Автор: Татьяна Самбурова
Методологические вопросы анализа цифровой экономики
Аннотация.
В статье рассмотрены методические вопросы исследования цифровой экономики как нового экономического феномена. Приведено оригинальное видение целей, задач и основных направлений развития цифровой экономики, функционирование которой должно основываться не только на перспективных научно-технических достижениях, но и на современных гуманистических ценностях и этических принципах. Сформирована теоретико-методологическая и инструментальная база исследования цифровой экономики; в том числе – определена роль искусственного интеллекта в процессах цифровизации экономического комплекса.
Abstract.
The article deals with methodological issues of digital economy research as a new economic phenomenon. The original vision of the goals, objectives and main directions of the digital economy development is given, the functioning of which should be based not only on promising scientific and technical achievements, but also on modern humanistic and valuable ethic principles. The theoretical, methodological and instrumental basis for the study of the digital economy has been formed; in particular, the role of artificial intelligence in the processes of digitalization of the economic complex has been determined.
Ключевые слова
Исследование, экономика, цифровая экономика, научно-технический прогресс, информационно-коммуникационные технологии, искусственный интеллект.
Keywords
Research, economy, digital economy, scientific and technological progress, information and communication technologies, artificial intelligence (AI).
Введение
При всем множестве публикаций по цифровой экономике, в дальнейшем – ЦЭ[1] , её сущность недостаточно исследована и точно не определена. Это не позволяет раскрыть и в полной мере использовать потенциал инструментария ЦЭ, затрудняет постановку и решение задач развития экономики в ближайшем и отдаленном будущем.
Для устранения имеющегося пробела необходим анализ ЦЭ как нового экономического феномена.
1. Краткий анализ существующих подходов к определению и изучению ЦЭ
Сегодня многие научные статьи и другие публикации содержат взгляды и результаты исследований, прямо относящиеся к определению и развитию ЦЭ. В ряде работ ЦЭ определяется как часть экономики, как ее качество, свойство [7]. При этом частным примерам использования современных возможностей информационно-коммуникационных технологий (ИКТ) зачастую придается фундаментальное значение. Некоторые авторы определяют ЦЭ как «надстройку», как новый этаж в башне классической экономики [2].
В отличие от подобных подходов, автор статьи видит ЦЭ не как инструментальный набор перспективных средств ИКТ, не как «надстройку», а как самостоятельную экономическую систему нового типа. Конечно, она основана на базе традиционной экономики, но тем не менее, является новой сущностью.
Для формирования определения, состава и назначения ЦЭ как новой экономической системы наиболее существенными и полными источниками являются публикации ученых ЦЭМИ РАН В. Л. Макарова, А. Р. Бахтизина, Е. Л. Логинова и Г. Б. Клейнера.
В монографии В. Л. Макарова, А. Р. Бахтизина и Е. Л. Логинова приведены результаты анализа проблем, связанных с переходом человечества к цифровой стадии развития, в частности, базовых трендов цифрового развития методов моделирования с использованием современных технологий, то есть базовые научные и технологические основы функционирования ЦЭ, её процессор [8].
В монографии Г.Б. Клейнера основным предметом исследования являются процессы функционирования и взаимодействия экономических систем как обособленных и относительно устойчивых формирований [6]. Особого внимания заслуживает примененный автором антропный принцип, по которому закономерности движения экономической материи определяются с позиции некоего «общественного наблюдателя». Этот принцип предполагает некую иерархически высшую субстанцию по анализу экономических процессов во всем их многообразии и подготовки целевой информационной базы для динамической выработки управляющих решений в системе ЦЭ.
С этой же точки зрения большой интерес представляет монография под редакцией Г. Б. Клейнера, где экономика и мезоэкономика рассматриваются как сложные системы, пронизанные разнообразными связями [9]. Отображение и динамический анализ этого конгломерата в реальном времени может быть возложен на механизмы ЦЭ. Ряд опубликованных в работе результатов составляет основу дальнейшего развития процессов целевого моделирования экономики в рамках ЦЭ.
