Экспертное заключение подготовлено по итогам сессии ПМЭФ-2022 «Цифровой след: заявка на будущее».
Автор: Дятлов Сергей Алексеевич, доктор экономических наук, профессор, профессор кафедры общей экономической теории и истории экономической мысли Санкт-Петербургского государственного экономического университета
В условиях наступления цифровой эпохи и глубинной трансформации всего индустриально-рыночного мирохозяйственного порядка появляется и становится господствующим новый вид конкуренции — глобальная инновационная гиперконкуренция. Технологической основой формирования гиперконкурентной нейро-сетевой экономики является глобальная сеть нового поколения Нейронет. Неотъемлемыми элементами гиперконкурентной цифровой экономики являются разнообразные цифровые платформы, сервисы и приложения. В современной цифровой нейро-сетевой экономике для принятия эффективных управленческих, стимулирующих и коррекционных решений большое значение имеют оперативный сбор, анализ и использование больших данных, создание и моделирование цифровых двойников и цифровая маркировка процессов, товаров и услуг.
Цифровая экономика оперирует умными большими данными (Smart Big Data). По данным аналитиков «GIV-25» цифровая экономика оценивается в 23 трлн. долл. В мире к 2025 году 85% сервисов будут находиться в цифровых облаках, 86% крупнейших компаний будут внедрять искусственный интеллект, доля больших данных вырастет до 80%. Ежегодно будет генерироваться 180 млрд терабайт данных, что станет источником инновационных интеллектуальных технологий и создания новой добавленной стоимости. На современной стадии развития цифровой экономики страны, регионы, города, предприятия, домашние хозяйства и отдельные пользователи будут функционировать на основе интернета вещей, нейронных сетей, искусственного интеллекта, технологий 5G и 6G, экосистемных нейро-сетевых платформ, сервисов и цифровых двойников.
В гиперконкурентной нейро-сетевой экономике важнейшими элементами, функционирующими на базе глобальной сети нового поколения Нейронет, становятся цифровые двойники технологий, процессов, объектов, работников и управляющих систем. Цифровые двойники могут иметь прототипы в различных сферах экосистемы. Например, цифровым двойником реальной фирмы может быть цифровая фирма, которая создает цифровую копию (умную модель) выпускаемого продукта, что позволяет представить в цифровом виде данный продукт на всех этапах производственного процесса: от стадии виртуального, проектирования создания цифрового макета или цифрового прототипа будущего изделия, сбора данных, планирования, корректировки конечных параметров.
В цифровой нейро-сетевой экономике все процессы, формальные и неформальные участники глобальных сетей оставляют свой цифровой след. Цифровой след может оставлять свой отпечаток не только в прошлом, но и может быть направлен в будущее — если этот след оставляет высококвалифицированный специалист, имеющий развитые нейро-сетевые компетенции, навыки и способности, которые становятся накопленными инвестициями в человеческий капитал и капитализируемые в будущем разнообразные денежные, социальные и сетевые эффекты.
В цифровой нейро-сетевой экономике происходит формирование нейро-сетевой образовательной экосистемы, важнейшим элементом которой является цифровой образовательный двойник. Цифровой образовательный двойник представляет собой прошедшую официальную цифровую сертификацию цифровую полифункциональную модель, являющуюся системным элементом интегрированной, цифровой образовательной экосистемы и адекватно отображающей реальные объекты (обучаемые, специалисты, преподаватели, университеты, региональная, национальная образовательные экосистемы), их функции, взаимосвязи и эффекты. По прогнозам экспертов рынок таких инновационных продуктов, как цифровые двойники составит более 16 млрд. долл. США [6].
В рамках новой системы социо-нейро-сетевого образования формируется нейро-сетевой человеческий капитал, возникает целый класс новых научно-образовательных нейро-сетевых эффектов, происходит усиление когнитивных и аналитических способностей специалиста, увеличение объема и скорости передачи информации, усвоения знаний и интеграции в универсальную экосистему. Возникнут и получат широкое развитие новые формы обучения и повышения квалификации через нейро-сети; виртуальные исследования и моделирование; применение нейро-виртуальной реальности (виртуальных умных пространств, дополненной умной реальности, цифровых библиотек, баз больших данных, средств их сбора, анализа, хранения и использования).
Цифровой образовательный двойник осуществляет генерацию разнообразных умных данных (Smart Big Data.), получаемых в результате многоаспектного осуществления образовательного процесса, включая формирование сетевых образовательных способностей и профессиональных компетенций обучаемых, которые могут быть использованы для моделирования сценариев поведения, функционирования и развития как всего образовательного процесса, так и отдельных его элементов. Фиксируемые умные данные, характеристики поведения, состояния, функционирования и развития цифрового образовательного двойника отражаются в цифровой матрице данных, включающей ресурсные возможности и ограничения, параметры состояния, целевые показатели, возможные отклонения. После анализа потока умных больших данных вносятся корректировки в режимы функционирования реального образовательного объекта и образовательного процесса.
В таком понимании цифровой двойник позволяет не только адекватно описывать поведение реального объекта, но и с высокой степенью адекватности дает возможность моделировать различные возможные и непредвиденные ситуации (включая их всевозможные комбинации). Следовательно, цифровой двойник обладает предсказательным потенциалом, направленным в будущее и позволяющим делать прогнозы в условиях возникновения сложных непредвиденных ситуаций и усиления глобальной инновационной гипрконкуренции.
