Введение
Искусственный интеллект стремительно проникает в каждый аспект повседневности, влияя на различные сферы жизнедеятельности. Технологии ИИ, начиная от рекомендательных систем в социальных платформах до самостоятельных транспортных средств, обещают трансформировать экономическую, медицинскую и научную области, а также множество других сфер. Оптимизация бизнес-процессов посредством технологий ИИ ведет к снижению финансовых издержек и обеспечению возможности разработки индивидуализированных продуктов и услуг. Благодаря автоматизации рутинных операций ускоряется выполнение задач, что способствует повышению общей производительности и открытию новых направлений для инновационных решений. Тем не менее, стоит учитывать, что параллельно с положительными изменениями автоматизация влечёт за собой и возможные негативные эффекты использования таких сложных систем.
Целю данного исследования является рассмотрение основных преимуществ, а также потенциальных рисков при использовании искусственного интеллекта и его интеграции в цифровую экономику, с учетом этических норм и правовых рамок, необходимых для его безопасного и стабильного внедрения.
Материалы и методы исследования
На базе экспертных суждений была проведена оценка преимуществ и угроз технологического прогресса. Таким образом исследование фокусировалось на спорных моментах применения искусственного интеллекта в современной цифровой реальности. В данной статье использовались систематизированные и обобщённые данные из избранных источников, что позволило провести всестороннюю интерпретацию результатов данного исследования.
Результаты исследования и их обсуждения
Анализ внедрения искусственного интеллекта в экономическую сферу демонстрирует, что автоматизация может усилить безработицу и социальное неравенство. Такое перераспределение рабочих мест в традиционных отраслях может вызвать социальную напряженность и подорвать стабильность общества [1]. Алгоритмы ИИ, обладая потенциальными предвзятостями и стереотипами, могут создавать проблемы в процессах найма и судопроизводства [2]. Автономные системы также вызывают сложные этические дилеммы, особенно в критических ситуациях.
Для всестороннего анализа искусственного интеллекта в экономической отрасли важно учесть плюсы и минусы данных технологий. Как упоминалось ранее, ИИ способен автоматизировать рутинные измерения через обработку информации и задействование робототехники (рис. 1). Это включает возможность автоматического сбора, структуризации и интерпретации больших массивов данных, что существенно ускоряет решение задач и позволяет корпорациям принимать взвешенные бизнес-решения.
Кроме того, в контексте физического труда, интеллект может существенно облегчить выполнение однообразных и тяжелых действий [3]. Одним из примеров является компания General Motors (GM), которая трансформирует производственные процессы и конструирование автомобилей, активно используя передовые ИИ-технологии. Стратегия GM включает профилактическое сервисное обслуживание роботов и проектирование экологически инновационных транспортных средств для будущих поколений.
Рис. 1. Возможности Искусственного интеллекта
Промышленные процессы в GM проходят глубокую трансформацию благодаря внедрению продвинутого искусственного интеллекта, в частности технологий машинного обучения и компьютерного зрения. Система, созданная при содействии сторонних разработчиков, осуществляет анализ визуальных данных, получаемых с камер, установленных непосредственно на роботизированных устройствах. Эти камеры в реальном времени фиксируют мельчайшие отклонения в работе механизмов – от микроскопических трещин на элементах до значительных отклонений траекторий движения.
Стоит отметить, что ИИ активно уменьшают затраты на организацию сбытовых цепочек, включая управление запасами и прогнозирование потребительского спроса, учитывая множество факторов, от ресурсной доступности до производственных ограничений, способствуя оптимизации и оперативному принятию деловых решений. Это демонстрируется на примере компании Danone, лидера продовольственной индустрии, где ИИ стремительно вытесняет традиционные статистические модели прогнозирования, тем самым используя машинное обучение, которое обрело критическую роль в преобразовании Danone, обеспечивая не просто косметическое улучшение, но полноценный пересмотр бизнес-процессов, от управления запасами до финансового планирования [4].