В отличие от представленных подходов, автор настоящей статьи считает что понятие ЦЭ является многогранным: она является системой, обладающей следующими атрибутивными признаками:
- функционирование и развитие ЦЭ как единой экономической системы, состоящей из множества элементов, централизованно управляемых на основе искусственного интеллекта, в дальнейшем - ИИ;
- функциональные возможности системы основаны на последних достижениях различных отраслей науки (математики, физики, вычислительных, информационных и когнитивных технологий, других областей науки и техники);
- наличие механизма саморазвития системы на базе ИИ;
- тотальное управление экономикой (прежде всего на макро и мезо-уровнях);
- согласованность функционирования и развития экономики с интересами человеческого общества (популяции) и законами природы;
- наличие защитных механизмов, исключающих негативные личностные факторы, а также частные интересы бизнес-элит.
Экономика, как и другие системы общественных отношений, реализует внутренне заложенную в ней функцию развития. ЦЭ отличается тем, что это свойство у нее выражено на принципиально новой основе. Сама природа ЦЭ приоритетно реализует свой внутренний инновационный потенциал.
2. Актуальность и мотивы исследования
Использованию новых научных, технических, технологических и организационных решений в различных сферах хозяйственной деятельности предшествует стадия их подготовки к внедрению.
Экономика должна своевременно и эффективно находить и использовать перспективные новшества. Для этого нужно использование ИИ (искусственного интеллекта) как важнейшего элемента ЦЭ.
Проблемой экономики является ее зависимость от личностного фактора при принятии управленческих решений, в том числе в области инновационного развития. Фактически история экономики является историей инноваций. Управление инновациями происходит в зависимости от целей и задач экономики, зачастую с преобладающим влиянием личностного фактора. Одни открытия и изобретения в кратчайшие сроки становились инновациями. Другие не только не принимались в работу, но подвергались забвению, несмотря на их очевидную значимость. Так, в СССР кибернетика считалась «буржуазной лженаукой» до 1950-х годов. А исследования по получению электроэнергии от электромагнитного поля Земли и «…беспроводной передаче электрической энергии в неограниченных количествах на любые расстояния и без потерь», положительные результаты которых отражены в патенте Н. Тесла и в его статье от 5 марта 1904 года, были остановлены правительством США, причем в открытых источниках автором не найдено сведений о возобновлении этих исследований.
Очевидно, что наделенный «цифровым» интеллектом и соответствующими полномочиями гипотетический механизм ЦЭ более ответственно отнесся бы к упущенным возможностям.
Все известные общественные системы не исключают решающей роли отдельных личностей или групп лиц, обладающих властью. При этом индивиды, решениями которых приводятся в действие исполнительные механизмы могут быть не всегда адекватны. Адекватность власти определяется, прежде всего, уровнем знаний и теоретической подготовки лиц, принимающих решения.
Отсутствие теоретической базы или ее игнорирование привносит большие, несопоставимые с целями этих решений риски. Так, сегодня многие высокопоставленные западные политики ввиду неполноты знаний и отсутствия индикативных инструментов не могут определить кризис, развивающийся в Британии, США, зависимых от них странах как системный. Они, не сознавая опасность, необдуманными решениями ведут мир к экономическому коллапсу.
Современная экономическая политика Запада демонстрирует полное непонимание или нежелание учитывать фундаментальные научные открытия Запада же, прежде всего в областях прикладной математики, включая исследование операций, теории информации, кибернетики, теории ИИ, которые вошли в мировую науку как бесценные достижения человеческой мысли. Даниэль Канеман и Амос Тверски в своей теории эвристик и сдвигов, являющейся развитием теории ограниченной рациональности Герберта А. Саймона, а также их последователи не смогли предвидеть отклонения от рациональности, имеющих место при принятии современных политико-экономических решений властными структурами США и стран Запада. Современная западная экономическая политика свидетельствует о господстве научно не определенных, не связанных с государственными интересами амбиций властвующей элиты над здравым смыслом.
