Социально-экономические аспекты внедрения технологий искусственного интеллекта

Данная статья посвящена обзору глобальных эффектов внедрения технологий искусственного интеллекта (ИИ), включая социально-этические аспекты, прямое и непрямое влияние на экономику и нормативно-правовую базу для разработки стратегий устойчивого развития на основе этих технологий. Статья в основном сфокусирована на выявлении глобальных рисков, связанных с интенсивным использованием ИИ. Мы обсудим эти проблемы, рассматривая ИИ как часть общемирового процесса технологического развития, и, следовательно, кратко рассмотрим взаимосвязи между ИИ и соседними областями (вычислительные технологии, методы сбора данных и т.д.). Особое внимание будет уделено вопросам международной стандартизации ИИ и связанных с ним технологий. В разделе, посвященном социальному рейтингу на основе ИИ и больших данных, будут обсуждаться фундаментальные проблемы, присущие таким системам, например предвзятость, непрозрачность и т.д. За этим разделом последует раздел о дипфейках, которые будут детально обсуждаться ввиду их значительного влияния на наши представления о доверии, как на индивидуальном уровне, так и на уровне социума/государства. В статье также будет затронута тема влияния повсеместного внедрения искусственного интеллекта в других областях исследований, такие как химия и молекулярная биология. Мы обсудим пути устойчивого развития «доверенного искусственного интеллекта», которые могут обеспечить желаемый баланс между пользой и рисками применения технологий ИИ в глобальном масштабе. Мы рассмотрим подходы, которые могут привести к разработке стратегических принципов, относящихся к долгосрочным прогнозам эффектов ИИ, за которыми последует внедрение соответствующих регуляторных практик.

1. (Andronov, et al., 2021) Andronov M., et al., «Exploring Chemical Reaction Space with Reaction Difference Fingerprints and Parametric t-SNE», ACS Omega, 03.11.2021 (https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acsomega.1c04778)

2. (Babakov, et al., 2021) Babakov N., et al., «Detecting Inappropriate Messages on Sensitive Topics that Could Harm a Company’s Reputation», Trustworthy AI Conference speech, 2021 (https://www.aclweb.org/anthology/2021.bsnlp-1.4/)

3. (Biamonte, et al., 2017) Biamonte J., et al., «Quantum machine learning», Nature, 14.09.2017 (https://www.nature.com/articles/nature23474?error=cookies_not_ supported&code=8a773c58-d06c-4938-a3a4-ea5ef568463a)

4. (Davis, 2020) Davis R., «Technology Factsheet: Deepfakes», Policy Brief, spring 2020 (https://www.belfercenter.org/publication/technology-factsheet-deepfakes)

5. (Dementieva, Panchenko, 2021) Dementieva D., Panchenko A., «Cross-lingual Evidence Improves Monolingual Fake News Detection», Association for Computational Linguistics, 2021 (https://aclanthology.org/2021.acl-srw.32/)

6. (European Commission, 2021) European Commission, «Europe fit for the Digital Age: Commission proposes new rules and actions for excellence and trust in AI», 21.04.2021 (https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/ip_21_1682)

7. (Gurria, 2020) Gurria A. speech «Munich Cyber Security Conference (MCSC) Fail Safe-Act Brave: Building a Secure and Resilient Digital Society», OECD Secretary-General, 13.02.2020 (https://www.oecd.org/about/secretary-general/fail-safe-act-brave-building-asecure-and-resilient-digital-society-february-2020.htm)

8. (Hutchinson, 2020) Hutchinson A., «Snapchat and TikTok are Both Reportedly Working on New ‘Deepfake’ Type Features», Content and Social Media Manager, 04.01.2020 (https://www.socialmediatoday.com/news/snapchat-and-tiktok-are-both-reportedlyworking-on-new-deepfake-type-feat/569792/)

9. (Jaiman, 2020) Jaiman A., «Debating the ethics of deepfakes», Digital Frontiers, 27.08.2020 (https://www.orfonline.org/expert-speak/debating-the-ethics-of-deepfakes/)

