Журнал «Экономические стратегии», рубрика: «Цифровое общество»


Изменение бизнес-моделей в условиях цифровой трансформации мировой экономики

DOI: 10.33917/es-1.175.2021.64-69

Технологические достижения привели к быстрому снижению удельной стоимости обработки данных, что явилось стимулом значительного увеличения использования цифровой информации, которой можно манипулировать с высокой скоростью и низкими предельными издержками. Это изменение облегчило использование и интеграцию цифровых продуктов и транcакций, что обусловило постоянную структурную трансформацию экономики. Цифровые технологии все больше стирают границы между жизнью людей и информационными технологиями, что требует разработки системного подхода к инновационным бизнес-моделям, а пока общая концепция и единая методика системной разработки цифровых бизнес-моделей отсутствует. В настоящей статье обобщены основные подходы к анализу изменений бизнес-моделей под воздействием цифровой трансформации. Последняя привела как к модификации глобальных цепочек создания стоимости, так и к развитию нового типа глобальных цифровых платформ, функционирующих на базе новой системы конкурентных преимуществ

Источники:

1. Tax Challenges Arising from Digitalisation — Interim Report 2018: Inclusive Framework on BEPS, OECD/G20 Base Erosion and Profit Shifting Project. Paris: ОECD Publishing, 2018. P. 12.

2. Кириллов В.Н. Роль инновационных факторов в повышении конкурентоспособности российских предприятий // Российский внешнеэкономический вестник. 2009. № 6. С. 67–68.

3. Brousseau E., Pénard T. The Economics of Digital Business Models: A Framework for Analyzing the Economics of Platforms // Review of Network Economics. Vol. 6. Issue 2. P. 82.

4. Casalini F., González J.L., Moïsé E. Approaches to market openness in the digital age // OECD Trade Policy Papers. No. 219. Paris: OECD Publishing, 2019. P. 2.

5. OECD market openness principles [Электронный ресурс] // OECD Innovation Policy Platform. 2010. URL: http://www.oecd.org/innovation/policyplatform/48137680.pdf.

6. Romalis J. Market access, Openness and Growth // NBER Working Paper. 2007. No. w13048.

7. Osterwalder A., Pigneur Y. Business model generation: a handbook for visionaries, game changers, and challengers. Wiley, Hoboken, NJ, 2010. 282 p.

Гибридный сильный искусственный интеллект

29 декабря 2020 г. в режиме Zoom-конференции состоялось расширенное заседание Рабочей группы Российского технического комитета по стандартизации 164 «Искусственный интеллект». Участники обсудили основополагающие принципы искусственного интеллекта, результаты работ в области искусственного интеллекта (ИИ) в России и мире, а также проблемы и трудности, возникающие в данной области

Китай как нейроинформационная мегаматрица: цифровые технологии структурирования когнитивных ансамблей порядка

DOI: 10.33917/es-1.175.2021.50-61

В Китае стратегия развития национальной информационной инфраструктуры реализует широкомасштабный и не имеющий аналогов в мире проект развития искусственного интеллекта и его приложения к решению важнейших проблем. Угрозы и риски современного этапа не оставили Китаю другого выбора. Активно используются лучшие советские и российские разработки централизованного планирования и моделирования, перенимается передовой американский опыт использования нейроинформационных технологий для воздействия на социум. Фактически формируется нейроинформационная мегаматрица, которая позволит китайским властям удержать бурлящую массу людей и организаций в рамках управляемого контура. Конфигурирование когнитивных коммуникаций в социотехнической системе «человек — инфокоммуникационная среда — государство» позволяет развить модель социального кредита для формирования векторов поведения больших групп населения с выбраковкой нелояльно поступающих (уже реализовано) и нелояльно думающих (скоро будет реализовано) человеческих единиц китайского общества

Источники:

1. Путин: лидер в сфере искусственного интеллекта станет властелином мира [Электронный ресурс] // РИА Новости. 2017. 1 сентября. URL: https://ria.ru/20170901/1501566046.html.

2. Агеев А.И., Логинов Е.Л. Китай в точке бифуркации: поиск новой стратегической модели // Экономические стратегии. 2016. № 2. С. 20–33.

3. Неклесса А.И. Кризис истории. Мир как незавершенный проект // Полис. Политические исследования. 2018. № 1. С. 80–95.

4. Лю Пэн. Воздействие средств массовой информации на формирование ценностных ориентаций молодежи Китая // Актуальные вопросы современной науки. 2010. № 15. С. 169–176.