Использование ИИ в ЦЭ при управлении экономическими процессами должно исключить принятие подобных управленческие решений.
Если саморазрушительную политику стран Западной Европы можно объяснить экономическими и геополитическими задачами США и Британии, то рационально объяснить их внутреннюю и внешнюю политику, ведущую к развалу собственных стран, невозможно. И это без анализа изначальной пагубности самой либерально-монетарной политики в ее современном виде.
С. В. Лавров заявил: «…создававшиеся Западом и считавшиеся священными (социальные и экономические – прим. автора) механизмы разрушены. Свободный рынок, честная конкуренция, свободное предпринимательство, неприкосновенность собственности, презумпция невиновности – всё то, на чем зиждилась западная модель глобализации, рухнуло в одночасье» [3].
Состояние мировой экономической системы сегодня характеризуется радикальными изменениями, обусловленными предельным обострением геополитических противоречий, надвигающимся уходом со сцены мировых элит монетарного либерализма, переходом системного кризиса капиталистической системы в конечную разрушающую стадию.
Как будет происходить это разрушение? Как оно будут влиять на социально-экономические процессы в нашей стране, в других странах? Можно ли предупредить, аннулировать или ослабить негативное влияние этого разрушения? Существуют ли организационные и инструментальные средства управления, способные защитить экономику страны, обеспечить ее стабильное поступательное развитие в этих негативных условиях?
Эти вопросы, безусловно, требуют скорейшего ответа.
3. Задачи исследования ЦЭ
Спектр задач, которые призвана решать ЦЭ, очень широк. Их востребованность определяется совокупностью революционных изменений в мире, прежде всего, масштабом и силой разрушительных факторов.
При формировании задач исследования ЦЭ необходимо учитывать трансформационные процессы в различных сферах общественной жизни:
- политической – в связи со сменой парадигмы однополярности на многополярные принципы функционирования мирового хозяйства. Для России это предопределило необходимость Специальной военной операции как ответ на агрессию, развязанную против нее, и как первый этап мировой войны за мировой порядок.
- военной – когда вооруженные силы и военная промышленность РФ противостоят странам блока НАТО в ходе боевых действий, начавшихся на территории Украины. Зафиксированы случаи подготовки применения химического, бактериологического атомного радиационного оружия против России.
- террористической – определяется активностью широкомасштабной подготовкой стран Запада к проведению террористических актов, направленных против РФ на её территории и в других регионах мира.
- идеологической – определяется информационной войной стран Запада для подрыва внутренней и внешней политической стабильности РФ. Примером экономических результатов информационной войны может служить политика приватизации, проводимая на правительственном уровне, в том числе оборонных предприятий во время войны.
- эпидемической – вызванной не только естественными причинами, но и целенаправленной деятельностью по искусственному созданию и распространению заразных болезней, что соответствует концепции Запада по сокращению численности населения Земли.
- климатической и литосферной – характеризующаяся увеличением, мощности и расширением географии активности. Так смерчи в Росси стали появляться в местах, где никогда ранее не были зафиксированы.
- экономической – характеризуется радикальным изменением мирохозяйственных связей, что вызвало экономическое противостояние при разделении мирового хозяйственного уклада на региональные образования. Одним из таких новых субъектов является АУКУС[2] - агрессивное неоколониальное образование, созданное для тотального противостояния КНР и дружественным ей странам .
Экономическая сфера общественной жизни также характеризуется перспективой смены экономического уклада США от либерально-монетарного на индустриальный. В масштабе АУКУС это может привести к росту экономической и военной мощи, что увеличит опасность этого альянса, и вызвать уход с мировой сцены власти мировой финансовой олигархии со всеми существующими благодаря ей «глубинными государствами» и либеральной составляющей всех стран мира. В нашей стране это позволит переориентировать финансовый сектор на индустриальное развитие.
Указанные факторы порождают неопределенность и необходимость принятия решений, стабилизирующих экономику страны, что необходимо учитывать при исследовании ЦЭ.
