SCI Библиотека

В работе проведен анализ текстов описаний товарных позиций ТН ВЭД для обуви, определены признаки, влияющие на классификацию. Предложена систематизация признаков, доступных для визуального распознавания и формализации из документации. Приведены возможности использования методов искусственного интеллекта для решения задач классификации, приведен опыт построения экспертной системы.

Гуманизм — доктринальный метанарратив, который определяет представления о правах и свободах человека. Естественное право в цифровом мире релевантно, так как каждый конкретный индивид вполне рационально заинтересован в том, чтобы гуманистическая парадигма превалировала над абстрактными технологиями. Теория индивидуальной свободы и юридического равенства, сталкиваясь с алгоритмами машинной обработки информации, порождает парадоксы и оксюмороны. Очевидные противоречия в морализме виртуального мира и реального правосудия дополняются парадоксальными выводами юристов о правосубъектности роботов с искусственным интеллектом и одинаковостью законов для реального мира и киберпространства. Методология для опровержения неолиберальных утопий и тоталитарных фантазий, формирующих мнимое киберпространство или отрицающих его существование, может отличаться от классической диалектики до современного нарративного анализа, однако методы включенного наблюдения демонстрируют существование реальных и виртуальных прав и свобод человека и гражданина в мире, созданном цифровыми технологиями. Мы полагаем, что киберпространство сформировалось благодаря реализации естественной свободы творчества, на основе которой в процессе цифровизации за индивидами были признаны реальные цифровые права. В процессе того как институты информационного общества формируются с помощью искусственного интеллекта в киберпространстве, законодатель вынужден будет признать комплекс виртуальных цифровых прав. Реализация таких прав возможна без участия человека, но придание им юридического значения и смысла требует совершения индивидуальными или коллективными субъектами действий, имеющих юридически значимые последствия за рамками виртуальных измерений реального мира.

Введение. Автоматизация в области работы с персоналом является одним из способов увеличить эффективность как службы по управлению человеческими ресурсами, так и организации в целом. Целью проведения систематического обзора является анализ развития научной мысли в области автоматизации управления персоналом за последние 5 лет (с 2019 по 2024 годы).

Методология и методы. При подготовке обзора учитывались рекомендации PRISMA (2020). В качестве базы данных для анализа использовалась платформа OpenAlex. Поиск осуществлялся по ключевым словам - hr human resources automation, в периметр анализа были включены только научные статьи. В исходную выборку для проведения количественного анализа включены 3727 статьи, при этом учитывались продуктивность авторов статей, использование и взаимосвязь ключевых слов. Для анализа и предоставления результатов использовался пакет bibliometrix для языка программирования R (на основании интерфейса biblioshiny). Для проведения качественного анализа на основании тематического соответствия, содержания и наличия в базе данных Scopus были отобраны 46 работ по 5 основным тематическим направлениям публикаций с наибольшей численностью работ. Доступность отобранных для анализа материалов различается и определяется политикой публикующего журнала/ условиями публикации конкретной статьи.

Результаты. Зафиксирован рост количества публикаций по исследуемой теме, выделены наиболее популярные направления исследований: индустрия 4.0 и цифровая трансформация, аналитика в области управления человеческими ресурсами, подходы в области управления персоналом (использование ключевых показателей эффективности, подбор, развитие персонала). Много внимания в рассмотренных работах уделяется потенциалу использования генеративных языковых моделей (подобных ChatGPT) и влиянию автоматизации производственного процесса на работу по управлению персоналом; подчеркивается важность сохранения фокуса на развитии человеческого капитала компаний. Среди сложностей, с которыми приходится сталкиваться организациям, отмечается нехватка профильных компетенций у сотрудников, финансовые издержки при внедрении новых решений и риски нарушения этических норм.

Обсуждение. Дальнейшего изучения требует развитие практик управления персоналом под влиянием технологических изменений. В качестве ограничений обзора можно указать возможную неполноту базы данных, использовавшейся для обзора статей, а также субъективность суждений автора в части отбора и проведения качественного анализа статей.

Развитие искусственного интеллекта (ИИ) требует теоретического осмысления с точки зрения стратегических изменений в содержании и формах образования: с одной стороны, использование ИИ в образовании открывает новые возможности для повышения качества образования, с другой стороны, ИИ заменит многие виды деятельности человека в его профессиональной карьере и личной жизни. В связи с этим возникают следующие вопросы: какие способности человека являются специфически человеческими и не могут быть заменены возможностями ИИ? Каковы стратегические последствия внедрения ИИ в нашу жизнь для сферы университетского образования или других уровней и форм образования, в том числе в зависимости от специфики отдельных дисциплин? Наша цель - обобщить и представить выводы, сделанные на основе исследования различий между ИИ современного типа и человеческим интеллектом, с акцентом на выявление специфики человеческого интеллекта и поддержку его развития в системе образования. Мы рассматриваем возможность создания такого типа ИИ, который способен заменить даже те человеческие способности, которые не может заменить нынешний тип ИИ.

