SCI Библиотека

В статье представлены результаты исследования влияния цифровизации и автоматизации медиа на формирование потребительского поведения студенческой молодежи и молодых специалистов в журналистской и блогерской деятельности. Определены соответствующие стратегические векторы целенаправленности социальной конструкции потребительского поведения молодых людей. Теоретическая база исследования - работы по социальной конструкции реальности (П. Бергера и Т. Лукмана) и по реальности массмедиа (Н. Лумана). Основные методы эмпирических исследований: 1) обзор литературы и вторичный анализ исследований по данной теме, в том числе исследований цифрового маркетинга и его влияния на поведение потребителей; 2) наблюдение за поведением студенческой молодежи и молодых специалистов в онлайн-среде и его анализ. Выявлены специфические особенности потребительского поведения современной молодежи: социальная мобильность; жизненные перемены, инновационность, эксперимент; быстрая внушаемость и доверчивость. В результате исследования установлено, что молодежь активно использует современные медиа, ее привлекает развлекательный контент (видео, музыка, подкасты, игры и др.) и обучающие платформы. Рассмотрен и типологизирован базовый инструментарий работы создателей контента в условиях автоматизации медиа: работа с фотодокументами (обработка фото, создание коллажей, фоторепортажи, фотогалереи, слайд-шоу, аудио-слайд-шоу, панорамные фотографии, интерактивные 3D-панорамы и др.); работа с графикой (карикатуры, комиксы, демотиваторы и интернет-мемы, облака тегов, интерактивная графика, инфографика, элементы картографии; тайм-линии (таймлайны) и др.); работа с аудио (подкасты, аудиоверсии текста, аудиоиллюстрации и др); работа с видео (видеоиллюстрация, видеосюжет, видеоистории, видеотрансляция, интерактивное видео и др.); мультимедийная публикация (интервью, репортаж, очерк, новостное сообщение и др.). Выявлено возрастание существенных угроз и рисков, связанных с принципиальным отсутствием общественного контроля в цифровом поле, так как итоговый контент формируется автоматизированными процессами с применением искусственного интеллекта.

Интерес к инновационным технологическим стратегиям и современным цифровым инструментам обработки информации значительно возрос в связи с необходимостью управления большими массивами неструктурированных данных. Автоматизированная суммаризация - важный инструмент в различных областях, требующих эффективного анализа и обработки больших объемов текстовой информации. В статье представлен обзор актуальных парадигм и сервисов автоматизированной суммаризации на основе междисциплинарных исследований в области лингвистики, компьютерных технологий и искусственного интеллекта. Особое внимание уделено синтаксическим и лексическим приемам, используемым нейросетевыми моделями для сжатия текста. В качестве примера рассмотрены сервисы QuillBot, Summate. it, WordTune, SciSummary, Scholarcy и OpenAI ChatGPT. Выявлено, что современные модели автоматизированной суммаризации успешно применяют экстрактивные и абстрактивные методы для создания резюме разного качества и объема. Экстрактивный подход основан на выделении наиболее значимых предложений в исходном тексте. Абстрактивные алгоритмы создают новые формулировки, сохраняя основную мысль оригинального текста. Автоматизированные суммаризаторы эффективно используют приемы сжатия текста (устранение избыточной информации, упрощение сложных конструкций и обобщение данных), присущие человеку в процессе обработки текстовой информации. Эти технологии обеспечивают высокую точность и связность генерируемых резюме, хотя каждая модель имеет свои ограничения. Для достижения оптимальных результатов важно учитывать специфику задачи и выбирать подходящую модель суммаризации: экстрактивную - для краткости и точности; абстрактивную - для более глубокой смысловой обработки текстовых данных.

