Цель: публикация посвящена анализу влияния на обширную область социальной коммуникации современных достижений цифрового мира, наиболее впечатляющим воплощением которого выступает технология искусственного интеллекта, оказывающего влияние на общество. Указанное влияние относится к предмету исследования цифровой социологии, рассматривающей в том числе и вопросы продвижения манипулятивного контента, в сущностном плане являющегося квинтэссенцией дезинформации. Исследование отмеченной проблемы основано на положениях и выводах отечественной и зарубежной научной мысли, а также ряде суждений специалистов-практиков, профессия которых сопряжена с противодействием массированному распространению потоков цифровой информации, нацеленной на переформатирование сознания общества и личности, в «угоду» злонамеренным замыслам различных организаций, учреждений и их представителей, придерживающихся агрессивного режима атаки на выбранный ими объект своего влияния. Отмеченное предопределяет актуальность специального изучения тактических приемов формирования и распространения с помощью технологии искусственного интеллекта контента сведений, входящих в номинацию дезинформации. Методы: выбор методологии исследования связан с диалектическим восприятием наиболее значимых аспектов, анализ которых позволяет выявить наличие прямой связи между возможностями искусственного интеллекта и эффективностью, формируемой с его помощью дезинформации. В процессе проведенного исследования автор обращался к общенаучным (анализ, синтез, индукция и дедукция), специально-научным (исторический, эвристический, аксиологический) методам познания и методу контент-анализа. Результаты исследования: в публикации представлен ряд выводов представителей отечественной и зарубежной научной мысли, а также авторское видение обозначенной проблемы, позволяющих выявить общие контуры современного процесса организации дезинформации, изучение которого занимает особое место в деятельности специалистов в области цифровой социологии. Выводы и заключения: материалы подготовленной статьи могут представлять интерес для сотрудников органов внутренних дел, профессионально занимающихся вопросами пропаганды и контрпропаганды, а также для преподавателей и научных сотрудников образовательных организаций системы МВД России
Десять лет назад к искусственному интеллекту относились как к курьезу. Вычислительная мощность американских компьютеров была мала и не раскрывала его возможности полностью. Понимание его фундаментальности требовало избыточности критической массы в философском плане. В Китае искусственный интеллект получил толчок развития после 2016 года, года Alpha GO за несколько часов научилась играть в Го и сделалась непобедимой. Квинтэссенцией китайского стратегического мышления стал американский компьютер, что добавило немало амбиций китайским политикам. Так как для США не было достойного конкурента, то развитие искусственного интеллекта замедлилось. Новым импульсом к развитию цифрового разума для американских политиков послужила статья Генри Киссинджера, в которой он сделал вывод о необходимости разработки национального подхода к этому феномену. Развитие технологий виртуального разума - это важнейший рубеж не только для экономического процветания, но и для военного доминирования. Израильско-палестинский конфликт в октябре 2023 года - это первая война, которую возглавил искусственный интеллект. США, Китай и Россия, активно инвестируют в научные исследования в этой области, считая нейросети не инновацией, а стратегической необходимостью. Поэтому сегодня уже нет сомнений в том, что искусственный интеллект сыграет ведущую роль в формировании нового мирового порядка и распределения власти между странами. В статье рассматриваются значение «искусственного интеллекта» и ключевые геополитические риски, связанные с ним. Также подчеркивается важность согласования экономических и военных целей и этических принципов для того, чтобы достичь реальной геополитической устойчивости. Обсуждаются возможности глобального сотрудничества, для того, чтобы направить гигантскую силу цифрового разума не на уничтожение человечества, а не его процветание. Представлены также некоторые рекомендации по использованию искусственного интеллекта с соответствие с принципами правового государства.
В условиях цифровизации государственных закупок в Российской Федерации возрастает необходимость повышения эффективности и прозрачности закупочных процедур. В статье рассматриваются ключевые тенденции развития системы закупок, включая централизацию, цифровизацию и поддержку малого бизнеса. Цель: анализ современного состояния контрактной системы в регионах России, а также выявление тенденций и направлений ее развития, ориентированных на улучшение закупочной деятельности. В ходе исследования использовались методы анализа нормативно-правовых актов, обзора существующих практик внедрения цифровых технологий и анализа кейсов из различных регионов. Определены основные направления развития системы закупок, включая использование региональных информационных систем, поддержку малого и среднего бизнеса, а также повышение роли экспертизы закупочной документации. Выявлены преимущества цифровизации и унификации закупочных процедур, а также обозначены существующие вызовы, такие как необходимость адаптации к региональным условиям и повышение квалификации участников рынка. Развитие цифровых инструментов и совершенствование экспертизы закупочной документации способствует улучшению эффективности и прозрачности государственных закупок, а также оптимизации использования бюджетных средств в регионах России.
