CC BY
91
вопросы инновдционнои экономики
Том 11 • Номер 2 • Апрель-июнь 2021 ISSN 2222-0372 Russian Journal of Innovation Economics
О
Первое
экономическое издательство
применение искусственного интеллекта в экономической дипломатии и международной торговле
Городнова Н.В. 1
1 Уральский федеральный университет им. первого Президента России Б.Н. Ельцина, Екатеринбург, Россия
АННОТАЦИЯ:_
Переход к постиндустриальной фазе экономического развития и построение информационного общества в рамках цифровизации экономики связаны, прежде всего, с предоставлением услуг через цифровые экосистемы и платформы. Поэтому оценка перспектив применения прорывных технологий, в том числе искусственного интеллекта, в наши дни приобретает еще большую актуальность. Автором на основании исследования генезиса термина «искусственный интеллект» (ИИ) уточнено данное понятие, выявлены позитивные и негативные последствия применения ИИ. Кроме того, разработаны перспективные направления применения сервисов искусственного интеллекта в сфере международной торговли. Сделан вывод о том, что компьютерное моделирование сценариев экономической дипломатии и торговых переговоров повышает эффективность международного торгового сотрудничества и функционирования глобальных логистических цепочек. Статья будет полезна специалистам, занимающимся внедрением алгоритмов искусственного интеллекта в различные сферы экономической деятельности, в частности в сфере мировой торговли и экономической дипломатии, исследователям и ученым, осуществляющим научные разработки в рамках внешнеэкономической деятельности, а также представителям органов государственной власти, реализующим национальный проект «Цифровая экономика РФ».
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: искусственный интеллект, торговые сделки, международная торговля, экономическая дипломатия, логистические цепочки, эффективность.
Artificial intelligence in economic diplomacy and international trade
Gorodnova N.V. 1
1 Ural Federal University named after the first President of Russia B.N. Yeltsin, Russia
введение
Актуальность выбранной темы. Международные экономические отношения сегодня претерпевают состояние глубокого кризиса, в этой связи возникает острая необходимость трансформации подходов к реализации дипломатической и торговой деятельности. В целях перестройки межгосударственного взаимодействия наиболее эффективным способом является применение ряда достижений научно-технического прогресса (НТП), к примеру искусственного интеллекта (ИИ), который уже используется в сфере международной дипломатии и торговли. В
частности, решения, принимаемые с использованием возможностей ИИ, активно применяются в Китае в целях проработки дипломатических сценариев развития событий [8] (Zhukov, 2020). Зарубежный опыт показывает, что более широкое применение алгоритмов искусственного интеллекта осуществляется в рамках экономической дипломатии применительно к проведению торговых переговоров. Следует отметить особую важность открытия возможностей ИИ и для развивающихся стран, ибо это позволит заключать международные договоры и способствовать развитию взаимовыгодного и эффективного торгового сотрудничества.
Вопрос включения ИИ в сфере международной дипломатии подробно изучен по таким направлениям, как международная безопасность, применение беспилотных систем и процессов отслеживания исполнения заключенных договоров. Однако наряду с решением проблем международной безопасности машинные программы ИИ способствуют развитию международного сотрудничества по достаточно широкому кругу вопросов, связанных с экономической дипломатией [5] (Dudin, Shkodinskiy, 2021). Применение алгоритмических, верифицируемых и прозрачных механизмов ИИ становится важным инструментом повышения уровня доверия между ключевыми заин-
ABSTRACT:_
The transition to the post-industrial phase of economic development and the construction of an information society within the framework of the digitalization of the economy are primarily associated with the provision of services through digital ecosystems and platforms. Therefore, the assessment of the breakthrough technologies prospects, including artificial intelligence, is becoming even more relevant today. The author, based on the study of the genesis of the term "artificial intelligence", clarified this concept, identified the positive and negative consequences of artificial intelligence. In addition, promising areas of application of artificial intelligence services in international trade have been developed. It is concluded that computer modeling of scenarios of economic diplomacy and trade negotiations increases the efficiency of international trade cooperation and the functioning of global logistics chains. The article will be useful for specialists involved in the implementation of artificial intelligence algorithms in various areas of economic activity in particular, in the field of world trade and economic diplomacy researchers and scientists who carry out scientific researches in the framework of foreign economic activity as well as representatives of state authorities implementing the national project "Digital Economy of the Russian Federation".
KEYWORDS: artificial intelligence, trade transactions, international trade, economic diplomacy logistics chains, efficiency
JEL Classification: F13, F42, F53, 033 Received: 03.06.2021 / Published: 30.06.2021
© Author(s) / Publication: PRIMEC Publishers
For correspondence: Gorodnova N.V. ([email protected])
CITATION:_
Gorodnova N.V. (2021) Primenenie iskusstvennogo intellekta v ekonomicheskoy diplomatii i mezh-dunarodnoy torgovle [Artificial intelligence in economic diplomacy and international trade]. Voprosy innovatsionnoy ekonomiki. 1 1. (2). - 565-580. doi: 10.18334/vinec.11.2.112214
тересованными экономическими игроками в процессе урегулирования конфликтов и споров. Реализация совместной разработки систем ИИ в указанных сферах позволяет смягчить претензии государств в вопросах объективности и прозрачности используемых процедур, принципов и подходов.
