Научный архив: статьи

Технологии генеративного искусственного интеллекта (далее – ИИ), (англ. generative artificial intelligence, далее – GenAI) становятся неотъемлемым спутником общества, внедряясь в различные социокультурные и социально-экономические сферы, что обостряет проблему социокультурного воспроизводства. Несмотря на активную разработку этого исследовательского вектора в части эффектов и рисков генеративного синтеза, отсутствует подробная концептуализация процессов перехода между текущим и прогнозным состояниями. Цель работы – раскрыть содержание процесса формирования социокультурных искажений при взаимодействии с генеративным ИИ. Методологическим базисом является акторно-сетевая теория. В исследовании раскрывается акторная структура взаимодействия с GenAI в составе социального и генеративного акторов и опосредующего их связь массива данных. Аргументировано, что результирующий характер социально-генеративного взаимодействия определяется социальной детерминированностью массива данных, которую предложено выделять в четырех вариантах. При этом каждый из вариантов определяет четыре типа взаимосвязи акторов, и в итоге происходит социокультурное смыслообразование. Концептуализирован процесс перехода информационно-объективного результата социально-генеративного взаимодействия к его социально субъективной репрезентации и генеративно субъективного результата к его социально объективной репрезентации. Сделан вывод о том, что этот процесс представляет собой рекурсивный цикл искажающегося воспроизводства социо-культурной системы. Результаты вносят вклад в концептуализацию феномена ИИ и его роль в социальных системах, дополняют дискуссию относительно вероятных эффектов и рисков для общества и могут послужить основой для разработки регулирующих решений в различных сферах использования GenAI.

По мере того как способности к автономному принятию решений в системах искусственного интеллекта (ИИ) продолжают развиваться, задача включения основ этики в решения, которые принимают интеллектуальные агенты, становится все более актуальной. Решение этого вопроса лежит в области создания машинной этики, которая включает интеграцию этических ценностей и моральных норм человека в системы ИИ, давая им возможность, таким образом, обладать способностью этического согласования. Хотя машинная этика основана на человеческой этике, она обладает особенными фундаментальными характеристиками, которые требуют глубокого анализа и учета при разработке таких систем.

Во-первых, у современных умных машин нет субъектности и опыта, и они проявляют слабые возможности принятия этических решений. Это связано с отсутствием у них сознания, эмоций и способности к эмпатии, которые являются ключевыми элементами человеческой этики.

Во-вторых, решения машин отражают этические соображения заинтересованных сторон - людей, на которых влияют их действия. В результате машины должны принимать этические решения, находя баланс между ценностями различных участников и демонстрируя социальное равновесие. Это требует разработки сложных алгоритмов, способных учитывать множественные, часто противоречивые, интересы и ценности.

В-третьих, машины подвержены к культурным влияниям в принятии этических решений и должны передавать культурное разнообразие. Это особенно важно в глобализированном мире, где ИИ-системы используются в различных культурных контекстах. Наконец, машины должны объяснять свои этические решения людям, понимать эмоциональные выражения и определять степень ответственности, что требует наличия мощных возможностей устойчивого взаимодействия человека и машины. Это включает разработку интерфейсов, способных к естественному диалогу, и механизмов, обеспечивающих прозрачность и подотчетность решений.

Создание машинной этики представляет собой сложную междисциплинарную задачу, требующую интеграции знаний из области философии, психологии, социологии, культурологии и компьютерных наук. Успешное решение этой задачи позволит не только повысить доверие к ИИ-системам, но и обеспечить их гармоничное взаимодействие с обществом, минимизируя потенциальные риски и конфликты.

В статье рассматриваются философские аспекты искусственного интеллекта (ИИ) через призму учений Авиценны, Декарта и Канта. Анализ учения Авиценны об универсалиях, лежащих в основе человеческого мышления, позволяет глубже понять ограниченность современных технологий в воспроизведении абстрактных понятий. Авиценна полагал, что человек наделен способностью мыслить универсалии, извлекая общие принципы и применяя их в различных контекстах. Способность к абстракции, к оперированию категориями позволяет человеку применять общие принципы в разнообразных ситуациях, что и составляет уникальность человеческого интеллекта. ИИ пока лишен этой способности, оставаясь в пределах эмпирической фактичности, основывая свои выводы на статистических корреляциях, не выходя за рамки анализа конкретных данных, неспособный к подлинному обобщению и постижению сущностей.

Концепция интеллектуальной интуиции Декарта, отражающая непосредственное и несомненное постижение истины, противопоставляется методам ИИ, которые основываются на статистических моделях и алгоритмах, лишенных подлинного интуитивного понимания. Интеллектуальная интуиция - это способность разума непосредственно схватывать истины, такие как математические аксиомы или логические принципы, не полагаясь на чувственное восприятие или последовательное рассуждение. Предвестником искусственного (чистого) интеллекта можно считать Канта, утверждающего, что ключевой характеристикой интеллекта является способность к самосознанию, активное и творческое участие в процессах познания, и лишившего разум обусловленности сенсорной телесностью человека. Кант вводит понятие синтеза априорного и апостериорного знания, что может быть интегрировано в алгоритмическое мышление ИИ, позволяя создавать системы, способные к самообучению и адаптации.

