CC BY
18
Шкодинский С.В.1,2, Надысева Д.М.1
1 Московский государственный областной университет, Москва, Россия
2 Научно-исследовательский финансовый институт Министерства финансов Российской Федерации, Москва, Россия
Особенности функционирования искусственного интеллекта в условиях современных институциональных изменений
ЦИТИРОВАТЬ СТАТЬЮ:
Шкодинский С.В., Надысева Д.М. Особенности функционирования искусственного интеллекта в условиях современных институциональных изменений // Креативная экономика. — 2020. — Том 14. — № 10. — С. 22432252. с1о1: 10.18334/се.14.10.110900
С
АННОТАЦИЯ: 8
Цель научной статьи состоит в раскрытии ключевых теоретических аспектов анализа искусственного интеллекта в контексте его первичного включения в общую модель экономических институтов. Авторами представлены различные подходы к трактовке понятия «искусственный интеллект», обобщены основные экономические отрасли, в которых задействуются технологии искусственного интеллекта, рассмотрены особенности функционирования искусственного интеллекта на современном этапе институциональных изменений. Основными методами исследования стали: анализ, сравнение, обобщение, систематизация данных по исследуемой проблеме.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: искусственный интеллект, цифровая экономика, институты, институциональные изменения
ОБ АВТОРАХ_
Шкодинский Сергей Всеволодович, заведующий кафедрой экономической теории, доктор экономических наук, профессор, главный научный сотрудник, доктор экономических наук, профессор (sh-serg@bk.ru) Надысева Диана Михайловна, аспирант (NaCyseva.Ciana@yanCex.ru)
КРЕАТИВНА? ЭКОНОМИКА
- 2243 -
от
IN Ol Ю
Ol ОТ
(Л 1Л
Shkodinskiy S.V.12, Nadyseva D.M.1
1 Moscow Region State University, Russia
2 Scientific-Research Financial Institute of the Ministry of Finance of the Russian Federation, Russia
The artificial intelligence particularities in the context of modern institutional changes
CITE AS:_
Shkodinskiy S.V., Nadyseva D.M. (2020) Osobennosti funktsionirovaniya iskusstvennogo intellekta v usloviyakh sovremennyh institutsionalnyh izme-neniy [The artificial intelligence particularities in the context of modern institutional changes]. Kreativnaya ekonomika. 14. (10). — 2243-2252. doi: 10.18334/ce.14.10.110900
ABSTRACT:_
The purpose of the scientific article is to reveal the key theoretical aspects of the artificial intelligence analysis in the context of its primary inclusion in the general model of economic institutions. The authors present various approaches to the interpretation of the artificial intelligence concept, summarize the main economic sectors in which artificial intelligence technologies are used, and consider the artificial intelligence particularities at the present stage of institutional changes. The main research methods were as follows: analysis, comparison, generalization, systematization of data on the problem under study.
KEYWORDS: artificial intelligence, digital economy, institutions, institutional changes
JEL Classification: O31, O32, O33
Received: 21.09.2020 / Published: 31.10.2020 © Author(s) / Publication: CREATIVE ECONOMY Publishers For correspondence: Shkodinskiy S.V. (sh-serg@bk.ru)
Введение
В условиях развития современной интеллектуальной цифровой экономики особую значимость приобретают технологии искусственного интеллекта, в результате внедрения которых значительно снижаются производственные и трудовые издержки организаций, увеличивается производительность труда, облегчаются условия работы.
- 2244 -
Сам термин «искусственный интеллект» был введен в 1956 году создателем первого языка искусственного интеллекта LISP Джоном Маккарти на Дартмутской конференции. Под искусственным интеллектом определялась «наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ» [1, с. 1] (McCarthy, 2007, р. 1).
Актуальность темы настоящее статьи обусловлена в первую очередь тем, что в современных условиях требуется переосмысление роли и значения искусственного интеллекта и возможностей его применения в различных сферах человеческой деятельности.