Цель: на основе анализа накопленного опыта применения алгоритмов искусственного интеллекта (ИИ) в рамках действующего нормативно-правового регулирования определить наиболее перспективные направления использования возможностей ИИ в рамках международной торговли.
Научная новизна заключается в исследовании генезиса термина «искусственный интеллект», уточнении определения понятия «искусственный интеллект», обобщении накопленного опыта, выявлении позитивных и негативных последствий включения возможностей ИИ в сферу внешнеэкономической деятельности, а также в разработке наиболее перспективных направлений применения сервисов искусственного интеллекта в сфере международной торговли.
Гипотеза исследования - применение искусственного интеллекта позволяет повысить качество принимаемых решений в области международной торговли, достоверность моделирования прогностических сценариев проведения двусторонних и многосторонних торговых переговоров, сократить время на обработку текстов контрактов и соглашений, а также сократить транзакционные издержки на сбор и обработку информации.
исследование понятия «искусственный интеллект»
Высокие темпы научно-технического прогресса (НТП) в различных сферах производственно-хозяйственной и коммерческой деятельности обусловили зарождение и развитие такого феномена мировой экономики и международных экономических отношений, как появление нового экономического явления, получившего название «искусственный интеллект» [15] (Мотогоуа, КотвЬеуткоуа, КогвЬвуткву, 01агвуа, 2020). Термин «интеллект» (пер. с лат. ШвНв^ш) - это ощущение, восприятие (разумение, понимание, понятие, рассудок), или ум. Это качество человеческой психики, состоящее из способности приспосабливаться к новым ситуациям, к обучению и запоминанию на основе опыта, пониманию и применению абстрактных концепций и использова-
ОБ АВТОРЕ:_
Городнова Наталья Васильевна, доктор экономических наук, профессор, Институт экономики и управления, Школа экономики и менеджмента, кафедра правового регулирования экономической деятельности (п.у gorodnova0urfu.ru)
ЦИТИРОВАТЬ СТАТЬЮ:_
Городнова Н.В. Применение искусственного интеллекта в экономической дипломатии и международной торговле // Вопросы инновационной экономики. - 2021. - Том 11. - № 2. - С. 565-580. doi: 10.18334^тес.11.2.112214
нию своих знаний для управления окружающей средой [15] (Morozova, Korobeynikova, Korobeynikov, Glazova, 2020). Интеллект - это общая способность к познанию и решению проблем и трудностей, которая объединяет все познавательные способности человека: ощущение, восприятие, память, представление, мышление, воображение и т.п. [20] (Alizada, Muradli, 2020).
Следует отметить, что понятие искусственного интеллекта не является концептуально новым. Впервые данный термин появился еще в середине 50-х годов ХХ века, точнее, в 1956 году, на конференции Дартмутского университета, на которой американский информатик Дж. Маккарти обозначил этот термин и дал ему точное и емкое определение: «Искусственный интеллект является наукой о создании интеллектуальных машини компьютерных программ» [2, 21] (Afanasev, 2019; Clauberg, 2020). Однако процесс получения первых реальных технологических результатов занял несколько десятилетий. Научными работами и исследованиями в рамках создания систем ИИ осуществлялись одновременно несколькими учеными и специалистами. Так, в начале 1980-х гг. Дж. Барр (специалист в области теории вычислений, исследователь из IBM Research) и Э.А. Файгенбаум (автор модели и алгоритмов процесса обучения, Стэнфордский университет, США) сформулировали следующее определение дефиниции ИИ: «Искусственный интеллект - это область информатики, которая занимается разработкой интеллектуальных компьютерных систем, то есть систем, обладающих возможностями, которые мы традиционно связываем с человеческим разумом, -понимание языка, обучение, способность рассуждать, решать проблемы и т. д.» [4] (Vorontsova, Lukonina, 2020). Сегодня систему ИИ принято отождествлять с компьютерными программами, использующими нейросети, объединяющей отличительной характеристикой которых является способность машины решать конкретные задачи подобно алгоритмам принятия решения размышляющего человека. Искусственный интеллект - это достаточно широкое понятие, которое может быть применимо к любому типу программного обеспечения, используемого в человеческой жизнедеятельности и включающего алгоритмы обучения, планирования и решения различного рода проблем [22] (Kitzmann, Yatsenko, Launer, 2021). ИИ - это интегрированные технологии, базирующиеся на возможностях машинного обучения, использующих гигантские объемы данных и мощные алгоритмы в целях выработки быстрых решений комплексных научно-технических задач и осуществления прогностических функций высокой степени надежности. Иными словами, ИИ - это комплекс родственных и стремительно развивающихся процессов и технологий эффективного функционирования экспертных систем и виртуальных агентов [2, 3] (Afanasev, 2019; Bykov, 2020).
