DOI: 10.33917/es-4.202.2025.78-85

В статье проанализировано социально-экономическое положение работников горнодобывающей промышленности (с 2019 по 2025 г.), выявлены тенденции перехода с традиционных на инновационные инструменты в трудовой деятельности персонала. В том числе обнаружено, что внедрение технологий искусственного интеллекта способствует минимизации человеческого фактора и обеспечивает максимальную отдачу производства. Также в данной статье рассмотрена трансформация качественных и количественных характеристик представителей горнодобывающей промышленности, ее социальные последствия, в частности, влияние работы в горнорудной отрасли на психофизическое здоровье.

Исследована разработка нелинейного алгоритма с использованием методов искусственного интеллекта, включающих в себя нейронную сеть и когнитивные модули как фактор перехода с традиционных на инновационные инструменты в трудовой деятельности персонала горнодобывающей промышленности и имеющих непосредственную значимость для человека.

Источники:

1. Зиновьева О.М., Меркулова А.М., Смирнова Н.А., Щербакова Е.А. К вопросу управления психосоциальными рисками в горном деле // Горный информационно-аналитический бюллетень. 2022. № 1. С. 20–33.

2. Тимофеева С.С., Бобоев А.А., Дроздова И.В. Идентификация опасностей при добыче рудного золота в России и Узбекистане // Journal of Advances in Engineering Technology. Vol. 1(1). Sept. 2020. С. 1–7.

3. Чеботарев А.Г., Лескина Л.М., Головкова Н.П. Условия труда и профессиональный риск нарушения здоровья рабочих рудных карьеров // Горная промышленность. 2020. № 5. С. 115–119.

4. Березовская А.В., Фомин А.И. Факторы опасности здоровью шахтеров и меры противодействия этим рискам // Международный научно-исследовательский журнал. 2023. № 5(131). С. 1–8.

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/