SCI Библиотека

В последнее десятилетие цифровизация оказывает всё большее влияние на мировые политические процессы и становится устойчивым фактором международной жизни. Не стала исключением и дипломатическая практика, где всё большее распространение получает феномен цифровой дипломатии. В этом контексте особое значение приобретает задача совершенствования методов изучения данных процессов и явлений. В настоящей статье анализируются российские исследования цифровой дипломатии. Автор ставит перед собой цель выявить ключевые характерные для них методы, оценить их сильные и слабые стороны. В первом разделе статьи рассматриваются публикации, в которых применяется метод дискурс-анализа небольших по своему объему международно-политических текстов или их фрагментов. Автор заключает, что такой дизайн позволяет успешно описать коммуникационные стратегии различных политических игроков, но подходит больше для исследований лингвистического профиля, так как не отвечает на волнующие политологов вопросы об эффективности инструментария цифровой дипломатии. Во втором разделе анализируются работы, опирающиеся на метод контент-анализа. Автор приходит к выводу, что, хотя данный метод позволяет обработать больший массив данных и снизить влияние субъективных факторов, он также не лишен недостатков, поскольку при его применении игнорируются визуальный компонент публикаций и более широкий контекст, в который те помещены. В третьем разделе в центре внимания находятся работы, в которых используется наиболее трудоемкий и требовательный к ресурсам и навыкам исследователя метод машинной обработки больших массивов данных (хештегов). Как отмечает автор, применение этого метода сопряжено с целым комплексом очень специфических трудностей методологического и чисто технического плана. В частности, речь идет о проблеме отсеивания ботов и иных способов манипуляции трафиком. В этом контексте автор приходит к выводу о целесообразности дальнейшего совершенствования методов изучения цифровой дипломатии за счет развития культуры аналитики данных и более активного использования наработок из иных дисциплин (филологии, социологии, культурологии и т. д.).

Ключевой целью исследования, результаты которого представлены в данной статье, является раскрытие потенциала повышения качества преподавательской деятельности в области управленческих дисциплин на основе применения инструментов искусственного интеллекта (ИИ). Авторы в качестве методологического подхода в своей работе рассматривают системный анализ трансформации роли и основных функций, задач преподавателя в условиях стремительного развития и доступности инструментов генеративного искусственного интеллекта (ГИИ). Обосновано зарождение и развитие в области управленческих дисциплин новой гибридной модели «преподаватель + ИИ». В статье рассматривается промпт-инжиниринг как инструмент разработки и дизайна управленческих курсов, показаны возможности совершенствования системы оценивания с использованием искусственного интеллекта, отдельное внимание уделено новым инструментам визуализации учебного материала для повышения вовлеченности обучающихся, приведены успешные практики интеграции различных инструментов ИИ в учебном процессе. Авторы обосновывают, что ИИ не только предоставляет новые возможности совершенствования преподавательской деятельности, но и порождает новые проблемы как педагогического, так и организационного характера в области управленческих дисциплин. Результаты и выводы, представленные в статье, направлены на расширение дискурса о возможностях и рисках применения генеративного искусственного интеллекта в сфере управленческого образования.

Цель настоящего исследования заключается в выявлении ключевых направлений готовности к использованию ИИ в высшем образовании. Актуальность исследования обусловлена стремительной цифровой трансформацией высшего образования под воздействием ИИ и отсутствием целостного представления о направлениях исследовательской готовности к его внедрению. Был сформулирован следующий исследовательский вопрос: Какие направления исследований наблюдаются в существующем дискурсе о готовности к распространению технологий искусственного интеллекта в высшем образовании? Для ответа на исследовательский вопрос был проведен библиометрический анализ совместного цитирования 2237 публикаций, индексируемых в базе данных SCOPUS за период 2015–2025 гг. Далее, в исследовании было проведено качественное кодирование аннотаций для сужения выборки до 598 наиболее значимых публикаций. С помощью библиометрического анализа выделены пять основных направлений исследований: (1) формирование стратегической готовности университетов к ИИ в образовательных организациях (2) формирование организационной готовности университетов к ИИ (3) формирование потребительской готовности преподавателей и студентов к ИИ (4) формирование психологических параметров готовности к ИИ (5) формирование механизмов принятия решений при внедрении ИИ. Полученные результаты свидетельствуют о многоуровневом характере готовности к внедрению ИИ на стратегическом, организационном и личностно-психологическом. Исследование представляет собой систематический oбзор научных публикаций с использованием библиометрического подхода, что позволяет выявить новые перспективные направления дальнейшей разработки темы готовности высшего образования к распространению ИИ. Оно вносит вклад в понимание роли ИИ как ключевого фактора трансформации высшего образования.