В основе современного подхода Danone к прогнозированию спроса лежат сложнейшие алгоритмы машинного обучения, которые обрабатывают обширные массивы информации, а также включают в себя сведения о продажах в прошлом, состав предложений конкурентов, а также макроэкономические факторы. Ценным источником становятся каналы социальных сетей, влияющие на аналитические модели, которые способны выявлять скрытые тренды и корреляции, которых человеческий анализ часто упускает из виду, предоставляя значительно более точные прогнозы [5].
Гибкость ML позволяет Danone оперативно адаптироваться к изменениям в рыночном спросе, например, при обнаружении неожиданного скачка популярности товара система своевременно сигнализирует о необходимости увеличить объемы производства, избегая дефицита. На данном примере компании Danone, можно сказать, что современные решения на базе нейронных сетей и технологий временных рядов способствовали сокращению избыточных запасов, поэтому применение Big Data лишь ускоряет обработку и анализ разрозненных источников.
Инновационные решения Danone не ограничиваются внутренним управлением, теперь, благодаря внедрению искусственного интеллекта в деятельность корпорации, компания обеспечивает постоянную связь с клиентами. Благодаря круглосуточному обслуживанию, далеко идущие контакты теперь возможны без ожидания ответа оператора. Чат-боты работают бесперебойно, обеспечивая решение вопросов даже в условиях разных часовых поясов. Таким образом, взаимодействие с клиентами происходит более быстро и эффективно, что предотвращает возможные недоразумения или проблемы [6].
Существуют значительные возможности для использования искусственного интеллекта в уменьшении трений на рынках труда. Это особенно актуально, когда автоматизация позволяет обрабатывать большее число заявок. HR-аналитика в контексте искусственного интеллекта представляет собой инновационную парадигму оптимизации кадрового менеджмента. Интеллектуальные системы обеспечивают комплексную интеграцию внутрикорпоративных и внешних компетентностных ресурсов организации. Методологический инструментарий ИИ позволяет трансформировать традиционные процессы управления персоналом через алгоритмизацию ключевых HR-процессов. Научно-технологический потенциал искусственного интеллекта создает принципиально новые методологические подходы к стратегическому кадровому планированию.
Эмпирические исследования российского рынка фиксируют диверсифицированные масштабы внедрения интеллектуальных технологий в кадровое управление. Статистические данные различных аналитических агентств презентуют вариативность показателей от 16% до 24% использования ИИ-решений в HR-процессах. Методологические расхождения в оценках обусловлены дифференциацией критериев идентификации интеллектуальных систем – от простых алгоритмических инструментов до комплексных когнитивных платформ. Технологически продвинутые индустриальные сектора демонстрируют опережающую динамику имплементации ИИ-технологий. Высокотехнологичные отрасли банковского, энергетического и добывающего профиля формируют передовой контур цифровой трансформации HR-менеджмента.
Однако к этой идее стоит подходить с осторожностью, ведь полная автоматизация означает также проведение интервью и оценку soft skills, а человеческий аспект остается важным на этих этапах [7].
При всех очевидных преимуществах ИИ, таких как рост продуктивности, технологические инновации и повышение качества жизни, расширение его возможностей создает серьезные риски, особенно для цифровой экономики [8]. Экономическая система, построенная на основе цифровых технологий и информационного взаимодействия, активно осваивает искусственный интеллект, однако этот процесс несет как преимущества, так и потенциальные угрозы. В данной контексте детально изучим первоочередные угрозы, возникающие из-за внедрения ИИ в цифровую экономику [9] (рис. 2).
Во время ускоренного развития современных технологий одной из наиболее насущных проблем становится перспектива массовой безработицы. Автоматизация монотонных рабочих процессов, осуществляемая посредством машинного интеллекта с повышенной эффективностью, начинает угрожать занятости в широком спектре экономических секторов.
Рис. 2. Угрозы Искусственного интеллекта
Стоит отметить, что искусственный интеллект может стать огромной проблемой для человечества в руках злоумышленников, поскольку даст им возможность разработки новых схем мошенничества. Информационные системы, в свою очередь, рискуют столкнуться с все более достоверными фишинговыми письмами и программами, успешнее обходящими традиционные меры защиты. Исторически первым преступлением с применением ИИ стало ограбление одной из британских компаний, когда злоумышленники смогли, изменив голос и интонацию, имитировать звонок от имени руководителя, что стоило компании 220 тысяч фунтов, переведенных в качестве оплаты несуществующему венгерскому поставщику.