5. Иванько А.Ф., Иванько М.А., Зеленкова Т.В. Особенности развития компьютерных сетей в Китае // Научное обозрение. Экономические науки. 2019. № 1. С. 27–31.

Институциональные барьеры внедрения инноваций при реализации программы «Цифровая экономика Российской Федерации»

DOI: 10.33917/es-8.174.2020.36-43

Исследование институциональной среды позволяет в эпоху высокой неопределенности выявить закономерности, препятствующие изменениям, проведение которых в настоящий момент определяет не только показатели эффективности, но и является залогом выживания. На основе анализа текущего состояния развития цифровой экономики в РФ с учетом событий первой половины 2020 г., а также подходов к организации и показателей выполнения национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации» выдвинуты предположения относительно основных составляющих институциональной среды цифровой трансформации. Были сопоставлены институциональные барьеры, препятствующие экономическому росту в результате повышения информатизации процессов. Основной причиной образования институциональных барьеров считается низкая скорость реагирования, запаздывание преобразования институциональной среды относительно уклада, обеспечивающего достижения максимального положительного эффекта использования цифровых технологий

Источники:

1. Число перешедших на «удаленку» россиян выросло почти в пять раз [Электроннный ресурс] // РКБ. 2020. 14 апреля. URL: https://www.rbc.ru/society/14/04/2020/5e94bb939a7947d83b0436cd.

2. Цифровая Россия: новая реальность [Электронный ресурс] // McKinsey & Company. 2017. URL: https://www.mckinsey.com/~/media/mckinsey/locations/europe%20and%20middle%20east/russia/our%20insights/digital%20russia/digitalrussia-report.ashx.

3. Цифровая активность предприятий обрабатывающей промышленности в 2019 г. [Электронный ресурс] // Высшая школа экономики. 2020. URL: https://issek.hse.ru/mirror/pubs/share/333003484.

4. Абдрахманова Г.И., Вишневский К.О., Гохберг Л.М. и др. Цифровая экономика: 2020: Краткий статистич. сб., Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». М.: НИУ ВШЭ, 2020.

Социальные сети, их базовые факторы, а также роль в обществе и государстве в условиях цифровой трансформации

DOI: 10.33917/es-8.174.2020.26-35

Общество исторически связано с государством, которое играет роль института власти и управления. Главная задача государства — жизнеобеспечение, выживание, развитие общества и  суверенитет страны. Основным механизмом, который государство использует для реализации указанных функций, являются естественные социальные сети. Они пронизывают каждую ячейку общества, все элементы страны и ее территорию. При этом они могут иметь центр управления или действовать по принципу самоорганизации (сетецентризм). Сеть — это универсальная природная технология со статусом категории в науке. В работе описаны пять базовых факторов любой социальной сети, в частности государственной, а также то, что отличает соцсеть от других организационных моделей общества. Соцсети государства опираются на коммуникационные, транспортные и прочие сети страны, являясь механизмом реализации единой стратегии и плана. Однако появление других сильных сетевых центров конкуренции государственной власти с неизбежностью приводит к проблемам — социальным конфликтам и даже катастрофам в обществе по причине разрушения существующих социальных институтов. В работе указаны основные ловушки с использованием альтернативных соцсетей, разрушающих основы государства и других социальных институтов, что приводит к потере суверенитета, а то и к полному развалу страны.

Источники:

1. McCarthy C. Facebook: One Social Graph to Rule Them All?

CBS Interactive Inc., 2010.

2. Кристакис Н., Фаулер Дж. Связанные одной сетью: как на нас влияют люди, которых мы никогда не видели. М.: Юнайтед Пресс, 2011. 361 с.

3. Сорокин П. Человек. Цивилизация. Общество. М., 1992. 304 с.

4. Семенов Ю.И. Введение во всемирную историю. Вып. 2. История первобытного общества. М.: МФТИ, 1998. 192 с.

