеризующие цифровые решения здравоохранения. Выявлена преобладающая роль инноваций, направленных на организацию оказания первичной медико-санитарной помощи. Наиболее характерными технологиями искусственного интеллекта в цифровых инновациях здравоохранения являются роботизированные голосовые помощники и технологии компьютерного зрения. Несовершенство нормативного регулирования применения медицинских технологий на основе искусственного интеллекта, сложившаяся цифровая инфраструктура, проблемы этики и безопасности использования медицинских данных затрудняют широкое внедрение инноваций. Показана актуальность разработки и внедрения немедицинских цифровых инноваций на основе искусственного интеллекта в рутинные процессы медицинских организаций. Объясняется целесообразность широкого применения искусственного интеллекта в рутинных инновациях для создания целостной экосистемы данных, необходимых для прогнозирования и принятия стратегических решений. В связи с этим определяются стратегические направления внедрения искусственного интеллекта в контексте цифровой трансформации управления здравоохранением: 1) широкое применение в повседневной и административной медицинской работе; 2) усилении роли и расширении спектра метаданных о процессах оказания медицинской помощи и состоянии системы здравоохранения.

Настоящая статья посвящена анализу отношения персонала транспортного предприятия к внедрению искусственного интеллекта (ИИ) для мониторинга состояния операторов. На основе обзора теорий принятия инноваций и социотехнических подходов формируется гипотеза о том, что отношение персонала определяется не только техническими характеристиками системы, но и психологическими, социокультурными и коммуникативными факторами.

Эмпирическая база включает два последовательно связанных этапа: тестирование прототипа в симуляционной среде и натурные испытания в реальных рейсах.

Метод — полуструктурированные интервью с 20 сотрудниками (целевой отбор по стажу и возрасту) с последующим тематическим и частотным анализом; для сопоставления субъективных оценок «до/после» применялась непараметрическая проверка различий. Показано, что принятие ИИ-решения определяют не только технические параметры, но и психологические, социокультурные и коммуникативные факторы: восприятие «наблюдаемости» и контроля, прозрачность алгоритмов, эргономика, участие персонала в доработке. На основе данных предложены управленческие механизмы снижения сопротивления: расширенная коммуникация и объяснимость, вовлечение пользователей в итеративный дизайн, таргетированное обучение и регламент обратной связи. Таким образом, предлагается эмпирически обоснованная модель управляемого внедрения ИИ в организациях повышенной ответственности, релевантная для практик гос- и муниципального управления.

Актуальность. В условиях ускоренной цифровой трансформации государственного управления особую актуальность приобретает разработка устойчивых механизмов обеспечения продовольственной безопасности и формирования здоровьесберегающего питания для населения Арктической зоны Российской Федерации. Настоящее исследование направлено на научное обоснование модели цифрового управления питанием, основанной на интеграции интеллектуальных технологий в систему государственно-социальной политики.

Цель исследования — разработка научно обоснованной модели цифрового управления питанием и продовольственной безопасностью в Арктике в условиях усиливающихся климатических, логистических и инфраструктурных ограничений. В условиях нарастающей климатической нестабильности, нутритивных и когнитивных дефицитов, цифрового неравенства и ограниченного доступа к медицинской помощи возникает потребность в переходе от традиционной продовольственной поддержки к гибкой системе адаптивного и интеллектуального управления питанием населения.

Методология включает структурно-функциональный и сравнительный анализ, цифровое моделирование, элементы поведенческой диагностики, микробиомного подхода и геоаналитики. Применяются сценарные методы оценки рисков, технологии биосенсорного мониторинга, а также инструменты анализа нутритивной уязвимости с учетом демографических, климатических и поведенческих факторов.

