В настоящее время активное внедрение цифровых технологий в сферу политической коммуникации привело к трансформации структуры электорального дискурса. Методика анализа «больших данных» широко используется на этапе подготовки для уточнения целевого электората, на этапе коммуникации технология «машинного обучения» помогает выявлять фейки и мониторить СМИ, а нейросети создают агитационный контент. Цифровые технологии дают возможность акторам политического процесса общаться с электоратом по каналам, не зависящим от мейнстримных традиционных медиа, уплотняют информационную среду и способствуют созданию уникальной цифровой сценографии, которая оказывает мощное эмоциональное воздействие на электорат. В статье рассматривается самый активный период избирательной кампании, когда кандидат находится в непосредственном контакте с электоратом, и цифровые технологии усиливают степень его воздействия на потенциальных избирателей. Показано, что выбор цифровых технологий зависит в большой степени от политической культуры страны. Рассмотрен опыт США, Франции, Индии и Южной Кореи.
Современное развитие цифровых технологий происходит революционным путем. С каждым днем множатся их виды, способы и направления правового применения. В этой связи требуют своего развития многие ранее стабильные правовые сферы [2, 15, 17]. Уголовное судопроизводство становится все более «оцифрованным», поскольку применение цифровых технологий обеспечивает эффективное и своеобразное развитие всех его элементов: расширяет электронную коммуникацию в виде применения цифровой связи (видеоконференции и иные технологии удаленного присутствия), при подаче электронных заявлений о преступлении, направлении жалоб в суд посредством сети Интернет, а также получении цифровых доказательств и их исследовании.
Больше всего вопросов в науке уголовного процесса вызывает два аспекта цифровизации - внедрение искусственного интеллекта, его пределы и возможности цифрового доказывания. Сфера искусственного интеллекта особенно остро дискутируется учеными [18]. Причина понятна: технология искусственного интеллекта открывает пока еще непознанные возможности для следователя, суда, иных участников уголовного судопроизводства. Однако, нам представляется, что такого рода дискуссии имеют по большей части виртуальный характер, направлены на накопление информации и пока что большого практического значения не имеют. Хотя мы разделяем стремление ученых-процессуалистов дать такие результаты, которые позволят в будущем практически эффективно и в соответствии с назначением уголовного судопроизводства использовать технологию искусственного интеллекта.
Наше внимание обращено к использованию электронных доказательств, которые имеют самое непосредственное отношение к искусственному интеллекту и тому воздействию, которое оказывается ими на процедуру доказывания. Законодатель предусмотрел ряд положений, направленных на регулирование фактических данных, имеющих цифровой характер. Однако, как представляется, этих мер недостаточно, чтобы использование электронных доказательств стало эффективным. Необходимо чтобы и порядок процессуального обращения с ними приобрел необходимый, в том числе системный, характер.
Отсутствие установленной процедуры собирания, исследования, процессуального закрепления и оценки электронных доказательств создает трудно преодолимые препятствия, а соответственно вызывает нежелание правоприменителя использовать многообещающие информационные ресурсы в своей практической деятельности, что создает негативный фон и в отношении искусственного интеллекта.
Цель исследования - обоснование предложений по совершенствованию процедуры уголовно-процессуального доказывания в досудебном производстве с использованием электронных доказательств и определение перспектив развития искусственного интеллекта в уголовном судопроизводстве.
Задачи исследования - теоретический анализ понятия «электронное доказательство», синтетическое представление понятия доказательства, выявление особых характеристик электронных доказательств, воздействующих на порядок уголовно-процессуального доказывания в досудебном производстве, постановка проблемы в сфере определения возможных путей совершенствования отдельных (наиболее значимых) элементов процесса доказывания в связи с использованием электронных доказательств и моделирование отдельных элементов уголовно-процессуального доказывания при использовании электронных доказательств.
Методы исследования: диалектический, теоретический анализ, синтез, гипотетический, обобщение, моделирование, социологический.
Результаты проведенного исследования - дано теоретическое определение важного для науки уголовного процесса понятия «электронное доказательство», сформулировано авторского предложения по направлениям оптимизации процесса доказывания в досудебном производстве с использованием электронных доказательств.
Несмотря на то, что современные технологии искусственного интеллекта в значительной степени основаны на машинном обучении, сами по себе алгоритмы машинного обучения стратегией не являются. Стратегией мы будем называть полное описание того, как система будет себя вести при всех возможных обстоятельствах. Наиболее перспективным инструментом, позволяющим автономным системам принимать эффективные решения при управлении корпорациями, представляется теория игр. Учитывая разнообразие проблем, с которыми приходится сталкиваться советам директоров, теория игр, нашедшая свое применение в экономике, политологии, чистой математике, психологии, социологии, маркетинге и финансах, предоставляет возможность обеспечивать автономность системы искусственного интеллекта на основе моделирования эффективной стратегии. Обязательное требование о разработке этичных и легитимных автономных систем искусственного интеллекта может привести к тому, что некоторые дилеммы самой теории игр для автономных систем или не существуют, или изменяют свой смысл.
