Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. Серия: Социальные науки

16+

Название статьи

ВОЗМОЖНОСТИ И РИСКИ ЦИФРОВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

Тип статьи	научная статья	Коды УДК	338
Страницы	47-55	Ключевые слова	цифровая трансформация, цифровые технологии, возможности, риски, стратегии

Авторы

Плехова Ю.О.Захаров И.В.

Место работы

Плехова Ю.О. Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского
Захаров И.В. Санкт-Петербургский государственный экономический университет

Аннотация

Выявляются изменения в распространении цифровых технологий, в их возможностях и рисках, в их влиянии на развитие экономики стран ОЭСР и России в постпандемийный период. Показано, что цифровая трансформация ускоряется вследствие роста ее выгод и становится более рискованной: новые возможности искусственного интеллекта развиваются быстрее, чем происходит осознание их последствий и рисков. Обосновывается необходимость наращивания инвестиций, нацеленных на своевременное и глубокое понимание возможностей и рисков искусственного интеллекта и их источников; анализируются стратегии национальных правительств по развитию надежного искусственного интеллекта и меры по нейтрализации неприемлемых рисков искусственного интеллекта с сильным воздействием, формируется новая парадигма цифровой безопасности. Анализируя данные о диффузии в экономике облачных вычислений, Интернета вещей, аналитики больших данных и искусственного интеллекта, авторы приходят к выводу, что различия в скорости и масштабах распространения цифровых технологий зависят от динамики уровня их зрелости, сложности, ресурсоемкости и продолжительности разработки, соотношения выгод и рисков и степени их воздействия на рост производительности труда в экономике и устойчивость ее развития. Эти характеристики зависят от отрасли, размера компании, ее капитализации и технологического уровня, роста ее нематериальных активов.