Исследование проблем и перспектив использования искусственного интеллекта нашло отражение в трудах таких ученых и специалистов, как Бессмертный И.А. [2] (Bessmertnyy, 2010), Бостром Н. [3] (Bostrom, 2016), Воробьева И.В., Салахутдинов В.Д. [4] (Vorobeva, Salakhutdinov, 2020), Колесникова Г.И. [5] (Kolesnikova, 2018), Колпакова О.Н. [6] (Kolpakova, 2008), Панов А.И. [7], Петрунин Ю.Ю., Рязанов М.А., Савельев А.В. [8] (Petrunin, Ryazanov, Savelev, 2010), Осипов Г.С. [9].
Особенности функционирования систем искусственного интеллекта представлены в трудах Девяткова В.В. [10] (Devyatkov, 2001), Иванова В.М. [11] (Ivanov, 2015), Лорьера Ж.-Л. [12] (Lorer, 1991), Павлова С.Н. [13] (Pavlov, 2011), Юнусова А.Р., Абубакарова Ш.М. [14] (Yunusov, Abubakarov, 2018) и др.
Однако теоретическая и методологическая база в сфере исследования искусственного интеллекта еще продолжает формироваться, а в контексте институциональных трансформаций — недостаточно разработана.
В этой связи основная цель данной статьи состоит в раскрытии ключевых теоретических аспектов анализа искусственного интеллекта в контексте его первичного включения в общую модель экономических институтов.
На сегодняшний день понятие «искусственный интеллект» не имеет точной трактовки. Помимо определения, предложенного Дж. Маккарти, в научных кругах используется также понимание искусственного интеллекта как «свойства выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека» [14, c. 47] (Yunusov, Abubakarov, 2018, р. 47).
Шведский философ Н. Бостром при анализе данного термина раскладывает его на четыре составных элемента [3] (Bostrom, 2016):
1) сам интеллект (или алгоритм);
2) интеллект человеческого уровня, решающий задачи, доступные человеку (владеет умом, разумом, интуицией, пониманием, способен к познанию, мышлению, воображению);
- 2245 -
«л гч <n ю
3) искусственный интеллект, сформированный не в природной биологической среде;
4) искусственный суперинтеллект, превышающий в разы способности искусственного интеллекта человеческого уровня.
Отметим, что действие искусственного интеллекта основано на машинном обучении, алгоритмизации производственных процессов, алгоритмах глубокого обучения и нейронных сетях. Сам искусственный интеллект, в отличие £ от компьютерного анализа данных, способен не только обрабатывать, но также получать, передавать и даже создавать информацию.
Подобная особенность работы данной технологии цифровой экономики позволяет максимально автоматизировать процесс производства, увеличивая эффективность производства, исключая тяжелый физический и рутинный труд и облегчая процесс сбора, анализа и переработки аккумулируемых в фирме данных и информации.
Среди основных экономических отраслей, в которых задействуются технологии искусственного интеллекта, выделяются:
■ здравоохранение (компании Tempus, Zebra Medical Vision, Freenome);
■ финансовая отрасль (компания AlphaSense помогает инвестиционным фирмам, банкам и компаниям списка Fortune 500);
■ транспорт, связь, обслуживание населения, информационно-вычислительное обслуживание: компания Zoox — разработка городской среды и умного города; компания Neurala занимается изобретением «мозга Neurala», нацеленного на повышение интеллекта предметов наблюдения, таких как камеры, телефоны, дроны и т. д. Данную технологию используют такие корпорации, как NASA, Huawei, Motorola and the Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA); промышленность: H2O.ai — промышленная аналитика; Zymergen использует машинное обучение, автоматизацию и геномику с целью акселерации улучшений в науке. Затрагивая агрикультуру, фармацевтику и химическую промышленность, компания увеличивает способы выращивания микробов с помощью программного обеспечения и позволяет накапливать физические и цифровые каталоги данных ДНК и др.
