Цифровая революция. Преимущества и риски. Искусственный интеллект и интернет всего
к нему. На начало 2021 года по данным Российской ассоциации электронных коммуникаций широкополосный Интернет не был доступен для каждого пятого россиянина. Около 40 процентов школ, фельдшерских пунктов и других соцобъктов ещё не подключены к Интернету. Недостаточная цифровая подготовка потребителей новых технологий тоже относится к этому комплексу проблем. Научно-технический прогресс необходим, но он же способен увековечить неравенство или создать его новые проявления в результате ограничения доступа более привилегированными группами. Это в полной мере относится и к Интернету всего.
Задача государства при внедрении IoE состоит в том, чтобы добиться получения как можно больших выгод при одновременном уменьшении вредных последствий и обеспечении всеобщего доступа.
Глава 2. Искусственный интеллект
2.1. Как развивается искусственный интеллект?
Искусственный интеллект полон противоречий. Это мощный инструмент, у которого есть потенциал для улучшения человеческого существования. В то же время он способен углубить социальный разрыв и лишить работы миллионы людей. Хотя внутренняя суть ИИ носит сугубо технический характер, люди, не являющиеся техническими специалистами, могут и должны понимать основные принципы того, как он работает, и те проблемы, которые он вызывает.
Всемирный экономический форум (ВЭФ) с 6 апреля 2021 года в рамках своей Экспертной сети организовал обсуждение проблем ИИ. Оно проводилось в разделе Стратегическая разведка ВЭФ.
Резкое увеличение финансирования ИИ в последнее десятилетие отражает прогресс в его возможностях. В науке ИИ продвигает исследования в области молекулярных открытий, понимания системной биологии человека и физики всего: от элементарных частиц до галактик. Прикладные инновации ИИ, скорее всего, улучшат медицину, сделают транспорт более безопасным, а прогнозы погоды более точными.
Исследования ИИ также становятся все более междисциплинарными, поскольку социологи и экономисты, например, объединяют ИИ и методы статистического вывода причинно-следственных связей в целях развития своих областей. Подобные разработки необходимы для повышения доверия к использованию ИИ в ряде сфер, в которых решения или прогнозы «черного ящика» могут содержать риски и угрозы для его использования, например, в критической инфраструктуре и кибербезопасности, расширении возможностей ИИ в государственных и частных службах, а также для содействия решению проблем, связанных с обработкой конфиденциальной и личной информации.
Пандемия повлияла на количество стартапов в области ИИ в мире – оно резко снизилось: с 2199 новых компаний в 2019 году до 692 в 2020-м, что следует из отчета AI Indexreport 2021 Стэнфордского университета. Несмотря на это, частные инвестиции в сектор увеличились почти на 10 % – с $38 млрд до $42 млрд. Лидерами по объему привлеченных средств стали технологические компании в области создания при помощи технологий ИИ новых лекарств,