Цель. На безопасность интеллектуальных транспортных систем (ИТС) существенное влияние оказывают угрозы нефизической природы. Они могут осуществляться незаконным вмешательством в разработку и реализацию ИТС. Создание доверенной среды разработки и реализации ИТС рассмотрено на примере интеллектуальных систем водного транспорта (ИСВТ).
Проблемы. Указом Президента Российской Федерации ИТС, телекоммуникации и безопасность обработки информации включены в число приоритетных направлений научно-технологического развития. Технологии ИТС и технологии создания доверенного и защищенного системного и прикладного программного обеспечения отнесены к важнейшим наукоемким технологиям критического уровня. Функционирование ИТС связано с масштабным использованием компьютеризированных систем, реализующих новейшие информационные и телекоммуникационные технологии, технологии автоматизированного и автоматического управления, искусственного интеллекта, которые могут нести угрозы безопасности. Создание и функционирование ИТС должны осуществляться в условиях обеспечения доверенной среды их разработки и реализации.
Методы. В работе были использованы методология обеспечения безопасности ИСВТ, разработки безопасных аппаратно-программных платформ автоматизированных систем в защищенном исполнении, методы системного анализа, теории надежности, защиты информации, права.
Результаты. Сформулирована проблема создания доверенной среды разработки и реализации ИСВТ, разработана применимая к ней терминология. Исследовано влияние ИСВТ на безопасность критической информационной инфраструктуры (КИИ) и национальную безопасность, разработана модель отношений областей безопасности ИСВТ, учитывающая угрозы физического и нефизического происхождения. Приведены примеры компьютерных инцидентов в ИСВТ, повлекших последствия национального и межнационального уровня. Определен состав объектов ИСВТ, относимых к КИИ, приведены критические процессы, осуществляемые типовыми объектами КИИ в составе ИСВТ. Сформирован перечень концептуальных проблем обеспечения безопасности ИСВТ и сформулированы принципы создания доверенной среды разработки и реализации ИСВТ. З
аключение. Обеспечение безопасности ИСВТ в условиях современных угроз требует решения проблем создания доверенной среды разработки и реализации ИСВТ. Для повышения оперативности и качества их решения предложена интуитивно понятная терминология, отражающая предметную область и позволяющая повысить уровень взаимопонимания проблем безопасности специалистов из различных сфер деятельности. Объекты ИСВТ оказывают влияние на безопасность КИИ и национальную безопасность в целом. Это учтено в модели отношений областей безопасности ИСВТ, показано на примерах компьютерных инцидентов в ИСВТ, повлекших последствия национального и межнационального уровня. С учетом вышеизложенного сформирован состав объектов ИСВТ, относимых к КИИ, и приведены примеры критических процессов, осуществляемых типовыми объектами КИИ в составе ИСВТ. Расширение ландшафта угроз безопасности ИСВТ небезопасными программным обеспечением, аппаратно-программными платформами, программно-аппаратными комплексами и новейшими технологиями учитывает сформированный перечень концептуальных проблем обеспечения безопасности ИСВТ При разработке принципов создания доверенной среды разработки и реализации ИСВТ учтен опыт успешного внедрения методологии создания национальных защищенных аппаратно-программных платформам объектов КИИ, обеспечившей создание автоматизированных систем в защищенном исполнении различного назначения на основе отечественных решений. Рассмотренные проблемы носят системный характер, что позволяет использовать полученные результаты при разработке и реализации ИТС других видов транспорта.
Цель – конкретизировать понятия «искусственный интеллект» и «сложная проблема», а также рассмотреть современное состояние работ в области применения искусственного интеллекта к решению сложных проблем.
Методы. Использованы методы контекстного поиска, системного анализа и обобщения информации.
Результаты. Сформулировано ключевое препятствие применения искусственного интеллекта к решению сложных проблем, заключающееся в отсутствии концептуального и технического решения по представлению междисциплинарных знаний в форме, доступной для обработки и синтеза методами искусственного интеллекта. Обучение ЭВМ на разных массивах данных, но без понимания процесса синтеза, с которым так легко справляется мозг человека, не позволяет искусственному интеллекту претендовать на открытие чего-то нового, принципиально неизвестного, без чего невозможно решение сложных проблем. Нужен универсальный язык, имитирующий процессы человеческого мышления.
Заключение. Выполненный анализ и рекомендации позволяют взглянуть на задачу применения искусственного интеллекта к решению сложных проблем с отличной от принятой в настоящее время точки зрения, опирающейся на использование быстрых алгоритмов поиска (так называемые большие языковые модели). Создание языка-транслятора между различными областями знаний должно способствовать междисциплинарному обмену, развитию творческого мышления, появлению новых идей и генерации инновационных решений в самых разных областях деятельности человека. Развитый язык позволит решать сложные задачи, объединяя различные дисциплины.
