CC BY
100
УДК 33 DOI 10.24412/2073-0454-2021-2-271-274
ББК 65 © Н.В. Цхададзе, 2021
Научная специальность 08.00.05 - экономика и управление народным хозяйством
ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ЭФФЕКТИВНОСТЬ ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
Нелли Викторовна Цхададзе, доктор экономических наук, профессор
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации (125993, Москва, Ленинградский проспект, д. 49) E-mail: nelly-vic@mail.ru
Аннотация. Повышение эффективности рыночной экономики требует мультипликативного эффекта от оцифровки всех ее сфер. В связи с этим особенно важно активно развивать и постоянно совершенствовать рынок цифровых технологий. Так, наряду с традиционными рынками ресурсов - землей, рынком труда и капиталом, рынок цифровых технологий начинает занимать приоритетное место в деятельности современного бизнеса, особенно в связи с производством и использованием искусственного интеллекта. Общество вступает в эру интеллектуального мира, где все взаимосвязано. Цифровой бизнес представляет собой сочетание физических и цифровых бизнес-ресурсов, стирающих границы между людьми и процессами для достижения бизнес-целей.
Ключевые слова: искусственный интеллект, экономическая эффективность, цифровые технологии, цифровая экономика, цифровой бизнес, цифровая инфраструктура.
ECONOMIC EFFICIENCY OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNOLOGIES Nelli V. Tskhadadze, Doctor of Economic Sciences, Professor
Financial University under the Government of the Russian Federation (125993, Moscow, Leningradskiy prospect, 49) E-mail: nelly-vic@mail.ru
Abstract. Improving the efficiency of a market economy requires a multiplier effect from the digitization of all its areas. In this regard, it is especially important to actively develop and constantly improve the digital technology market. So, along with the traditional resource markets - land, labor market and capital, the digital technology market is beginning to occupy a priority place in the activities of modern business, especially in connection with the production and use of artificial intelligence. Society is entering an era of an intellectual world where everything is interconnected. Digital business is a combination of physical and digital business assets that blur the boundaries between people and processes to achieve business goals.
Keywords: artificial intelligence, economic efficiency, digital technologies, digital economy, digital business, digital infrastructure.
Citation-индекс в электронной библиотеке НИИОН
Для цитирования: Цхададзе Н.В. Экономическая эффективность технологий искусственного интеллекта. Вестник Московского университета МВД России. 2021(2):271-4.
В XXI веке цифровые технологии, которые включают в себя большие объемы данных, искусственный интеллект, сенсорные технологии, беспроводные технологии и т. д., становятся важнейшим фактором роста конкурентоспособности экономики в целом. Использование цифровых технологий приводит к цифровиза-ции бизнеса, в результате чего производство становится более гибким и автоматизированным с доступом к робототехнике, а также конкурентоспособным. Общество вступает в эру интеллектуального мира, где все взаимосвязано. Ценность сетей сегодня высока, поэтому можно наблюдать бум в цифровой экономике.
В настоящее время повышение эффективности рыночной экономики требует мультипликативного
эффекта от оцифровки всех ее сфер. В связи с этим особенно важно активно развивать и постоянно совершенствовать рынок цифровых технологий. Так, наряду с традиционными рынками ресурсов - землей, рынком труда и капиталом, рынок цифровых технологий начинает занимать приоритетное место в деятельности современного бизнеса, особенно в связи с производством и использованием искусственного интеллекта [1].
В целом это способствует формированию качественно новой экономики - цифровой экономики. Цифрая экономика - это экономическая деятельность, где ключевым фактором производства являются цифровые данные, и она способствует формированию ин-
формационного пространства с учетом потребностей граждан и общества в получении качественной и достоверной информации, развития цифровых технологий.
Существует множество интерпретаций цифровой экономики и ее роли в развитии цифрового бизнеса. Цифровой бизнес - это общий термин, используемый для обозначения производства товаров и услуг на основе цифровых технологий для автоматизации бизнес-процессов. Среди основополагающих свойств цифрового бизнеса, прежде всего, стоит отметить возможность копирования и распространения информации без потери ее точности (от бита к биту), а вместе с этим - возможность создавать множество современных технологий, называемых «цифровыми технологиями».
Цифровой бизнес представляет собой сочетание физических и цифровых бизнес-ресурсов, стирающих границы между людьми и процессами для достижения бизнес-целей.
Основные цели цифрового бизнеса - продвижение бренда и увеличение продаж с помощью различных технологий. Цифровой бизнес включает в себя большой выбор маркетинговых тактик для продвижения товаров, услуг и брендов. Цифровые ресурсы помогают предприятиям увеличить прибыль, привлечь новых клиентов и повысить лояльность клиентов к компании.
