Внедрение искусственного интеллекта в здравоохранении, образовании, сельском хозяйстве: риски и угрозы, пути их преодоления

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

В данной статье авторами анализируются результаты деятельности искусственного интеллекта, вызывающие обеспокоенность социума. Бурное становление цифровых технологий неизбежно оказывает воздействие на современное общество и меняет образ жизни людей. Широкое интегрирование технологий искусственного интеллекта в такие важные сферы деятельности как здравоохранение, сельское хозяйство и образование, связано с определёнными рисками и угрозами. В статье детально рассмотрены программные алгоритмы, внедряемые в упомянутые выше сферы деятельности человека, а также оцениваются ситуации, при которых искусственный интеллект способен или не в состоянии заменить специалистов в данных областях. Выявлены главные проблемы, возникающие при интенсивном применении технологий искусственного интеллекта. Авторы полагают, что при данных условиях работа искусственного интеллекта требует контроля со стороны человека с целью уменьшения негативного влияния компьютерных технологий на общество. Это даст возможность систематизировать и свести к минимуму угрозы и риски использования цифровых технологий.

Об авторах

Д. С. Горчакова

Институт социологии Федерального научно-исследовательского социологического центра Российской академии наук (ИС ФНИСЦ РАН)

Email: darlleeng@gmail.com
кандидат экономических наук, ведущий научный сотрудник Москва

З. А. Кокошина

Институт социологии Федерального научно-исследовательского социологического центра Российской академии наук (ИС ФНИСЦ РАН)

Email: zlata.kokoshina77@gmail.com
научный сотрудник Москва

О. В. Зайченко

Институт социологии Федерального научно-исследовательского социологического центра Российской академии наук (ИС ФНИСЦ РАН)