Стратегия формирования правового поля в сфере определения ответственности за вред, причиненный технологиями с использованием элементов искусственного интеллекта

DOI: 10.33917/es-7.173.2020.118-124

В современном мире внедрение технологий с элементами искусственного интеллекта во все сферы жизнедеятельности развивается стремительными темпами, которые значительно опережают развитие законодательства. В связи с этим возникает проблема определения ответственности за вред, причиненный применением подобных технологий, которая может быть разрешена только в результате разработки комплексной стратегии развития правового поля в данной сфере и доведения действующего законодательства до уровня информационно ориентированного Общества 5.0, концепция которого предполагает технический прорыв в области кибертехнологий. Цель настоящего исследования состоит в анализе сложившейся ситуации в сфере правового регулирования ответственности за вред, причиняемый технологиями с элементами искусственного интеллекта, и в определении стратегии формирования правового поля в данной сфере. В первой части работы проводится анализ сложившейся правовой ситуации на основе научных разработок в данной области, а также решений, предлагаемых стратегией развития технологий искусственного интеллекта как основы для

формирования правового поля. Вторая часть работы посвящена стратегии формирования правового поля в сфере определения ответственности за использование технологий с элементами искусственного интеллекта. В заключительной части статьи делается вывод о том, что рассматриваемая стратегия может быть реализована путем разработки комплекса мер, направленных на имплементацию в действующее  законодательство положений, определяющих ответственность

за использование технологий с элементами искусственного интеллекта

Проблема безработицы в цифровой экономике

DOI: 10.33917/es-7.173.2020.110-117

В статье анализируется особый вид безработицы, чье  возникновение связано с развитием цифровой экономики. Показаны основные проблемы, которые цифра может привнести в общественную жизнь и судьбу отдельного работника. Главная из этих проблем состоит в том, что с дальнейшей цифровой трансформацией экономики все больше рабочих мест может оказаться под угрозой исчезновения, и на этот раз исчезновение старых рабочих мест не будет сопровождаться появлением новых. Может возникнуть такая ситуация, когда высвобожденные из-за цифровизации работники станут не только безработными, но и вообще неработоспособными. Встает глобальный вопрос: чем занять тех, кто не будет работать, и на что их содержать? Рассматриваются также связанные с этими проблемами меры по регулированию численности населения и глобальные механизмы управления демографическими процессами

Источники:

1. Ford M. Rise of the Robots: Technology and the Threat of a Jobless Future. One World Publications. 2015.

2. Atkinson R.D. In Defense of Robots [Электронный ресурс] // National Review. 2017. April, 17. URL: http://www.nationalreview.com/article/446933/robots-jobs-industrial-future.

3. Халин В.Г., Чернова Г.В. Цифровизация и ее влияние на российскую экономику и общество: преимущества, вызовы, угрозы и риски [Электронный ресурс] // Управленческое консультирование. 2018. № 10. С. 46–63. URL: https://spb.ranepa.ru/images/nauka/UK_DOI/10_18/Khalin_10_18.pdf.

4. Осипов В.С. Проблема занятости в цифровой экономике // ЦИТИСЭ. 2019. № 1.

5. Автомобиль без водителя: Как технология изменит экономику мира в ближайшие 15 лет [Электронный ресурс] // Vc.ru. 2015. 23 мая. URL: https://vc.ru/transport/8324-autonomous-cars.

6. Космические тракторы. Как беспилотные комбайны ходят по полю с точностью до 3 см [Электронный ресурс] // ТАСС. 2019. 29 августа. URL: https://tass.ru/ekonomika/6799945.

Нейроуправление: конвергентная интеграция человеческого мозга и искусственного интеллекта

DOI: 10.33917/es-6.172.2020.46-57

Мировые достижения в области нейронаук открыли ранее недоступные возможности для создания принципиально новых систем управления на основе нейроинтерфейсов (мозг — компьютер — мозг). Происходит гибридизация сред — постепенное размывание границ между физической, когнитивной и цифровой реальностью. Описания социальных и когнитивных практик реальных людей трансформируются в формирование искусственного электронного субъекта, который становится более реальным, подменяя в социуме биологический объект (человек есть то, как он представлен в электронной информационной среде). При этом развитие нейроинтерфейса в перспективе ведет к перекодировке нервной ткани и меняет биологический субстрат человеческого мозга и тела в векторе конвергентной коллаборации живых и искусственных нервных систем.

Наши американские партнеры-конкуренты (Минобороны США в лице DARPA) ведут мультидисциплинарные комплексные исследования в этой сфере, лидируя по реальным результатам, руководство США наращивает госфинансирование. Происходит качественное изменение технологий управления человеком, социумом и государством. Задача России в этих условиях — формирование собственного сегмента Нейронет с опорой на отечественные нейротехнологии по аналогии с программным импортозамещением в российской атомной энергетике.

Источники:

 

1. Красильникова Ю. Нейроинтерфейсы лишат людей когнитивной свободы [Электронный ресурс] // Хайтек. 2017. 15 августа. URL: https://hightech.fm/2017/08/15/cognitive_liberty.

2. Агеев А.И., Логинов Е.Л. Россия в новой экономической реальности. М.: ИНЭС, Ассоциация «Аналитика», 2016. 460 с.

