Challenges of digitalization and artificial intelligence for modern economies, societies and management

封面

如何引用文章

全文:

详细

This study aims at identifying the challenges of digitalization and artificial intelligence for modern economies, societies and business administration. The implementation of digitalization schemes as Industry 4.0 are presently official policy of many developed countries. The goal is optimization of production processes and supply chains. Artificial intelligence is also affecting many fields. Both technologies are expected to substantially change working conditions for many people. It is important to identify the kind and impact of these changes and possible means to minimize negative effects. For this purpose, this study uses previous results about the disappearance of manufacturing jobs in the USA and their impact on different groups of society together with technical information about the new technologies to deduce expected changes caused by digitalization and artificial intelligence. Results are that both technologies will destroy large numbers of jobs and complete job classes while at the same time creating new jobs very different from the ones destroyed. Extensive permanent education and re-education of employees will be necessary to minimize negative effects, probably even changes to a more broad-based education to improve the potential of job changes into completely new fields. In addition, the technical information about digitalization in cyber-physical systems points to dangers that will require solutions on the international level.

作者简介

Rolf Clauberg

Peoples’ Friendship University of Russia (RUDN University)

Email: klauberg-r@rudn.ru
Dr.rer.nat. (PhD in Natural Sciences), Associate Professor of the Mana- gement Department of the Faculty of Economics 6 Miklukho-Maklaya St, Moscow, 117198, Russian Federation

参考

  1. Cachin, C., Kind, A., Viswanathan, R., Dasgupta, D., Govindaswamy, S., & al. (2019, March-May). Blockchain: From Technology to Solutions. Special issue on Blockchain Technology. IBM Journal of Research and Development, 63(2/3). doi: 10.1147/ JRD.2019.2912084
  2. Clauberg, R. (2019). Globalization and Technology Evolution: Impact on Economy and Society of the USA. The Herald of the Diplomatic Academy of the MFA of Russia. Russia and the World, (2), 26-40.
  3. Clauberg, R. (2019). International Aspects of Cybersecurity. The Herald of the Diplomatic Academy of the MFA of Russia. Russia and the World, 4(22), 24-38.
  4. Fingar, P., & Aronica, R. (2001). The Death of "e" and the Birth of the Real New Economy. Tampa, Florida, USA: Megan-Kiffer Press.
  5. Hanson, R. (2000, December). Long-Term Growth as a Sequence of Exponential Modes. Retrieved April 7, 2020, from http://hanson.gmu.edu/longgrow.pdf
  6. Hendrycks, D., Zhao, K., Basart, S., Steinhardt, J., & Song, D. (2019, July 18). Natural Adversarial Examples. Retrieved October 21, 2019, from https://arxiv.org/pdf/1907.07174.pdf
  7. Jeschke, S., Brecher, C., Song, H., & Rawat, D.B. (2017). Industrial Internet of Things. Cham, Switzerland: Springer Verlag. doi: 10.1007/978-3-319-42559-7.
  8. Kawaguchi, N. (2019). Application of Blockchain to Supply Chain: Flexible Blockchain. Procedia Computer Science. CENTERIS - International Conference on ENTERprise Information Systems; ProjMAN - International Conference on Project MANagement; HCist - International Conference on Health and Social Care Information Systems and Technologies, 164, 143-148. doi: 10.1016/j.procs.2019.12.166
  9. Maddison, A. (2006). The World Economy. Paris, France, Development Centre Studies, OECD Publishing. doi: 10.1787/9789264022621-en
  10. Nayak, A., & Dutta, K. (2017). Impacts of machine learning and artificial intelligence on mankind. International Conference on Intelligent Computing and Control (I2C2). Coimbatore, India. doi: 10.1109/I2C2.2017.8321908.
  11. Russell, S., & Norvig, P. (2009). Artificial Intelligence. 3rd edition. Premtice Hall
  12. Smith, A. (1776). An Inquiry into the Nature and Causes of the Wealth of Nations. London, William Strahan
  13. Varga, P., Kathareios, G., Mate, A., Clauberg, R., Anghel, A., Orosz, P.,.. Gusat, M. (2017). Real-Time Security Services for SDN-based Datacenters. 13th International Conference on Network and Service Management (CNSM) (pp. 924-929). Tokyo, Japan. doi: 10.23919/ CNSM.2017.8256030.
  14. Watanabe, H., Fujimura, S., Nakadaira, A., Miyazaki, Y., Akutsu, A., & Kishigama, J. (2016). Blockchain Contract: Securing a Blockchain Applied to Smart Contracts. 2016 IEEE International Conference on Consumer Electronics (ICCE) (pp. 467-468). Las Vegas, Nevada, USA. doi: 10.1109/ICCE.2016.7430693
  15. Wu, R., Vanan, G.T., & Phillips, M. (2016). The internet of things (IoT) and transformation of the smart factory. International Electronics Symposium (IES)

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载

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».