Применение искусственного интеллекта в цифровой экономике

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 ИИ24. 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.

Полученные данные позволяют построить линию тренда и осуществить прогнозирование объемов реализации разрабатываемого для работы искусственного интеллекта программного обеспечения на долгосрочную перспективу:

А) экспоненциальный тренд:

y = 32,177e^0,2822x, (1)

где y – объемы реализации программного обеспечения для ра-

боты ИИ, млрд долл. США; e – основание натурального логарифма, математическая константа, равная приблизительно 2,72;

x

– рассматриваемый временной период, ед. Б) Полиномиальный тренд:

y

= 0,9286x

²

+ 15,729x + 23,65.

(2)

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»)25.

Указанные стандарты призваны обеспечить эффективную коммуникацию интеллектуальных робототехнических систем (включая беспилотных транспортных средств) и человека [27]. 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 СанктПетербургского политехнического университета Петра Великого и вступили в действие с 1 сентября 2020 года26.

4.2. 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 [28].

Следует выделить основные преимущества применения алгоритмов ИИ, в частности в производственных технологических процессах:

− 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 разработки27.