Архив статей журнала
В настоящей статье рассматриваются вопросы технологического суверенитета России и цифровизации экономики нашей страны, представлены результаты исследования по оценке потенциала российского рынка цифрового радиорелейного оборудования и оптических мультиплексоров, необходимых для операторов связи в процессе цифровизации.
В статье рассматриваются основные тренды, тенденции и перспективы развития розничной торговли в России. Представлен всесторонний анализ эволюции отечественного розничного рынка, обусловленной экономическими, демографическими и технологическими изменениями. В статье выделяются ключевые тренды потребительского поведения, такие как разумный подход к тратам, растущее влияние поколения Z, предпочтительный выбор отечественных товаров, ответственное отношение к здоровью и к окружающей среде. Особое внимание уделяется важности цифровой трансформации в розничной торговле и омниканальному подходу. Авторами была представлена особая группа потребителей - «взломщики цен», которые тщательно ищут лучшие на рынке предложения через доступные каналы продаж. Приведены данные о влиянии инфляции, уровня безработицы, прироста реальной заработной платы и темпов кредитования населения на структуру потребительских расходов. Представлены три авторских прогноза развития розничной торговли в России до 2030 года: оптимистичный, реалистичный и пессимистичный. Оптимистичный прогноз предполагает, что рост доходов населения и повышение покупательской способности, а также адаптация розничной торговли к новым условиям приведут к устойчивому росту отрасли. Реалистичный прогноз основан на постепенной адаптации розничной торговли к текущим вызовам, с умеренным ростом и развитием новых форматов торговли. Пессимистичный прогноз рассматривает самый драматический сценарий развития событий, при котором розничная торговля столкнется со стагнацией под влиянием новых ограничений и вызовов.
Технологии искусственного интеллекта во многом базируются на больших данных, и, помимо вычислений, которые обеспечивают должную точность и робастность результатов, а также безопасность систем именно вопросы хранения, передачи и обработки больших данных притягивают к себе пристальное внимание исследователей и разработчиков. Причём работу с данными можно рассматривать на математическом уровне, но в данной работе это сделано на уровне архитектуры информационных систем. А именно, рассматривается вопрос о том, какие модули современных информационных систем в финансовой сфере используют технологии искусственного интеллекта и как они соотносятся с хранилищами и процессорами данных. Структурно работа построена так, что за описанием сфер применения искусственного интеллекта следует обзор изобретений по теме, затем анализируются значимые для предметной области стандарты и, наконец, дана общая архитектура информационной системы.
Ценность данных связана с программами для их обработки. Это интуитивно понятное соображение может получить формальное основание в виде алгоритмического подхода к определению информации. Предложенный Колмогоровым этот подход оперирует информацией в терминах программы и способа программирования, которые преобразуют объекты. Такой формализм подсказывает естественный способ повышения ценности данных через построение платформы, призванной соединить массивы данных с программами для их обработки. Описанная в статье концептуальная схема такой платформы предусматривает программные сервисы навигации в массивах данных, сервисы ценообразования и поддержки процедуры согласования цен.
Статья посвящена анализу потенциальных негативных последствий массового внедрения и бесконтрольного использования технологий искусственного интеллекта. Рассматриваются три основных неблагоприятных сценария. Первый сценарий описывает возможность массовых техногенных катастроф, вызванных непрозрачными алгоритмами. Второй сценарий связан с гносеологической катастрофой, обусловленной информационным шумом, генерируемым ИИ. Третий сценарий предполагает экономическую катастрофу, которая может возникнуть в результате интеллектуализации средств производства. В статье не рассматриваются способы смягчения описанных угроз, автор предлагает непрерывно мониторить возникновение новых технологических, экономических и социальных рисков, порождаемых дальнейшим прогрессом в области внедрения технологий искусственного интеллекта. Своевременное прогнозирование и управление этими рисками позволят снизить вероятность негативных эффектов и направить развитие технологий в позитивное русло.