В данной статье исследовано влияние искусственного интеллекта на повышение эффективности управления в нефтегазовой отрасли. Авторы, анализируя влияние искусственного интеллекта (ИИ) на повышение эффективности в нефтегазовой отрасли, включая оптимизацию разведки, добычи, логистики и экологической безопасности; размер рынка; долгосрочные тенденции в областях применения и т. д., выделяют ключевые технологические решения. К ним относятся автоматизация анализа данных, прогнозирование рисков и интеграция IoT-платформ. На основе проведенного исследования предлагается расширить использование искусственного интеллекта для повышения эффективности нефтегазовой отрасли посредством внедрения гибридных алгоритмов машинного обучения, усиления межотраслевого сотрудничества и разработки стандартов цифровой безопасности. Особое внимание уделяется роли ИИ в снижении углеродного следа и адаптации к глобальным климатическим инициативам. Использованы методы машинного обучения, анализ больших данных и кейс-стади ведущих компаний (Schlumberger, ExxonMobil, СИБУР). Применены статистические модели для оценки снижения затрат на добычу (до 40%) и повышения точности геофизической разведки. Данные получены из отраслевых отчетов, патентных баз и программных решений. ИИ используется для оцифровки производственных записей и автоматического анализа геологических данных, на основе глубинных нейросетей, что позволяет выявлять проблемы и оптимизировать ключевые процессы разведки нефти. Интеллектуальный анализ рыночного спроса через сбор данных и визуализацию повышает эффективность цепочек поставок. Современные коммерческие решения стимулируют цифровую трансформацию отрасли и инновации. Результаты исследования применимы для оптимизации разведки, добычи и логистики. В отличие от существующих работ, акцент сделан на специфику развивающихся рынков. Несмотря на текущие проблемы (затраты, качество данных), внедрение ИИ позволит: Усилить сбор данных каротажа; Внедрить интеллектуальную геофизическую разведку; Автоматизировать диагностику неисправностей. Ключевое направление - создание инновационного исследовательского центра для ускорения цифровой трансформации и внедрения инноваций.

В условиях экспоненциального роста технологических возможностей и увеличения объема данных искусственный интеллект (ИИ) может обеспечить не только повышение точности прогнозирования, но и нивелировать влияние когнитивных искажений, что существенно упрощает процесс принятия решений. ИИ отделяет прогнозирование от суждения, дополняя человека в процессе принятия решения, наиболее точно просчитывая вероятности, тем самым повторяя работу человеческой Системы-1, которая также автоматически просчитывает вероятности, но из-за эвристики суждений допускает предсказуемые систематические ошибки. В статье выявлены преимущества использования алгоритмов ИИ: во-первых, снижение когнитивной нагрузки при рассмотрении альтернатив, во-вторых, более точный прогноз, не поддающийся фреймингу, в-третьих, возможность выстраивать архитектуру выбора в рамках политики подталкивания. Обосновывается, что автоматизация и алгоритмы ИИ начинают влиять на индивидуальные решения, поднимая вопросы о природе автономного выбора и рациональности в цифровую эпоху. На практике симбиоз человека и ИИ, широко используемый в маркетинге, ритейле и др., позволяет выстраивать симулятивные модели реалистичного мультиагентного поведения, проводить динамическую сегментацию и создавать персонализированный контент на основе большого массива данных о предпочтениях потребителей, адаптировать инновационные продукты и кастомизировать индивидуальные предложения. В исследовании применяется междисциплинарный методологический подход, основанный на синтезе подходов поведенческой экономики, маркетинга и наук об ИИ. Авторы приходят к выводу, что динамичное партнерство ИИ и человека имеет мощный преобразующий потенциал в различных сферах жизнедеятельности от оптимизации бизнес-процессов до улучшения качества нашей жизни.

Введение. Цифровая компетентность рассматривается как ключ к занятости, образованию и социальной сфере в XXI веке. При этом не существует универсальной основы для изучения отношения к искусственному интеллекту (ИИ) и его использованию в профессиональной и личной жизни. Цель. Целью настоящего исследования является определение отношения респондентов к преимуществам и угрозам ИИ, которые могут способствовать или препятствовать процессу интеграции интеллектуального ИИ в разные аспекты жизни. Методология, методы и методики. В этой статье представлены результаты пилотного исследования отношения к ИИ, проведенного на выборке из 125 болгарских студентов и специалистов. Дизайн исследования смешанный (количественный и качественный) и включает шкалы, фокус-группы и интервью. Результаты и научная новизна. Установлено, что как молодые, так и взрослые люди основывают свои мнения на оценке эффективности ИИ и находят положительные последствия в связи с облегчением выполнения задач, но имеют серьезные сомнения относительно безопасности работы и использования ИИ в социальной сфере и подчеркивают, что навыки ИИ должны стать частью образования. Выделенные будущие направления исследований связаны с дифференциацией образовательных, профессиональных и личных сфер, а также самооценкой цифровой грамотности с точки зрения фактических данных и современного уровня развития. Практическая значимость. Результаты исследования сосредоточены на осознанном мышлении, состоянии образовательной среды и редизайне образовательного контента, в частности, на формах критического взаимодействия и использовании ИИ.