Бизнес больше не может игнорировать цифровые технологии и не использовать их, потому что уже есть достаточно инструментов, чтобы иметь возможность взаимодействовать с потребителями с помощью новых технологий, особенно для бизнеса, который взаимодействует с конечным потребителем. Сейчас, как никогда, наука выходит на первый план в развитии цифровой экономики. Более того, формируется новая наука - цифровая. В частности, сегодня быстро развиваются технологии искусственного интеллекта. Они оказывают значительное влияние не только на бизнес, повышая его прибыльность, но и на другие технологические сферы такие, как здравоохранение, транспорт, развлечения, сельское хозяйство.
В последнее время искусственный интеллект стал одним из главных технологических трендов мира. Причиной тому является стремительное развитие технологий, глобализация и ускорение научно-технического прогресса. Новые (инновационные) цифровые технологии буквально взрывают традиционные подходы к автоматизации производства и бизнеса. Это приводит к тому, что именно искусственный интеллект становится весомым вкладом в экономический рост любой страны.
Большинство экспертов в этой сфере сходятся на том, что существует три категории (или типы) искусственного интеллекта [6]:
• Искусственный интеллект узкого спектра, или ANI (Artificial Narrow Intelligence) - первый уровень искусственного сознания, который специализируется на принятии решений толь-
ко в одной сфере: например, может обыграть мирового чемпиона по шахматам, но может сделать только это и ничего больше.
• Общий искусственный интеллект, или AGI (Artificial General Intelligence) - искусственный интеллект второго уровня, достигает и превосходит уровень обычного человеческого сознания: может решать математические и логические задачи, абстрактно мыслить, сравнивать и усваивать сложные идеи, быстро учиться, в т. ч. из собственного опыта.
• Искусственный суперинтеллект, или ASI (Artificial Super Intelligence) - третий уровень развития технологий искусственного интеллекта. Он умнее, чем все человечество вместе взятое, сначала ненамного, а потом, как результат самообучения - в триллионы раз.
Аналитики международного консалтингового агентства PwC считают, что в ближайшее десятилетие искусственный интеллект станет главной рыночной тенденцией и лучшим бизнес-инструментом. Так, согласно последнему отчету, вклад интеллектуальных технологий в глобальный мировой ВВП оценивается в 15,7 трлн. долл. США[8]. По прогнозам экспертов, именно благодаря искусственному интеллекту до 2030 года этот показатель вырастет еще на 14%. При этом, на увеличение производительности придется 7 трлн. долл., а на рост потребления - более 9 трлн. дол.
Если анализировать, в чем заключается экономический эффект технологий искусственного интеллекта, то, в первую очередь, отметим, что на рост прибыли от внедрения и потребления инноваций повлияют такие ключевые процессы:
• увеличение производительности за счет повсеместной автоматизации базовых бизнес-процессов (включая использование роботов и автономных транспортных систем);
• усиление уже существующих на рынке рабочих ресурсов с помощью искусственного интеллекта (так называемый «универсальный искусственный интеллект», направленный на помощь и расширения возможностей человека);
• увеличение спроса на ряд товаров и услуг за счет их персонализации и индивидуального подхода к каждому клиенту с помощью использования искусственного интеллекта - ассистентов и аналитических программ.
По мнению PwC, в ближайшие 5-10 лет лидером по успешной эксплуатации и адаптации технологий искусственного интеллекта будет являться Китай. Предполагается, что к 2030 году его ВВП может оказаться еще на 26% выше среднего мирового показателя. Существенным потенциалом обладает и Северная Америка, которая, скорее всего, покажет около 14% дополнительно к ВВП. Западная Европа пока отстает. Но рост интереса к инновационным разработкам европейцев со стороны мировых инвесторов в последние годы дает перспективу на разрастание тенденции
массового применения искусственного интеллекта в базовых отраслях.
Вместе с тем, несмотря на многие существующие и проверенные на практике разработки в сфере искусственного интеллекта в мире, эксперты называют уровень его развития «в состоянии зародыша». Это стимул для развитых стран и перспектива для развивающихся стран, и экономически отсталых государств: они могут осуществить рывок и догнать более успешных конкурентов. При этом, наибольшую пользу от технологий искусственного интеллекта получат сферы финансовых услуг, розничной торговли и медицины. Здесь ожидают наиболее ощутимый рост инновационного воздействия, повышения эффективности и производительности, а также заметное улучшение качества услуг и целевого потребления.