10. (Jumper,etal.,2021)JumperJ.,etal.,«Highlyaccurateproteinstructureprediction with AlphaFold», Nature, 15.07.2021 (https://www.nature.com/articles/s41586-021-03819-2)

11. (Karlov, et al., 2019) Karlov D.S., et al., «Chemical space exploration guided by deep neural networks», RSC Advances, 11.02.2019 (https://pubs.rsc.org/en/content/ articlelanding/2019/RA/C8RA10182E)

12. (Karlov,etal.,2020)KarlovD.S.,etal.,«GraphDelta:MPNNScoringFunctionforthe Affinity Prediction of Protein–Ligand Complexes», ACS Omega, 09.05.2020 (https://pubs.acs. org/doi/10.1021/acsomega.9b04162)

13. (Khokhlov, et al., 2022) Khokhlov I., et al., «Image2SMILES: Transformer-Based Molecular Optical Recognition Engine», Chemistry Europe, 11.01.2022 (https://chemistryeurope.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/cmtd.202100069)

14. (Kietzmann,etal.,2019)KietzmannJ.,etal.,«Deepfakes:Trickortreat?»,Business Horizons, 2019 (https://www.researchgate.net/publication/338144721_Deepfakes_Trick_or_ treat)

15. (Kozlovskii, Popov, 2020) Kozlovskii I., Popov P., «Spatiotemporal identification of druggable binding sites using deep learning», Nature, 27.10.2020 (https://www.nature.com/ articles/s42003-020-01350-0)

16. (Kozlovskii, Popov, 2021a) Kozlovskii I., Popov P., «Protein–Peptide Binding Site Detection Using 3D Convolutional Neural Networks», J. Chem. Inf. Model., 22.06.2021 (https://pubs.acs.org/doi/full/10.1021/acs.jcim.1c00475)

17. (Kozlovskii,Popov,2021b)KozlovskiiI.,PopovP,«Structure-baseddeeplearningfor binding site detection in nucleic acid macromolecules», NAR Genomics and Bioinformatics, 26.11.2021 (https://academic.oup.com/nargab/article/3/4/lqab111/6441762?login=false)

18. (Krasnov,etal.,2021)KrasnovL.,etal.,«Transformer-basedartificialneuralnetworks for the conversion between chemical notations», Scientific Reports, 20.07.2021 (https://www. nature.com/articles/s41598-021-94082-y)

19. (Kurzweil, 2006) Kurzweil R., «The Singularity Is Near: When Humans Transcend Biology», Penguin Books, 26.09.2006 (https://www.amazon.com/Singularity-Near-HumansTranscend-Biology/dp/0143037889)

20. (Lindre, 2022) Lindre Yu., Collection of articles for the 12th Russian Internet Governance Forum RIGF 2022: «Fragmentation of the Internet space and control of information flows necessary conditions for effective manipulation of public consciousness in the interests of global IT giants», 29.09.2022

21. (Logacheva,2021)LogachevaV.,«Detoxification:NLPtaskshowcase»,Trustworthy AI Conference speech, 25.05.202. https://events.skoltech.ru/ai-trustworthy

22. (Materials, 2020, 2021) Materials of the «Trustworthy AI» conference, 2020, 2021 (https://events.skoltech.ru/ai-trustworthy)

23. (Meadows,1998)MeadowsD.,«IndicatorsandInformationSystemsforSustainable Development», The Sustainability Institute, September 1998 (https://edisciplinas.usp.br/ pluginfile.php/106023/mod_resource/content/2/texto_6.pdf )

24. (MiaoFengchun,etal.,2021)MiaoFengchun,etal.,«AIandeducation:guidancefor policy-makers», UNESCO, 2021 (https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000376709)

25. (Morozov, et al., 2021) Morozov A., et al., «Equidistant and Uniform Data Augmentation for 3D Objects», IEEE Access, 23.12.2021 (https://ieeexplore.ieee.org/ document/9662385)

26. (Perez, 2019) Perez S., «Twitter drafts a deepfake policy that would label and warn, but not always remove, manipulated media», TechCrunch, 11.11.2019 (https://techcrunch. com/2019/11/11/twitter-drafts-a-deepfake-policy-that-would-label-and-warn-but-notremove-manipulated-media/)

