Использование искусственного интеллекта в цифровой экономике

В данной работе рассматривается роль искусственного интеллекта (ИИ) в развитии цифровой экономики. Проанализированы ключевые направления использования ИИ в различных отраслях: от прогнозирования рыночных тенденций и оптимизации производственных процессов до повышения эффективности логистики и финансовых операций. Особое внимание уделено моделям машинного обучения, позволяющим анализировать большие объемы данных для принятия стратегических решений. Также затронуты вызовы, связанные с внедрением ИИ, включая вопросы кибербезопасности, утраты рабочих мест и этических аспектов. В работе представлены практические примеры использования ИИ для анализа рынка и оценки влияния автоматизации на занятость. Итогом исследования стало обобщение, что грамотное внедрение ИИ способствует повышению конкурентоспособности стран, ускорению инноваций и устойчивому экономическому росту в условиях глобальной цифровизации. Материалы и методы. Для анализа рынка с использованием искусственного интеллекта можно применить несколько простых методов на Python, включая анализ данных с помощью библиотек, таких как pandas для обработки данных и scikit-learn для машинного обучения. Один из самых простых вариантов — это анализ трендов с использованием метода регрессии. Вот пример простого кода для анализа рынка с использованием линейной регрессии. Результаты. В конечном итоге мы создаем модель, которая прогнозирует объем продаж на основе цены товара. Мы используем простую линейную регрессию для анализа зависимости между ценой и количеством проданных единиц товара. Код также визуализирует зависимость между ценой и объемом продаж, а также выводит коэффициенты модели. Заключение.Применение методов искусственного интеллекта, таких как линейная регрессия, позволяет эффективно анализировать рыночные тенденции и выявлять зависимости между ключевыми показателями, например, ценой и объемом продаж. Использование библиотек Python, таких как pandas и scikit-learn, упрощает обработку данных и построение прогнозных моделей. Визуализация результатов помогает лучше интерпретировать полученные зависимости, что может быть полезным инструментом для принятия обоснованных управленческих решений и оптимизации маркетинговых стратегий.

1. Бейли Мартин Нейл. Машины разума: Аргументы в пользу бума производительности, основанного на ИИ [Электрон. ресурс]. Режим доступа: https://www.brookings.edu/articles/machines-of-mind-the-case-for-an-ai-powered-productivity-boom.

2. Бриньолфссон Эрик. Грядущий бум производительности [Электрон. ресурс]. Режим доступа: https://www.technologyreview.com/2021/06/10/1026008/the-coming-productivity-boom.

3. Смьялек Джинна. Мы находимся в буме производительности? Для подсказок посмотрите на 1994 [Электрон. ресурс]. Режим доступа: https://www.nytimes.com/2024/02/21/business/economy/economy-productivity-increase.html.

4. Кантровиц Алекс. Может ли Демис Хассабис спасти Google? [Электрон. ресурс]. Режим доступа: https://www.bigtechnology.com/p/can-demis-hassabis-save-google.

5. Хур Кристал. Nvidia обогнала Microsoft, став крупнейшей публичной компанией в мире. CNN [Электрон. ресурс]. Режим доступа: https://edition.cnn.com/2024/06/18/markets/nvidia-largest-public-company/index.html.

6. ABC7 News. Завершился ли массовый исход во время пандемии? Население Сан-Франциско начало немного увеличиваться, показывают данные Бюро переписи. [Электрон. ресурс]. Режим доступа: https://abc7news.com/san-francisco-population-us-census-bureau-exodus-people-coming-back-to/14525889.

7. Бриньолфссон Эрик и Макафи Эндрю. Бизнес искусственного интеллекта [Электрон. ресурс] // Harvard Business Review. Режим доступа: https://hbr.org/2017/07/the-business-of-artificial-intelligence.

8. McKinsey. Состояние ИИ в 2023 году: Год прорыва генеративного ИИ [Электрон. ресурс]. Режим доступа: https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-in-2023-generative-ais-breakout-year.