Методология исследования предполагает детальный анализ роли ЦЭ в экономической деятельности. К числу общих задач, решаемых ЦЭ относятся:
· Определение основных тенденций развития мировой экономики.
· Разработка модели развития страны в условиях воздействия негативных факторов.
· Исследование и разработка организационно-технических мероприятий для переориентации и институциональной перестройки финансовой системы РФ и других стран с американоцентрической международной финансовой системы на национальную (региональную).
· Исследование и разработка стратегии по оптимизации форм собственности
· Разработка новых связей, обусловленных изменением системы внутристранового и международного разделения труда.
· Анализ цифровых денег и их использования во внутригосударственных и международных расчетах.
· Анализ, подготовка реформирования кредитно-денежной и фискальной политики в целях развития реального сектора экономики.
· Исследование и разработка долговременной стратегии развития экономики в системе общественных отношений, определяющих взаимосвязь и взаимозависимость экономической, этической, духовной, социально-правовой, и политической жизни общества.
· Исследование и составление программы развития ИИ как одной из образующих и неотъемлемых составных частей ЦЭ.
4. Теоретико-методологическая и инструментальная база ЦЭ
Теоретико-методологическая база исследования находится на пересечении трех областей знания. Во-первых, это мировая и страновые экономики, их состояние, особенности, закономерности развития. Во-вторых, это быстро растущий комплекс научно-технических достижений, влияющих на развитие экономики и экономической науки. И, наконец, третьей является перспективная форма функционального механизма ЦЭ, основанная на программно-техническом комплексе с использованием цифровых технологий.
В сфере экономической науки предмет исследования - практический, методологический, прогностический, критический и теоретический ее аспекты в условиях ЦЭ.
Для анализа мировой экономической системы в динамике исследование предполагает антропологический и гносеологический подходы, которые позволят на основании исторического опыта выявить и оптимизировать способы и инструменты получения знаний и управления экономикой. Такой анализ позволит увидеть процесс развития экономических отношений в разных странах в разные периоды, выявить исторические закономерности, цели, задачи и результаты этого развития. Он поможет установить историческую причинно-следственную связь между формами, методами хозяйствования и их результатами, определить концептуальные принципы хозяйствования, выявить оптимальные формы управления, их значимость, актуальность.
Анализ комплекса научно-технических достижений предполагает определение и классификацию областей НТП, влияющих на развитие экономики и экономической науки. Он должен способствовать установлению контроля за достижениями НТП с целью своевременного и рационального реагирования на их появление, а также разработке способов наиболее эффективного их внедрения.
Перспективные формы функционального механизма ЦЭ определяются изменяющимися требованиями и направлениями экономической деятельности, а также развитием и углублением НТП в областях, имеющих непосредственное отношение к цифровым методам обработки информации, с целью их своевременного выявления и применения.
Инструментальная база ЦЭ включает в себя:
· Индексный метод, используемый для определения уровня развития цифровизации страны и её соответствующего международного рейтинга. Индексы основаны на разных критериях оценки, различается и структура её определения. К числу наиболее используемых относятся индексы развития ИКТ, электронной коммерции и электронного правительства (IDI, GREI, EGDI).
· Методы экономико-математического моделирования экономических процессов, позволяющие определить приоритетные направления ЦЭ.
· Методы теории принятия решений.
· Комплекс методов ИИ.
5. Роль и место ИИ в ЦЭ
Особое место в ЦЭ занимает ИИ. Отношение современной науки к использованию ИИ неоднозначно.
Американские ученые Кокберн, Хендерсон, Стерн утверждают, что ИИ способен значительно повысить эффективность экономики, изменить характер инновационного процесса. Наиболее эффективным направлением применения ИИ в области инноваций они считают глубинное обучение (deep learning) [13].
Одним из ведущих мировых центров развития ИИ является Агентство перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США, ДАРПА[3], которому мировая наука обязана многочисленными революционными открытиями в области информационных технологий, и которое несколько лет назад приступило к выполнению программы «Исследование искусственного интеллекта» AIE, DARPA-PA-20-02.