В статье анализируются современные разработки в области искусственного интеллекта на основе созданной компанией OpenAI программы ChatGPT. Идея создания ИИ была высказана в 1950 году А. Тьюрингом же был предложен тест, прохождение которого могло бы утверждать, что ИИ создан. Определение понятия ИИ сталкиваются с трудностями. С точки зрения автора, интеллектуальными можно назвать те виды деятельности, которые позволяют Homo sapiens выделиться из окружающего птичьего мира, переставая опираться лишь на силу и быстроту движений. Распознание образов, самообучение и целенаправленность деятельности не являются характеристическими признаками интеллекта. Основным видом деятельности, которая специфична для человека и которая, будучи добавленной к распознаванию образов, самообучению и целенаправленной деятельности, делает их интеллектуальными, является понятийное мышление, умение отстаивать его именно на языке и использовать в рассуждениях. Исторически существовали две основные конкурирующие конференции к ИИ — логической и нейросетевой. Одним из серьезных изъянов нейросетевого совета является необъяснение способности рассуждений, которые приводят к тому или иному заключению, что затрудняет проверку их правильности. На конкретных примерах показано, что ChtGPT не научились корректно моделировать простейшие понятийные рассуждения. Причина этого кроется в фундаментальных ограничениях конституций в его основе большой языковой модели, которые невозможно исправить внешним обучением. Еще одним недостатком ChatGPT является его устойчивость к нейрохакингу — принуждению в ходе диалога принять нужные решения для пользователя. Это серьезная угроза для широкого применения нейронных сетей в области принятия управленческих решений. Статья написана на основе исследований, проведенных летом 2023 года.

Ожидается, что ChatGPT, большая языковая модель (LLM) от OpenAI, окажет огромное влияние на многие аспекты жизни общества. В средствах массовой информации ведется много дискуссий по поводу LLM, а ученые все чаще обсуждают ее преимущества и этические недостатки. В этой статье исследуется глубокое влияние диалога в сократовском значении на западную и незападную мысль, подчеркивая его роль в поисках истины посредством активного мышления и диалектики. В отличие от сократического диалога, ChatGPT генерирует правдоподобные ответы на основе заранее подготовленных данных, не стремясь к объективной истине, личному опыту, интуиции и сочувствию. Ответы LLM ограничены набором обучающих данных и алгоритмами, которые могут закреплять предвзятость или дезинформацию. В то время как сократический диалог представляет собой творческий, философский обмен, наполненный онтологическим, этическим и экзистенциальным смыслом, взаимодействие с ChatGPT характеризуется как интерактивная обработка данных. Но так ли это на самом деле? Возможно, мы недооцениваем потенциал эволюционного роста больших языковых моделей? Эти вопросы имеют важные последствия для теоретических дебатов в когнитивной науке, меняя наше понимание того, что означает познание в искусственном и естественном интеллекте. В этом специальном выпуске ChatGPT как предмет философского анализа рассматривается с позиций сдержанного оптимизма и довольно жесткой критики. В него вошли шесть статей, охватывающих широкий круг тем. Первая группа исследователей подчеркивает, что машинное понимание и общение соответствуют человеческой практике. Другие утверждают, что ИИ не может достичь человеческого уровня интеллекта, потому что ему не хватает концептуального мышления и способности творить. Столь противоречивые интерпретации лишь подтверждают сложность и неоднозначность изучаемого феномена.

Цель. Поиск взаимосвязи между вовлечённостью в использование мобильных технологий и восприятием подростками возможностей использования искусственного интеллекта (ИИ). Процедура и методы. В исследовании приняли участие 385 подростков в возрасте от 11 до 18 лет (50,9% – девочки). Использовались методика выявления форм использования мобильных устройств, шкала фаббинга, авторский опросник восприятия возможностей ИИ, методы описательного, сравнительного, корреляционного и факторного анализов.
Результаты. Исследование показало, что характер взаимодействия подростков с новыми цифровыми технологиями опосредован полом, этапом обучения и возрастом владения первым гаджетом. Выявлено, что вовлечённость подростка в использование гаджетов связана с восприятием более широкого спектра возможностей взаимодействия с технологиями ИИ.
Теоретическая и/или практическая значимость обусловлена возможностями учёта результатов при разработке программ сопровождения цифровой социализации школьников.

