Президиум РАНВестник Российской академии наук / Herald of the Russian Academy of Sciences

  • ISSN (Print) 0869-5873
  • ISSN (Online)3034-5200

Искусственный интеллект в гуманитарной сфере. Угрозы и возможности

Код статьи
S0869587324070028-1
DOI
10.31857/S0869587324070028
Тип публикации
Статья
Статус публикации
Опубликовано
Авторы
Том/ Выпуск
Том 94 / Номер выпуска 7
Страницы
623-628
Аннотация
В статье рассматриваются проблемы, возникающие в связи с активным внедрением технологий искусственного интеллекта (ИИ) в гуманитарной сфере и в медицине, причины этих проблем, а также меры, которые предпринимаются в мире для их решения. Обсуждается создание методов и инструментов разработки безопасных технологий ИИ в рамках Исследовательского центра доверенного искусственного интеллекта Института системного программирования им. В.П. Иванникова РАН. Автор приводит результаты междисциплинарных проектов, реализуемых центром, а также предлагает ряд мер для активизации развития технологий ИИ, предназначенных для гуманитарной сферы. Статья подготовлена на основе доклада, заслушанного на заседании президиума РАН 12 марта 2024 г.
Ключевые слова
доверенный искусственный интеллект регулирование репозиторий доверенного программного обеспечения слабый искусственный интеллект нейросети междисциплинарность машинное обучение цифровая лингвистика цифровая медицина
Дата публикации
01.08.2025
Всего подписок
0
Всего просмотров
99

Библиография

  1. 1. Указ Президента Российской Федерации “О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации”. Национальная стратегия развития искусственного интеллекта на период до 2030 года. http://static.kremlin.ru/media/events/files/ru/AH4x6HgKWANwVtMOfPDhcbRpvd1HCCsv.pdf
  2. 2. Zhang Yu., Nauman U. Deep Learning Trends Driven by Temes: A Philosophical Perspective. https://www.researchgate.net/figure/Two-distinct-eras-of-computation-usage-in-training-AI-systemscredit-OpenAI-48_fig3_346359064.
  3. 3. Шагнуть за горизонт: что такое установки мегасайенс. https://xn--80aapampemcchfmo7a3c9ehj.xn--p1ai/news/shagnut-za-gorizont-chto-takoe-ustanovki-megasayens/
  4. 4. Searle J.R. Is the Brain’s Mind a Computer Program? // Scientific American. 1990, vol. 262 (1), pp. 26−31.
  5. 5. Number of commercial machine translation (MT) programs available globally from 2017 to 2022. https://www.statista.com/statistics/1378793/mt-translation-programs-number/
  6. 6. Finance worker pays out $25 million after video call with deepfake ‘chief financial officer’. https://edition.cnn.com/2024/02/04/asia/deepfake-cfo-scam-hong-kong-intl-hnk/index.html
  7. 7. Hallucinating Law: Legal Mistakes with Large Language Models are Pervasive. https://hai.stanford.edu/news/hallucinating-law-legal-mistakes-large-language-models-are-pervasive
  8. 8. Cruise recalls all self-driving cars after grisly accident and California ban. https://www.theguardian.com/technology/2023/nov/08/cruise-recall-self-driving-cars-gm
  9. 9. EU AI Act. https://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/BRIE/2021/698792/EPRS_BRI (2021)698792_EN.pdf
  10. 10. Blueprint for an AI Bill of Rights. https://www.whitehouse.gov/wp-content/uploads/2022/10/Blueprint-for-an-AI-Bill-of-Rights.pdf
  11. 11. Executive Order on the Safe, Secure, and Trustworthy Development and Use of Artificial Intelligence. https://www.whitehouse.gov/briefing-room/presidential-actions/2023/10/30/executive-order-on-the-safe-secure-and-trustworthy-development-and-use-of-artificial-intelligence/
  12. 12. Hiroshima Process International Code of Conduct for Advanced AI Systems. https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/hiroshima-process-international-code-conduct-advanced-ai-systems
  13. 13. Кодекс этики в сфере искусственного интеллекта. Ethics https://ethics.a-ai.ru/assets/ethics_files/2023/05/12/Кодекс_этики_20_10_1.pdf
  14. 14. ГОСТ Р 59921.2-2021 “Системы искусственного интеллекта в клинической медицине”. https://docs.cntd.ru/document/1200181991
  15. 15. Avetisyan A., Tigranyan Sh., Asatryan A. et al. Deep Neural Networks Generalization and Fine-Tuning for 12-lead ECG Classification. https://arxiv.org/abs/2305.18592
  16. 16. Panfilova A., Turdakov D. Applying explainable artificial intelligence methods to models for diagnosing personal traits and cognitive abilities by social network data. https://www.nature.com/articles/s41598-024-56080-8
QR
Перевести

Индексирование

Scopus

Scopus

Scopus

Crossref

Scopus

Высшая аттестационная комиссия

При Министерстве образования и науки Российской Федерации

Scopus

Научная электронная библиотека