Основное внимание ДАРПА сосредотачивает на разработке подходов к ИИ «третьей волны» - использованию контекстуальной адаптации для реагирования на меняющийся мир. ИИ учат строить свою предметную модель мира. Эта технология приближает ИИ к работе человеческого интеллекта.
Сейчас ведется разработка машинного интеллекта, функционирующего с использованием четвертого измерения – оси времени - ТАМИ[4], который должен помочь нейронной сети оперировать своими внутренними значениями знаний в привязке ко времени. Жизненный цикл любых знаний всегда определен временем, что позволяет системе использовать только актуальную информацию.
В конечном итоге машинное обучение будет основываться на метаобучении - когда оно применено к метаданным опыта самого машинного обучения по принципу: «от обучения к обучению» (learning to learning) [12].
Конечной целью программы DARPA-PA-20-02 является разработка самообучающихся систем со способностью принимать самостоятельные решения.
Далее можно привести множество имен ученых и провидцев, которые не только доказали необходимость ИИ, но и внесли вклад в его развитие. Среди них Аллен Ньюэлл и Герберт А. Саймон, которые в 1956 г. создали первую программу ИИ, а также Джон Маккарти, который ввел в научный оборот термин «искусственный интеллект».
К числу противников ИИ можно отнести многих авторитетных в научном мире специалистов. Наиболее показательно открытое письмо организации «Институт будущего жизни», в котором Стивен Хокинг, Илон Маск, Макс Тегмар, Ник Бостром и др. в январе 2015 г. обратились с предупреждением человечеству об опасности ИИ. Сейчас в этом институте, миссия которого заключается в «управлении трансформационными технологиями на благо жизни и избавление от экстремальных крупномасштабных рисков», подготавливается проект закона Европейского Союза об ИИ [14]. Высокий риск ИИ послужил причиной обращения к обществу более тысячи отраслевых экспертов (включая Илона Маска, Стива Возняка, Сэма Альтмана, Грега Брокмана, Илью Суцкевера и др.), которое было опубликовано в этом же институте 22.03.2023. Оно требует приостановить обучение языковых моделей OpenAI мощнееGPT-4[5] сроком минимум на шесть месяцев [5].
Российские ученые внесли существенный вклад в развитие теории ИИ. Так, одной из фундаментальных работ в области ИКТ можно считать монографию Л. Е. Варшавского [1]. В ней ИКТ определены как инструменты, определяющие будущее развитие экономики. На базе математического аппарата приведен глубокий анализ проблем развития компонентов ИКТ от элементной базы до суперкомпьютеров и квантовых компьютеров. Исследованы факторы риска ИКТ для общества. Большое внимание уделено технологиям ИИ. При этом Л. Е. Варшавский подтверждает выводы Адама С. Чарльза (Adam S. Charles) о том, что технологии ИИ, в частности методы глубинного обучения, пока не дают 100%-й гарантии в правильности вырабатываемых решений, а идентификация ошибок, сделанных в ходе принятия решений на основе обучения нейронных сетей, крайне затруднена.
Согласно последним данным по использованию модели GPT-4, точность решений ИИ стремительно возрастает, но вместе с этим существенно возрастает и риск выхода ИИ из-под контроля.
Таким образом, проблема ИИ, особенно его возможность принимать решения, стоит как никогда остро. С другой стороны, проблема нерациональных решений лиц, принимающих решения (ЛПР), также актуальна. Разрешение этой дилеммы - одно из первостепенных направлений исследования ЦЭ.
Решение этого вопроса лежит в рамках теории принятия решений и зависит от опыта процедуры принятия решений (ППР) в рассматриваемой предметной области. Методический, методологический и информационный материал исследований ППР - естественная база контролируемого машинного обучения ИИ.