Многие программы искусственных интеллектов занимаются разработкой проектов межотраслевого масштаба: Datarobot используется в здравоохранении, финансовых технологиях, страховании, в производстве и даже в аналитике спорта; CognitiveScale занимается построением искусственного интеллекта для рынка медицинских, страховых, финансовых и цифровых
- 2246 -
коммерческих услуг. Он активно применятся в таких корпорациях, как P&G, Exxon, JP Morgan & Chase, Macy's и NBC и т. д.
Таким образом, сам искусственный интеллект, на наш взгляд, является не только новым экономическим институтом, но и новой внешней средой, новым центром функционирования экономики. Последнее объясняется тем, что сама технология искусственного интеллекта способна не только анализировать определенные нормы и правила, но и быть общим комплексом, направленным на поиск идеального сочетания ресурсов с целью удовлетворения потребностей всего общества. Данная технология, как было рассмотрено выше, развивается почти во всех областях, а это означает, что она тем самым создает собственную среду и кластер искусственных интеллектов, которые в потенциальном будущем должны быть связаны новым суперин-
теллектом. Е
о
позволяет включить его на качественно новый уровень в теории институци-
Сопоставление искусственного интеллекта как института и как среды
ональных изменений. Это связано с тем, что, например, с позиции традиционного институционального подхода (являющегося наиболее абстрактным £ по сравнению с современным), именно несоответствие между технологической средой и самими институтами — причина всех институциональных изменений.
В таком случае, если искусственный интеллект способен стереть рамки между самим институтом (набором правил) и между его средой, а точнее, сформировать свою среду и даже стать контролирующим звеном, то он способен также преодолеть саму указанную выше причину институциональных изменений.
Теоретическая возможность подобного размывания границ между институтами и средой их функционирования лежит, на наш взгляд, в самой концепции технологии «искусственный интеллект». Так, имея доступ к самоанализу и самостоятельному перепрограммированию, пересмотру собственных алгоритмов и самообучению, данная технология наиболее быстро, эффективно и экономично способна перестроить и преобразовать определенные отраслевые сдвиги. В связи с этим она может привести к системе мгновенных институциональных изменений, не требующих кардинальных преобразований всей экономической системы.
Однако даже подобные незначительные преобразования, на наш взгляд, могут на определенном этапе потерять свою актуальность. Это связано с тем, что через искусственный интеллект возможно снижение трансакцион-ных издержек, что как раз и является целью всех экономических институтов.
- 2247 -
«л
Отсутствие или незначительность трансакционных издержек, в свою очередь, повышает эффективность института, а последнее предельно минимизирует необходимость любых институциональных изменений. gj Согласно классификации Норта-Эггертссона, в состав самих трансакцион-
^ ных издержек включены следующие (рис. 1) [15, с. 11] (Parashchenko, 2011, р. 11): Среди причин возникновения данных издержек выделяются: неопределен-2 ность, асимметрия информации и оппортунистическое поведение. $ Очевидно, что в условиях функционирования искусственного интеллекта
возможно улучшение институциональной среды через минимизацию указанных причин и видов издержек. Подобное предположение очередной раз доказывает положение о том, что сам искусственный интеллект и есть новый экономический институт.
Однако представляется необходимым отметить, что с целью поддержания баланса и сохранения целостности институциональной среды преобразование и реорганизация уже действующих институциональных объединений требуют сбалансированного замещения новыми видами технологий-институтов [16] (Veblen, 1984). Так, при высокой интенсивности внедрения искусственных интеллектов, например в отраслях промышленности и в здравоохранении, имеется риск расшатывания института труда: быстрое и резкое замещение технологий приводит как к созданию новых профессиональных направлений и классификаций, так и к вымиранию ранее действующих профессий. В результате резкое и быстрое внедрение технологических новинок может привести к обратному процессу на первых этапах их использования:
Рисунок 1. Классификация трансакционных издержек Норта-Эггертссона Источник: [15, с. 11] (Parashchenko, 2011, р. 11).
- 2248 -
возможен рост трансакционных издержек, а соответственно, и снижение роли искусственного интеллекта как нового экономического института на начальных этапах его внедрения.
