DOI: 10.33917/es-4.196.2024.46-53

Целью данной статьи является обнаружение критериев влияния технологий искусственного интеллекта в платежных системах на сознание населения как их основного пользователя. При анализе технологий использовались методы научного анализа: метод анализа и синтеза, абстрагирования, обобщения, описания, индукции, дедукции. Проведена оценка внедрения и влияния технологий, базирующихся на искусственном интеллекте. Показано, что на текущий момент возникла ситуация, когда инструментарий искусственного интеллекта получил возможность манипулировать человеческим сознанием. Результатом ускоренного развития взаимодействия людей в виртуальном пространстве являются как положительные, так и отрицательные последствия использования технологий искусственного интеллекта в платежных системах в рамках новой социальной реальности. На основании выявленных преимуществ и недостатков были обнаружены и выделены критерии воздействия технологий искусственного интеллекта на сознание населения.

Источники:

1. Величковский Б.Б. Сознание [Электронный ресурс]. Большая российская энциклопедия. URL: https://bigenc.ru/c/soznanief1153b

2. Технологии искусственного интеллекта и машинного обучения [Электронный ресурс]. НИУ ВШЭ. 2021. 5 марта. URL: https://hsbi.hse.ru/articles/tekhnologii-iskusstvennogo-intellekta-imashinnogo-obucheniya/

3. 12 вариантов использования ИИ и машинного обучения в финансах [Электронный ресурс]. Генеративный анализ данных. 2020. 10 апреля. URL: https://zephyrnet.com/ru/12-use-cases-of-aiand-machine-learning-in-finance/

4. Федоров Д. Что такое NLP? [Электронный ресурс]. Реновацио. 2023. URL: https://реновацио.рф/media/natural-languageprocessing

5. Вот положение НЛП в финансах. Ты должен знать [Электронный ресурс]. Shaip. 2023. 26 октября. URL: https://ru.shaip. com/in-the-media/here-are-the-applications-of-nlp-in-finance-youneed-to-know/

DOI: https://doi.org/10.33917/es-3.177.2021.50-57

Сегодня в сложной макроэкономической и геополитической обстановке России требуются принципиально новые подходы к созданию эффективной долгосрочной социально-экономической стратегии развития. Правительством Российской Федерации создана федеральная информационная система стратегического планирования посредством государственной информационной системы «Управление», продолжается сбор данных о реализации документов стратегического планирования. В настоящее время существуют тысячи документов стратегического планирования, однако до сих пор нет единого управления экономической системой страны на основе этих документов, федеральное правительство не имеет обратной связи от регионов и предприятий, что позволило бы скоординировать цели и задачи развития страны в целом и отдельных отраслей и регионов.

В связи с этим особенно остро стоит вопрос разработки эффективных методов перевода стратегического планирования и управления экономикой России в практическую плоскость — от совокупности тысяч документов, отдельных стратегий и планов к живой системе управления с обратными связями. Использование инструментария межотраслевых и межрегиональных экономических балансов, транспортно-экономических и топливно-энергетических балансов в связи с этим представляется одним из приоритетов.

Необходимо рассчитывать и финансовые, торговые, платежные балансы, балансы трудовых ресурсов, которые всегда были и остаются необходимыми элементами прогнозирования и планирования экономики. Наряду с этим представляется целесообразным в целях анализа состояния и перспектив развития отдельных отраслей использовать балансовые методы в рамках одной отрасли, показывающие соотношение «затраты — выпуск»; балансы основных фондов с учетом степени износа, уровня обновления, инвестиций.

В статье рассматривается организация информационно-сетевых мероприятий, ориентированных на защиту ключевых точек политического управления жизненно важными функциями государства на основе информационно-вычислительных инструментов оперирования рабочими параметрами нейросетевого мониторинга и изучения совокупности данных о процессах, влияющих на личность. Обоснована необходимость использования интеллектуальных средств нечеткой логики и нейронных сетей для поддержки государственных систем контрразведки, наблюдения и политического управления в отношении субъектов, доступных для идентификации, цифрового описания и анализа их социопатичности по отношению к государственным институтам политического управления. Осуществляется нейросетевой синтез цифровых матриц ключевых когнитивных и психосемантических показателей отдельных людей и их групп для выявления реакций на пакет политической информации любого, пользующегося электронными коммуникативными сервисами, субъекта. На этой основе реализуются меры по управлению метастабильными состояниями его личности и конфигурирования когнитивных и психосемантических механизмов интерпретации действительности в условиях доминирования неучтенных факторов информационного характера (информационные раздражители).

Источники:

В статье Гари Маркуса Deep Learning: A Critical Appraisal [1] поставлены вопросы о современных достижениях глубинного обучения и искусственного интеллекта (ИИ). Общий тон работы пессимистичный и настраивает на переосмысление полученных результатов, даже если они и промежуточные. Маркус дает прогнозы и пишет о возможных последствиях очередной шумихи вокруг ИИ-технологий [2]. В настоящей статье дается видение того, в каком направлении следует двигаться при разработке ИИ-систем.

 В статье рассмотрен возможный вариант эффективного использования интеллектуального капитала общества на основе инновационного продукта в виде предметно обученных нейросемантических моделей-приложений.