В работе ученых ЦЭМИ Н. Е. Егоровой и К. А. Торжевского приведен анализ моделей процедур принятия решений при планировании развития экономических объектов [4]. Особое внимание уделено модифицированной ментальной модели М. Братмана – TDBI, которая предполагает структуризацию процедуры принятия решения согласно четырем социально-поведенческим ментальным фазам, базирующимся на нормах, традициях и иных поведенческо-институциональных установках социума. В работе акцентируется внимание на накоплении количественных оценок, отражающих уровень (значимость) этих факторов в ППР, а также на необходимости развития информационной базы.
На принятие решения ИИ влияют те же самые человеческие социально-поведенческие, ментальные факторы, соотнесенные в цифровом формате. Формирование решения происходит при достаточном наполнении баз исходной информации. Цифровая интерпретация этих факторов принципиально выглядит следующим образом:
Ментальный фактор убеждения (Belief) - набор имеющейся информации о существе, достоинстве и недостатках предмета принятия решения.
Желание (Desire) - обоснование целесообразности принятия того или иного решения относительно предмета.
Намерение (Intention) формируется под воздействием обстоятельств, определяющих необходимость осуществления этого желания.
При трансформации этих факторов в цифровой формат возрастает роль фактора доверия (Trust). Он выступает не только в качестве обобщенного коэффициента, но как корректирующий инструмент на стадии обработки данных каждого фактора модели TDBI. Его можно представить в качестве определяющего элемента отрицательной обратной связи в системе принятия решений.
В алгоритм принятия решения могут быть включены формализованные постулаты и механизмы теории ограниченной рациональности Герберта А. Саймона, Мэтью Рабина, принципы установлении равновесия Джерома Б. Виснера, что является предметом специальных исследований.
Принятие решения базируется на вариантном/инвариантном прогнозировании тех или иных событий с последующей их оценкой и сравнением. сущность прогнозирования - генерация изменений значений временного ряда как функций от предыдущих его значений.
На сегодня разработано несколько инструментов прогнозирования методом машинного обучения ИИ, наиболее эффективным из которых, по мнению экспертов, является инструмент «Леса с квантильной регрессией» по методу контролируемого машинного обучения произвольного леса Лео Бреймана.
Принцип его работы можно представить так: в процессе обучения создается множество деревьев решений (лес), определяющее отношения между параметрами переменных прогнозирования и независимыми переменными. Далее производится построение модели переменной прогнозирования и любых сочетаний параметров независимых переменных обучения. После завершения обучения частной модели она служит своеобразным эталоном прогнозирования значений тестовых данных, которые сравниваются со значениями наблюдений для выявления точности прогноза на основании данных, не включенных в процесс обучения. Основные достоинства инструмента - минимизация ресурсов и повышенная точность прогноза, основанного не на единичной иерархии решений (дерево), а на их общем массиве выборки (лес).
Многолетняя мировая практика подтвердила решающую роль прогнозирования в большинстве сфер экономической деятельности. Давно признана главенствующая роль стратегического планирования. В этой связи прогнозирование с использованием машинного обучения - приоритетная задача исследования ЦЭ.
По мнению автора, ИИ станет неотъемлемым инструментом человеческой деятельности независимо от протестов общества. Растущие масштабы информации невозможно переработать ресурсом человеческого интеллекта. Задачи по ее переработке все больше требуют интеллектуальной составляющей ИКТ. Непрерывное увеличение скорости технологических процессов требует таких же скоростных управляющих воздействий. Это обуславливает необходимость наличия у ИИ способности к принятию решений.
Концепции разработки автоматизированных систем управления (АСУ), в том числе поддержки управленческих решений, появились практически одновременно с появлением электронно-вычислительных машин во второй половине прошлого века, но не получили предполагаемого развития в силу технической и концептуальной ограниченности. По мере развития ИИ все больше будет замещать человека в принятии управляющих решений на все более высоких уровнях ответственности.
