Научный архив: статьи

Искусственный интеллект меняет алгоритмы развития различных сфер общества, активно внедряется в медийную отрасль, продуцируя новые возможности и социальные риски. Проблемные вопросы данного тематического поля вызывают интерес академического сообщества, что приводит к росту соответствующих научных публикаций. В июне-декабре 2024 года на основе базы данных РИНЦ, интегрированной с eLibrary, проведен количественный и качественный анализ структуры и динамики научных исследований особенностей искусственного интеллекта в контексте журналистики. Выявлены публикации по следующим параметрам: общее число по годам; тип публикации; вуз автора; наиболее активные и цитируемые авторы. Эмпирическая база - 216 статей с 2013 по 2024 год. Отбор проводился по тематике «массовая коммуникация - журналистика - средства массовой информации» и ключевым словам: искусственный интеллект, журналистика, медиа, фейки, дипфейки, новые медиа, журналистское образование, СМИ. Обнаружено, что с 2017 года постепенно увеличивается число публикаций, резкий скачок - в 2020 году. Это отражает события в мире: начало использования нейросетей в СМИ, активное развитие генеративных моделей и появление ChatGPT, пандемия Covid-19. Определены вузы с наибольшим количеством публикаций по теме, также выявлены наиболее цитируемые авторы. Отмечено, что внедрение искусственного интеллекта в образовательный процесс, появление факультетов и программ, связанных с ИИ, государственные меры поддержки исследований в области ИИ способствовали интенсификации публикационной активности.

Современные политические системы США и Европы сталкиваются с системными кризисами, которые можно сравнить с патологиями машинного обучения, известными аналитикам данных и разработчикам предиктивных систем. Проведенная аналогия с нейросетью, страдающей от «переобучения» (оvеrfitting), помогает выявить основные механизмы деградации политических систем представительной демократии в последние годы. На теоретическом уровне идея прямой демократии сталкивается с серьезными проблемами масштабируемости, ведь в больших иерархизированных сообществах реализация прямой демократии оказывается невозможной. Представительная демократия в свою очередь часто дискредитируется из-за коррупции, нарушений процедур обратной связи, манипулятивных политических технологий и даже насилия по отношению к оппонентам. В результате деградации управленческих компетенций и креативной функции элит усиливается внутреннее насилие в политической системе, а также возникают попытки внешней агрессии, что, в свою очередь, приводит к повышению геополитической напряженности. Автор статьи предлагает рассмотреть альтернативную модель - нейросетевую демократию. В этой модели все политически активные граждане становятся «нейронами» в общей сети, принимающей политические решения. При этом предусмотрены весовые коэффициенты и смещения в зависимости от квалификации и опыта участников. Обратная связь и механизм обратного распространения ошибки служат основой для обучения, а состязательность и конкуренция формируют встроенные механизмы защиты. Настраиваемые гиперпараметры оптимизируют процесс принятия решений, что значительно повышает эффективность политического управления. В результате реализуется решение ряда проблем, связанных с феноменом «переобучения» политических систем, и уменьшается зависимость от перепроизводства политико-экономической элиты. Некоторые выводы данного исследования могут быть полезны для внедрения в процедуры принятия политических решений как в Российской Федерации, так и в других странах, выходящих за рамки привычного «западного» политического пространства.

Статья посвящена рассмотрению потенциальных возможностей современных информационных технологий (искусственный интеллект, нейросеть, Big Data, интеллект-карты) в совершенствовании расследования преступлений. Целью работы является теоретическое обоснование целесообразности и определение путей совершенствования организационно-тактического обеспечения расследования с учетом современного потенциала информационных технологий. Основной акцент сделан на применении интеллектуальных карт для структурирования данных с целью эффективного выдвижения версий и планирования расследования. Как инструмент радианного мышления они позволяют компактно представлять материалы анализа в форме удобной для одномоментного восприятия больших объемов данных. Авторы отмечают, что рассматриваемые технологии открывают новые возможности для автоматизации анализа материалов дел, наглядной визуализации связей между различными взаимосвязанными событиями и объектами, прогнозирования их поведения в определенных ситуациях. Однако их внедрение сталкивается с рядом проблем организационного, кадрового и научно-методического обеспечения. Краеугольным камнем в решении проблемы выступает цифровизация материалов дел и интеграция технологий в следственную практику. Ключевое решение – создание систем «человек + искусственный интеллект», где технологии дополняют, а не заменяют профессионала. Будущее криминалистики – в симбиозе цифровых инструментов и экспертного, профессионального мышления на базе передовых достижений науки и техники.