Определение понятия «искусственный интеллект»: это интегрированный продукт ряда научных исследований, проводимых в различных областях знаний [13] (Lyubimov, 2020). Понятие искусственного интеллекта является продуктом интеграции множества научных дисциплин и сфер исследований, существует несколько определений данной категории, в этой связи сегодня под искусственным интеллектом
чаще всего понимаются различные виды компьютерных моделей процесса принятия и оптимизации решений.
В данной работе под искусственным интеллектом следует понимать способность цифрового компьютерного алгоритма выполнять конкретные поставленные задачи, которые обычно связаны с жизнедеятельностью разумных существ (человека). Данная дефиниция применима к проектам развития различных систем, характеризующихся наличием интеллектуальных процессов, свойственных человеку, таких как способность размышлять, рассуждать, анализировать, систематизировать, интерпретировать и обучаться на основе полученного опыта. Иными словами, искусственный интеллект (ИИ) - это приближенное отображение работы нейронных связей в мозге человека, отождествляемое с комплексами таких технологий и процессов, как глубокое машинное обучение и применение алгоритмов виртуальной реальности.
Несмотря на отсутствие единого общепринятого определения понятия «искусственный интеллект» и незавершенность разработки понятийно-категориального аппарата и терминологических классификаций, на пороге перехода к новому информационному обществу правительствами многих индустриально развитых стран осуществляются масштабные капитальные вложения в целях разработки прорывных информационных технологий и технологической конвергенции. По оценкам американской консультационной компании International Data Corp., расходы на разработку систем искусственного интеллекта в мировой экономике в 2019 г. составили около 35,8 млрд долл., включая 13,5 млрд долл. на программные платформы ИИ и приложения ИИ1. По прогнозам консалтинговой компании Tractica Omnia, объем продаж программного обеспечения для систем искусственного интеллекта в масштабах мировой экономики к 2025 г. составит свыше 126 млрд долл. по сравнению с 10 млрд долл. в 2018 г. На рисунке 1 представлен прогноз объемов продаж программного обеспечения для функционирования систем искусственного интеллекта до 2025 года.
Данные, представленные на графике, позволяют получить линию тренда и осуществить прогнозирование объемов реализации разрабатываемого для работы искусственного интеллекта программного обеспечения на долгосрочную перспективу:
а) экспоненциальный тренд:
y = 32,177e°,2822x, (1)
где y - объемы реализации программного обеспечения для работы ИИ, млрд долл. США; e - основание натурального логарифма, математическая константа, равная приблизительно 2,72; x - рассматриваемый временной период, ед.;
б) полиномиальный тренд:
y = 0,9286x2 + 15,729x + 23,65. (2)
1 Statista. - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.statista.com/ (дата обращения: 29.05.2021 г.).
P 14N 12N 1NN
Щ 8N
6N 4N 2N
126
e о
.-59
il
2N21
2N22
2N23
2N24
2N25
Годы
Рисунок 1. Прогнозирование объемов реализации программного обеспечения для работы искусствензого интел лекта, млрд д ол л . США Источник: составлено автором со: Al market size N018-2025. Statista. - [Электронный ресурс]. -Ре жим доступа: B%D0%B5%D0%BA%D1%82_(%D 0%98%D0%98, Artificial_inte]lligeiice,_AAI), Artificial intelligence software market revenue worldwkte 2012-20225 // littjps:// www.rtatista.com/ statistics/607716/w orldwide-artificial-intelligence-markvt-revenues/l^ublished by Shanhong Liu (дата
обращения: 01.06.2021 г.)).
SN
l! n ■ О tu cP tu
c S
600
500
400
300
200
541,87
408,57
308,06
232,27
175,12
еэ
ю С
100
200218
2029)
2030
Годы
Рисунок 2. Прогнозирование объемов продаж программного обеспечения для сервисов искусственного интеллекта в периоде до 2030 г.
Источник: составлено автором по расчетам по формуле 1.
На рисунке 2 представлен график прогнозирования объемов продажи программного обеспечения для работы искусственного интеллекта сроком до 2030 г., выполненный на основе расчетов по формуле 1.
Как показано на графике, объемы продаж различного рода сервисов программного обеспечения для целей работы искусственного интеллекта в сфере международной дипломатии к 2030 году могут достигнуть показателя свыше 540 млрд долл. США.
В Российской Федерации понятие «искусственный интеллект» зафиксировано в нормативно-правовых актах Росстандарта (Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии). В декабре 2019 г. Росстандартом были утверждены первые национальные стандарты в области искусственного интеллекта (ГОСТ Р 58776-2019 «Средства мониторинга поведения и прогнозирования намерений людей. Термины и определения»; ГОСТ Р 58777-2019 «Воздушный транспорт. Аэропорты. Технические средства досмотра. Методика определения показателей качества распознавания незаконных вложений по теневым рентгеновским изображениям»)2.
Указанные стандарты призваны обеспечить эффективную коммуникацию интеллектуальных робототехнических систем (включая беспилотные транспортные средства) и человека [6] (Eтmakova, Kovyazin, 2002). Взаимодействие между человеком и интеллектуальными системами состоит в прогнозировании намерений друг друга и определении на основе данного прогноза дальнейших действий. Кроме того, системы прогноза поведения могут применяться для целей выявления людей со скрытыми преступными намерениями.