Следует иметь в виду, что важнейшим элементом и участником сетевых взаимодействий в гиперконкурентной цифровой экономике становится искусственный (дополненный, сильный) интеллект, который не просто оставляет свой цифровой след, но и влияет на содержание, качество и результативность осуществляемых в глобальных и локальных сетях процессов. Базовым институтом развития цифровой нейро-сетевой экономики — экономики предвидения и прогнозирования будущего — становится сильный искусственный интеллект (AI).Перспективы дальнейшего развития гиперконкурентной нейро-сетевой экономики зависят от решения глубинного противоречия между совокупным интеллектом человеческого общества и самообучающемся искусственным интеллектом, базирующимся на использовании интегративно-распределенных нейронных сетей. Симбиоз и взаимодействие нейро-сетевого искусственного интеллекта и интеллекта человеческого общества возможен на основе использования соционейроморфных интерфейсов. Под влиянием цифровой социо-нейротехнологической трансформации возникает и углубляется интеграция естественного человеческого интеллекта и искусственного интеллекта, что приводит к возникновению гибридных соционейроморфных экосистем принятия решений.
Специалисты компании «PricewaterhouseCoopers» считают, что в результате внедрения искусственного интеллекта глобальный валовой внутренний продукт (ВВП) к 2030 году возрастёт на 14%, а это добавит во всемирную экономику дополнительные 15.7 триллионов долларов США. PWC также прогнозирует, что стратегические инвестиции в различные типы технологий искусственного интеллекта будут способствовать значительному росту производительности и ВВП мировой экономики. Прогнозируется, что к 2030 году значительно увеличится спрос на системы искусственного интеллекта и высококвалифицированный труд специалистов, имеющих развитые нейро-цифровые компетенции.
В России приоритеты развития систем искусственного интеллекта определены в «Национальной стратегии развития искусственного интеллекта на период до 2030 года», утверждённой Указом Президента РФ от 10.10.2019 № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации». В развитие названной стратегии распоряжением Правительства Российской Федерации от 19 августа 2020 г. № 2129-р была принята и утверждена «Концепция развития регулирования отношений в сфере технологий искусственного интеллекта и робототехники до 2024 года».
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации утвердило модуль «Системы искусственного интеллекта», который служит методической рекомендацией для помощи российским университетам при актуализации основных образовательных программ высшего образования по всем специальностям и направлениям подготовки. Изучение искусственного интеллекта и нейронных сетей включено в образовательные программы ведущих российских университетов с 2021 г.
На базе университета ИТМО создан и функционирует исследовательский центр «Сильный искусственный интеллект в промышленности». Основное направление работы Центра будет связано с сильным искусственным интеллектом — имитацией машиной креативной умственной деятельности специалиста (например, конструктора, проектировщика, технолога, управленца). Подразделение, занимающейся разработками по созданию сильного искусственного интеллекта, создано в экосистемной компании «СБЕР».
В ХХI веке главный ресурс — это не природные или финансовые ресурсы, а сам человек (человеческое общество), его психофизиологические и интеллектуальные параметры, человеческое поведение и человеческий опыт во всех его проявлениях, включая принятие решений. Человеческая жизнь, поведение, принимаемы решения и накопленный опыт (мировоззренческие, нейро-биометрические, интеллектуальные, социальные, поведенческие, эмоциональные и др.) оцифровываются, обрабатываются системами ИИ и переводятся в поведенческие данные цифрового двойника реального человека, который существует в виртуальном метамире, которого можно программировать и которым можно управлять, оказывая обратное манипуляционное управляющее воздействие на живого человека в реальном мире. Все эти данные о человеке в цифровом виде становятся информационным продуктом (персонифицированным товаром).
На основе сбора и обработки больших данных появляется возможность каждому человеку построить нейро-цифровой профиль в облаке, который постоянно пополняется и анализируется, что позволяет вырабатывать систему мер по управлению реальным человеком, его поведением и принимаемыми решениями. Происходит формирование и развитие рынка аналитических предсказаний человеческого поведения — возможность по анализу цифрового профиля человека предсказывать его поведение, а в перспективе возможность управлять человеческим поведением и манипулировать процессом принятия решений людьми.
Новым оцифрованным товаром, на который во всем мире стремительно растет спрос, становятся систематизированные большие данные о людях и предсказания о поведении и управлении поведением отдельного человека, коллективов, этносов и всего человеческого общества. Формируется новый рынок персонифицированных предсказательных продуктов, который получил название «человеческих поведенческих фьючерсов» в гиперконкурентной нейро-сетевой экономике. На место торговли овеществленными бездушными товарами (Интернет-вещей) приходит торговля управления человеческим поведением, управление мотивами, интересами, предпочтениями людей и управление принятием управленческих решений людьми (Нейронет-людей).
Использование в рамках цифровой образовательной экосистемы цифровых образовательных двойников во взаимодействии с другими цифровыми инструментами, прежде всего во взаимодействии посредством социо-нейроморфных интефейсов с сильным искусственным интеллектом, позволяет создавать гиперконкурентный цифровой образовательный продукт — нейро-сетевой человеческий капитал креативных, высококвалифицированных специалистов, гибко реагирующих на быстро изменяющиеся условия, принимающих эффективные решения и являющихся главным драйвером динамичного развития гиперконкурентной нейро-сетевой экономики России в ХХI веке.
Экспертные аналитические заключения по итогам сессий деловой программы Форума и любые рекомендации, предоставленные экспертами и опубликованные на сайте Фонда Росконгресс являются выражением мнения данных специалистов, основанном, среди прочего, на толковании ими действующего законодательства, по поводу которого дается заключение. Указанная точка зрения может не совпадать с точкой зрения руководства и/или специалистов Фонда Росконгресс, представителей налоговых, судебных, иных контролирующих органов, а равно и с мнением третьих лиц, включая иных специалистов. Фонд Росконгресс не несет ответственности за недостоверность публикуемых данных и любые возможные убытки, понесенные лицами в результате применения публикуемых заключений и следования таким рекомендациям.
