Архив статей журнала
В последние несколько лет искусственный интеллект (ИИ) стал одной из немногих прорывных технологией для человечества и общества, обладающий значительным потенциалом и силой для внесения глобальных корректив. Данное исследование посвящено изучению развития ИИ в качестве инструмента для перехода к новому индустриальному обществу, характеризующемуся увеличением автоматизации, повышением производительности и совершенствованием процессов принятия локальных и глобальных решений. В начале работы рассматривается исторический контекст развития ИИ, в котором выделяются ключевые вехи и достижения, определившие современное состояние этой области. Данная работа затрагивает этические и социальные аспекты развития ИИ, рассматривая потенциальные проблемы. Развитие искусственного интеллекта открывает перед нами широкий спектр возможностей, однако, в то же время, вызывает озабоченность по поводу потенциальных опасностей, которые могут возникнуть в результате его применения. Текущая работа также рассматривает теоретические фундаментальные отличия условного ИИ(А) от ИИ(Б), где буквенным идентификатором является не тип или модель ИИ, а подход к разработке искусственного интеллекта. С учетом аналитического исследования в работе авторами предлагается: разработать систему этических принципов для управления и развития искусственного интеллекта; создать проверочные листы и отчетность для управления искусственным интеллектом для организаций, использующих ИИ в производстве для ежеквартального отслеживания изменений кода ИИ и его поведения; отказаться от использования зарубежных ИИ в критически важной инфраструктуре и производстве; создать форму отчетности для компаний-разработчиков ИИ, в которой компании смогут указывать массивы данных, на которых ИИ проходил обучение; создать список информации, которая не должна быть обработана искусственным интеллектом в момент обучения; разработать систему лицензирования и аккредитации ИИ путем тестирования и проверки реакций на внешнее воздействие. Данные предложения направлены на формулирование этических принципов, создание регулирующих структур и повышение прозрачности и подотчетности в системах искусственного интеллекта.
Основное предложение заключается в интеграции информации о нейросетях в образовательный процесс через разработку специализированных учебных пособий, программ обучения и курсов повышения квалификации, направленных на обучение использованию нейронных сетей. Нейросети в данной работе рассматриваются сквозь призму не промышленного интеллекта, а интеллектуального производства. Международный опыт коммерциализации искусственного интеллекта подчеркивает успешность данной практики за рубежом, в то время как все российские аналоги представлены бесплатно. Данное явление объясняется недостаточным уровнем обученности искусственного интеллекта, а также ограниченностью имеющихся баз данных. Для дальнейшего коммерциализирования российских разработок в области искусственного интеллекта был проведен функционально-стоимостной анализ зарубежных аналогов. Он показал, что гораздо выгоднее внедрить нейронную сеть в бизнес-процесс, чем нанимать больше работников, особенно в сфере дизайна или создания иллюстраций и изображений. Достаточно иметь квалифицированных работников, которые владеют навыком использования нейронных сетей. Также эффективно вводить нейронные сети в сектор обслуживания. Перспективным направлением нейросети является развитие в качестве бота-ответчика, поскольку люди воспринимают «более человеческие» ответы лучше. Как теоретическое, так и практическое исследование подтверждает значительное влияние нейронных сетей на ноономику, показывая, что приближается качественный сдвиг в развитии технологий, которые будут составлять основу материального производства в ноономике. Рассматривая технологию нейронных сетей в качестве продукта симулятивных и несимулятивных потребностей, был сделан следующий вывод: несмотря на то, что нейросети чаще всего на данный момент удовлетворяют симулятивные потребности, являясь развлечением для людей, они вполне могут удовлетворять и несимулятивые потребности. Солидаризм – черта ноономики, подразумаевает единство цели и путей совместной деятельности. Концепция шеринговой экономики схожа с одной из ступеней, которая ведет нас к установлению ноообщества. Платная подписка соответствует принципам «экономики по потребностям»: обмену знаний ради выгоды, возможности потребителя стать поставщиком, коллективизма, экономии на ресурсах. Исследование включает анализ влияния искусственного интеллекта на современное творчество и подчеркивает, что нейронные сети не обладают способностью к творчеству из-за отсутствия самомотивации. Вместе с тем они способны оптимизировать творческий процесс, обеспечивая быстрое создание визуализаций, обобщение и систематизацию информации и поиск новых идей. Одним из центральных этических вопросов, связанных с нейронными сетями, является угроза кибербезопасности. Анализируя текущее законодательство и законодательные инициативы, предлагается развивать законодательную базу с учетом зарубежного опыта, чтобы избегать повторения ошибок других стран. Рекомендуется ввести такие механизмы регулирования, как «добросовестное использование», вместо полного запрета использования дипфейков. Таким образом, настоящее исследование подчеркивает, что нейронные сети находятся на начальном этапе своего развития и представляют собой один из ключевых факторов в становлении интеллектуальной экономики. Развитие и внедрение искусственного интеллекта открывает перед человечеством новые перспективы и приближает общество к эпохе ноономики.
За период с 2010 по 2022 гг. в Уральском федеральном округе было введено всего 35,8 млн.кв.м. жилья. Темп прироста ввода жилья за период с 2010 по 2022 гг. составил 75,6%, достигнув 8460 тыс.кв.м. Среди регионов Уральского федерального округа наибольшие объемы ввода жилья за анализируемый период произошли в Тюменской области – на 82,4%, до 3313 тыс.кв.м.; в Свердловской области – на 66%, до 2943 тыс.кв.м.; в Челябинской области – на 74%, до 1870 тыс.кв.м. В Уральском федеральном округе наибольший вес вводимого жилья принадлежит Тюменской (39,2%), затем Свердловской (34,8%), Челябинской (22,1%), а также Курганской (3,9%) областям. В расчете на 1000 человек населения ввод жилья в Уральском федеральном округе возрос с 293 до 689 кв.м. на 1000 человек населения. В Тюменской области ввод жилья на 1000 человек населения возрос 402 до 863 кв.м., т.е. в 2,1 раза; в Свердловской области – с 253 до 692 кв.м., т.е. в 2,7 раза; в Челябинской области – с 289 до 548 кв.м., т.е. на 89,6%; а также в Курганской области – с 127 до 435 кв.м., т.е. в 3,4 кв.м. Общая площадь жилых помещений, приходящихся на одного жителя в Российской Федерации за период с 2010 по 2022 гг. увеличилась на 27,4%, до 28,8 кв.м. Общая площадь жилых помещений, приходящихся на одного жителя в Уральском федеральном округе за период увеличилась на 27,4%, до 28,4 кв.м.; в Курганской области – на 40%, до 30 кв.м. на чел.; в Свердловской области – на 29%, до 29,8 кв.м. на чел.; в Челябинской области – на 27%, до 29,2 кв.м. на чел.; в Тюменской области – на 23,8%, до 25,7 кв.м. Проведенный анализ показал, что в целом в Российской Федерации уровень обеспеченности жильем в расчете на одного жителя является более высоким в городской местности, а на уровне Уральского федерального округа и его регионах, – наоборот, именно в сельской местности площадь жилых помещений, приходящихся на одного жителя, является более высокой. Установлено, что там, где стоимость строительства одного квадратного метра жилья среди регионов Уральского федерального округа оказывается более высокой, там уровень обеспеченности жильем более низкий, а там, где стоимость строительства одного квадратного метра жилья является более низкой (Свердловская и Тюменская области), там уровень обеспеченности жильем является более высоким (Курганская и Челябинская области).