Стандартом ГОСТ Р 58777-2019 устанавливаются единые требования к системам и алгоритмам распознавания незаконного содержимого багажа и ручной клади пассажиров на базе анализа рентгеновских изображений. Стандарт призван повысить достоверность полученных результатов испытаний интеллектуальных систем и алгоритмов. Указанные стандарты были разработаны специалистами Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого и вступили в действие с 1 сентября 2020 года3.
Анализ основных направлений применения искусственного интеллекта в мировой экономике
Широкое применение искусственного интеллекта к настоящему моменту времени наблюдается при реализации предпринимательской деятельности. Более широкие возможности ИИ по сравнению с традиционным программным обеспечением позволяют компаниям сохранить конкурентные рыночные преимущества. Программные комплексы систем искусственного интеллекта способны устранить большую долю участия человека, связанного с управлением ими, за счет использования больших данных, аналитики и алгоритмов [7] (Zhilin, Ба/атуап, 2020).
Следует выделить основные преимущества применения алгоритмов ИИ, в частности в производственных технологических процессах:
2 Российский искусственный интеллект загнали в рамки. Утверждены два первых ГОСТа. 26 декабря 2019 г. - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.cnews.ru/news/top/2019-12-26_rossijskij_iskusstvennyj (дата обращения: 15.05.2021 г.).
3 Искусственный интеллект (ИИ). Какие акции покупать и отслеживать на фоне растущей конкуренции в ИИ. - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://zen.yandex.ru/media/zinvestment/ iskusstvennyi-intellekt-ii-kakie-akcii-pokupat-i-otslejivat-na-fone-rastuscei-konkurencii-v-ii-5d0286ff5 bb229126cb83de6 (дата обращения: 02.06.2021 г.).
• повышение уровня конкурентоспособности выпускаемой продукции за счет снижения издержек, связанных с сокращением аутсорсинговых операций;
• повышение производительности труда вследствие автоматизации процессов и процедур, а также сокращения объемов ручного труда;
• повышение доходности предпринимательской деятельности за счет сокращения времени простоя и снижения общего объема капитальных вложений.
Согласно проведенному консультационной компанией Capgemini исследованию, в 2019 г. 76% экономических агентов, связанных с различными технологическими процессами, осуществили внедрение элементов искусственного интеллекта или находятся в стадии их разработки4.
В целях применения возможностей систем ИИ и новейших технологий блокчейна для повышения эффективности международного сотрудничества в сфере торговли в 2018 г. [10] (Kolonin, 2020) Международной торговой палатой и ЮНКТАД в рамках принятой инициативы «Интеллектуальные технологии и торговля» (Intelligent Tech and Trade Initiative - ITTI) на сессии по вопросам применения интеллектуальных технологий и инструментов торговли был подписан целый ряд соглашений5. По мнению экспертов, компьютерное моделирование сценариев торговых переговоров с применением ИИ позволит ускорить заключение коммерческих сделок, качество проработки международных соглашений, а также функционирования глобальных производственно-сбытовых технологических цепочек поставок [9, 17]. Кроме того, сервисы ИИ повышают эффективность моделирования итогов многосторонних переговоров. Следует отметить, что сегодня совместная работа специалистов корпорации IBM и ITTI позволила создать комплекс компьютерных программ в целях моделирования результатов проведения двусторонних переговоров. Примерами такого применения являются результаты работы программного сервиса МЕРКОСУР, обеспечивающего соблюдение правил международной торговли, повышение уровня доступности к финансированию международного бизнеса, снижение регулятивных барьеров и ликвидацию неэффективных бизнеса и услуг [3] (Bykov, 2020). В 2017 г. по результатам проведенного опроса представителей банковской сферы, а также ключевых игроков государственного и частного секторов экономики был сделан Доклад банковской комиссии Международной палаты (International Chamber of Commerce - ICC)6, в котором были обозначены основные цифровые приоритеты участия торговых банкиров и
4 Uzialko A. C. How Artificial Intelligence Will Transform Business // Business New Daily. - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.busi-nessnewsdaily.com/9402-artificial-intelHgence-business-trends.html (дата обращения 25.05.2021 г.).
5 What is ITTI? Intelligent Tech + Trade Initiative. - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: itti-global.org (дата обращения: 03.06.2021 г.).
6 Troyjo M. We Should Make AI and Blockchain Boost Global Trade. - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.huffing- tonpost.com/entry/we-should-make-ai-and-blockchain-boost-global-trade_us_59cf7646e4b- 0f58902e5cc65 (дата обращения: 01.06.2021 г.).
условия проведения экспортно-импортных операций. В докладе был сделан вывод о том, что 80% объемов международной торговли финансируется за счет источников, поиск которых осуществляется с помощью ИИ. Традиционное торговое финансирование, которое сейчас занимает порядка 10% всех сделок, в ближайшем будущем будет демонстрировать нулевой прирост. Ожидается увеличение темпов цифрови-зации финансирования цепочек поставок, преимущественно в виде факторинга [17] (Sergeev, 2020). Ожидается практически полное исключение формирования документов на бумажном носителе, что позволит сократить время обработки каждой сделки не менее чем на 2 часа, что обеспечит сокращение расходов на процедуры соблюдения нормативных требований до 30%7.