9. Дэвенпорт Томас и Харрис Джин. Конкуренция с помощью аналитики. Harvard Business Press, 2017.

10. Microsoft и Amazon доминируют на рынке облачных сервисов. Инфографика [Электрон. ресурс]. Режим доступа: https://www.statista.com/chart/30489/revenue-from-cloud-services-by-cloud-sector-market-leaders.

11. Джакобидес Майкл Г., Брусон Стефано и Канделон Франсуа. Эволюционные динамики экосистемы искусственного интеллекта [Электрон. ресурс] // Strategy Science. 2021. № 6(4). С. 412-435. https://doi.org/doi/10.1287/stsc.2021.0148. Режим доступа: https://pubsonline.informs.org/doi/10.1287/stsc.2021.0148.

12. Russell Stuart J. и Norvig Peter. «Artificial Intelligence: A Modern Approach» (2-е издание). Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall, 2003.

13. Osborne Martin и Rubinstein Ariel. «A Course in Game Theory.» Cambridge, Mass.: MIT Press, 2001.

14. Wooldridge G. Reasoning about Rational Agents. Massachusetts Institute of Technology, 2000.

15. George A. Akerlof и Robert J. Shiller. Animal Spirits: How Human Psychology Drives the Economy, and Why It Matters for Global Capitalism. Princeton, NJ: Princeton University Press, 2009.

16. Китай лидирует в мире по количеству патентов в области искусственного интеллекта [Электрон. ресурс] // Жэньминь Жибао. 09.07.2021. People’s Daily. Пекин, 2021. Режим доступа: http://russian.people.com.cn/n3/2021/0709/c31517-9870366.html.

17. В Китае имеется более 210 тыс. новых предприятий, связанных с ИИ [Электрон. ресурс] // Жэньминь Жибао. 09.07.2021. People’s Daily. Пекин, 2020. Режим доступа: https://rossaprimavera.ru/news/5a0f548c.

18. Китай продвигает глубокую интеграцию искусственного интеллекта и реальной экономики [Электрон. ресурс] // Жэньминь Жибао. 06.09.2022. People’s Daily. Пекин, 2022. Режим доступа: http://russian.people.com.cn/n3/2022/0906/c31518-10143923.html.

19. В «умных» метро Китая запущены разно образные сервисы [Электрон. ресурс] // Жэньминь Жибао. 15.02.2022. People’s Daily. Пекин, 2022. Режим доступа: http://russian.people.com.cn/n3/2022/0215/c31518-9957989.html.

20. Лаптев В. А. Экосистема цифровой экономики // Большая российская энциклопедия. 2022. № 8. https://doi.org/10.54972/00000042_2022_8_42.

21. Tansley A. G. «The Use and Abuse of Vegetational Concepts and Terms.» Ecology, 1935. Т. 16. № 3. С. 284-307.

22. Barykin S. Y., Kapustina I. V., Kirillova T. V. и др. Economics of Digital Ecosystems // Journal of Open Innovation, 2020. Т. 6. № 4.

23. Андреева Л. В., Гаврин Д. А., Егоров П. Е. и др Цифровая экономика. Концептуальные основы правового регулирования бизнеса в России / отв. ред.: В. А. Лаптев, О. А. Тарасенко. М.: Проспект, 2021.

24. Moore J. F. Predators and Prey: a New Ecology of Competition // Harvard Business Review. 1993. Т. 71. № 3. С. 75-86.

25. Соловьёв В. И. «Математическое моделирование рынка программного обеспечения.» Автореферат дисс. д-ра экон. наук. М.: ЦЭМИ РАН, 2011.

26. Соловьёв В. И. Анализ данных в экономике. М.: Финансовый университет при Правительстве РФ, 2019.

27. Соловьёв В. И. Системы искусственного интеллекта. М.: Финансовый университет при Правительстве РФ, 2020.

28. Соловьёв В. И. Оптимизационные задачи в машинном обучении. М.: Финансовый университет при Правительстве РФ, 2021.

29. Соловьёв В.И. Компьютерное зрение. М.: Финансовый университет при Правительстве РФ.