Криминалистика, цифровизация, цифровая криминологическая экспертиза, искусственный интеллект, киберпреступления. Процесс цифровизации современного общества находит проявление в процессе криминалистической деятельности. Модернизируются способы исследования доказательств, в частности анализа следов биологического происхождения и цифровой информации. В статье рассмотрены наиболее перспективные и результативные направления криминалистики с использованием цифровых технологий, а также их роль в процессе расследования преступлений.

Статья посвящена исследованию возможности использования современных компьютерных технологий для уменьшения травматизма населения и быстрого реагирования администрации города на опасные участки.

В данной статье рассматриваются основные особенности развития искусственного интеллекта в сети Интернет. Описываются особенности совершения преступлений экстремистской направленности, в том числе при помощи искусственного интеллекта. Выявления основных проблем в этой области и поиска путей решения возникших проблем.

В статье освещаются основные проблемы, связанные с выбором законного состава суда для рассмотрения конкретного уголовного дела, в том числе анализируются основные подходы к вопросу о применении искусственного интеллекта в уголовном судопроизводстве. На основе анализа норм отечественного законодательства, правоприменительной практики, а также позиций ученых-процессуалистов, делается вывод о том, что проблема выбора состава суда обусловлена коллизиями в законодательстве, а также о том, что искусственный интеллект не может полностью заменить судью-человека.

Применение методов искусственного интеллекта и методов машинного обучения для построения инвестиционных маршрутов, направленных на поиск балансовых моделей между частными и государственными источниками финансирования, имеют высокую актуальность в связи с текущими задачами импортозамещения и обеспечения технологического суверенитета в Российской Федерации. Системы поддержки принятия решений, моделирующие сценарии развития бизнеса на основе размеченных данных, могут выступать инструментом снижения рисков проектов импортозамещения и проектов обеспечения технологического суверенитета, а также венчурных и иных высокотехнологичных проектов за счет раннего интегрированного планирования на ранней стадии развития проекта и ранней балансировки возможностей разработчика и инвестора для балансирования различных источников финансирования как частных, так и мер государственной поддержки, на разных стадиях развития проекта. Одним из направлений данного исследования является разработка (способа) машинного обучения и искусственного интеллекта на основе сверхточной нейросети, позволяющей автоматизировать задачу навигации технологических проектов по инструментам инвестиционного финансирования, и построения непрерывного мультиагентного инвестиционного маршрута, что позволит снизить риски технологических проектов в части своевременного получения инвестиций как частных, так и мер государственной поддержки, за счет применения алгоритма как помощника соединения стадии развития проекта, типа проекта, с типом источника финансирования. Целью данного исследования являлись стратегирование разработки, внедрения и масштабирования применения методов искусственного интеллекта и сценарного мультиагентного моделирования для решения экономических координационных задач привлечения частно-государственного финансирования через инструмент персональных инвестиционных маршрутов и интегрированных инвестиционных маршрутов. В ходе исследования обоснована актуальность стратегирования разработки, внедрения и масштабирования интегрированных инвестиционных маршрутов, определены принципы построения персональных и интегрированных инвестиционных маршрутов, разработан чек-лист проверки персонального и интегрированного инвестиционного маршрута, разработана методика построения персонального и интегрированного инвестиционного маршрута с применением алгоритмов искусственного интеллекта. На основе персональных и интегрированных инвестиционных маршрутов привлечения финансирования с применением алгоритмов искусственного интеллекта обоснована возможность стратегирования экономических потенциалов развития территории, в части привлечения дополнительных источников финансирования через мультиагентное моделирование финансово-хозяйственного взаимодействия отдельных инвестпроектов и интегрированных инвестпроектов, а также оценка влияния реализации инвестиционного проекта или проектов на длинные мультипликативные экономические эффекты и усиление отраслевой и межотраслевой кооперации, что, в свою очередь, содействует инвестиционной привлекательности территории. В исследовании использовали теорию стратегии и методологии стратегирования академика В. Л. Квинта.