Принятие в рамках Всемирной торговой организации (ВТО) ряда соглашений об упрощении процедур международной торговли, цифровое подключение торговых банков и включение в действие облачных интерфейсов являются импульсом для цифровой трансформации таможенного оформления импортно-экспортных сделок.
Внедрение сервисов искусственного интеллекта как системы моделирования инструмента человеческого мышления (имитации естественного интеллекта) на всю международную торговлю оказывает мощное модифицирующее воздействие. К примеру, применение возможностей переводческих услуг ИИ и сервисных приложений, анализирующих базы данных, позволяет снизить имеющиеся торговые барьеры [12] (Leksin, 2020). Применение ИИ оказывает стимулирующее воздействие на рост производительности труда и способствует увеличению количества международных торговых сделок, а также контролю эффективности их исполнения, что потребует значительных объемов инвестиций, большого числа высококвалифицированных специалистов и сокращения потребности в работниках с низким уровнем квалификации, а также реализации иных глобальных трансформаций в деловой и торговой практике.
По нашему мнению, наиболее перспективными направлениями применения систем ИИ в сфере международной торговли являются следующие:
1. Применение возможностей искусственного интеллекта в построении глобальных производственно-сбытовых комплексов, что, несомненно, позитивно скажется на процессе развития и управления глобальными товаропроводящими цепочками создания стоимости, а также позволит улучшить качество и достоверность прогнозов, оценку будущих тенденций изменения потребительского спроса и, как следствие, повысить эффективность риск-менеджмента [18].
2. Развитие международной торговли с применением цифровых экосистем и социальных платформ. К примеру, сегодня 97% малых предприятий США осуществляют экспорт своей продукции через цифровую платформу eBay. Кроме того, включение ИИ в функционирование таких платформ позволяет осуществлять услуги по машин-
7 Rethinking Trade & Finance, International Chamber of Commerce. 2017. - [Электронный ресурс]. -Режим доступа: https://iccw- bo.org/publication/2017-rethinking-trade-finance/ (дата обращения: 28.05.2021 г.).
ному переводу рекламных текстов, что, бесспорно, является драйвером увеличения объемов международной торговли.
3. Ведение торговых переговоров и экономической дипломатии, в частности применение систем интеллектуальной и технической инициативы. К примеру, алгоритмы ИИ могут применяться в рамках анализа экономических требований партнеров в целях оценки различных условий и допущений, а также направлений наращивания объемов осуществления экспортных и импортных операций при различных изменениях конъюнктуры рынка [19] (Shkor, Sevzyuk, 2020).
Однако выявляя позитивные последствия применения в международном сотрудничестве возможностей системы искусственного интеллекта, необходимо отметить и ряд возникающих серьезных проблем и вызовов [11] (Lapaev, Morozova, 2020):
1. Проблема амбивалентности обеспечения конфиденциальности информации и повышения доступности баз данных.
Процесс поддержания внутригосударственных стандартов конфиденциальности является первостепенным фактором сокращения объемов трансграничной передачи персональных данных, что может негативным образом повлиять на развитие алгоритмов ИИ [16] (Porokhovskiy, 2020). К примеру, Генеральным регламентом Евросоюза о защите персональных данных (General Data Protection Regulation, GDPR) запрещена передача массивов данных в страны, признанные Европейской комиссией неблагонадежными в правовом аспекте. Кроме того, персональные данные могут быть использованы в сфере, исключительно для которой эти данные были собраны, и не могут быть применены в рамках процесса глубокого обучения ней-росетей ИИ в целях повышения эффективности способов предоставления той или иной услуги [12] (Leksin, 2020).
Разработка строгих мер по защите конфиденциальности информации требует предоставления гигантского массива персональных данных для изучения и обучения программ искусственного интеллекта. И здесь ключевая проблема состоит в выработке правил конфиденциальности, не создающих избыточную ограниченность доступа ИИ к большим данным.
Более широкое применение ИИ зависит от ряда таких факторов, как развитие цифровых технологий свободного трансграничного потока данных, достижения в сфере облачных вычислений, формирования и обработки big data, а также развития «Интернета вещей» [1] (Arkhipov, 2020).
2. Проблема выработки единых международных стандартов в сферах применения сервисов искусственного интеллекта. К примеру, применение беспилотных транспортных средств требует разработки и унификации новых стандартов производства и безопасности транспортных средств. Это может привести, с одной стороны, к повышению расходов на переоснащение технологических производств, а с другой - вызовет международную дискуссию о совместимости внутренних стандартов различных стран-производителей в целях устранения торговых барьеров для реализации това-
ров, использующих алгоритмы ИИ, и увеличения объемов экспортных и импортных операций в рамках внешнеэкономической деятельности.
3. Проблема защиты исходных кодов при осуществлении инвестиций.