В статье рассматривается взаимодействие человека и искусственного интеллекта в условиях цифровизации медиасреды, дается оценка качественных изменений медиатекстов, созданных в результате этого сотрудничества. Особый интерес представляет феномен соавторства, когда текст создается путем взаимодействия двух и более субъектов, один из которых искусственный интеллект.

Применение нейросетей в медиапрактике порождает и ряд вызовов в области права и этики. Важно понимать, как законы регулируют создание и использование контента, созданного с помощью искусственного интеллекта. Кто несет ответственность за ошибки или вред, причиненный таким контентом. Это может включать как юридическую, так и моральную ответственность. Нейросети часто используют большие объемы данных для обучения, что поднимает вопросы о приватности и защите данных. Важно учитывать, как данные собираются, хранятся и используются. Пользователи должны быть информированы о том, что контент создан с помощью искусственного интеллекта. Это важно для поддержания доверия и честности в отношениях между создателями контента и их аудиторией.

Цель. Рассмотреть и проанализировать, как в настоящее время меняются социальные и культурные практики в связи с активным внедрением технологий искусственного интеллекта и нейросетей в культуру и повседневную жизнь, какие положительные изменения и позитивные трансформации социокультурных практик можно отметить и как предсказать развитие этих тенденций, а также выделить проблемное поле этих изменений: какие проблемы и риски могут быть связаны с внедрением использования искусственного интеллекта (ИИ) в различные виды социокультурных практик и с «массовизацией» применения ИИ в разных сферах деятельности для решения различных задач.

Процедура и методы. Ключевым исследовательским методом является кейс-метод как способ анализа конкретных ситуаций внедрения технологий ИИ в социокультурные практики. Методы сравнительного анализа и обобщения позволили выделить положительные стороны и проблемные вопросы, возникающие в результате такого внедрения.

Результаты. Был сделан вывод, что в целях максимально эффективного, этичного и «экологичного» внедрения ИИ в социокультурные практики нужно, чтобы этот процесс сопровождался формированием определённой нормативно-правовой базы, представляющей из себя ряд конкретизированных правил использования и ограничений. Авторами статьи были предложены некоторые варианты принципов и правил взаимодействия с ИИ в различных культурных практиках.

Теоретическая и/или практическая значимость заключается в возможности использования теоретических результатов статьи при внедрении технологий ИИ в различные социокультурные практики.

В современной педагогике высшей школы наблюдается активное внедрение искусственного интеллекта в образовательный процесс. Отдельные преподаватели, факультеты и целые университеты разрабатывают различные подходы к его активному использованию, от отдельных упражнений до курсов на основе нейросетей. Несмотря на это, многие вопросы остаются спорными и нерешенными. При широком использовании нейросетей и мобильных приложений возникает проблема с их применением для достижения педагогических результатов при недостаточной изученности его влияния на качество языковой подготовки. На этапе активного освоения нового инструмента необходимо обобщать опыт его использования на мировом уровне.

Целью исследования является анализ и классификация современных тенденций применения искусственного интеллекта в преподавании иностранных языков в высшем образовании. Изучение российского и зарубежного опыта сочетания технологий с традиционными методами преподавания дает возможность увидеть цельную картину современных методов в сфере преподавания иностранных языков. Необходимо обозначить преимущества, риски, перспективные направления применения искусственного интеллекта. Систематизация опыта применения новых технологий и введения их в структурированный процесс высшей школы позволит развивать его потенциальные возможности с учетом теоретических и лингводидактических аспектов. При использовании новых инструментов в преподавании необходимо учитывать потенциальные и существующие проблемы для предотвращения нежелательных последствий введения новых направлений в сферу преподавания.