3. Агеев А.И., Логинов Е.Л. Битва за будущее: кто первым в мире освоит ноомониторинг и когнитивное программирование субъективной реальности? // Экономические стратегии. 2017. № 2. С. 124–139.

Классификация систем искусственного интеллекта

DOI: 10.33917/es-6.172.2020.58-67

В статье рассмотрена классификация систем искусственного интеллекта (ИИ). Роль ИИ существенно возросла в последнее время во всех сферах жизни. Применение ИИ в государственном управлении, производстве, медицине, военном деле, в социальной и иных сферах, обусловило ряд вопросов, связанных с определением понятия ИИ и классификацией систем ИИ. Такая классификация необходима для понимания роли ИИ в цифровой экономике. Большое значение классификация приобретает в условиях интенсивного развития международных стандартов систем ИИ и систем, построенных на знаниях (экспертных, нейронных, многоагентных, киберфизических систем и систем на основе промышленного Интернета).

Источники:

 

1. Wiener N. Cybernetics or Control and Communication in the Animal and the Machine. Hermann & Cie Editeurs, Paris, The Technology Press, Cambridge, Mass., John Wiley & Sons Inc., New York, 1948.

2. Энциклопедия кибернетики: В 2 т. / Под ред. В.М. Глушкова. Т. 1. Киев, 1974.

3. Указ Президента РФ от 10 октября 2019 г. № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации» (вместе с «Национальной стратегией развития искусственного интеллекта на период до 2030 года») [Электронный ресурс] // Департамент информационных технологий и цифрового развития Курганской области. URL: https://it.kurganobl.ru/Указ%20Президента%20РФ%20от%2010.10.2019%20N%20490.pdf.

4. Artificial Intelligence in Society [Электронный ресурс] // OECD. 2019. June, 11. URL: https://www.oecd-ilibrary.org/sites/eedfee77-en/index.html?itemId=/content/publication/eedfee77-en.

5. American National Standards Institute [Сайт]. URL: https://www.ansi.org.

6. Кукшев В. Международные стандарты цифровой экономики (ISO/IEC). Российский опыт [Электронный ресурс] // XIV Международная конференция «Нефтегазстандарт-2018». Екатеринбург, 2018. URL: https://238923.selcdn.ru/tm_production/media/files/events/extra_data/153/presentation/3_Kukshev_VI.pdf.

7. Кукшев В. Цифровые стандарты и международная практика каталогизации [Электронный ресурс]. Доклад на заседании Комитета по техническому регулированию, стандартизации и качеству Санкт-Петербургской торгово-промышленной палаты. Санкт-Петербург, 2019 . URL: https://238923.selcdn.ru/tm_production/activities/Vf8JlAml2ZPizh2faQGWgCe8lGZUWv58Y3ixHeAb.

Клеточная парадигма сетевой организации: значение для современного социума

DOI: 10.33917/es-6.172.2020.68-77

Микроорганизмы и культивируемые клетки тканей человека и животных формируют сложные биосоциальные структуры (колонии, биопленки, флоки, гранулы и др.) и способны к эффективной коммуникации и координации поведения в отсутствие единого управляющего центра. Децентрализованная (плоская) сетевая организация клеточных биосоциальных структур обусловлена наличием локальных информационных контактов между клетками, сигнального поля, создаваемого дистантными системами коммуникации (включая quorum sensing-системы) и сплачивающим клетки единым для сетевой структуры биополимерным матриксом. Подобные клеточные децентрализованные сетевые структуры образуются и в организме человека, в особенности в желудочно-кишечном тракте (ЖКТ). Клеточные биосоциальные структуры ЖКТ вступают в сложное сетевое взаимодействие с организмом хозяина, который представляет собой комплекс сетевых и иерархических структур, включающий головной мозг, периферическую нервную систему, иммунную и эндокринную системы. Сетевое взаимодействие в системе «микробиота — хозяин» может носить как конструктивный, так и деструктивный, подрывающий физическое и психическое здоровье характер, что во многом обусловлено потенциально вредоносными свойствами децентрализованных сетевых структур. Коммуникация между микробными клетками и организмом хозяина протекает при участии нейромедиаторов — химических соединений, одной из функций которых является передача импульсов между клетками нервной системы. В заключительной части работы клеточная сетевая парадигма рассматривается как основа для организационных технологий по созданию эффективно действующих неиерархических творческих групп, цементированных единым полем ценностей и целевых задач (матриксом)