В связи с быстрым развитием технологий происходит структурное изменение требований к содержанию труда для разных должностей и профессий. В связи с этим основная задача настоящего исследования — оценка влияния развития искусственного интеллекта (ИИ) на рынок труда. Методологическая основа — структурирование основных профессиональных ниш в области деятельности «Экономика и управление» и оценка структуры востребованных компетенций в рамках этих специализаций в России; методы исследования — качественный анализ актуальных экспертных материалов и научных публикаций, а также количественное исследование на основе данных российских сайтов по поиску работы за период с 2020 по 2024 г. В результате анализа развития ИИ систематизированы риски и возможности его внедрения для рынка труда и занятости; структурировано описание востребованных компетенций в области ИИ; для российского рынка труда выделено три группы компетенций, ожидаемых от работников, по степени их специфичности для работы с технологиями ИИ; оценены объем и структура спроса по профессиональным сегментам занятости в области экономики и управления на начало 2024 г. Авторами сделан вывод о целесообразности мониторинга требований рынка труда к знаниям и навыкам работников в области использования ИИ для своевременной оценки качественных изменений в спросе на труд, информирования системы профессионального образования для корректировки образовательных программ, что, в результате, будет способствовать повышению производительности труда в экономике.

Книга Нильсона написана как учебник, посвященный методам поиска решений в пространстве состояний, — главной теме в исследованиях по искусственному интеллекту. В ней излагаются основные теоретические результаты и для их иллюстрации разбираются многочисленные примеры решения задач — игра в 15, игра тик-так-ту, задача о коммивояжере, задача о пирамидке, доказательство теорем и др.

Для чтения книги требуются небольшие познания по теории графов, комбинаторике и исчислению предикатов.

Доступность изложения и тщательно подобранные задачи различной трудности делают книгу полезной студентам и аспирантам, специализирующимся по искусственному интеллекту. Она будет интересна и специалисту как обстоятельный обзор большого числа современных работ, рассеянных по журналам, трудам конференций и отчетам.

Введение. На протяжении 50 лет тема искусственного интеллекта остается ведущей в пределах широкого спектра научных отраслей. Теоретический анализ. Предварительная аналитика базы данных Scopus результируется рейтингом публикационной активности, в котором social sciences (общественные науки) занимают инсайдерские позиции наряду с computer sciences и некоторыми другими областями. С 60-х гг. прошлого века по настоящее время происходил экспоненциальный рост научных публикаций, содержащих маркировку «artifi cial intelligence» в наименованиях, аннотациях и ключевых словах. Эмпирический анализ. В статье предпринята попытка с опорой на элементарные числовые показатели и качественной контент-аналитики выявить тренды тематики искусственного интеллекта в западных общественных науках, эволюции ключевых направлений исследования, а также основных мифологем научного дискурса. Выборка вербальных маркеров производилась в соответствии с двумя условно обозначенными категориями: «тренды», или частотные инженерно-технические и социально-гуманитарные термины; «мифологемы», т. е. элементы вторичной семиотической системы, альтернативные «буквальному» смыслу.

Заключение. Исследование предваряется гипотезой: social sciences ввиду спецификации дискурса и предметного спектра содержат «натурализованные» мифологемы, связанные с другими дискурсивными практиками и преломляющие научно-технические интерпретации предмета изучения.

Введение. Современные художники все чаще прибегают к новым способам создания произведений искусства – происходит постоянное внедрение нейросетевых программ и новых методик, что приводит к качественно новым результатам и новому художественному мышлению. В данном случае особо интересен опыт Китая, где на законодательном уровне внедряются разработки искусственного интеллекта в создание художественных работ. Теоретический анализ. Существуют несколько концепций, рассматривающих творчество и авторство в эпоху искусственного интеллекта. Исследователи сходятся на мнении, что сейчас мы находимся в эпохе соавторства с нейросетями, так как они могут привносить новые элементы в изначальный замысел художника. Китайские авторы активно используют ChatGPT, Midjourney и другие нейросети для разработки и усовершенствования своих идей.

Заключение. Методология применения нейросетей обогащает творчество современных художников, но одновременно может стать угрозой для когнитивных способностей будущих авторов.