Цель. Сравнить дискурс научных публикаций, посвящённых цифровизации политической сферы жизни общества, в ведущих российских политологических журналах.
Процедура и методы. В рамках сравнительного подхода был проведён контент-анализ библиографических описаний публикаций за период 2014–2024 гг. по темам «искусственный интеллект», «фейки», «электронное голосование», «социальная сеть».
Результаты. Выявлено, что наибольшее внимание исследователей обращено к проблематике искусственного интеллекта и фейков, которая представляет наиболее широкие направления для исследований с доступной эмпирической базой, поддающейся верификации.
Теоретическая и практическая значимость.
Результаты исследования могут быть интересны учёным-политологам, специализирующимся в области цифровизации политических процессов и политической компаративистики.
Поддержка принятия решений при управлении сложными организационными и техническими системами сохраняет свою актуальность в связи с растущей ролью и возможностями географических информационных систем, которые и являются объектом настоящего исследования. Анализируется уровень их представления в мировой и российской среде, особенности их развития, а также основные научные результаты, полученные в Институте проблем управления им. В. А. Трапезникова РАН. Выделены самые востребованные в сфере хозяйствования технологии и функциональные возможности геоинформационных систем. Геоинформационная система рассмотрена как инструмент обработки и поддержки принятия управленческих решений. Исследованы основные зарубежные и российские геоинформационные системы, основные их характеристики, области применения, тенденции и перспективы развития. Приведены описания геоинформационных технологий и алгоритмов, реализованных в полнофункциональных геоинформационных системах и рассматриваемых как платформы для создания геоинформационных систем различного назначения.
Искусственный интеллект активно захватывает сферу за сферой, в том числе особые успехи и достижения можно видеть в сфере медицины и медицинских технологий. Однако внедрение искусственного интеллекта ставит целый ряд вопросов как практического, так и этического характера. Управление персональными данными становится ключевым вопросом при разработке искусственного интеллекта в медицине, поскольку эффективность таких систем напрямую зависит от доступа к обширным медицинским данным пациентов. Самым удобным решением для их использования является предварительная анонимизация. Однако при анонимизации существует риск повторной идентификации, а также возможна утрата потенциала информативности данных. В рамках настоящей статьи на примере США, ЕС и Сингапура рассматривается опыт в сфере правового регулирования обращения с медицинскими персональными данными при использовании систем искусственного интеллекта в медицине. Каждая из стран пытается найти баланс между защитой конфиденциальности персональных данных и развитием инноваций. На основе проведенного анализа можно сделать вывод, что фокус на развитие искусственного интеллекта требует определенных допущений в области защиты персональных данных, в то время как высокий жесткий стандарт защиты персональных данных может оказывать сдерживающее действие.искусственный интеллект, ИИ, медицинские данные, большие данные, конфиденциальность персональных данных
Разработаны модели и методы проверки достижимости комплекса целей и выполнимости планов мероприятий, осуществляемых при управлении крупномасштабными системами. Сформирован алгоритм анализа достижимости целей и планов, реализуемых в процессе развития этих систем. Приведен пример, иллюстрирующий основные этапы проверки достижимости комплекса целей и выполнимости планов мероприятий при ликвидации последствий наводнения.
Во времена стремительного развития цифровых технологий и активного внедрения технологий искусственного интеллекта (ИИ) в образовательную среду педагоги и преподаватели сталкиваются с необходимостью постоянного профессионального развития. Актуальность данного исследования заключается в трансформации образовательных стандартов, появлении новых методик обучения, а также растущими требованиями к цифровым компетенциям специалистов сферы образования. Целью работы является анализ влияния современных технологий, в особенности технологий искусственного интеллекта на образование, а также выявление ключевых факторов, способствующих и препятствующих профессиональному развитию и росту преподавателей. В статье рассмотрены основные направления внедрений технологий искусственного интеллекта в процесс обучения, включая персонализированное образование, автоматизацию рутинных задач и расширение интерактивных технологий в учебный процесс. Особое внимание уделяется необходимости развития у педагогов компетенций работы с цифровыми технологиями и инструментами, а также адаптации образовательных стратегий к новым реалиям цифровизированного образования. Отдельно подчеркивается важность непрерывного образования (life-long learning) с помощью ресурсов неформального образования (онлайн-курсы, профессиональные сообщества, самостоятельное изучение технологий посредством изучения научной литературы). Данное исследование также выявляет факторы, ограничивающие профессиональное развитие педагогов: высокую нагрузку, недостаток цифровой грамотности, времени, ресурсов и отсутствие поддержки со стороны руководства образовательного учреждения. Научная новизна работы заключается в анализе проблем адаптации педагогов к цифровой трансформации образования с учетом особенностей современных технологий и трудностей. Результаты данного исследования могут быть использованы при разработке программ повышения квалификации педагогов в школах, колледжах и высших учебных заведениях, а также при разработке и улучшении образовательной политики, направленной на поддержку преподавателей в условиях технологических изменений.