Email: Zaichenko920@gmail.com
младший научный сотрудник Москва

Список литературы

  1. Бурынин Д.А., Смирнов А.А., Прошкин Ю.А., Качан С.А., Долгалев А.П. Диагностика на фабриках растений: обзор неинвазивных методов мониторинга состояния растений для закрытых регулируемых агроэкосистем // Агроинженерия. 2022. Т. 24 — № 6. С. 70-75.
  2. S. Sladojevic et al. Deep Neural Networks Based Recognition of Plant Diseases by Leaf Image Classification / Computational Intelligence and Neuroscience. 2016.
  3. Панарин Р.Н., Хворова Л.А. Разработка программного обеспечения для цифрового двойника агроробота // Высокопроизводительные вычислительные системы и технологии. Т. 5. — № 1, 2021. С. 210-216.
  4. Курдин А.А. Обзор перспектив внедрения искусственного интеллекта в практику управления предприятиями (по материалам научного семинара об исследованиях цифровой экономики экономического факультета МГУ) // Научные исследования экономического факультета. Электронный журнал. 2021. Том 13. Вып. 3. C. 57-66.
  5. Бахтадзе Н.Н., Максимов Е.М. и др. // Системы интеллектуального менеджмента для цифрового земледелия // Информационные технологии и вычислительные системы. 2020. — №2. С.85-98.
  6. Ториков В.Е., Погонышев В.А., Погонышева Д.А. Нейронные сети в цифровом сельском хозяйстве // Вестник Брянской ГСХА. 2021. С. 68-71.
  7. Погонышев В.А., Погонышева Д.А. Управление региональными бизнес-процессами с использованием технологии блокчейн // Вестник Брянской ГСХА. 2018. № 6 (70).
  8. Состояние цифровой трансформации сельского хозяйства / В.Е. Ториков, В.А. Погонышев, Д.А. Погонышева, Г.Е. Дорных // Вестник Курской ГСХА. 2020. — № 9. С. 6-13.
  9. Ториков В.Е., Погонышев В.А., Погонышева Д.А. Ресурсосбережение в сфере сельского хозяйства // Аграрный вестник Верхневолжья. 2021. — № 1. С. 24-32.
  10. Поленов Д.Ю. Искусственный интеллект в регулировании продуктивности сельского хозяйства // Вестник Воронежского государственного аграрного университета. 2021. — № 1 (68). С. 46-51.
  11. Нурмухаметов А.Л., Сидорчук Д.С., Коноваленко И.А., Никоноров А.В., Грачева М.А. Спектральная гармонизация данных БПЛА и данных спутниковой съемки для нужд точного земледелия // Информационные процессы. Том 22. — № 4, 2022. C. 335–346.
  12. Rakhmatulin I. 2021. Нейросети, глубокое обучение, машинное зрение в сельском хозяйстве. Краткий обзор для 2021 года. PREPRINTS.RU. URL: https://doi.org/10.24108/preprints-3112205
  13. R.H.L. Ip et al. Big Data and Machine Learning for Crop Protection / Computers and Electronics in Agriculture 151 (2018) P. 376–383.
  14. Скворцов Е.А. Перспективы применения технологий искусственного интеллекта в сельском хозяйстве региона // Экономика региона. 2020. Т. 16. Вып. 2. С. 563-576.
  15. V. Meshram, K. Patil, V. Meshram et al. Machine Learning in Agriculture Domain: A State-of-Art Survey / Artificial Intelligence in the Life Sciences 1 (2021).
  16. A.A Mirani et al. Machine Learning in Agriculture: A Review / International Journal of Scientific & Technology Research. Vol. 10, Issue 05, May 2021.
  17. Путин: ИИ не заменит врача или учителя, но может служить их верным, эффективным помощником // Российская газета. 24.11.2023. URL: https://rg.ru/2023/11/24/putin-iskusstvennyj-intellekt-ne-zamenit-vracha-i-pedagoga-no-mozhet-im-pomoch.html
  18. Аликперова Н.В. Искусственный интеллект в здравоохранении: риски и возможности // Здоровье мегаполиса. 2023. Т. 4. Вып. 3. С. 41–49. doi: 10.47619/2713-2617.zm.2023.v.4i3.
  19. Stewart C. AI in Healthcare Market Size Worldwide 2021-2030. September 28. 2023. URL: https://www.statista.com/statistics/1334826/ai-in-healthcare-market-size-worldwide/
  20. Кобякова О.С., Ерёмченко О.А., Куракова Н.Г. Технологии искусственного интеллекта в здравоохранении в глобальной патентной экосистеме: 2000-2030 гг. // Врач и информационные технологии. 2024. — № 1. С. 44-59. doi: 10.25881/18110193_2024_1_44
  21. 5725-W51 IBM Watson for Oncology. Product Life Cycle Dates // BM, August 1. 2023. URL: https://www.ibm.com/docs/en/announcements/watson-oncology
  22. Мяснянкина О.П., Пронькин Н.Н. Достижения и перспективы искусственного интеллекта в медицине // International journal of Professional Science. — №4, 2021.
  23. Хаймина Л.Э., Зеленина Л.И., Хаймин Е.С., Федькушова С.И. Искусственный интеллект в системе здравоохранения арктических регионов Российской Федерации // Арктика и Север. 2023. — № 52. С. 232-245. doi: 10.37482/issn2221-2698. 2023.52.232
  24. Karatzia L., Aung N., Aksentijevic D. Artificial Intelligence in Cardiology: Hope for the Future and Power for the Present // Frontiers in Cardiovascular Medicine. 2022. Vol. 9. P. 1-22. (2). doi: 10.3389/fcvm.2022.945726.
  25. Уролбой Абдуманнон угли Хусанов, Мейрбек Бахитбай угли Кудратиллаев, Бобирбек Норпулат угли Сиддиков, Саияра Балтабаевна Довлетова. Искусственный интеллект в медицине // Science and Education Scientific Journal. May 2023, Vol. 4, Issue 5.
  26. Ивлиев П.В. Перспективы применения цифровых технологий в медицине // Аграрное и земельное право. 2023. — № 6(222). С. 28-30. doi: 10.47643/1815-1329_2023_6_28
  27. Горшков М.Д. Виртуальная реальность и искусственный интеллект в медицинском образовании // М.: РОСОМЕД, 2023. С. 1-252.
  28. Кузнецов А.И., Щепкина Е.В., Сушинская Т.В., Епифанова С.В., Фаур Д.М. Возможности и ограничения применения искусственного интеллекта в медицине // Новости клинической цитологии России. 2023. Т.27. — №2. С. 18-24 URL: https://doi.org/10.24412/1562-4943-2023-2-0003
  29. Проценко Л. Юрий Васильев: искусственный интеллект не заменяет врача, а разгружает его // Российская газета. 07.11.2023. URL: https://rg.ru/2023/11/07/reg-cfo/vidit-naskvoz.html