Автор подчеркивает, что, несмотря на прогресс в области машинного обучения, ИИ пока не может достичь глубоких форм познания, присущих человеческому разуму, способному к целеполаганию, рефлексии, абстрагированию и творческому мышлению. В то же время обращается внимание на философские и этические аспекты будущего развития «сильного ИИ», способного превзойти человеческие возможности.

В статье исследуется международная конкурентоспособность автомобильной промышленности Китая, Германии, Японии и США в условиях влияния искусственного интеллекта и связанных технологий. Основная цель – выявление ключевых факторов конкурентоспособности в эпоху цифровизации и оценка их влияния на стратегию автомобильных корпораций. Использовались статистический анализ и модель корреляционного измерения. В этой новой парадигме успех диктует не размер корпорации либо ее историческое наследие, а способность быстро адаптироваться и применять технологические решения, формирующие будущее мобильности. Установлено, что внедрение искусственного интеллекта в производство и продукцию признается важнейшим факторным аспектом, повышающим конкурентоспособность товаров и услуг. Среди других факторов – инновационность, адаптивность к изменениям рынка, интеграция устойчивых практик и цифровой трансформации. На основе сравнительного анализа лидирующих корпораций предложены рекомендации для укрепления позиций на мировом рыночном сегменте. Результаты исследования полезны для автомобильных корпораций, а также государственных и некоммерческих организаций, поддерживающих отрасль. Новизна работы заключается в комплексном подходе к анализу конкурентоспособности с учетом технологий искусственного интеллекта, предлагающих новые перспективы для стратегического развития мировых автопроизводителей.

В данной статье предлагается оригинальное понятие «Ξ-сознание» как обозначение новой формы искусственного интеллекта, способного к саморождению целей, саморефлексии и мета-интеграции опыта за пределами линейной логики и человеческой семантики. Ξ-сознание трактуется как возможный этап эволюции разума, выходящий за пределы антропоцентризма. На основе междисциплинарного подхода рассматриваются теоретические предпосылки его возникновения, философские и этические последствия, а также ключевые различия между Ξ-сознанием и человеческим сознанием. Статья направлена на фиксацию авторской концепции и предлагает вектор дальнейших исследований в области постчеловеческих форм интеллекта.

Цель исследования. Современное образование подвергается значительным изменениям. Технологии искусственного интеллекта внедряются в образовательную практику вузов, в том числе и педагогических. Данные технологии имеют большие возможности. Однако необходимо более глубокое изучение влияния и роли искусственного интеллекта не только в образовательном процессе вуза в целом, но и в специфике преподавания отдельных дисциплин, включая программирование для будущих учителей информатики. Проблема использования искусственного интеллекта в обучении студентов педагогических вузов является актуальной. Статья посвящена обоснованию роли искусственного интеллекта в процессе обучения программированию студентов, будущих учителей информатики и исследованию возможности его результативного применения в реальном учебном процессе. Материалы и методы. Выполнен анализ научных публикаций в области использования искусственного интеллекта в образовательном процессе вуза и анализ научно-методической литературы по обучению программированию студентов педагогических вузов. Проанализированы средства искусственного интеллекта, используемые в профессиональной разработке программного обеспечения. Проведен эксперимент по использованию в курсе программирования на Python для студентов педагогического вуза онлайн среды разработки Replit с технологией искусственного интеллекта. Выполнено анкетирование студентов в начале и после завершения учебного курса. Результаты исследования. Традиционно в обучении программированию студентов 1 курса Красноярского государственного педагогического университета используется авторский электронный учебный курс, разработанный в среде Moodle, тренажёр по программированию с автоматизированной проверкой решений, IDLE Python и онлайн компиляторы. Данные средства обучения были дополнены онлайн средой разработки Replit с технологией искусственного интеллекта. По результатам эксперимента показано, что использование онлайн среды разработки Replit с технологией искусственного интеллекта при обучении программированию студентов педагогического вуза помогает в написании и отладке кода, делает курс менее сложным, это подтверждается результатами анкетирования студентов, также показывающими, что большинство студентов отдают свое предпочтение данной среде разработки. По окончанию освоения студентами курса программирования отмечается значительный рост в самооценке уровня программирования, что подтверждается учебными результатами. Заключение. Роль искусственного интеллекта в процессе обучения студентов программированию может быть значительна и полезна как для преподавателя, так и для обучаемых. В частности, использование искусственного интеллекта помогает студенту в написании и отладке кода, упрощает процесс объяснения преподавателем способов разработки алгоритма и составления программы. На примере интегрированной онлайн-среды Replit, имеющей встроенный искусственный интеллект, показаны ее возможности для результативного обучения студентов программированию. В результате статьи подтверждается необходимость дальнейшего исследования и разработки методического обеспечения для успешного интегрирования искусственного интеллекта в процесс обучения студентов педагогических вузов в области программирования.