В этой связи особую актуальность приобретает вопрос безопасности, что должно быть отражено в методологии исследования ЦЭ. Квинтэссенция протестных настроений - недоверие к качеству контроля за развитием ИИ. Илон Маск (один из основателей OpenAI) видит красную черту развития ИИ в наделении его способностью самостоятельного принятия решений, когда он может выйти из-под контроля человека. Формально опасность представляют именно решения ИИ. На деле опасность начинается там, где ИИ только начинает «мыслить» не «во благо», а на вред человеку. Поэтому алгоритмы создания ИИ должны изначально исключать подобное.
Стратегия разработки ЦЭ в качестве профилактических мер должна предусмотреть ограничение областей деятельности ИИ, принимающего решения, а также ограничить его возможности проявлять самостоятельность в сферах, не входящих в его компетенцию. Должна быть создана система контроля, предполагающая обнаружение любых попыток ИИ нарушить свой регламент. Разумеется, технически подобную функцию способен выполнить только ИИ, но в форме самостоятельной, огражденной от стороннего воздействия автономной системы.
Основанием блока ИИ по генерации решений должны являться теоретические разработки, прошедшие апробацию не только на уровне экономико-математического моделирования экономических процессов, но и на практике.
Одним из назначений такой системы контроля ИИ должен стать контроль за появлением у него признаков эмоций, других человеческих качеств.
С августа 2017 г. реализуется национальная программа «Цифровая экономика Российской Федерации», в дальнейшем - Программа, которая содержит базовые федеральные проекты развития ИКТ [11].
Ее цель - ускоренное внедрение цифровых технологий в экономике и социальной сфере, а также повышение конкурентоспособности страны на глобальном рынке, укрепление национальной безопасности и повышение качества жизни. Программа предполагает разностороннее крупномасштабное развитие инфраструктуры ИКТ на территории РФ и в областях ее интересов.
Задача федерального проекта «Искусственный интеллект» в рамках этой программы - продвижение на внутреннем рынке отечественных технологий ИИ. Проект предусматривает поддержку научных исследований и разработок, совершенствование правового регулирования в сфере ИИ, привлечение квалифицированных кадров. К сожалению, в основных направлениях проекта при наличии задачи повышения доступности и качества данных отсутствует задача обеспечения безопасности применения ИИ.
На первом международном форуме "Этика искусственного интеллекта: начало доверия", проходившего 26 октября 2021 года в Москве, организациями и предприятиями альянса по развитию ИИ, некоторыми другими организациями был подписан кодекс этики ИИ. Кроме установленных общих этических принципов и стандартов поведения, в документе упомянута «и информационная безопасность». Присоединение к кодексу добровольно [10].
Заключение
Исследование ЦЭ как экономической системы нового типа раскрывает потенциальные возможности ее инструментария. Смысл такого подхода в том, что все существующие и перспективные компоненты ЦЭ – такие, как ИКТ, электронная коммерция, электронное правительство, - определяются как элементы единой экономической системы и подчиняются требованиям последней.
Наряду с непосредственно цифровой направленностью, в настоящей статье обоснована необходимость исследования роли социально-политических факторов в ЦЭ.
Литература
1. Варшавский Л. Е. Социально-экономические проблемы развития информационно-коммуникационных технологий (ИКТ): монография. М.: ЦЭМИ РАН, 2022. – 158 с.
2. Введение в «Цифровую» экономику/ А. В. Кешелава, В. Г. Буданов, В. Ю. Румянцев и др.; под общ. ред. А. В. Кешелава; гл. «цифр.» конс. И. А. Зимненко. – ВНИИГеосистем, 2017. – 28 с.
3. Выступление и ответы на вопросы СМИ Министра иностранных дел Российской Федерации С. В. Лаврова в ходе пресс-конференции по итогам деятельности российской дипломатии в 2022 году, Москва, 18 января 2023 года. Официальный сайт МИД РФ: URL: https://www.mid.ru/ru/foreign_policy/news/1848395/?ysclid=ld2xhlytx1624056673(дата доступа 31.05.2023)
4. Егорова Н. Е., Торжевский К. А. Методологические основы принятия стратегических решений. Секция 1. «Теоретические проблемы стратегического планирования на микроэкономическом уровне». Стратегическое планирование и развитие предприятий: материалы ХХIII Всероссийского симпозиума. Москва, 12–13 апреля 2022 г. / под ред. чл.-корр. РАН Г. Б. Клейнера. М.: ЦЭМИ РАН, 2022. C.25-28.