Для демократических процессов появление искусственного интеллекта означает новую угрозу: возможность управления общественным мнением, распространения дезинформации и фейковых новостей, что ставит под удар демократические институты и механизмы принятия решений. Эти вызовы свидетельствуют о необходимости комплексного подхода в решении проблем, связанных с ИИ [10]. Повышение надежности искусственного интеллекта возможно через создание системы контроля на основе специальных алгоритмов. Они будут следить за корректностью работы ИИ и обеспечивать прозрачность процессов, а регулярное тестирование на разнообразных данных позволит оперативно находить и устранять возникающие проблемы.
Создание законодательства для регулирования ИИ остаётся важным аспектом, несмотря на уже предложенные методы. В текущей ситуации в России отсутствует единый закон, аналогичный AI Act в Евросоюзе, что приводит к использованию разнородных норм и рекомендаций. Примером такого подхода служит Закон 408-ФЗ «Об информации, информационных технологиях и о защите информации», вступивший в силу 1 октября 2023 года. Этот закон требует от управляющих онлайн-платформами предоставления данных о происхождении информации, используемой в рекомендательных системах, и обязательного информирования пользователей о принципах их работы. Хотя Кодекс этики в ИИ не обладает обязательной законной силой, он содержит важнейшие требования к ответственному использованию и развитию ИИ. В финансовом секторе Центральный Банк РФ выступил с инициативами, касающимися регулирования ИИ, с особым акцентом на ответственности за возможные убытки и защиту интеллектуальной собственности. В российском контексте подход к регулированию можно назвать более эволюционным и менее строгим, что одновременно даёт возможности для инновационного роста, но также создаёт риски в плане безопасности и этичности. Будущее развитие регулирования в этой сфере в России будет зависеть от необходимости поддержки инноваций и снижения потенциальных угроз. Необходимо изучать международные практики, чтобы создать эффективную и гармоничную систему регулирования ИИ.
Заключение
Искусственный интеллект представляет собой значительный скачок в сфере цифровой экономики, сочетая в себе как огромные перспективы, так и серьезные угрозы. С одной стороны, технологии ИИ способны кардинально изменить промышленные отрасли, способствовать росту производительности и раскрывать новые горизонты. Использование автоматизации позволяет упростить выполнение рутинных задач, оптимизировать процессы принятия решений и способствовать появлению инновационных идей, что в свою очередь оказывает существенное положительное влияние на сферы здравоохранения, образования и транспортной инфраструктуры, в итоге повысив качество жизни для широких слоёв населения.
Несмотря на стремительный прогресс в области ИИ, его быстрое развитие вызывает ряд озабоченностей, в частности, вызывают беспокойство такие вопросы, как потенциальное сокращение рабочих мест, предвзятость алгоритмов и риск неправомерного использования технологий ИИ. Развитие ИИ может существенно повлиять на те сектора, где основная доля задач носит рутинный характер, что может привести к существенным изменениям в структуре занятости. Внедрение предвзятых алгоритмов способно закрепить существующую социальную несправедливость и привести к несправедливым результатам. Вдобавок, небезопасное или ошибочное применение технологий ИИ может вызвать серьезные проблемы, начиная от угроз кибербезопасности и до масштабного распространения дезинформации [11].
Для эффективного решения этих вопросов и полного использования потенциала искусственного интеллекта необходимо применять многогранный подход. Этические нормы, открытость работы систем ИИ, а также надежная правовая регуляция играют ключевую роль в обеспечении безопасной и ответственной интеграции данных технологий. Сочетание инноваций с ответственностью является важным, чтобы использовать возможные достижения ИИ во благо создания лучшего будущего для всего общества.
Библиографическая ссылка
Данилова Л.Г., Костенко А.В., Панасенко К.И. ПРЕИМУЩЕСТВА И УГРОЗЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В УСЛОВИЯХ ЦИФРОВОЙ ЭКОНОМИКИ // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2025. № 3-2. С. 216-221;URL: https://vaael.ru/ru/article/view?id=4048 (дата обращения: 24.04.2025).
DOI: https://doi.org/10.17513/vaael.4048