Кроме того, на этапе развития цифровой экономики необходимо учитывать степень технологической и институциональной готовности региона к преобразованиям. Так, основой является не только создание квалифицированных рабочих кадров и непосредственное производство оборудования, но и определение новых связей и порядка регулирования именно между новыми институтами. Определившись с компанией, предлагающей свой продукт искусственного интеллекта, видом и способом работы технологий, отраслевые структуры встречаются с проблемой взаимного сотрудничества и кооперации как с субъектами внутри своей отрасли по вертикальной и горизонтальной интеграции, так и с целой системой цифровой экономики.
Не включаясь непосредственно в общую структуру функционирования цифровой экономики, фирма имеет риск выхода из системы, связанный с ее S неспособностью к межотраслевому сотрудничеству. Ярчайшим примером, иллюстрирующим данную ситуацию, является технология микроуровня цифровой экономики — «Умный дом»: так, при отсутствии необходимых предметов для его полного функционирования система искусственного интеллекта (например, Alexa Echo от Amazon или Алиса от компании «Яндекс») не имеет возможности полного регулирования умным домом и является достаточно ограниченной в применении.
Заключение
Таким образом, необходимым условием внедрения нового искусственного интеллекта является первоначальное установление вектора его развития в той или иной отрасли экономики.
Итак, анализ роли и особенностей функционирования искусственного интеллекта в условиях современных институциональных изменений выстраивается на основе следующий основных теоретических компонентов:
1) определение потребностей той или иной отраслевой структуры, исследование соотношений между действующими технологиями различных компаний внутри отрасли;
2) рассмотрение влияния внедрения технологии на снижение тех или иных трансакционных издержек как непосредственно после этапа внедрения, так и в процессе полного функционирования технологии;
3) установление вектора развития той или иной технологии искусственного интеллекта, определение и анализ возникновения вероятных рисков;
- 2249 -
от гч от ю
от от
1Л 1Л
4) анализ степени замещения искусственным интеллектом самой экономической среды, а именно определение степени связанности его систем друг с другом и их взаимозависимости.
Можно заключить, что в настоящее время актуальной становится не только разработка и хаотичное стремление к изобретению новаций с целью побуждения интереса общества, но и определение проблемных аспектов экономики, в решении которых использование искусственного интеллекта способно значительно улучшить положение задействованных экономических субъектов. ■
ИСТОЧНИКИ:
1.
5.
6.
9.
10.
McCarthy John What is artificial intelligence?. Computer Science Department of Stanford University, Stanford CA. [Электронный ресурс]. URL: http://www-formal.stanford.edu/jmc/whatisai.pdf (дата обращения: 24.12.2019). Бессмертный И.А. Искусственный интеллект. — СПб.: СПбГУ ИТМО, 2010. — 132 c.
Бостром Н. Искусственный интеллект. Этапы. Угрозы. Стратегии. — Санкт-Петербург: Манн, Иванов и Фербер, 2016. — 496 c.
Воробьева И.В., Салахутдинов В.Д. Проблемы правового регулирования искусственного интеллекта // Малышевские чтения — 2020. Наука и образование: будущее и цели устойчивого развития: материалы XVI международной научной конференции, в 4 частях / под ред. А.В. Семенова Ч.4. М., 2020. — c. 62-72.
Колесникова Г.И. Искусственный интеллект: проблемы и перспективы // Видеонаука. — 2018. — № 2(10). — c. 5.
Колпакова О.Н. Развитие интеллектуального капитала в инновационных системах. — М.: Палеотип, 2008. — 160 c.
Панов А.И. Искусственный интеллект: современное состояние и перспективы НИУ ВШЭ Введение в методы ИИ — 28.09.2017
Петрунин Ю.Ю., Рязанов М.А., Савельев А.В. Философия искусственного интеллекта в концепциях нейронаук. / Научная монография. — М.: МАКС Пресс, 2010. — 77 c.