5. Илон Маск и еще более 1000 экспертов в области ИИ потребовали запретить обучать нейросети. ТАСС: URL: https://tass.ru/ekonomika/17395655?ysclid=libw0fmvxo923131221(дата доступа 31.05.2023).
6. Клейнер Г. Б. Системная экономика: шаги развития: Монография / Г. Б. Клейнер. – М.: Издательский дом «НАУЧНАЯ БИБЛИОТЕКА», 2021. – 746 с.
7. Кох Л. В., Кох Ю. В. Анализ существующих подходов к измерению цифровой экономики // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Экономические науки. 2019 № 4. Т. 12. С. 78-89 DOI: 10.18721/JE.12407
8. Макаров В. Л., Бахтизин А. Р., Логинов Е. Л. Применение экономико-математических методов и моделей оптимального планирования в цифровой экономике будущего (ЦЭМИ АН СССР и ЦЭМИ РАН: прогностическая интерпретация и развитие научного наследия нобелевских лауреатов Л. В. Канторовича и В. В. Леонтьева). — М.: ЦЭМИ РАН, 2022. — 248 с.
9. Мезоэкономика России: стратегия разбега: монография / под ред. чл.-корр. РАН Г. Б. Клейнера; ФГБУН Центральный экономико-математический институт Российской академии наук. – М.: Издательский дом «НАУЧНАЯ БИБЛИОТЕКА», 2022. – 808 с.
10. Первый в России кодекс этики ИИ (digital.gov.ru): ULR: https://digital.gov.ru/ru/events/41339/(дата доступа 03.06.2023)
11. «Цифровая экономика РФ»: Министерство цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации (digital.gov.ru): ULR: https://digital.gov.ru/ru/activity/directions/858/ (дата доступа 02.06.2023)
12. Artificial Intelligence Exploration (AIE) Opportunity DARPA-PA-20-02-03 Time-Aware Machine Intelligence (TAMI): URL: https://research-authority.tau.ac.il/sites/resauth.tau.ac.il/files/DARPA-PA-20-02-03%20TAMI.pdf(дата доступа 30.05.2023).
13. Cockburn I. M., Henderson R., Stern S. The Impact of Artificial Intelligence on Innovation // NATIONAL BUREAU OF ECONOMIC RESEARCH Working Paper No. 24449. Cambridge, March 2018.
14. Strengthening the European AI Act - Future of Life Institute: URL: https://futureoflife.org/project/eu-ai-act/ P 107. (дата доступа 31.05.2023)
[1] Только на сайте Научной электронной библиотеки eLIBRARY.ru на 21.04.2023, по поисковому запросу «Цифровая экономика» найдено 37244 публикации.
[2] AUKUS – акроним Australia, United Kingdom, United States). Военный альянс США, Великобритании и Австралии.
[3] DARPA - Defense Advanced Research Projects Agency
[4] TAMI - The Time-Aware Machine Intelligence - машинный интеллект, учитывающий время
[5] GPT-4 – флагманская модель от OpenAI в области больших языковых моделей (Large Language Model, LLM). По заявлению Ильи Суцкевера (Ilya Sutskever - соучредитель и главный научный сотрудник OpenAI), модель будет иметь 100 триллионов параметров - в 571 раз больше, чем у предыдущей модели - GPT-3,5. Точных сведений о модели в открытом доступе нет.
К наиболее известным LLM также относятся: Модели LaMDA и BERT, производитель – Google. Модель BLOOM, исследовательская группа BigScience. По некоторым экспертным данным, до появления GPT-4 являлась самой большой многоязычной нейросетевой моделью.