Материалами исследования являются публикации исследований и опыта применения искусственного интеллекта в педагогике высшей школы в рамках преподавания иностранных языков прежде всего в нелингвистических вузах. Важной особенностью материалов является их международный, межнациональный, межкультурный характер. Изучаемые статьи подобраны по тематическому принципу вне зависимости от того, где проводилось исследование. Особенно интересным представляется классификация накопленного опыта с точки зрения подходов применения нейросетей.

Методами исследования являются подбор, изучение и системный анализ научных публикаций и практических исследований по определенной тематике, обозначенной в материалах исследования. Сравнительная оценка опыта применения инструментов нейросетей и обобщение педагогического опыта интеграции в учебные программы систематизируют накопленный опыт и позволят сформулировать стратегии развития.

Результатом исследования является классификация современных тенденций лингводидактики иноязычного образования, систематизация способов оптимизации обучения за счет автоматизации проверки, персонализации заданий и развития коммуникативных навыков в сфере использования иностранных языков с использованием нейросетей и чат-ботов. Помимо классификации эффективного применения инструментов искусственного интеллекта приведена систематизация негативных характеристик и влияний нейросетей, которые требуют контроля достоверности данных, предотвращения плагиата и сохранения роли преподавателя как ключевого участника образовательного процесса.

Заключение. Таким образом, использование нейросетей является сферой обширного изучения в современной высшей школе с разветвленной системой новых подходов и методов. Перспективными направлениями признаны гибридные модели обучения, которые сочетают традиционные методы и современные технологии обучения. Особое внимание уделяется интеграции искусственного интеллекта с возможностями виртуальной реальности, несмотря на то, что в настоящее время использование этой технологии является трудоемкой и громоздкой.

Современные экономические кризисы развиваются с высокой скоростью и сложностью, что требует новых методов прогнозирования и раннего выявления рисков. Использование технологий больших данных позволяет анализировать сложные экономические процессы в режиме реального времени, выявлять скрытые паттерны кризисов и предсказывать возможные макроэкономические потрясения. Применение машинного обучения, нейросетевых моделей и обработки высокочастотных финансовых данных значительно повышает точность прогнозирования кризисных сценариев, позволяя принимать упреждающие меры. В статье исследуется роль больших данных в выявлении нестабильности, рассматриваются основные источники информации, методы аналитики и ограничения алгоритмических предсказаний. Анализируются успешные примеры использования больших данных центральными банками и финансовыми регуляторами, а также перспективы интеграции предсказательных моделей в экономическую политику.

Современная журналистика переживает этап системной цифровой трансформации, связанной с активным внедрением генеративных нейросетей и иммерсивных технологий. Эти процессы затрагивают фундаментальные основы медиапроизводства, включая вопросы авторства, этической ответственности и нормативной регуляции. В условиях роста количества синтетических медиатекстов особую значимость приобретают проблемы подмены субъектности, размывания границ профессиональной деятельности и угрозы стилистической унификации речи. Работа посвящена комплексному теоретическому анализу этических, правовых и лингвистических вызовов, обусловленных использованием искусственного интеллекта в журналистике. В качестве методологической базы используются материалы научных публикаций и нормативных актов, рассматриваются международные и российские подходы к этике искусственного интеллекта. В результате анализа выявлена необходимость пересмотра профессиональных и нормативных основ журналистики, адаптации традиционных моделей этики и права к новым условиям медиапроизводства. Подчёркивается важность формирования механизмов верификации, авторской ответственности и редакторской медиаэкспертизы в условиях генерации контента. Работа вносит вклад в развитие теоретического дискурса о цифровом будущем журналистики, акцентируя междисциплинарный характер исследуемой проблемы.

