Политическое измерение искусственного интеллекта и машинного обучения

  • Павел Александрович Шариков МГУ им. М.В. Ломоносова
Ключевые слова: искусственный интеллект, машинное обучение, киберпространство, военная сфера, политическая сфера

Аннотация

Искусственный интеллект и технологии машинного обучения сейчас имеют столько разносторонних применений, что ни одно определение или категоризация этого явления не будут исчерпывающими. Традиционно именно бизнес является движущей силой для развития новых технологий. Некоторые последние изменения и достижения в сфере информационных технологий (IT), такие как большие данные (Big Data), рост компьютерных мощностей, скорость передачи информации и глобальная цифровизация общества, сделали количество информации, которая передается в процессе коммуникации, огромным.

Автор представленного исследования полагает, что политическое использование искусственного интеллекта как инструмента ведения внешней политики во времена усиления политической турбулентности может быть категоризовано в рамках двух основных трендов - военного и собственно политического. Военное применение в большинстве своем относится к инфраструктурному развитию, в то время как политическое - к когнитивному, "человеческому" измерению технологий искусственного интеллекта. Рассмотрению этих аспектов и процессов и посвящена данная статья

Скачивания

Данные скачивания пока не доступны.

Биография автора

Павел Александрович Шариков, МГУ им. М.В. Ломоносова

кандидат наук, Старший научный сотрудник, Институт США и Канады, Российская Академия Наук. Преподаватель, Школа Мировой политики, МГУ им. М.В. Ломоносова (Москва, Россия)

Литература

Global Trends 2030: Alternative Worlds. URL:https://globaltrends2030.files.wordpress.com/2012/11/global-trends-2030-november2012.pdf
Hoadley D. S., Lucas N. J. Artificial Intelligence and National Security. April 26, 2018. Congressional research service report. URL:https://fas.org/sgp/crs/natsec/R45178.pdf
Kokoshin A.A. (2006). Realny suverenitet v sovremennoy miropoliticheskoy sisteme.
Ma A. (2018). China has started ranking citizens with a creepy 'social credit' system URL:https://www.businessinsider.com/china-social-credit-system-punishments-and-rewards-explained-2018-4
McKinsey Global Institute (2018). Notes from the AI Frontier: Insights from Hundreds of Use Cases.
URL:https://www.mckinsey.com/~/media/mckinsey/featured%20insights/artificial%20intelligence/notes%20from%20the%20ai%20frontier%20applications%20and%20value%20of%20deep%20learning/notes-from-the-ai-frontier-insights-from-hundreds-of-use-cases-discussion-paper.ashx
Nye, Joseph S. Jr. 2011 The Future of Power. p.234.
Report on Russian Active Measures. House Permanent Select Committee on Intelligence. March 22, 2018. URL:https://republicans-intelligence.house.gov/uploadedfiles/final_russia_investigation_report.pdf
Rosenberg S, “Firewalls Don’t Stop Hackers, AI Might,” Wired, August 27, 2017. URL:https://www.wired.com/story/firewalls-dont-stop-hackers-ai-might
Russon M-A., Google robot army and military drone swarms: UAVs may replace people in the theatre of war. April 16, 2015. International business Times. URL:https://www.ibtimes.co.uk/google-robot-army-military-drone-swarms-uavs-may-replace-people-theatre-war-1496615
Schutz T., Stanley-Lockman Z. (2017).Smart logistics for future armed forces. Brief Issue#30. URL:https://www.iss.europa.eu/sites/default/files/EUISSFiles/Brief%2030%20Smart%20logistics.pdf
von Clausewitz C. (2012). On war. Book I – on the nature of war. CreateSpace Independent Publishing Platform.
Опубликован
2019-11-08
Как цитировать
ШариковП. А. (2019). Политическое измерение искусственного интеллекта и машинного обучения. Коммуникации. Медиа. Дизайн, 3(4), 58-67. извлечено от https://cmd-journal.hse.ru/article/view/9886
Раздел
Научные статьи