Требования предоставления доступа к исходным кодам и рынку были определены
Управлением торгового представителя США (иБТЯ)8 как элемент части решения более глобальной проблемы, связанной с принудительной передачей технологий в Китае [8] (Zhukov, 2020). Указанное требование является одним из существенных барьеров для развития международной торговли на базе алгоритмов ИИ.
4. Проблема защиты прав на объекты интеллектуальной собственности (ОИС) в программных продуктах и программном обеспечении систем ИИ [14] (Morgunova, 2020).
Сбор и обработка различных данных сопровождается необходимостью копирования искусственным интеллектом различного рода информации. Указанная проблема требует разработки и внедрения способов защиты данных от несанкционированного копирования и незаконного использования защищенных данных. Применение больших баз данных сопряжено с риском утечки конфиденциальной информации в силу недолжного и недобросовестного применения правил использования ИИ. Кроме того, отсутствие унифицированных требований к защите персональных данных и авторского права может привести к неоднозначной интерпретации понятия легального копирования данных для целей работы ИИ в различных странах. Это становится серьезным правовым барьером для более широкого внедрения технологий искусственного интеллекта.
Таким образом, разработка общих международных стандартов доступа к товарам и услугам, функционирующим на технологиях искусственного интеллекта, оказывает существенное влияние на распространение алгоритмов ИИ на глобальных торговых рынках. В качестве примера следует указать возможности применения центральных процессоров, являющихся ключевым компонентом широкого применения узкопрофильного ИИ. Производство и поставка указанных процессоров в другие страны могут быть сопряжены с возникновением прямых или косвенных ограничений, что потребует унификации правил и торговых тарифов при реализации технологий, необходимых для работки и применения алгоритмов искусственного интеллекта.
Заключение
Проведенное исследование дает возможность сформулировать ряд выводов.
Во-первых, до сих пор в мировой торговой практике отсутствует единое стандартизированное определение понятия «искусственный интеллект».
8 Meltzer Joshua P. The impact of artificial intelligence on international trade. - [Электронный ресурс]. -Режим доступа: https:// tradevistas.org/the-impact-of-artificial-intelligence-on-international-trade/ (дата обращения: 01.06.2021 г.).
Во-вторых, использование алгоритмов искусственного интеллекта в международной торговой деятельности ставит проблему введения новых торговых правил, позволяющих включать ИИ в глобальном масштабе.
В-третьих, применение систем ИИ позволяет повысить конкурентоспособность выпускаемой продукции и оказываемых услуг.
В-четвертых, широкое вовлечение товаров, содержащих алгоритмы ИИ, в международную торговлю потребует сложных и многосторонних переговоров. Полученные результаты работы дают возможность подтвердить сформулированную гипотезу о преобладании позитивных последствий применения искусственного интеллекта в рамках осуществления международной торговли. В частности, алгоритмы ИИ позволяют построить достоверные сценарии дальнейшего развития событий при осуществлении торговых переговоров и процедур экономической дипломатии.
ИСТОЧНИКИ:
1. Архипов Л.И. Большие данные и искусственный интеллект в бизнесе: развитие и регулирование // Big Data and Advanced Analytics. - 2020. - № 6-3. - c. 122-127.
2. Афанасьев Д. Как искусственный интеллект меняет отношение бизнеса к покупателю // БИТ. Бизнес - Информационные технологии. - 2019. - № 5(88). - c. 54-55.
3. Быков И.А. Искусственный интеллект как источник политических суждений // Журнал политических исследований. - 2020. - № 2. - c. 23-33. - doi: 10.12737/25876295-2020-23-33
4. Воронцова И.В., Луконина Ю.А. Дефиниция «искусственный интеллект» и ее се-мантико-процессуальное значение в судебной системе России и зарубежных стран // Российский судья. - 2020. - № 10. - c. 41-45. - doi: 10.18572/1812-3791-202010-41-45.
5. Дудин М.Н., Шкодинский С.В. Тенденции, возможности и угрозы цифровизации национальной экономики в современных условиях // Экономика, предпринимательство и право. - 2021. - № 3. - c. 689-714. - doi: 10.18334/epp.11.3.111785.
6. Ермакова С.Э., Ковязин И.Е. Основные аспекты роботизации бизнес-процессов в сфере услуг здравоохранения // Вопросы инновационной экономики. - 2002. -№ 1. - c. 433-448. - doi: 10.18334/vinec.10.1.100494.
7. Жилин В.В., Сафарьян О.А. Искусственный интеллект в системах хранения данных // Вестник Донского государственного технического университета. - 2020. -№ 2. - c. 196-200. - doi: 10.23947/1992-5980-2020-20-2-196-200.
8. Жуков Д.С. Искусственный интеллект для общественно-государственного организма: будущее уже стартовало в Китае // Журнал политических исследований. -2020.- № 2. - c. 70-79. - doi: 10.12737/2587-6295-2020-70-79.
9. Карпова Н.П., Евтодиева Т.Е. Логистические инновации: сущность, виды и способы финансирования // Экономика, предпринимательство и право. - 2020. - №7. -c. 2063-2072. - doi: 10.18334/epp.10.7.110547.