Загрузить статью

Библиографический список

1 . OECD Digital Economy Outlook 2024 (Volume 1): Embracing the Technology Frontier. Paris: OECD Pub- lishing, 2024.
2 . Экономическая безопасность в условиях циф- ровой трансформации России: Монография / Кол. авторов; под ред. М.Ю. Малкиной, В.Я. Захарова. М.: РУСАЙНС, 2022. 268 с.
3 . Hugging Face training datasets by language // OECD. AI Policy Observatory (database), 2024. URL: https://oecd.ai/en/data?selectedArea=ai-models-and-da tasets.
4 . Artificial Intelligence in Society. Paris: OECD Publishing, 2019.
5 . Bommasani, R. et al. On the opportunities and risks of foundation models. arXiv preprint, 2108.07258, 2021. URL: https://arxiv.org/pdf/2108.07258.pdf.
6 . Lorenz P., Perset K., Berryhill J. Initial policy considerations for generative artificial intelligence. OECD Artificial Intelligence Papers. № 1. Paris: OECD Publishing, 2023.
7 . Summary of the OECD-MIT virtual roundtable on the future of artificial intelligence (AI). Paris: OECD, 2023. URL: https://wp.oecd.ai/app/uploads/2023/03/ OECD-MIT-Workshop-1.pdf.
8 . A blueprint for building national compute capacity for artificial intelligence // OECD Digital Economy Pa- pers. № 350. Paris: OECD Publishing, 2023.
9 . Schuman C. et al. Opportunities for neuromorphic computing algorithms and applications // Nature. 2022. Vol. 2. P. 10-19.
10 . Sadasivan V. et al. Can AI-generated text be reli- ably detected? 2023. arxiv, 2303.11156.
11 . Trends & data overview // OECD. AI Policy Ob- servatory (database), 2023. URL: https://oecd.ai/en/ trends-and-data.
12 . State of implementation of the OECD AI Princi- ples: Insights from national AI policies // OECD Digital Economy Papers. № 311. Paris: OECD Publishing, 2021.
13 . Autonomous Mobile Robot Market: Global Op- portunity Analysis and Industry Forecast, 2020-2030. Allied Market Research, 2022. URL: https://www.allie dmarketresearch.com/autonomous-mobile-robot-market- A16218.
14 . The Bletchley Declaration by countries attending the AI Safety Summit, 1-2 November 2023. AI Safety Summit, 2023. URL: https://www.gov.uk/government/ publications/ai-safety-summit-2023-the-bletchley-decla ration/the-bletchley-declaration-by-countries-attending- the-ai-safety-summit-1-2-november-2023.
15 . IDC forecasts 18.6% compound annual growth for the artificial intelligence market in 2022-2026 / 29 July, International Data Corporation, 2022. URL: https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prEUR249 536522.
16 . Thormundsson B. Artificial intelligence (AI) market size/revenue comparisons 2018-2030. 26 October, 2022. URL: https://www.statista.com/statistics/941835/artificial-in telligence-market-size-revenue-comparisons.
17 . Generative AI could raise global GDP by 7% / 5 April, 2023. Goldman Sachs. URL: https://www.gold mansachs.com/intelligence/pages/generative-ai-could- raise-global-gdp-by-7-percent.html.
18 . The economic potential of generative AI: The next productivity frontier / McKinsey & Company, June 2023. URL: https://www.mckinsey.com/capabilities/mc kinsey-digital/our-insights/the-economic-potential-of- generative-ai-the-next-productivity-frontier.
19 . Artificial Intelligence in Science: Challenges, Opportunities and the Future of Research. Paris: OECD Publishing, 2023.
20 . G7 Hiroshima Process on Generative Artificial Intelligence (AI): Towards a G7 Common Understand- ing on Generative AI. Paris: OECD Publishing. 2023.
21 . Security risks in artificial intelligence. OECD Global Forum on Digital Security for Prosperity, OECD, 2023. Paris. URL: https://www.oecd.org/digital/global- forum-digital-security/GFDSP-2023-agenda.pdf.
22 . Clarke S. and Whittlestone J. A survey of the po- tential long-term impacts of AI - How AI could lead to long-term changes in science, cooperation, power, epis- temics and values // AIES’22: Proceedings of the 2022 AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society. P. 192-202.
23 . Towards a Standard for Identifying and Manag- ing Bias in Artificial Intelligence, Special Publication / National Institute of Standards and Technology, 2022. Gaithersburg, MD. URL: https://tsapps.nist.gov/publi cation/get_pdf.cfm?pub_id=934464.
24 . Dung L. Current cases of AI misalignment and their implications for future risks // Synthese. 2023. 202. Art. № 138.
25 . Summary of OECD expert discussion on future risks from artificial intelligence of 20 October 2022. OECD. 2022. Paris. https://wp.oecd.ai/app/uploads/ 2023/03/OECD-Foresight-workshop-notes-1.pdf.
26 . Указ Президента Российской Федерации «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации» от 10.10.2019 № 490. URL: http://www. kremlin.ru/acts/bank/44731.
27 . Live data: Investments in AI and data / OECD.AI Policy Observatory (database), 2024. URL: https://oecd. ai/en/data?selectedArea=investments-in-ai-and-data; https://oecd.ai/en/data?selectedArea=investments-in-ai- and-data.
28 . Green A. and Lamby L. The supply, demand and characteristics of the AI workforce across OECD coun- tries. OECD Social // Employment and Migration Work- ing Papers. № 287. Paris: OECD Publishing, 2023.
29 . Трофимов О.В., Захаров В.Я., Фролов В.Г., Павлова А.А. Развитие сложных экономических си- стем в условиях цифровой трансформации промыш- ленности: теория, методология, практика. М.: Первое экономическое издательство, 2020. 290 c.
30 . Staab R. et al. Beyond memorization: Violating privacy via inference with large language models. 2023. arXiv, 2310.07298v1. URL: https://arxiv.org/pdf/2310. 07298v1.pdf.
31 . Захаров В.Я., Лудушкина Е.Н., Корнилова Е.В., Кислинская М.В. Безопасность сложных экономиче- ских систем: управление рисками их цифровой трансформации // Экономический анализ: теория и практика. 2021. Т. 20. № 4. С. 592-623.
32 . Goldin I. et al. Why is productivity slowing down? Oxford Martin Working Paper Series on Econom- ic and Technological Change. № 2021-6. Oxford: Ox- ford Martin School, 2021. 82 p.
33 . Calvino F., Criscuolo C., Verlhac R. Declining business dynamism: Structural and policy determinants. OECD Science // Technology and Industry Policy Pa- pers. № 94. Paris: OECD Publishing, 2020. 76 p.
34 . Corrado C. et al. New evidence on intangibles, diffusion and productivity. OECD Science // Technology and Industry Working Papers. № 10. Paris: OECD Pub- lishing, 2021.
35 . Total Number of Device Connections (incl. Non- IoT) // IoT Analytics. 2020. URL: https://iot-analy tics.com/wp/wp-content/uploads/2020/11/IoT-connecti ons-total-number-of-device-connections-min.png.
36 . Абашкин В.Л., Абдрахманова Г.И., Вишнев- ский К.О., Гохберг Л.М. и др. Индикаторы цифровой экономики: 2024: Статистический сборник / Нац. ис- след. ун-т «Высшая школа экономики». М.: ИСИЭЗ ВШЭ, 2024. 278 с. URL: https://issek.hse.ru/mirror/ pubs/share/892389163.pdf.
37 . Матраева Л.В., Васютина Е.С., Башина О.Э. Методологические проблемы развития информаци- онно-аналитической инфраструктуры для оценки состояния и прогнозирования сферы искусственного интеллекта // Проблемы прогнозирования. 2024. № 1. С. 116-131. URL: https://ecfor.ru/publication/informat sionno-statisticheskij-uchet-iskusstvennogo-intellekta.
38 . Ружанская Л.С., Кузык М.Г., Симачев Ю.В., Федюнина А.А. Факторы применения сквозных циф- ровых технологий: вызовы для российских произво- дителей // Вопросы экономики. 2023. № 9. С. 5-28.
39 . Искусственный интеллект в России - 2023: тренды и перспективы. М.: Яков и партнеры, Яндекс, 2023. 80 с. URL: https://yakov.partners/upload/iblock/ c5e/c8t1wrkdne5y9a4nqlicderalwny7xh4/20231218_AI_ future.pdf?ysclid=ly66ckkqi054430029.