За последнее время резко увеличилось количество изобретений на основе искусственного интеллекта. Лидерами по количеству таких изобретений являются американские компании IBM и Microsoft. Этот рост объясняется тем, что за последние годы искусственный интеллект превратился из теоретической концепции в реальный продукт, который завоевывает мировой рынок.
Стоит сказать, что с момента появления искусственного интеллекта в 50-х годах XX века изобретатели и исследователи подали заявки почти на 340 тыс. изобретений на основе искусственного интеллекта и опубликовали более 1,6 млн. научных статей. Темпы патентования изобретений на основе искусственного интеллекта стремительно растут: более половины выявленных в процессе исследования изобретений были опубликованы после 2013 года, 26 из 30 ведущих заявителей на получение патентов на разработки в области искусственного интеллекта - это компании, а другие - университеты или государственные научно-исследовательские организации.
Компания IBM имеет самый большой портфель патентных заявок на ИИ-технологии, насчитывает 8290 изобретений. За ней следует компания Microsoft, в активе которой 5930 изобретений. Первую пятерку заявителей замыкает японская компания Toshiba (5223 изобретения), а также Samsung Group из Республики Корея (5102 изобретений) и NEC Group из Японии (4406 изобретений). Кроме того, три из четырех академических структур, представленных в списке 30 ведущих заявителей, является китайскими организациями. Китайская академия наук занимает семнадцатую место и имеет более 2,5 тыс. патентов-аналогов.
Если говорить об академических структурах, то 17 из 20 научных организаций, являющихся лидерами по темпам патентования разработок в области искусственного интеллекта - это китайские субъекты. К тому же на долю Китая приходится 10 из 20 первых мест по количеству научных публикаций, посвященных искусственному интеллекту.
Российские компании в 2019 году инвестировали $172,5 млн в развитие искусственного интеллекта.
Большая часть (48%) указанных расходов пришлась на серверы, используемые для реализации ИИ-алгоритмов. 24% затрат составили ИТ-сервисы, 14% — приложения ИИ, 6% — системы хранения данных, по 4% — программные платформы ИИ и бизнес-услуги. Больше всех в искусственный интеллект вкладывают представители финансового сектора: 41% инвестиций в 2019 году пришлось на них. Следом расположились такие отрасли, как производство (16%), оптовая и розничная торговля (14%), государственный сектор (6%) и остальные рынки (23%).
В финансовом секторе наибольшей популярностью пользовались решения для расследования мошенничества и системы анализа и предотвращения угроз, автоматизированная служба поддержки клиентов, а также анализ структурированной и неструктурированной информации, прогнозирование, проверка документов на ошибки и т.д. [6].
Вместе с тем, в современной России наблюдается низкий уровень цифровизации промышленного бизнеса. В практическом плане нельзя говорить о современном национальном цифровом бизнесе на уровне мировых стандартов. Основным барьером являются человеческие ресурсы и непродуктивные отношения между цифровой наукой и национальным бизнесом.
Более того, контакты с мировой наукой не установлены. Российская экономика демонстрирует устойчивый иммунитет к цифровым инновациям. Российские предприятия недостаточно вовлечены в цифровые исследования зарубежных компаний. Все это сдерживает рост производства цифровых технологий и их использование.
Чтобы преодолеть эти тенденции государство должно поддерживать развитие цифровых технологий в соответствии с развитием законодательства, с формированием рынков сбыта, с поддержкой на международных торговых площадках.
Учитывая, что все развитые страны мира каждый год ужесточают правила защиты своих производителей в ключевых отраслях, России необходимо развивать собственные предприятия, производящие современные технологические продукты. Если таких предприятий не будет, вся цифровизация экономики сделает страну зависимой от импорта цифровых технологий из-за рубежа. Чтобы этого избежать, необходимо решить проблему роста цифрового бизнеса.
Необходимо развивать собственную отрасль информационных услуг, создавать российский рынок искусственного интеллекта. В противном случае российская экономика может быть полностью «занята» зарубежными цифровыми продуктами. Российская индустрия информационно-коммуникационных технологий должна быть перенаправлена с создания многочисленных продуктов-копий, которые воссоздают устаревшие глобальные разработки, в инновационное развитие отрасли [2].
Видимо, западные стратеги противостояния с Россией рассчитывали именно на это, когда ограничивали доступ РФ к современным технологиям. В
этом случае адекватной стратегией противостояния должно быть не импортозамещение, а так называемое экспортное замещение - создание уникальных разработок в области искусственного интеллекта, не имеющих аналогов в мире.
Более того, максимизация воздействия искусственного интеллекта требует участия правительства. Лидеры стран и правительства сталкиваются с задачей создания благоприятных условий для цифровых компаний.