Сфера образования, наряду с другими отраслями деятельности человека, в настоящее время подвержена существенным изменениям в результате внедрения цифровых технологий. Статья посвящена вопросам развития теории и методики обучения в условиях цифровой трансформации образования на основе использования технологий искусственного интеллекта.
В статье рассматриваются актуальные аспекты экспертизы закупочной и отчетной документации в сфере образования. Проведен анализ нормативно-правовой базы, регулирующей закупочную деятельность образовательных организаций, рассмотрены методы и подходы к экспертизе документации, а также выявлены основные проблемы, возникающие в ходе контроля закупок и отчетности. Особое внимание уделено современным цифровым инструментам и технологиям, позволяющим автоматизировать процесс экспертизы, повысить прозрачность и минимизировать коррупционные риски. В заключении предложены возможные пути совершенствования системы экспертизы, включая развитие нормативно-правового регулирования, цифровизацию процессов и подготовку квалифицированных специалистов.
Современная среда функционирования бизнеса характеризуется стремительными изменениями. Одним из вызовов в части организации внутренних бизнес-процессов и обеспечения конкурентоспособности компании становится глобальная цифровая трансформация, предполагающая радикальное изменение организационных бизнес-процессов на всех уровнях. Целью исследования является выявление ограничений и проблем цифровой трансформации бизнес-процессов в финансовом секторе. Для достижения поставленной цели были использованы методы контент-анализа, сравнения, графического анализа. В результате исследования было выявлено, что ключевыми проблемами цифровой трансформации бизнес-процессов в финансовом секторе выступают отсутствие целостной стратегии внедрения цифровых технологий, а также высокие риски, слабо поддающиеся прямой количественной оценке, к числу которых можно отнести риски хакерских атак и нарушения конфиденциальности данных, сокращение рабочих мест, нарушение связи между клиентами банками.
Цель исследования. Проблема использования возможностей искусственного интеллекта и иммерсивных технологий в образовательных программах является актуальной. Статья посвящена анализу роли, функций и значения средств искусственного интеллекта и иммерсивных технологий обучения в развитии открытой образовательной среды и её персональных сегментов, формируемых субъектами образовательных отношений, в процессе подготовки выпускников педагогических университетов к изменению условий современного общества. Обсуждаются возможности генеративных нейронных сетей (GPT) и виртуальной реальности в её различных проявлениях (AR, VR, AVR), их влияние на формирование персональной образовательной среды выпускников педагогических вузов. Материалы и методы. Использован метод компаративного анализа научных публикации в области развития искусственного интеллекта, иммерсивных технологий обучения, формирования персональной образовательной среды. Экспериментальным путем проверены заявленные разработчиками возможности ряда сервисов GPT. Обобщены представления о роли и функциях новых ресурсов в совершенствовании образовательного процесса. Дан прогноз интеграции средств искусственного интеллекта и иммерсивных технологий в педагогическом образовании. Результаты исследования. Показано, что генеративные нейронные сети способны реализовать справочно-энциклопедическую, конструктивно-креативную, аналитическую, управляющую и обучающую функции в образовательном процессе при соблюдении этики их применения. Обозначена связь развития искусственного интеллекта с появлением в глобальной информационной сети виртуальных персонажей, имитирующих внешность и поведение человека в различных контекстах, и антропоморфных роботов, способных коммуницировать с человеком в образовательных целях. Внимание обращено на включение новых средств коммуникации с искусственным интеллектом в персональную образовательную среду преподавателя, обеспечивающую ему совмещение функций поставщика и одновременно потребителя знаний. Дана оценка перспектив появления виртуальных и антропоморфных педагогических агентов с искусственным интеллектом в системе образования и в неформальных коммуникациях. Определены образовательные возможности дополненной реальности, виртуальной реальности и дополненной виртуальной реальности как средств иммерсивных технологий обучения. Приведены педагогические и технологические условия безопасного применения иммерсивных технологий обучения. Отмечено, что создание персональных образовательных сред с компонентами искусственного интеллекта и иммерсивных технологий позволяет соорганизовать процессы преподавания и самообразования педагога, обеспечивая субъектный характер его личностно-профессионального роста и мобильности в условиях усложненного мира. Заключение. Сделан вывод, что творчество преподавателей-инноваторов, отраженное в их открытых образовательных средах, является ресурсом преодоления репродуктивного характера функционирования обучаемых (pre-trained) нейронных сетей. Авторы полагают, что положительная обратная связь в совместной эволюции средств ИИ и персональных сегментов открытого образовательного пространства будет способствовать трансформации существующего информационного общества (Information Society) в общество обучающихся (Learning Society), формируя систему открытого метаобразования по потребностям каждого индивида.
В статье рассмотрены инструменты для достижения технологического лидерства России. В качестве одного из инструментов рассмотрена технология блокчейна. Технологии, создаваемые на основе блокчейна, охватывают все больше сфер. Так, например, децентрализованные финансы включают в себя проекты, начиная от логистики и заканчивая децентрализованной трансляцией видеоресурсов. В статье рассмотрены изменения полюсов влияния в секторе криптовалют, базирующихся на технологии блокчейна. Выявлены наиболее вероятные тренды дальнейшего развития блокчейна, их влияние на достижение технологического лидерства России.
В предложенном исследование авторы анализируют феномен искусственного интеллекта (далее, ИИ) с точки зрения философско-правового осмысления и возможности применения к нему различных правовых конструкций правосубъектности в зарубежном и российском правовом дискурсе, состояние и качество гражданского законодательства РФ.
В качестве методологической базы исследования авторы используют метод системного анализа, позволяющий осмыслить основную часть актуального теоретического материла по заявленной теме.
Метод синтеза авторы применяют для выработки рабочей гипотезы о наиболее актуальной и применимой форме правосубъектности юнита ИИ.
Научная ценность результатов предложенного исследования заключается в выводе о невозможности наделения юнита ИИ статусом субъекта правоотношений.
Авторы в результате исследования предлагают рассматривать «электронное лицо» как формальный технико-юридический призрак с признаками юридической фикции, обладающий в правовом пространстве специальной правосубъектностью квазисубъекта искусственного интеллекта.
В данной работе рассматривается роль искусственного интеллекта (ИИ) в развитии цифровой экономики. Проанализированы ключевые направления использования ИИ в различных отраслях: от прогнозирования рыночных тенденций и оптимизации производственных процессов до повышения эффективности логистики и финансовых операций. Особое внимание уделено моделям машинного обучения, позволяющим анализировать большие объемы данных для принятия стратегических решений. Также затронуты вызовы, связанные с внедрением ИИ, включая вопросы кибербезопасности, утраты рабочих мест и этических аспектов. В работе представлены практические примеры использования ИИ для анализа рынка и оценки влияния автоматизации на занятость. Итогом исследования стало обобщение, что грамотное внедрение ИИ способствует повышению конкурентоспособности стран, ускорению инноваций и устойчивому экономическому росту в условиях глобальной цифровизации. Материалы и методы. Для анализа рынка с использованием искусственного интеллекта можно применить несколько простых методов на Python, включая анализ данных с помощью библиотек, таких как pandas для обработки данных и scikit-learn для машинного обучения. Один из самых простых вариантов — это анализ трендов с использованием метода регрессии. Вот пример простого кода для анализа рынка с использованием линейной регрессии. Результаты. В конечном итоге мы создаем модель, которая прогнозирует объем продаж на основе цены товара. Мы используем простую линейную регрессию для анализа зависимости между ценой и количеством проданных единиц товара. Код также визуализирует зависимость между ценой и объемом продаж, а также выводит коэффициенты модели. Заключение. Применение методов искусственного интеллекта, таких как линейная регрессия, позволяет эффективно анализировать рыночные тенденции и выявлять зависимости между ключевыми показателями, например, ценой и объемом продаж. Использование библиотек Python, таких как pandas и scikit-learn, упрощает обработку данных и построение прогнозных моделей. Визуализация результатов помогает лучше интерпретировать полученные зависимости, что может быть полезным инструментом для принятия обоснованных управленческих решений и оптимизации маркетинговых стратегий.