В настоящее время развитие цифровых технологий, которые коренным образом трансформируют различные аспекты человеческой активности, является одной из наиболее актуальных тем в науке и практике. Одной из таких технологий является искусственный интеллект (далее - ИИ) и нейросети, которые становятся все более значимыми инструментами в политической сфере. Трансформационные изменения, обусловленные интеграцией искусственного интеллекта, охватывают многие аспекты политической деятельности - начиная от планирования избирательных кампаний и заканчивая оптимальным управлением государственной машиной. Искусственный интеллект может предоставить возможность анализировать огромные массивы данных и уже активно применяется в различных странах, открывая новые перспективы для понимания социальных динамик. Проанализированы основные риски и потенциал внедрения технологий искусственного интеллекта в политическую сферу. Цель исследования - определение основных угроз и возможностей применения технологий искусственного интеллекта в современной российской политике. Методами сбора эмпирических данных стали глубинное интервью экспертов (32 эксперта, представители академического сообщества, специалисты в области IT-технологий, сотрудники органов власти, а также эксперты в области реализации и внедрения цифровых технологий) из 7 регионов страны, серия фокус-групп (5 фокус групп) среди представителей молодежи (18-35 лет), средний возраст (36-59 лет); старший (пенсионный) возраст (60 и более). В каждой фокус-группе участвовало 10 респондентов. По результатам исследования были выявлены основные угрозы и возможности применения технологий искусственного интеллекта в политической сфере.

С 2022 года наблюдается активное внедрение искусственного интеллекта во все сферы человеческой деятельности. С одной стороны, это явление способствует упрощению выполнения многих задач, с другой - перед человечеством возникают новые вызовы. Применение генеративных нейронных сетей для мгновенного создания текстов и медиаконтента увеличивает риски распространения ложной информации и усугубляет проблемы, связанные с верификацией представляемых данных. Цель настоящей статьи заключается в рассмотрении особенностей создания фейковых новостей в медиапространстве. Предметом исследования выступают лингвистические механизмы генерации фейков при помощи искусственного интеллекта. Материалом служат тексты, созданные нейросетями на русском и испанском языках. В работе используются такие методы, как эксперимент по созданию фейковых новостей посредством искусственного интеллекта, дискурс-анализ, контекстуальный и сопоставительный анализ сгенерированных текстов. Характеризуемые тексты показали, что недостоверное сообщение о человеке возможно для любой генеративной модели, учитывающей только ключевые слова. Для генерации новостного события сети используют общеизвестную информацию разных лет, нарушая тем самым принцип хронотопа. При формировании «новости» сети применяют механизм привлечения авторитетного мнения, анонимных научных исследований, научной терминологии, благодаря чему информация кажется правдоподобной. Российские нейросети «Шедеврум» и GigaChat обладают собственными ограничителями, например при создании фейкового контента как о российских, так и о зарубежных политических деятелях. В работе ChatGPT прослеживается наличие системы опознавания «свой - чужой», т. е. в программу обучения генеративной нейросети компании OpenAI вшита субъективная оценка острых политических тем, разделяемая большинством стран коллективного Запада.

В данной статье рассматривается влияние искусственного интеллекта (ИИ) на развитие стартапов и трансформацию предпринимательства. Особое внимание уделяется тому, как нейросети и другие технологии ИИ изменяют подходы к созданию и управлению бизнесами, улучшая процессы автоматизации, прогнозирования и аналитики. Также анализируются риски и вызовы, с которыми сталкиваются предприниматели в условиях быстрого внедрения технологий ИИ, и предлагаются пути преодоления возможных препятствий. В статье подчеркивается, как ИИ открывает новые возможности для инноваций и ведения бизнеса в условиях глобальной цифровизации.

В статье скептически оцениваются некоторые сложившиеся в правовом сообществе взгляды на возможности применения искусственного интеллекта в уголовном судопроизводстве. Негативная тенденция состоит в том, что эти возможности воспринимаются с крайних позиций: либо явно недооцениваются (и тогда высокопроизводительные вычислительные мощности предлагается применять для решения примитивных задач), либо на них возлагаются неоправданные надежды (задачи при этом масштабны и абстрактны). Предлагаются практически востребованные и конкретные направления использования искусственного интеллекта в уголовном судопроизводстве: расчет нагрузки на следователя и автоматизация протоколирования допросов.