27. (Popov,etal.,2019a)PopovP.,etal.,«Computationaldesignforthermostabilization of GPCRs», Current opinion in structural biology, 23.03.2019 (https://www.sciencedirect.com/ science/article/pii/S0959440X18301374)

28. (Popov, et al., 2019b) Popov P., et al., «Controlled-advancement rigid-body optimization of nanosystems», Journal of computational chemistry, 29.06.2019 (https:// onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/jcc.26016)

29. (Popov, et al., 2019c) Popov P., et al., «Prediction of disease-associated mutations in the transmembrane regions of proteins with known 3D structure», PloS one, 10.07.2019 (https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0219452)

30. (Prajakta, 2020) Prajakta P., «AI Deepfakes. The Goose Is Cooked?», University of Illinois Law Review, 04.10.2020 (https://illinoislawreview.org/blog/ai-deepfakes/)

31. (Sharaev, et al., 2019) Sharaev М., et al., «Functional Brain Areas Mapping in Patients with Glioma Based on Resting-State fMRI Data Decomposition», IEEE, 2019 (https:// ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8637450)

32. (Sosnin,etal.,2018a)SosninS.,etal.,«3Dmatters!3D-RISMand3Dconvolutional neural network for accurate bioaccumulation prediction», Journal of Physics: Condensed Matter, 19.07.2018 (https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1361-648X/aad076)

33. (Sosnin, et al., 2018b) Sosnin S., et al., «A Survey of Multi-task Learning Methods in Chemoinformatics», Molecular Informatics, 28.11.2018 (https://onlinelibrary.wiley.com/ doi/10.1002/minf.201800108)

34. (Sosnin, et al., 2018c) Sosnin S., et al., «Comparative Study of Multitask Toxicity Modeling on a Broad Chemical Space», J. Chem. Inf. Model., 27.12.2018 (https://pubs.acs.org/ doi/10.1021/acs.jcim.8b00685)

35. (Sosnina,etal.,2020)SosninaE.A.,etal.,«RecommenderSystemsinAntiviralDrug Discovery», ACS Omega, 21.06.2020 (https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acsomega.0c00857)

36. (Tejal, et al., 2016) Tejal A. Patel MD, et al., «Correlating mammographic and pathologic findings in clinical decision support using natural language processing and data mining methods», ACS Journals, 29.08.2016 (https://acsjournals.onlinelibrary.wiley.com/doi/ full/10.1002/cncr.30245)

37. (UNESCO, 2019) UNESCO, «Beijing Consensus on Artificial Intelligence and Education», 2019 (https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000368303)

38. (UNESCO, 2021) UNESCO, «Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence», 2021 (https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000380455)

39. (United Nations, 2015) United Nations, «Transforming Our World: The 2030 Agenda for Sustainable Development», 2015(https://sustainabledevelopment.un.org/content/ documents/21252030%20Agenda%20for%20Sustainable%20Development%20web.pdf )

40. (Urbina, et al., 2022) Urbina Fabio, et al., «Dual use of artificial-intelligencepowered drug discovery», Nature Machine Intelligence, 07.03.2022 (https://www.nature. com/articles/s42256-022-00465-9?fbclid=IwAR11_V1cd9SUxEvUfwrWMA7TUcroyYIY1 nBDUL3KaS-8B4rG5MIqZCmjm0M&utm_medium=affiliate&utm_source=commission_ junction&utm_campaign=CONR_PF018_ECOM_GL_PHSS_ALWYS_PRODUCT&utm_ content=productdatafeed&utm_term=PID100032693&CJEVENT=25bc2722a9b311ec81430 3660a18050f#Fig1)

41. (Yang, 2018) Yang Sh., «Crystal structure of the Frizzled 4 receptor in a ligand-free state», Nature, 22.08.2018 (https://www.nature.com/articles/s41586-018-0447-x)

42. (Yukhno,2022b)YukhnoA.,«DigitalTransformation:ExploringbigdataGovernance in Public Administration», Public Organization Review, 13.12.2022 (https://link.springer.com/ article/10.1007/s11115-022-00694-x)