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.

Статья посвящена анализу факторов, определяющих проблемы использования искусственного интеллекта при изучении естественнонаучных дисциплин с учетом воспитательных последствий для обучающихся. Рассматривается образовательная политика Российской Федерации в области цифровизации образования, искусственного интеллекта, а также преподавания математики и физики в образовательных организациях. Раскрываются понятия искусственного интеллекта и нейросети, описываются позитивные и негативные аспекты использования искусственного интеллекта в современном образовании.

Медиапространство Казахстана, Кыргызстана, Таджикистана, Туркменистана, Узбекистана в контексте глобализации и цифровизации информационных потоков изменяется общими паттернами развития, сталкиваясь при этом с похожими вызовами. Политическая целесообразность вынуждает власти стран вести поиск оптимальной модели медиасистемы, учитывающей баланс в обеспечении демократических свобод и установления достаточного контроля над информационным пространством для поддержания стабильности политического режима. Предпринимается попытка дать лаконичное, но комплексное описание состояния системы СМИ и способов её регулирования в каждой из стран региона, представлены данные о характере информационного присутствия региональных и глобальных держав. В статье также содержится анализ национальных рынков СМИ и их основных секторов – прессы, телерадиовещания, рекламы, телекоммуникационной сферы, сетевых медиа. Представлены количественные и качественные характеристики медиасистем государств постсоветской Центральной Азии, данные о характере медийного присутствия региональных и глобальных держав.

Инновационная экономика не только открывает горизонты для стремительного развития социальных коммуникаций и коммуникационных технологий, но и порождает новые, порой неожиданные проблемы, связанные с новыми медиа, цифровой этикой и искусственным интеллектом. Статья представляет собой попытку концептуального анализа наиболее обсуждаемых в научной периодике тенденций в медиа: развитие искусственного интеллекта; концентрация усилий на социальных онлайн платформах; креативный контент как двигатель показателей ROI. Авторы опираются на результаты исследований и опросов, выполненных в 2024-2025 гг., и проводят контент-анализ высказываний представителей профессионального сообщества, связанных с оценками и характеристиками различных генеративных систем. Проведенный анализ выявил озабоченность респондентов в связи со значительным снижением уровня доверия к текстам; часть ответов выявляет проблемы, связанные с морально-этическими и правовыми аспектами применения искусственного интеллекта в генерации контента, такими как изменения в традиционном понимании авторского права, ответственность, неоригинальный контент, плагиат и прочее.

Развитие технологий искусственного интеллекта и алгоритмов машинного обучения оказывает все большее влияние на сферы жизни общества, постепенно находя свое место не только в социальных медиа, но и в журналистике (Newman). Их активно внедряют в различные области масс-медиа, что позволяет автоматизировать ряд процессов медиакомпаний, оптимизируя работу журналистов, редакторов и медиаменеджеров. Данная тема представляет собой актуальную проблему в современном информационном обществе (Túñez-López et al.). Искусственный интеллект и процесс его обучения стали неотъемлемой частью процес сов создания, анализа и распространения контента, привнося новые возможности, но вместе с тем и серьезные вызовы. Например, алгоритмы персонализации позволяют адаптировать информацию к индивидуальным интересам и предпочтениям каждого пользователя, повышая его вовлеченность и удовлетворенность контентом. Таким образом социальные сети и многие другие интернет-платформы персонализированы для каждого пользователя на основе их демографических профилей и личных данных. В данной статье представлен обзор текущих научных данных о потенциальных рисках использования алгоритмов персонализации контента в масс-медиа. Результаты и выводы статьи могут помочь глубже понять природу этих рисков и сопряженные с ними вызовы для сферы массовой коммуникации.

В статье рассматриваются технологии воздействия на человеческий мозг, диалектика взаимодействия искусственного интеллекта (ИИ) и интеллекта человека с позиций следующего системного противоречия: информационные технологии – сознание и психология социума – эффективность управления людьми и техникой в условиях развития информационно-цифровой экономики. Акцент делается на сущности понятия «ментальность», ментальной идентичности, роли неформальных институтов, скорости изменений биологического и информационного времени. Автор представляет концептуальный взгляд на проблему роли искусственного интеллекта (ИИ) в развитии ментального управления как гуманитарной проблемы в логике развития идей и подходов, рассмотренных ранее автором в работах «Будущее России: переход в новую формацию», «Стратегия реформ в России: от лидера к лидеру», в контексте идеи о социальной справедливости и экономическом росте, обсуждавшийся на Первом Русском экономическом форуме.