Востребованность генеративного искусственного интеллекта (GenAI) стремительно растет ввиду способности быстро обрабатывать масштабные объемы данных, компилировать их и транслировать «общее мнение». Однако дисбаланс между «компетенциями» GenAI препятствует расширению использования этого инструмента для решения сложных профессиональных задач. ИИ работает как гигантский накопитель и средство воспроизводства знаний, однако не способен их интерпретировать и находить правильное применение в зависимости от контекста. Сохраняется критическая вероятность ошибки при генерации ответов даже на самые простые вопросы. В статье оценивается степень значимости ограничений, присущих GenAI. Тестирование лежащих в его основе языковых моделей, включая новейшие версии — GPT-4o1 и GigaChat MAX, проводилось с помощью авторского набора вопросов, основанного на таксономии Блума. Установлено, что вероятность получения правильного ответа практически не зависит от количества параметров настройки, сложности и таксономии, а при наличии множественного выбора — снижается. Полученные результаты подтверждают предположение о невозможности применения современных инструментов ИИ в профессиональных целях. Предлагаются опции, способные внести значимый вклад в достижение как минимум квазипрофессионального уровня
В контексте современной мировой экономики на первый план выходят такие ключевые драйверы радикальных перемен, как трансформационные переходы к более сложной модели — экономике знаний в ее расширенных трактовках. Сдвиг подобного масштаба требует новых подходов к формированию потенциала для всех стран, вне зависимости от уровня развития. Возникающий императив предоставляет большое многообразие возможностей для развивающихся государств, что позволяет говорить о новой конфигурации глобального экономического ландшафта и стратегических партнерств. Участники БРИКС (Китай, Индия, Россия, Бразилия, ОАЭ, Индонезия ЮАР, Иран, Египет, Эфиопия) представляют критическую массу игроков, от действий которых зависит общее направление динамики этих процессов. В статье проводится сравнительный анализ инновационного и трансформационного потенциалов участников данного блока в наукоемких секторах в сравнении между собой и двумя развитыми странами-эталонами — Австрией и Австралией. Предложена методология расчета комплексного индекса готовности к экономике знаний с последующим ранжированием рассматриваемых государств по четырем эшелонам, исходя из его величин. Оценены степени адаптированности и готовности членов альянса к переходам на более сложные уровни, ресурсная база, образовательные системы, показатели патентной и публикационной активности, эффективность управления, качество человеческого капитала и инфраструктуры, способности к глобальной интеграции. Представлены рекомендации по мерам политики для развития секторов интеллектуальной экономики в странах БРИКС и направления будущих исследований