  30. Березина А.А. К вопросу о цифровизации высшего образования в России // Вестник экономической безопасности. 2020. № 6. С. 275-279.
  31. Эстетов Ф.Э., Кулибеков Н. А., Кулибекова Р.М. Использование информационных технологий как средство интенсификации образовательного процесса в современном вузе // Проблемы современного педагогического образования. 2023. С. 290-294.
  32. Лекторский В.А., Васильев С.Н., Макаров В.Л., Хабриева Т.Я., Кокошин А.А., Ушаков Д.В., Валуева Е.А., Дубровский Д.И., Черниговская Т.В., Семёнов А.Л., Зискин К.Е., Любимов А.П., Целищев В.В., Алексеев А.Ю. Человек и системы искусственного интеллекта. СПб.: Издательство «Юридический центр», 2022. — 328 с.
  33. Даггэн С. Искусственный интеллект в образовании: изменение темпов обучения // Институт ЮНЕСКО по информационным технологиям в образовании. 2020. С. 1-45.
  34. Виртуальный учитель: как ИИ меняет образование // Искусственный интеллект Российской Федерации, 2617. 06.-9.2023. URL: https://ai.gov.ru/mediacenter/virtualnyy-uchitel-kak-ii-menyaet-obrazovanie-/
  35. Андрей Павликов // Mathstudy.Online. URL: https://mathstudy.online/aboutme
  36. Как проходит обучение // Mathstudy.Online. URL: https://mathstudy.online/how
  37. Новые магистерские программы по искусственному интеллекту // Южно-Уральский государственный университет. URL: https://www.susu.ru/ru/novye-magisterskie-programmy-po-iskusstvennomu-intellektu
  38. Антиплагиат ВУЗ — система обнаружения текстовых заимствований // Антиплагиат.ВУЗ. URL: https://university-antiplagiat.ru/
  39. Edwica — персонифицированный образовательный маркетплейс с персональной траекторией развития на основе данных // 20.35 Университет. URL: https://pt.2035.university/project/edwica-personificirovannyj-obrazovatelnyj-marketplejs-s-personalnoj-traektoriej-razvitia-na-osnove-dannyh
  40. Токтарова В.И., Ребко О.В. ChatGPT в работе педагога: возможности и риски использования // Цифровая гуманитаристика и технологии в образовании (DHTE 2023): сб. статей IV Международной научно-практической конференции. 16–17 ноября 2023 г. / Под ред. В.В. Рубцова, М.Г. Сороковой, Н.П. Радчиковой. М.: Издательство ФГБОУ ВО МГППУ, 2023. С. 421–430.
  41. Обзор Grammarly: интеллектуальный помощник для журналистов, студентов и писателей // Partnerkin, 11.10.2023. URL: https://partnerkin.com/services/grammarly
  42. The World's First All-Subject Large Adaptive Model // Squrrel AI Learning. URL: https://squirrelai.com/#/products/technology
  43. Любимцева Ю. Учитель в эпоху технологического прорыва // EdExpert. URL: https://edexpert.ru/technological-breakthrough
  44. Шобонов Н.А., Булаева М.Н., Зиновьева С.А. Искусственный интеллект в образовании // Проблемы современного педагогического образования. 2023. С. 288-290.
  45. Струнин Д.А. Искусственный интеллект в сфере образования // Молодой учёный. № 6 (453) 16. Информационные технологии. 2023. С. 16-18.
  46. Свердлова Н.А., Орлова Е.С. Анализ возможностей искусственного интеллекта применительно к обучению в школе // Международный научно-исследовательский журнал. 2024. №1 (139). С. 1-6. DOI: https://doi.org/10.23670/IRJ.2024.139.161
  47. Lynch M. Seven Ways Educators Can Use Artificial Intelligence / M. Lynch // The Tech Edvocate. 2019. URL: https://www.thetechedvocate.org/seven-ways-educators-can-use-artificial-intelligence/
  48. Искусственный интеллект в образовании: семь вариантов применения // ACCEL Акселератор онлайн-школ, 08.04.2019. URL: https://the-accel.ru/iskusstvennyiy-intellekt-v-obrazovanii-sem-variantov-primeneniya/
  49. Ладыжец Н.С. Социальные аспекты управления рисками и возможностями опережающего развития нейросетей // Вестн. Удм. ун-та. Социология. Политология. Международные отношения. 2023. Т.7. Вып. 2. С. 189–197. https://doi.org/10.35634/2587-9030-2023-7-2-189-197
  50. Газиев Р. Искусственный интеллект (ИИ) в образовательной сфере // TenChat, 2023. URL: https://tenchat.ru/media/1511668-iskusstvenniy-intellekt-ii-v-obrazovatelnoy-sfere
  51. Развитие искусственного интеллекта: плюсы и минусы для образования в 2023 году // The European Times, 25.08.2023.URL: https://europeantimes.news/ru/2023/08/плюсы-и-минусы-искусственного-интеллекта-в-2023-году/
  52. Евстратова М. Искусственный интеллект меняет профессию: может ли он заменить учителя? // ForbesEducation. URL: https://education.forbes.ru/expertise/tpost/t4nzrha091-iskusstvennii-intellekt-menyaet-professi
  53. Ивченко А.О. Искусственный интеллект в сфере образования: плюсы и минусы // Международный научный журнал «Вестник Науки». — № 12 (69). Том 4. Декабрь 2023. С. 685-689
  54. Любимов А.П., Пономарева Д.В., Барабашев А.Г. Основные понятия искусственного интеллекта. Москва, 2019. — 116 с.
  55. Ежегодный отчёт об использовании искусственного интеллекта (ИИ) на предприятиях / Deloitte. URL: https://roscongress.org/materials/preodolenie-riskov-iskusstvennogo-intellekta-analiz-i-rasseivanie-opaseniy-ugrozhayushchikh-dalneysh/
  56. Press Release. European Commission. https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/IP_17_1784
  57. Петропулос Г. Темная сторона искусственного интеллекта. URL: https://econs.online/articles/opinions/temnaya-storona-iskusstvennogo-intellekta/
  58. Halil Ibrahim Medet, Nariman Mehdiyev. Негативные последствия Искусственного Интеллекта. URL: https://www.aa.com.tr/ru/наука-и-технология/негативные-последствия-искусственного-интеллекта-могут-привести-к-росту-социальных-волнений/3167728#

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Представительная власть — XXI век: законодательство, комментарии, проблемы, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».