Ключевым словом мировой литературы является любовь - оно начало начал человеческого бытия. В результате новой технологической революции на этот статус претендует новое словосочетание - искусственный интеллект. В статье обозначены основные подходы к определению понятий «любовь» и «искусственный интеллект», осуществлена попытка обнаружения возможных точек сопряжения между ними.

В статье рассматривается искусственный интеллект (ИИ), ставится задача сопоставить ИИ и интеллект человека, выяснив их особенности, исходя из таких оснований, как способность человека и машины к пониманию, интуиции, воображению, познанию и мышлению. Определено, что ИИ способен к функционированию в качестве кибернетической системы, но он не обладает возможностью к порождению мира идеального. Показано, что отсутствие такой способности ИИ делает невозможным сближение системы человеческого интеллекта и ИИ, которые принципиально различаются.

Статья посвящена монографии «Социально-технологический дискурс в теориях и практиках цифрового тренда» под редакцией Н. Г. Багдасарьян. Рассмотрены особенности развития искусственного интеллекта, распространения цифровизации и роботизации. Подчеркнуты риски и последствия их бесконтрольного внедрения в процессы социальной жизни.

Восприятие человеком автономных машин представляет собой сложный процесс, который не поддается инженерным вычислениям, а расчет на принятие апостериорных решений опасен. В статье изучена история автоматизации транспортных средств, определены основные типы взаимодействия беспилотных автомобилей с окружающей средой, рассмотрены особенности социального восприятия беспилотных автомобилей и роль человека в процессе вождения.

В статье представлен анализ материалов круглого стола «Киборгизация: новые вызовы для современной системы управления», проведенного Олегом Гуровым в МГИМО в октябре 2024 года. В мероприятии приняли участие ведущие российские и зарубежные эксперты из различных областей науки и практики для междисциплинарного обсуждения процессов слияния человеческого и технологического. Рассмотрены ключевые аспекты киборгизации в контексте медицины, образования, кибербезопасности, психотерапии и социальной роботехники. Особое внимание уделено этическим вопросам внедрения технологий, проблемам регулирования процессов киборгизации и определению допустимых границ технологической модификации человека. Представлены результаты практического опыта применения нейротехнологий, бионического протезирования и систем искусственного интеллекта. Проанализированы культурно-специфические особенности восприятия новых технологий в разных странах. Сформулирована необходимость выработать сбалансированный подход к определению границ технологической трансформации человека и степени признания субъектности киборгизированных сущностей.

В статье рассмотрено влияние искусственного интеллекта на ключевые отрасли российской экономики и социальной сферы, включая здравоохранение, сельское хозяйство, транспорт, промышленность и строительство. Данные сферы определены как приоритетные отрасли для внедрения ИИ до 2024 года Министерством экономического развития РФ и Национальным центром развития искусственного интеллекта при Правительстве РФ. Целями исследования являются анализ текущего состояния внедрения ИИ в выбранных отраслях, оценка потенциала и перспектив использования ИИ в этих сферах, выявление основных барьеров и вызовов, связанных с внедрением ИИ, а также изучение успешных примеров применения ИИ в российской экономике. Проведен анализ нормативных документов, регулирующих развитие ИИ в России, с акцентом на Указ Президента Российской Федерации от 10 октября 2019 г. № 490, а также теоретических и эмпирических источников. Особое внимание уделено современным версиям ИИ, таким как GPT-4o, и их роли в модернизации и оптимизации различных процессов. В статье исследуются гипотезы о возможных негативных последствиях стремительного внедрения ИИ, включая опасения, высказываемые такими известными критиками ИИ, как Элиезер Юдковский, Илон Маск и Стив Возняк, и рассматриваются вызовы, с которыми сталкиваются предприятия. При этом учитываются данные о текущем уровне внедрения ИИ в России, который, по оценкам экспертов, составляет около 32% в среднем по отраслям экономики. Описаны примеры успешного применения ИИ, а также выявлены основные препятствия и перспективы его использования в российской промышленности и других секторах. Особое внимание уделяется наиболее востребованным технологиям ИИ, таким как интеллектуальные системы поддержки принятия решений и компьютерное зрение, которые, согласно данным Национального центра развития искусственного интеллекта, используются в 71% и 69% случаев соответственно.