43. (Zaretckii,etal.,2022)ZaretckiiM.,etal.,«3Dchemicalstructuresallowrobustdeep learning models for retention time prediction», Digital Discovery, 30.08.2022 (https://pubs.rsc. org/en/content/articlelanding/2022/dd/d2dd00021k)

44. (Бородкин,2004)БородкинФ.М.,«Социальныеиндикаторы–чтоэтотакое?», Мир России, 2004 (https://cyberleninka.ru/article/n/sotsialnye-indikatory-chto-eto-takoe/ viewer)

45. (Линдре, Капитанов, 2022) Линдре Ю.А., Капитанов А., «Дипфейк: невинная технология для развлечения или угроза современному обществу?», РСМД, 23.09.2022 (https://russiancouncil.ru/analytics-and-comments/analytics/dipfeyk-nevinnayatekhnologiya-dlya-razvlecheniya-ili-ugroza-sovremennomu-obshchestvu/)

46. (Миронова,2021)МироноваН.В.,«Спецификацивилизационныхрисковимеханизмы их преодоления», Манускрипт, 2021 (https://cyberleninka.ru/article/n/spetsifikatsivilizatsionnyh-riskov-i-mehanizmy-ih-preodoleniya/viewer)

47. (Павлов, 2016) Павлов А.В., «Архитектура вычислительных систем», Университет ИТМО, 2016 (https://books.ifmo.ru/file/pdf/2074.pdf)

48. (Федоров,Цветков,2020a)ФедоровМ.В.,ЦветковЮ.А.,«Этическиевопросы технологий Искусственного Интеллекта – как избежать судьбы Вавилонской башни», CDO2DAY; Digital Russia, 11.11.2020 (https://cdo2day.ru/vid-sverhu/jeticheskie-voprosytehnologij-iskusstvennogo-intellekta-kak-izbezhat-sudby-vavilonskoj-bashni/), (https://drussia.ru/jeticheskie-voprosy-tehnologij-iskusstvennogo-intellekta-kak-izbezhat-sudbyvavilonskoj-bashni.html)

49. (Федоров,Цветков,2020б))ФедоровМ.В.,ЦветковЮ.А.,«Этикаискусственного интеллекта в деятельности ЮНЕСКО», РСМД, 18.11.2020 (https://russiancouncil.ru/ analytics-and-comments/analytics/etika-iskusstvennogo-intellekta-v-deyatelnosti-yuneskovoprosy-politiki-prava-i-perspektivy-ravnopra/)

50. (Федоров, Цветков, 2020a) Федоров М.В., Цветков Ю.А., «Искусственный интеллект как инструмент борьбы за сознание людей», РСМД, 21.05.2021 (https:// russiancouncil.ru/analytics-and-comments/columns/cybercolumn/iskusstvennyy-intellektkak-instrument-borby-za-soznanie-lyudey/?sphrase_id=94902947)

51. (Федоров, Цветков, 2020б) ) Федоров М.В., Цветков Ю.А., «Искусственный интеллект и социальный рейтинг: начало эпохи цифрового концентрационного лагеря «в интересах человечества»?», РСМД, 25.06.2021 (https://russiancouncil.ru/analytics-andcomments/analytics/iskusstvennyy-intellekt-i-sotsialnyy-reyting-nachalo-epokhi-tsifrovogokontsentratsionnogo-lagerya-v/?sphrase_id=94902947)

52. (Юхно, 2022a) Юхно А.С., «Обзор тенденций развития рынка метавселенной», Вестник Института Экономики Российской Академии Наук No. 6/2022 (https:// vestnik-ieran.ru/index.php/mh-currentissue/22-stati/ekonomika-i-upravlenie/151-yukhnoa-s-obzor-tendentsij-razvitiya-rynka-metavselennoj)

53. (Юхно, Умаров, 2022) Юхно А.С., Умаров Х.С., « Перспективы развития метавселенной: эмпирические наблюдения», Управленческое консультирование, 2022 (https://www.acjournal.ru/jour/article/view/2097)