Том 18, № 4 (2024)

Несмотря на завершение перехода от плановой к рыночной экономике в большинстве государств Центральной и Восточной Европы (ЦВЕ) за последнюю четверть века, социалистическое наследие этих стран оказывает долгосрочное влияние на их развитие. Авторы оценивают прогресс этих экономик в интеграции и совершенствовании экосистемы цифрового предпринимательства (ЭЦП) и выявляют его специфические исторически обусловленные черты. При анализе эволюции ЭЦП авторы статьи применяют композитный индекс, рассчитанный для 170 стран. Согласно полученным выводам, лидирующие позиции в данном отношении занимают западные страны, не входящие в Европейский союз (ЕС), за которыми следуют члены ЕС. Страны ЦВЕ по уровню развития ЭЦП сравнялись с большинством государств Южной Европы; сходные результаты показывают также бывшие советские республики и балканские страны вне ЕС. Анализ субиндексов и направлений индекса ЭЦП выявил, что вариативность показателей по европейским странам обусловлена спецификой их текущего экономического состояния, а не эхом социалистического прошлого. В статье представлен детальный профиль российской экономики, объясняющий ее скромные результаты в развитии ЭЦП.

Научные исследования предпринимательства и сопутствующих процессов широко представлены в отечественной литературе последних трех десятилетий. Для адекватного представления о достижениях, тематических лакунах и методологических проблемах, которые следует решить в ходе дальнейших изысканий, проведен систематический анализ научных исследований по теме российского предпринимательства, опубликованных в ведущих отечественных академических журналах в период с 1991 по 2023 г. Выявлены наиболее подробно проработанные аспекты, отмечены как прорывы в теоретическом осмыслении российского предпринимательства, так и расхождения в исследовательских программах и эмпирических методах между публикациями по данной теме в отечественных и зарубежных журналах. В работе предложены перспективные направления в изучении предпринимательства в России, разработка которых не только внесет вклад в развитие теории предпринимательства, но и повлияет на общую научную повестку в рассматриваемой области.

Востребованность генеративного искусственного интеллекта (GenAI) стремительно растет ввиду способности быстро обрабатывать масштабные объемы данных, компилировать их и транслировать «общее мнение». Однако дисбаланс между «компетенциями» GenAI препятствует расширению использования этого инструмента для решения сложных профессиональных задач. ИИ работает как гигантский накопитель и средство воспроизводства знаний, однако не способен их интерпретировать и находить правильное применение в зависимости от контекста. Сохраняется критическая вероятность ошибки при генерации ответов даже на самые простые вопросы.

В статье оценивается степень значимости ограничений, присущих GenAI. Тестирование лежащих в его основе языковых моделей, включая новейшие версии — GPT-4o1 и GigaChat MAX, проводилось с помощью авторского набора вопросов, основанного на таксономии Блума. Установлено, что вероятность получения правильного ответа практически не зависит от количества параметров настройки, сложности и таксономии, а при наличии множественного выбора — снижается. Полученные результаты подтверждают предположение о невозможности применения современных инструментов ИИ в профессиональных целях. Предлагаются опции, способные внести значимый вклад в достижение как минимум квазипрофессионального уровня.