Результаты включают разработку оригинальной платформенной модели цифрового управления питанием, интегрирующей телемедицинские решения, интеллектуальные алгоритмы оценки и коррекции рациона, цифровые следы пищевого поведения и биосенсоры, носимые устройства и отечественные цифровые продукты («1С: Плановое питание», облачная система «Научный инструмент анализа питания» (НИАП) и др). Выделена система индикаторов для раннего выявления алиментарных рисков в северных и арктических муниципалитетах и предложены инновационные механизмы персонализированной нутриционной поддержки, включая цифровые двойники рационов и алгоритмы хрононутрициологической адаптации.

Выводы подтверждают, что цифровое питание в Арктической зоне России выступает стратегическим ресурсом социального суверенитета, адаптивности и устойчивого развития. Адаптивные интеллектуальные решения в сфере питания позволяют государству оперативно корректировать меры социальной политики в ответ на региональные вызовы, предупреждать пищевые дефициты и способствовать достижению целей национальных проектов в области демографии, здравоохранения и цифровой трансформации.

Актуальность. Реализуемые в Арктическом макрорегионе принципиально новые инфраструктурные и производственные решения впоследствии могут быть масштабированы как в субарктических регионах, так и в стране в целом, что обусловливает значимость анализа арктических проектов, проблем, принимаемых решений и актуализирует исследования различных аспектов предметной области. Цель исследования: изучение содержания арктических проектов (в разрезе приоритетных проектов опорных зон развития), проблем и цифровых решений при их реализации. Задачи исследования: характеристика приоритетных проектов опорных зон развития; изучение передовых кейсов нефтегазовых компаний КНР и РФ в области искусственного интеллекта. Методы исследования: системный подход, логический анализ, синтез, контентанализ открытых источников, моделирование. Результаты. Внедрение цифровых технологий в реализации ресурсных арктических проектов заключается в предварительном применении интеллектуального оборудования, использования больших данных, машинного обучения и других ИT-технологий в обработке и анализе данных для разведки и разработки. Внедрение технологий ИИ в ресурсных отраслях только началось и, несмотря на полученный операционный эффект, пока не принесло желаемых масштабных результатов. Оценка эффективности инвестиционных арктических проектов должна базироваться на совокупности показателей коммерческой, социально-экономической и бюджетной эффективности. Предлагаемая концептуальная модель оценки экономической эффективности DT (Digital Twin) включает три уровня оценки в зависимости зрелости двойника и генезиса образования экономического эффекта. Максимальный экономический эффект от внедрения DT достигается за счет автоматизации принятия решений, интеграции DT в производственные процессы в реальном времени и значительного сокращения совокупных операционных расходов. Автономные и когнитивные DT высокого уровня зрелости обеспечивают управленческую гибкость, стратегическое повышение стоимости компании и возможность оперативного реагирования на изменения внешней среды.

В работе представлен инновационный метод бизнес-планирования при помощи технологии искусственного интеллекта. В быстро меняющихся условиях возможность надежного прогнозирования и планирования высоко востребована. Внедрение технологии искусственного интеллекта и автоматизация процессов анализа и планирования позволяют создать совершенно новую динамичную мультиагентную модель финансового бизнес-планирования, быстро реагирующую на изменение внешних макроэкономических факторов и снижающую риск влияния человека, что и стало результатом исследования. Поставив целью разработать новый, актуальный, современный и высокоточный технологический подход к бизнес-планированию, авторы изучили ряд современных научных исследований по внедрению искусственного интеллекта в процессы финансового планирования и прогнозирования, систематизировали их и выделили интересные и практически реализуемые идеи. В результате предложен подход, позволяющий проводить довольно гибкое и быстро реализуемое бизнес-планирование, показывающее высоконадежный результат в коротком периоде и реализующий возможность оперативного изменения параметров деятельности компании. Однако его внедрение требует модификации процессов бизнес-планирования и внедрения автономной мультиагентной системы, которые также разработаны и предложены в исследовании. Статья будет интересна практикующим экономистам и представителям бизнеса, занимающимся бизнес-планированием, а также ученым и студентам, вовлеченным в проекты стимулирования предпринимательской деятельности.