Другими словами, в РФ необходимо создать благоприятную цифровую инфраструктуру и институты, стимулирующие развитие искусственного интеллекта. Только такой подход даст возможность сделать шаг навстречу цифровой экономике.
Таким образом, существенное ускорение процессов развития передовых технологий способствует значительному усилению их проникновение во все сферы экономической и социальной жизни, в частности в процессы ведения бизнеса. Происходит, так называемая, цифровизация экономики, которая включают в себя работу с большими объемами данных, искусственный интеллект, сенсорные технологии, беспроводные технологии.
Отечественный сегмент искусственного интеллекта и машинного обучения пока находится на начальной стадии формирования и значительно уступает в объемах крупному рынку США. Практическое применение технологий тормозит необходимость достаточно высоких инвестиций в проекты при сомнениях бизнеса в их целесообразности.
Для успешного формирования цифровой экономики и преодоления «цифрового разрыва» необходимо: добиться развитая цифровой инфраструктуры; сформировать эффективную систему идентификации, защиты персональных данных; развивать приложения и сервисы, основанный на искусственном интеллекте; защищать интеллектуальную собственность; разработать соответствующее «цифровое» законодательство.
Литература
1. Камнева В.В. Цифровая экономика, цифро-визация и цифровая трансформация // Скиф. 2020. № 2 (42). С. 377-381.
2. Сударушкина И.В., Стефанова Н.А. Цифровая экономика // АНИ: экономика и управление. 2017. №1 (18). С.182-184.
3. Цхададзе Н.В., Иоселиани А.Д. Искусственный интеллект: социально-философское осмысление // Фундаментальные аспекты психического здоровья, № 2, 2019. С.196-202.
4. Tskhadadze N.V. Use of Remote Banking Technology// Advances in Social Science, Education and Humanities Research. Editors: Proceedings of the International Conference Communicative Strategies of Information Society (CSIS 2018). Atlantis Press. Sutirman; Sukirno;
Tutut Herawan.Volume 313, April 2019.
5. Tskhadadze N.V., Ioseliani A.D. Challenges and hazards of the modern era of change// International Journal «World Economy Security Problems», № 2, 2019. P. 32-37.
6. Искусственный интеллект (ИИ). Tadvizer. Го-сударство.Бизнес!Т. URL: http://www.tadviser. ru/index.php/ Продукт: Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI) (дата обращения: 22.07.2020).
7. Искусственный интеллект (рынок России). Tadvizer. Государство.Бизнес!Т. 22.04.2020. URL:http://www.tadviser.ru/index.php/. Статья: Искусственный интеллект (рынок России) (дата обращения: 22.07.2020).
8. Sizing the prize What's the real value of AI for your business and how can you capitalise? PWC. URL: https://www.pwc.com/gx/en/issues/ analytics/assets/pwc-ai-analysis-sizing-the-prize-report.pdf (дата обращения: 24.07.2020).
References
1. Kamneva V.V. Digital economy, digitalization and digital transformation // Skif. 2020. No. 2 (42). pp. 377-381.
2. Sudarushkina I.V., Stefanova N.A. Digital economy // ANI: ekonomika i upravlenie. 2017. No. 1 (18). pp. 182-184.
3. Tskhadadze N.V., Ioseliani A.D. Artificial intelligence: socio-philosophical understanding / / Fundamental aspects of mental health, No. 2, 2019. pp. 196-202.
4. Tskhadadze N.V. Use of Remote Banking Technology// Advances in Social Science, Education and Humanities Research. Editors: Proceedings of the International Conference Communicative Strategies of Information Society (CSIS 2018). Atlantis Press. Sutirman; Sukirno; Tutut Herawan.Volume 313, April 2019.
5. Tskhadadze N.V., Ioseliani A.D. Challenges and hazards of the modern era of change// International Journal «World Economy Security Problems», № 2, 2019. P. 32-37.
6. Artificial Intelligence (AI). Tadviser. State^ro-нес.1Т. URL: http://www.tadviser.ru/index.php / Product: Artificial intelligence (AI, Artificial intelligence, AI) (accessed: 22.07.2020).
7. Artificial intelligence (Russian market). Tadviser. State.Business. IT. 22.04.2020. URL:http:// www.tadviser.ru/index.php/. Article: Artificial Intelligence (Russian market) (accessed: 22.07.2020).
8. Sizing the prize What's the real value of AI for your business and how can you capitalise? PWC. URL: https://www.pwc.com/gx/en/issues/ analytics/assets/ pwc-ai-analysis-sizing-the-prize-report.pdf (accessed: 24.07.2020).
ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ
