CC BY
24
Рогова И.Н., Харланов А.С., Конарева А.А. СЦЕНАРИИ ГЛОБАЛЬНОЙ ЦИФРОВОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ ИКТ-ОТРАСЛИ
Аннотация. В статье предлагается рассмотреть авторские версии эволюции ИКТ-отрасли в России, учесть возможные сценарии сохранения ее лидерских компетенций в глобальной диджитализации и рассмотреть прогнозы дальнейших шагов, направленных на вхождение в Индустрию 4.0 7-го научно-технологического уклада.
Ключевые слова. Биг Дата, санкции, рестрикции, импортозамещение, Индустрия 4.0.
Rogova I.N., Kharlanov A.S., Konareva A.A. SCENARIOS OF GLOBAL DIGITAL TRANSFORMATION OF THE ICT INDUSTRY
Abstract. The authors propose to consider their own versions of the evolution of the ICT industry in Russia, to take into account its possible scenarios for preserving leadership competencies in global digitalization and to consider forecasts offurther steps aimed at entering the Industry 4.0 of the 7th scientific and technological order.
Keywords. Big Date, sanctions, restrictions, import substitution, Industry 4.0.
Введение
В современных условиях глобальной трансформации остро встают вопросы применения ИКТ в различных отраслях, с целью сохранения и развития производственных конкурентных преимуществ, а также усиления собственного отраслевого влияния на международной арене. В условиях проведения специальной военной операции эти вопросы встают еще острее и шире, поскольку жесткие условия хозяйствования требуют ускорения процессов трансформации ИКТ, вхождение в Индустрию 4.0 и широкое развитие нового научно-технологического уклада, который часто называют седьмым [7; 8; 11; 12].
Материалы и методы
При проведении исследования в качестве исходных данных были использованы материалы Центра компетенций Национальной технологической инициативы на базе МФТИ по направлению «Искусственный интеллект [11; 12], учитывались результаты аналитических исследований [13; 17; 20; 25; 33], включенные в доклад всемирно известных рейтинговых агентств и организаций [21; 22], в том числе ОЭСР [16; 31], а также информация с официальных правительственных сайтов Германии [18; 24], США [23; 32; 37; 39; 40], Великобритании [34; 35], Китая [23; 28; 38], Японии [26; 27; 28], Нидерландов [30], России [1; 3; 5].
ГРНТИ 06.39.27 EDN QWKGUE
© Рогова И.Н., Харланов А.С., Конарева А.А., 2023
Ирина Николаевна Рогова - кандидат экономических наук, доцент кафедры международного бизнеса Санкт-Петербургского государственного экономического университета.
Алексей Сергеевич Харланов - доктор экономических наук, профессор, профессор кафедры мировой экономики Дипломатической академии МИД РФ (г. Москва).
Анна Анатольевна Конарева - ассистент кафедры международного бизнеса Санкт-Петербургского государственного экономического университета.
Контактные данные для связи с авторами (Рогова И.Н.): 191002, Санкт-Петербург, Кузнечный пер., 9 (Russia, St. Petersburg, Kuznechnii кш, 9). Тел.: +7 921 745-42-25. Е-mail: Rogova.in@unecon.ru. Статья поступила в редакцию 19.12.2022.
При проведении исследования была выстроена следующая структура анализа: установить основных лидеров в области ИКТ на международной арене; определить основные стратегии в области искусственного интеллекта (ИИ) у лидеров и в других государствах; предложить возможные сценарии развития ИКТ в отраслевом контексте; составить прогнозы отрасли при ее глобальной цифровой трансформации. При проведении исследования использовались описательный метод, методы сравнительного анализа данных, статистического анализа, табличного и графического представления данных, а также широко использовались методы анализа и синтеза полученной информации. Результаты и их обсуждение
В качестве основы эволюции ИКТ-отрасли можно сегодня рассматривать развитие ИИ, не являющегося «вещью в себе», его следует рассматривать в более широком контексте как основу доминирования в цифровых процессах различных этапов экономической деформации. А контекст этот, если говорить о технологиях, следующий: на данный момент оформляются две «технологические экосистемы» - американская и китайская [5]. Американская экосистема - самая развитая, и США открыто ставят целью это лидерство сохранить и приумножить. Китайская экосистема меньше, но, как и сам Китай, активно развивается и еще агрессивнее претендует на лидерство.
Россия в технологическом плане и компонентных комплектующих, от чипов до серверов, значительно зависит как от США и ориентирующихся на них технологически развитых стран, так и от альтернативной технологической науки и практики Китая. Желание вести суверенную политику с неизбежностью диктует необходимость ухода от односторонних технологических зависимостей, а сам технологический суверенитет, так активно поддерживаемый Президентом России В.В. Путиным, является необходимым условием суверенитета политического, внеколониального и блоково независимого.
В сфере технологий борьба между США и Китаем идет последние 40 лет за лидерство идей и стандартов в науке и в технике, за существующие и формируемые будущие рынки, за принятие выгодных технических стандартов, регламентов и протоколов. В этой борьбе обе стороны используют методы различной степени агрессивности и порядочности, от честной рыночной конкурентной борьбы до весьма далеких от нее реторсий и репрессалий, адресного террора ученых и уничтожения прорывных алгоритмов возможного технологического доминирования. Субсидии, протекционизм, санкции, промышленный шпионаж - далеко не полный список этих методов.
Вместе с тем, несмотря на имеющийся уровень противоречий и неприкрытое соперничество, обе технологические экосистемы остаются сильно взаимосвязанными, частично взаиморастворенными и компонентно стянутыми в единый глобальный кластер технологического решения международного разделения труда (в виде «утечки мозгов» до переформатирования международных экономических отношений) на уровне регионов и кластеров технических навыков и компетенций [3]. Рассмотрим борьбу США и Китая за лидерство в сфере ИИ-технологий и политику Нового Света по отношению к ИИ-сектору Поднебесной.
Вслед за опубликованным в августе 2022 г. «CHIPS and Science Act» [39], в соответствии с которым на поддержку американской полупроводниковой промышленности планируется потратить дополнительные $52,7 млрд, в октябре 2022 г. администрация президента США Джо Байдена анонсировала новую политику экспортного контроля в области ИИ и полупроводников в отношении Китая [14].
Необходимым условием лидерства в области ИИ является наличие доступа как к передовым, с точки зрения производительности и энергопотребления, чипам общего назначения, так и к разного рода специализированным ИИ-ускорителям. В области передовых чипов положение США, в совокупности с их европейскими и азиатскими союзниками, является доминирующим. Вместе с тем, сами по себе ограничения на поставки такого рода чипов в Китай не являются наилучшим решением, так как лишая американские компании доступа к огромному китайскому рынку, они одновременно создают возможности для развития китайской полупроводниковой отрасли. В условиях отсутствия сильных заокеанских конкурентов импортозамещение становится для последних гораздо менее сложной задачей и попутно выходит на уровень собственных стандартов национальной безопасности и вводимой ответной автаркии.
Поэтому, в соответствии с анонсированной политикой, противодействовать развитию китайского ИИ-сектора планируется не только путем ужесточения экспортного контроля в области передовых чипов (на рынке которых такие американские компании, как Intel, NVIDIA, AMD, IBM и Qualcomm явля-
ются мировыми лидерами), но и путем сохранения контроля за «узкими местами» [15] в транснациональных цепочках поставок в полупроводниковой отрасли. Речь, в первую очередь, идет о таких «узких местах», как:
• программное обеспечение (ПО) для автоматизированной разработки микросхем. Такие американские компании, как Mentor Graphics, Cadence Design Systems и Synopsys, являются мировыми лидерами в области такого ПО;
• оборудование для полупроводниковой промышленности. Здесь можно упомянуть такие американские компании, как Applied Materials, KLA, Lam Research, Teradyne, а также такие компании из стран-союзников США, как ASML, ASM International (Нидерланды), Carl Zeiss (Германия), Tokyo Electron, Advantest, Screen Holdings, Hitachi High-Tech, Canon, Nikon (Япония). В совокупности перечисленные компании контролируют большую часть мирового рынка (рис. 1);
• компоненты для оборудования для полупроводниковой промышленности.
Соответственно, вводимые ограничения направлены на: ограничение китайской ИИ (и, шире, ИКТ) индустрии в доступе к передовым ИИ чипам, сделанным американскими компаниями и компаниями из союзных стран; затруднение для китайских компаний самостоятельной разработки чипов путем ограничения доступа к специализированному ПО, разработанному американскими компаниями и компаниями из союзных стран; ограничение китайских компаний в возможности производить передовые чипы путем ограничения доступа к оборудованию, сделанному американскими компаниями и компаниями из союзных стран.
16 14
I 12
1 10 &
S 8 н
рр с.
0 6 а
1 4 Í0 4
2016
2017
■США
- Япония
2018
Нидерланды
2019 Сингапур
2020 Остальной мир
2
0
Рис. 1. Экспорт оборудования для полупроводниковой промышленности по странам [15]
Стратегически США делают ставку на «коллективную оборону», то есть на вовлечение в технологическое противостояние с Китаем всех своих союзников. Следование этой политике на практике может встретить известные трудности, так как в данный момент производственные мощности многих перечисленных компаний в значительной степени расположены за пределами США и стран-союзниц (рис. 2). Одной из причин такого положения дел является то, что Китай, как и Восточная Азия вообще, является для них очень важным рынком сбыта.
Но дело не только в этом (см. таблицу). Политика стимулирования полупроводниковой отрасли внутри США направлена, в том числе, и на то, чтобы повысить значимость американского рынка для компаний-поставщиков оборудования, увеличив, тем самым, вероятность добросовестного соблюдения ими вводимых американским правительством ограничений. Одним из ключевых доводов, позволяющих американской стороне обосновывать далекие от идеалов «свободного рынка» ограничения по отношению к китайским компаниям, является политика синергии гражданского и военного секторов экономики, являющаяся одной из основных компонент китайской стратегии развития высокотехнологичных отраслей.
Действия США по отношению к китайскому ИИ-сектору являются лишь одним из направлений их политики, направленной на сдерживание китайского высокотехнологичного сектора, о которой более подробно можно прочитать, например, в [3]. Важность развития ИИ осознается всеми ведущими игроками на международной арене. Понимание того, как ключевые акторы видят проблематику ИИ в контексте собственного технико-экономического развития, представляет интерес. Важной группой источников, по которым можно получить представление об этом, являются программные документы, посвященные развитию ИИ: национальные стратегии, дорожные карты и рекомендации ключевых аналитических центров. Авторами был проанализирован ряд подобных источников, относящихся к развитию ИИ в таких странах, как США, Китай, Германия, Япония и Россия. Все они более-менее укладываются в общую схему, описанную ниже.
Рис. 2. Доля производственных мощностей производителей оборудования для полупроводниковой промышленности, расположенных за пределами США [15]
Таблица
Причины выноса производственных мощностей за пределы США [15]
Компания Рабочая сила Близость к клиентам и поставщикам Поддержка иностранных правительств Инфраструктура Поглощение иностранных компаний
Applied Materials X X X X
Lam Research X X X X X
KLA X X X
Teradyne X X
Все проанализированные источники в том или ином, как правило, достаточно верхнеуровневом виде, затрагивают следующие аспекты, обобщенной схемы существующих стратегий ИИ: (1) фундаментальные исследования в области ИИ; (2) прикладные исследования, создание технологического фундамента для ИИ; (3) создание базирующихся на ИИ продуктов и технологий; (4) широкое внедрение технологий ИИ в различных отраслях экономики страны-интересанта; (5) международное сотрудничество. В рамках каждого из аспектов ставятся задачи и предлагаются меры, которые должны способствовать их решению.
Первый пункт предполагает не столько планирование конкретных фундаментальных исследований (хотя и такое целеполагание, в самых общих формулировках, тоже присутствует), сколько планирова-
ние мер по созданию академической и корпоративной сред, способствующих генерированию инноваций в области ИИ. В фокусе внимания - образовательные и исследовательские организации, образовательные программы в учебных заведениях различного уровня, программы финансирования исследований, увеличение числа научных работников и т.д.
Второй пункт посвящен инструментам и «строительным блокам» ИИ, к созданию или развитию которых резиденты страны-интересанта имеют отношение. Это, в первую очередь, способность разрабатывать и производить необходимое для функционирования ИИ-решений аппаратное обеспечение (чипы, сенсоры и т.д.), а также библиотеки программного обеспечения, часто с открытым исходным кодом. В связи с этим часто идет речь о мерах протекционистского характера, направленных на защиту и развитие отечественных производителей и разработчиков соответствующего «железа» и ПО.
В третьем пункте речь, как правило, идет о двух категориях продуктов. Это, во-первых, прикладные решения, которые средствами ИИ решают конкретные задачи той или иной предметной области. Во-вторых, это облачные сервисы, необходимые для самостоятельного построения ИИ-решений организациями, не имеющими возможности воздвигнуть всю инфраструктуру самостоятельно. Соответственно, в фокусе внимания - целевые программы, венчурное финансирование, а также меры (субсидии, налоговые льготы и т.д.), направленные на стимулирование создания новых технологий и продуктов. В этой же части затрагиваются вопросы, посвященные публично доступной ИИ-инфраструктуре, создаваемой за государственный счет (технопарки, дата-центры, суперкомпьютеры).
Четвертый пункт посвящен широкому внедрению ИИ в практику компаний-резидентов и государственного управления. Здесь речь идет о том, на каких отраслях следует сосредоточиться в первую очередь, о способах тиражирования организационных инноваций (как в корпорациях, так и на малых и средних предприятиях), про меры, направленные на стимулирование внедрения ИИ, про доработку законодательства с целью обеспечения возможности эффективно использовать ИИ в тех или иных отраслях. Вопросы сбора, хранения и получения доступа к данным, особенно персональным, также являются важной составляющей широкого внедрения ИИ-технологий. Наибольший экономический эффект обеспечивает именно четвертый шаг, и именно этой проблематике посвящена большая часть объема рассмотренных программных документов. Однако риски экономической и информационной безопасности не позволяют акторам, претендующим на обладание суверенитетом, ограничиться только внедрением готовых ИИ технологий.
Пятый пункт посвящен стратегии действий на международной арене, в первую очередь - выбору потенциальных союзников и стратегических зонально-блоковых партнеров. Этим же действием и вызвана ускоряющаяся постковидная глобальная цифровая трансформация идущей поляризации по уровням соответствующих компетенций и базирующихся на них технологий, НБИКС разных уровней (нано-, био-, информационные, когнитивные, социальные), ставшие давно базой происходящего и энергоперехода, и Индустрии 4.0, и природоподобного поиска элементов художественной эстетики как в машинном царстве, так и в человеческих разделениях допуска к сакральной фрагментации по принципам «свой» - «чужой».
Что касается фундаментальных исследований на переднем крае, то, как уже было сказано, США и Китай ставят перед собой задачу сохранить мировое лидерство и стать мировым лидером, соответственно. Главными конкурентами они видят друг друга. Согласно мнению авторов доклада из США, следует больше инвестировать в исследования и инфраструктуру. Исследовательских институтов, занимающихся проблематикой ИИ, должно стать больше, финансироваться они должны лучше. У исследователей ИИ из США должен быть доступ к вычислительным мощностям, данным, тестовым стендам и state of art знаниям по поводу.
Также ставится задача, чтобы США были и оставались привлекательным местом для специалистов по ИИ и талантливых студентов со всего мира. Китай формулирует, в общем-то, точно так же - с той лишь разницей, что, несмотря на достигнутые успехи, признается положение догоняющего, что в плане результатов фундаментальных исследований, что в плане привлекательности для специалистов и студентов из-за рубежа. Ставится задача ликвидировать отставание и выйти вперед.
В стратегии США перечислены направления фундаментальных исследований, на которых следует сосредоточить внимание. Среди них - продвинутые методы извлечения знаний из данных, увеличение предсказательной силы ИИ, лучшее теоретическое понимание потенциальных возможностей и ограничений ИИ, исследования в области общего ИИ, разработка распределенных ИИ решений, разработка
более функциональных и надежных роботов, продвинутое аппаратное обеспечение для ИИ, методы применения ИИ в области разработки аппаратного обеспечения, разработка эффективных методов человеко-машинного взаимодействия.
Германия не ставит задачи становления мировым лидером. Вместо этого Германия формулирует для себя задачу быть европейским лидером, а уже Европа должна быть и оставаться одним из ведущих мировых центров развития ИИ. В качестве меры, направленной на достижение лидерства в области фундаментальных ИИ-исследований и подготовки достаточного количества квалифицированных кадров, стратегия предполагает развитие существующих центров компетенции в области ИИ (среди существующих можно перечислить Общество Макса Планка, Технический Университет и Университет Людвига-Максимилиана в Мюнхене, Рейнско-Вестфальский Технический Университет Ахена), создание новых, а также объединение исследовательских и прикладных центров в национальную сеть. Предполагается увеличить финансирование образования в областях, связанных с ИИ, осуществить запуск программ для поддержки молодых ученых и заложить основы для открытия большего количества профессорских позиций.
Япония вообще не формулирует задач в терминах «быть лидером, быть первыми». Через всю стратегию проходит мысль о том, что развитие ИИ должно быть вписано в более общую канву развития общества, а развитие общества, в свою очередь, должно происходить так, чтобы выполнялись цели устойчивого развития [35]. Стратегия развития начинается даже не с фундаментальных исследований, а с развития и реформы системы образования. Одна из целей реформ - увеличить количество и качество кадров, разбирающихся в математике, data science и машинном обучении.
Что касается исследовательских центров, то также предлагается их лучше финансировать и постулируется необходимость их скоординированной работы. В плане направлений исследований наиболее характерным для Японии является фокусирование на «real world AI», то есть на ИИ-исследованиях и разработках для нужд реального сектора. Хотя и такие прорывные направления, как квантовые компьютеры и применение ИИ в космических исследованиях, также названы в числе приоритетных.
Стратегии в области искусственного интеллекта Китая и США имеют как схожие черты, так и принципиально отличительные особенности [3; 23; 28; 29; 32; 37; 38; 39; 40]. Схожесть заключается в развитии прикладных исследований, а также в понимании того, что все компоненты построения ИИ-систем должны быть полностью локализованы. Различия же начинаются с того, что США уже являются мировым лидером в области программного обеспечения (включая операционные системы, депозитарии, ИИ-библиотеки и базы данных), а вот Китаю необходимо догнать в этих областях и обогнать США.
Отдельные успешные проекты в этом направлении уже реализуются китайскими компаниями, так, например, вводимые против китайской компании Huawei санкции лишь подстегнули ее работников к созданию комплексного стека, необходимого для разработки, эксплуатации ИИ-решений (чипы, CANN, фреймворк MindSpore, операционная система Harmony OS на конечных устройствах). Представители организации уже объявили о создании ряда платформ общего доступа к вычислительной инфраструктуре и качественным данным, которые могут быть использованы разработчиками автономных систем, а также при тестировании ИИ-алгоритмов на безопасность.
Следующее отличие заключается в том, что Китай имеет существенные преимущества в области разработок и производства аппаратного обеспечения (процессоры, сенсоры, встраиваемые и носимые устройства, устройства для дополненной и виртуальной реальности, роботы), а вот США, в связи с проводимой в последние 30 лет политикой оптимизации затрат на процессы производства, а также вывода из страны «грязных» производств, имеют в этом направлении некоторое отставание, на сокращение которого современное правительство готово тратить миллиарды долларов [37].
Еще одним отличием является подход, используемый со стороны правительства при управлении технологиями НИОКР. Так, в США основной упор сделан на создание как благоприятной среды для генерации новых идей, так и их натуральной реализации, что достигается путем введения широкого спектра протекционистских мер (экспортный контроль, контроль за иностранными инвестициями, законодательство в области защиты интеллектуальной собственности и т.д.), а также путем широкого применения системы федеральных тендеров на заключение контрактов с крупнейшими технологическими компаниями, создаются все необходимые условия для определения приоритетных направлений технологического развития для государства.
При этом в США постоянно совершенствуются механизмы создания и функционирования (в том числе, поддержания) государственно-частных партнерств в высокотехнологичных, критически важных для государства областях, в частности: биотехнологии, квантовых компьютерах, 5G, робототехнике, автономном транспорте, аддитивных технологиях, генерации и хранении энергии. Считается, что внедрение и развития систем ИИ будет способствовать успешному решению поставленных задач по технологическому первенству США.
В Китае же, в противовес США, в стратегии подробно прописано, какие именно технологии и продукты являются приоритетными к разработке: автономные системы (беспилотные автомобили, БПЛА, новые промышленные роботы), решения виртуальной и дополненной реальности, а также для мобильных устройств. Системы ИИ и их продукты предполагается использовать повсеместно во всех областях жизнедеятельности общества, включая промышленность и строительство, сельское хозяйство, финансовый сектор, образование, торговлю и т.д., а на уровне домохозяйств - через применение системы «умный дом».
В Германии, в отличие от Китая и США, основной акцент в стратегии сделан на максимальную локализацию и независимость в прикладных разработках и производстве критической инфраструктуры (включая чипы и сенсоры), в то же время, в области технологий широкого потребления стратегия предусматривает возможность международной интеграции и кооперации. При этом Германия разрабатывает собственную стратегию, изучая лучшие примеры развития и стимулирования Я&Б-технологий Китая и США.
В частности, применяется директивное целеполагание в задании приоритетов развития, а также развиваются экосистемы венчурного финансирования, в том числе за счет государственного венчурного кредитования. Для обеспечения устойчивого развития в указанных направлениях предусмотрена реализация проекта National Research Data Infrastructure, в задачи которого входит централизация сбора и хранения научно-исследовательской информации, а также учрежденный Обществом Фраунгофера проект International Data Spaces [18; 30].
Японскую стратегию, в отличие от рассмотренных выше, можно назвать более фундаментальной, поскольку она включает полный спектр научно-прикладных и инструментальных направлений развития во всех областях жизнедеятельности общества - от узкоспециализированных до широкого назначения. Сама стратегия (в английском переводе формулируется в части «AI Core») представляет собой многоуровневую декомпозированную на задачи структуру, в которой определены сроки и области ответственности министерств и ведомств. В качестве приоритетных стоят задачи разработки систем ИИ, а также организации машинного обучения для ключевых отраслей, включая: медицину, биотехнологии, промышленное производство, кибер- и экологическую безопасность, минимизацию вреда от стихийных бедствий.
Заключение
Понимая имеющуюся глобальную картину идеологий и концепций по нагнетанию рывков в областях совместных коопераций, научных прорывов и введения единых стандартов технологической и компонентной совместимости, наша российская ИКТ-отрасль должна четко расписать свои ориентиры, имеющиеся кадры, истощающиеся под санкционным воздействием, подвести в «сухом остатке» к тем задачам национальной безопасности с позиций технологической неуязвимости и самодостаточности, что сделают нас одной из лидирующих держав ИКТ-сектора и законодателем в области цифровой трансформации различных моделей экономик регионов и мира.
Благодарности
Исследование выполнено при поддержке СПбГЭУ. Регистрационный номер ИНИР - 122090800035-4.
ИСПОЛЬЗОВАННЫЕ ИСТОЧНИКИ
1. Сильный искусственный интеллект: на подступах к сверхразуму. М.: Альпина PRO, 2021. 240 с.
2. Жукова К. Acronis привлекла $147 млн от Goldman Sachs с партнерами. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.vedomosti.ru/technology/articles/2019/09/18/811488-acronis (дата обращения 13.11.2022).
3. Калегин А. Технологические аспекты эволюции экономических отношений Китая и США. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.cnshb.ru/Vexhib/vex_news/2022/vex_220611/04103491.pdf (дата обращения 10.09.2022).
4. Каспарьянц Д. Метавселенная: возможности и риски новой реальности. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://rdc.grfc.ru/2022/02/metaverse (дата обращения 14.02.2022).
5. Международная конкуренция и лидерство в цифровой среде. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://globalaffairs.ru/wp-content/uploads/2021/01/valdajskij-doklad_konkurencziya-i-liderstvo-v-czifrovoj-srede.pdf (дата обращения 10.09.2022).
6. Северсталь впервые внедрила решение на основе ИИ на Череповецком металлургическом комбинате. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.comnews.ru/digital-economy/content/207698/2020-06-19/2020-w25/severstal-vpervye-vnedrila-reshenie-osnove-ii-cherepoveckom-metallurgicheskom-kombinate (дата обращения 21.11.2022).
7. Соломатина А. Цифровой шелковый путь как составляющая инициативы «Один пояс - Один путь» // Постсоветские исследования. 2021. № 4.
8. Указ Президента Российской Федерации от 10.10.2019 г. № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации».
9. Холупова К. В России начал работать государственный центр развития ИИ. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://itsupport.cnews.ru/news/top/2022-09-09_chernyshenko_v_rossii_nachal (дата обращения 19.11.2022).
10. Альманах искусственный интеллект. Аналитический сборник № 6. Анализ действующей нормативно-правовой базы, регулирующей обращение продуктов рынка «Искусственный интеллект». М.: Центр компетенций Национальной технологической инициативы на базе МФТИ по направлению «Искусственный интеллект», 2020.
11. Альманах искусственный интеллект. Аналитический сборник № 2. Обработка естественного языка, распознавание и синтез речи. М.: Центр компетенций Национальной технологической инициативы на базе МФТИ по направлению «Искусственный интеллект», 2019.
12. Альманах искусственный интеллект. Аналитический сборник № 10. Индекс 2021 года. М.: Центр компетенций Национальной технологической инициативы на базе МФТИ по направлению «Искусственный интеллект», 2022.
13. AI makes turbines young again. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.siemens-en-ergy.com/global/en/news/magazine/2020/power-station-with-real-time-rejuvenation.html (дата обращения 21.11.2022).
14. Allen G.C. Choking Off China's Access to the Future of AI. rep. Center for Strategic and International Studies.
15. Barbe A., Hunt W. Preserving the Chokepoints. Reducing the Risks of Offshoring among U.S. Semiconductor Manufacturing Equipment Firms. Center for Security and Emerging Technology, May, 2022.
16. Baruffaldi S. et al. Identifying and measuring developments in artificial intelligence: Making the impossible possible. OECD Science, Technology and Industry Working Papers. № 2020/05. OECD Publishing, Paris.
17. Brundage et al. The malicious use of artificial intelligence: forecasting, prevention, and mitigation. Oxford, AZ: Future of Humanity Institute, University of Oxford, 2018.
18. Cabinet of Germany. Artificial Intelligence Strategy. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.ki-strat-egie-deutschland.de/home.html?file=files/downloads/Nationale_KI-Strategie_engl.pdf&cid=729 (дата обращения 10.09.2022).
19. China's State Council. A Next Generation Artificial Intelligence Development Plan. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.mfa.gov.cn/ce/cefi//eng/kxjs/P020171025789108009001.pdf (дата обращения 10.09.2022).
20. Zhang D., Maslej N., Brynjolfsson E., Etchemendy J., Lyons T., Manyika J., Ngo H., Niebles J.C., Sellitto M., Sakhaee E., Shoham Y., Clark J., Perrault R. The AI Index 2022 Annual Report. AI Index Steering Committee, Stanford Institute for Human-Centered AI. Stanford University, March, 2022.
21. ESET Whitepaper: Can Artificial Intelligence Power Future Malware? [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.eset.com/me/whitepapers/can-artificial-intelligence-power-future-malware (дата обращения 14.02.2022).
22. Malicious Uses and Abuses of Artificial Intelligence. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.euro-pol.europa.eu/publications-events/publications/malicious-uses-and-abuses-of-artificial-intelligence (дата обращения 14.02.2022).
23. Fact sheet: Chips and science act will lower costs, create jobs, strengthen supply chains, and Counter China. The White House. The United States Government. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.whitehouse.gov/briefing-room/statements-releases/2022/08/09/fact-sheet-chips-and-science-act-will-lower-costs-create-jobs-strengthen-supply-chains-and-counter-china (дата обращения 12.11.2022).
24. Fuchs C. Industry 4.0: The Digital German Ideology. TripleC: Communication, Capitalism & Critique // Open Access Journal for a Global Sustainable Information Society. 2020. № 16 (1). Р. 280-289.
25. Gartner forecasts worldwide Artificial Intelligence Software Market to reach $62 billion in 2022 Gartner. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2021-11-22-gartner-forecasts-worldwide-artificial-intelligence-software-market-to-reach-62-billion-in-2022 (дата обращения 12.11.2022).
26. Government of Japan, 2021. 6th Science, Technology, and Innovation Basic Plan. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www8.cao.go.jp/cstp/english/sti_basic_plan.pdf (дата обращения 10.09.2022).
27. Integrated Innovation Strategy Promotion Council of the Cabinet of Japan, 2019. AI Strategy. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://wp.oecd.ai/app/uploads/2021/12/Japan_AI_Strategy_2019.pdf (дата обращения 10.09.2022).
28. Lee K. AI Superpowers: China, Silicon Valley, and the New World Order. Boston: Houghton Mifflin, 2018.
29. National Security Commission on Artificial Intelligence, 2021. Final Report. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.nscai.gov/wp-content/uploads/2021/03/Full-Report-Digital-1.pdf (дата обращения 10.09.2022).
30. Netherlands Enterprise Agency, 2020. Artificial intelligence in Japan 2020. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.rvo.nl/sites/default/files/2020/12/Artificial-Intelligence-in-Japan-final-IAN.pdf (дата обращения 07.12.2022).
31. OECD.AI. 2022. The OECD Artificial Intelligence Policy Observatory. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://oecd.ai (дата обращения 10.09.2022).
32. Office of the director of national intelligence, 2019. The AIM Initiative: A Strategy for Augmenting Intelligence Using Machines. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.dni.gov/files/ODNI/documents/AIM-Strategy.pdf (дата обращения 10.09.2022).
33. Pashentsev E. Malicious Use of Deepfakes and Political Stability. Proceedings of the2nd European Conference on the Impact of AI and Robotics, a virtual conference hosted byInstituto Universitario de Lisboa (ISCTE-IUL). Portugal, 22-23 October 2020 (ed. F. Matos) // Academic Conferences and Publishing International Limited, Reading, UK. 2020. Р. 100-107.
34. Scharre P. Army of None: Autonomous Weapons and the Future of War. 1st ed. W.W. Norton & Company, 2018.
35. SDGS.UN.org. 2022. The 17 Goals | Sustainable Development. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://sdgs.un.org/ru/goals (дата обращения 10.09.2022).
36. SIA Factbook, Semiconductor Industry Association, 2022. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.semiconductors.org/wp-content/uploads/2022/05/SIA-2022-Factbook_May-2022.pdf (дата обращения 10.09.2022).
37. Select Committee On Artificial Intelligence Of The National Science & Technology Council of USA, 2019. The National Artificial Intelligence R&D Strategic Plan. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.ni-trd.gov/pubs/National-AI-RD-Strategy-2019.pdf (дата обращения 10.09.2022).
38. State Council of People's Republic of China, 2021. 14th five-year plan for national economic and social development of the people's republic of China. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.gov.cn/zhengce/2020-11/03/content_5556991.htm (дата обращения 10.09.2022).
39. The White House. 2022. Fact Sheet: Chips and Science Act Will Lower Costs, Create Jobs, Strengthen Supply Chains, and Counter China - The White House. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.whitehouse.gov/brief-ing-room/statements-releases/2022/08/09/fact-sheet-chips-and-science-act-will-lower-costs-create-jobs-strengthen-supply-chains-and-counter-china (дата обращения 10.09.2022).
40. United States Chamber of Commerce, 2017. Made in China 2025: Global Ambitions Built on Local Protections. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.uschamber.com/international/made-china-2025-global-ambi-tions-built-local-protections-0 (дата обращения 05.12.2022).