10. Колонин А.Г. Смогут ли криптовалюты и «искусственный интеллект на блокчейне» быть децентрализованными? // Цифровая экономика. - 2020. - № 2(10). - с. 65-70.-doi: 10.34706/DE-2020-02-06.
11. Лапаев Д.Н., Морозова Г.А. Искусственный интеллект: за и против // Развитие и безопасность. - 2020. - № 3(7). - с. 70-77. - doi: 10.46960/2713-2633_2020_3_70.
12. Лексин В.Н. Искусственный интеллект в экономике и политике нашего времени. Статья 2. Искусственный интеллект как товар и услуга // Российский экономический журнал. - 2020. - № 5. - с. 3-33. - doi: 10.33983/0130-9757-2020-5-3-33.
13. Любимов А.П. Основные подходы к определению понятия «искусственный интеллект» // Научно-техническая информация. Серия 2: Информационные процессы и системы. - 2020. - № 9. - с. 1-6. - doi: 10.36535/0548-0027-2020-09-1.
14. Моргунова Е. Интеллектуальная собственность и искусственный интеллект // Интеллектуальная собственность. Авторское право и смежные права. - 2020. -№9.- с. 27-40.
15. Морозова И.А., Коробейникова О.М., Коробейников Д.А., Глазова М.В. Искусственный интеллект в управленческом учете коммерческих структур: новые возможности // Вектор науки Тольяттинского государственного университета. Серия: Экономика и управление. - 2020. - № 2(41). - с. 32-38. - doi: 10.18323/22215689-2020-2-32-38.
16. Пороховский А.А. Искусственный интеллект сегодня и завтра: политико-экономический подход // Экономическое возрождение России. - 2020. - № 3(65). - с. 4-11. - doi: 10.37930/1990-9780-2020-3-65-4-11.
17. Сергеев Т.В. Аналитический обзор цифровых технологий, преобразующих цепи поставок сетевой розницы // Вопросы инновационной экономики. - 2020. -№1. - с.467-482. - doi: 10.18334Ыпес.10.1.100645.
18. Федорченко С.Н. Искусственный интеллект в сфере политики, медиапространст-ва и государственного управления: размышления над тематическим портфелем // Журнал политических исследований. - 2020. - № 2. - с. 3-9. - doi: 10.12737/25876295-2020-3-9.
19. Шкор О.Н., Севзюк Ч.А. Искусственный интеллект в Digital-маркетинге // Big Data and Advanœd Analytks. - 2020. - № 6-3. - с. 38-41.
20. Alizada A.V., Muradli V.A. Information and artifirial intelligent // Булатовские чтения. - 2020. - p. 37-38.
21. Clauberg R. Cyber-physkal systems and artifirial intelligent: ^anœs and threats to modern eœnomies // World Civilizations. - 2020. - № 3. - p. 107-115.
22. Kitzmann H., Yatsenko V., Launer M. Artifirial intelligent and wisdom // Инновации в менеджменте. - 2021. - № 1(27). - p. 22-27.
REFERENCES:
Afanasev D. (2019). Kak iskusstvennyy intellekt menyaet otnoshenie biznesa kpokupate-lyu [How artificial intelligence is changing the attitude of business to the buyer]. BIT. Biznes - Informatsionnye tekhnologii. (5(88)). 54-55. (in Russian).
Alizada A.V., Muradli V.A. (2020). Information and artificial intelligence Bulatovskie chteniya. 6 37-38.
Arkhipov L.I. (2020). Bolshie dannye i iskusstvennyy intellekt v biznese: razvitie i regu-lirovanie [Big data and artificial intelligence in business: development and regulation]. Big Data and Advanced Analytics. (6-3). 122-127. (in Russian).
Bykov I.A. (2020). Iskusstvennyy intellekt kak istochnik politicheskikh suzhdeniy [Artificial intelligence as a source of political thinking]. Zhurnalpoliticheskikh issle-dovaniy. 4 (2). 23-33. (in Russian). doi: 10.12737/2587-6295-2020-23-33 .
Clauberg R. (2020). Cyber-physical systems and artificial intelligence: chances and threats to modern economies World Civilizations. 5 (3). 107-115.
Dudin M.N., Shkodinskiy S.V. (2021). Tendentsii, vozmozhnosti i ugrozy tsifrovizat-sii natsionalnoy ekonomiki v sovremennyh usloviyakh [Trends, opportunities and threats of digitalization of the national economy in modern conditions]. Journal of Economics, Entrepreneurship and Law. 11 (3). 689-714. (in Russian). doi: 10.18334/ epp.11.3.111785 .
Ermakova S.E., Kovyazin I.E. (2002). Osnovnye aspekty robotizatsii biznes-protsessov v sfere uslug zdravookhraneniya [The main aspects of business processes robotization in the healthcare services]. Russian Journal of Innovation Economics. 10 (1). 433448. (in Russian). doi: 10.18334/vinec.10.1.100494 .