Осипов Г.С. Искусственный интеллект: состояние исследований и взгляд в будущее. Российская ассоциация искусственного интеллекта. [Электронный ресурс]. URL: http://www.raai.org/about/persons/osipov/pages/ai/ai.html (дата обращения: 10.09.2020).
Девятков В.В. Системы искусственного интеллекта. — М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2001. — 352 c.
Иванов В.М. Интеллектуальные системы. — Екатеринбург: Изд-во Урал. унта, 2015. — 92 c.
2
4
8
- 2250 -
12. Лорьер Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта. — М.: Мир, 1991. — 568 c.
13. Павлов С.Н. Системы искусственного интеллекта. / В 2-х частях Ч. 1. — Томск: Эль Контент, 2011. — 176 c.
14. Юнусов А.Р., Абубакаров Ш.М. Искусственный интеллект // Наука и молодежь: Всероссийская научно-практическая конференция студентов, молодых ученых и аспирантов. 2018. — c. 47-49.
15. Паращенко А.Н. Классификация трансакционных издержек в управленческом учете // Учет и статистика. — 2011. — № 1(21). — c. 11-15.
16. Веблен Т. Теория праздного класса: экономическое исследование институций. Электронная публикация: Центр гуманитарных технологий. [Электронный ресурс]. URL: https://gtmarket.ru/laboratory/basis/5890 (дата обращения: 25.08.2020).
REFERENCES:
Bessmertnyy I.A. (2010). Iskusstvennyy intellekt [Artificial intelligence] SPb.:
SPbGU ITMO. (in Russian). J
Bostrom N. (2016). Iskusstvennyy intellekt. Etapy. Ugrozy. Strategii [Artificial intelligence. Stages. Threats. Strategies] Saint Petersburg: Mann, Ivanov i Ferber. (in Russian).
Devyatkov V.V. (2001). Sistemy iskusstvennogo intellekta [Artificial intelligence systems] M.: Izd-vo MGTU im. N. E. Baumana. (in Russian).
Ivanov V.M. (2015). Intellektualnye sistemy [Intelligent systems] Yekaterinburg: Izd-vo Ural. un-ta. (in Russian).
Kolesnikova G.I. (2018). Iskusstvennyy intellekt: problemy i perspektivy [Artificial intelligence: problems and prospects]. Videonauka. (2(10)). 5. (in Russian).
Kolpakova O.N. (2008). Razvitie intellektualnogo kapitala v innovatsionnyh siste-makh [The development of intellectual capital in the innovation system] M.: Paleotip. (in Russian).
Lorer Zh.-L. (1991). Sistemy iskusstvennogo intellekta [Artificial intelligence system] M.: Mir. (in Russian).
McCarthy John What is artificial intelligence? Computer Science Department of Stanford University, Stanford CA. Retrieved December 24, 2019, from http:// www-formal.stanford.edu/jmc/whatisai.pdf
Paraschenko A.N. (2011). Klassifikatsiya transaktsionnyh izderzhek v uprav-lencheskom uchete [Classification of transaction costs in management accounting]. Uchet i statistika. (1(21)). 11-15. (in Russian).
- 2251 -
<n
IN
o>
lO
o>
<J\
l/l
Pavlov S.N. (2011). Sistemy iskusstvennogo intellekta [Artificial intelligence system] Tomsk: El Kontent. (in Russian).
Petrunin Yu.Yu., Ryazanov M.A., Savelev A.V. (2010). Filosofiya iskusstvennogo intellekta v kontseptsiyakh neyronauk [The philosophy of artificial intelligence in neuroscience concepts] M.: MAKS Press. (in Russian).
Vorobeva I.V., Salakhutdinov V.D. (2020). Problemy pravovogo regulirovaniya iskusstvennogo intellekta [Problems of the artificial intelligence legal regulation] Malyshev readings 2020. Science and education: the future and sustainable development goals. 62-72. (in Russian).
Yunusov A.R., Abubakarov Sh.M. (2018). Iskusstvennyy intellekt [Artificial intelligence] Science and youth. 47-49. (in Russian).
- 2252 -