Fedorchenko S.N. (2020). Iskusstvennyy intellekt v sfere politiki, mediaprostrans-tva i gosudarstvennogo upravleniya: razmyshleniya nad tematicheskim portfelem [Artificial intelligence in politics, media and public administration: reflections on the thematic portfolio]. Zhurnal politicheskikh issledovaniy. 4 (2). 3-9. (in Russian). doi: 10.12737/2587-6295-2020-3-9 .
Karpova N.P., Evtodieva T.E. (2020). Logisticheskie innovatsii: sushchnost, vidy i sposo-by finansirovaniya [Logistics innovation: essence, types and methods of financing]. Journal of Economics, Entrepreneurship and Law. 10 (7). 2063-2072. (in Russian). doi: 10.18334/epp.10.7.110547 .
Kitzmann H., Yatsenko V., Launer M. (2021). Artificial intelligence and wisdom Innovatsii v menedzhmente. (1(27)). 22-27.
Kolonin A.G. (2020). Smogut li kriptovalyuty i «iskusstvennyy intellekt na blokcheyne» byt detsentralizovannymi? [Can cryptocurrencies and «artificial intelligence on the blockchain» be decentralized?]. Tsifrovaya ekonomika. (2(10)). 65-70. (in Russian). doi: 10.34706/DE-2020-02-06 .
Lapaev D.N., Morozova G.A. (2020). Iskusstvennyy intellekt: za i protiv [Artificial intelligence: pros and cons]. Razvitie i bezopasnost. (3(7)). 70-77. (in Russian). doi: 10.46960/2713-2633_2020_3_70 .
Leksin V.N. (2020). Iskusstvennyy intellekt v ekonomike i politike nashego vremeni. Statia 2. Iskusstvennyy intellekt kak tovar i usluga [Artificial intelligence in economy and policy nowadays. article 2. artificial intelligence as goods and service]. Russian Economic Journal. (5). 3-33. (in Russian). doi: 10.33983/0130-9757-2020-5-3-33.
Lyubimov A.P. (2020). Osnovnye podkhody k opredeleniyu ponyatiya «iskusstvennyy intellekt» [Main approaches to the definition of «artificial intelligence»]. Nauchno-tekhnicheskaya informatsiya. Seriya 2: Informatsionnye protsessy i sistemy. (9). 1-6. (in Russian). doi: 10.36535/0548-0027-2020-09-1 .
Morgunova E. (2020). Intellektualnaya sobstvennost i iskusstvennyy intellekt [Intellectual property and ai]. Intellektualnaya sobstvennost. Avtorskoe pravo i smezhnye prava. (9). 27-40. (in Russian).
Morozova I.A., Korobeynikova O.M., Korobeynikov D.A., Glazova M.V. (2020). Iskusstvennyy intellekt v upravlencheskom uchete kommercheskikh struktur: novye vozmozhnosti [Artificial intelligence in the management accounting of commercial structures: new opportunities]. Journal «Vector of Science of Togliatti State University. Series: Economics and Management». (2(41)). 32-38. (in Russian). doi: 10.18323/2221-5689-2020-2-32-38 .
Porokhovskiy A.A. (2020). Iskusstvennyy intellekt segodnya i zavtra: politiko-ekonomi-cheskiy podkhod [Artificial intelligence today and tomorrow: political and economic approach]. The Economic Revival of Russia. (3(65)). 4-11. (in Russian). doi: 10.37930/1990-9780-2020-3-65-4-11 .
Sergeev T.V. (2020). Analiticheskiy obzor tsifrovyh tekhnologiy, preobrazuyushchikh tse-pi postavok setevoy roznitsy [Analytical review of digital technologies that transform the supply chain of network retail]. Russian Journal of Innovation Economics. 10 (1). 467-482. (in Russian). doi: 10.18334/vinec.10.1.100645.
Shkor O.N., Sevzyuk Ch.A. (2020). Iskusstvennyy intellekt v Digital-marketinge [Artificial intelligence in digital marketing]. Big Data and Advanced Analytics. (63). 38-41. (in Russian).
Vorontsova I.V., Lukonina Yu.A. (2020). Definitsiya «iskusstvennyy intellekt» i ee se-mantiko-protsessualnoe znachenie v sudebnoy sisteme Rossii i zarubezhnyh stran [The definition artificial intelligence and its semantic and procedural meaning in the judicial system of Russia and foreign countries]. Rossiyskiy sudya. (10). 41-45. (in Russian). doi: 10.18572/1812-3791-2020-10-41-45 .
Zhilin V.V., Safaryan O.A. (2020). Iskusstvennyy intellekt v sistemakh khraneniya dan-nyh [Artificial intelligence in data storage systems]. Vestnik of DSTU. 20 (2). 196200. (in Russian). doi: 10.23947/1992-5980-2020-20-2-196-200 .
Zhukov D.S. (2020). Iskusstvennyy intellekt dlya obshchestvenno-gosudarstvennogo organizma: budushchee uzhe startovalo v Kitae [Artificial intelligence for society and government: the future has already begun in China]. Zhurnal politicheskikh issledovaniy. 4 (2). 70-79. (in Russian). doi: 10.12737/2587-6295-2020-70-79 .
