МЕХАНІЗМИ ДЕРЖАВНОЇ ПІДТРИМКИ ВИКОРИСТАННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ДЛЯ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ СТІЙКОСТІ ЕКОНОМІЧНОГО РОЗВИТКУ
DOI:
https://doi.org/10.15407/economyukr.2024.05.030Ключові слова:
механізми державного регулювання; технології штучного інтелекту; державна підтримка; інструменти регулювання; інституційна структура регулюванняАнотація
Використання технологій штучного інтелекту набуває дедалі більшого поширення, сприяючи створенню нової вартості й підвищенню продуктивності праці. Разом з тим глобальний характер цих технологій потребує координації дій міжнародних організацій і провідних країн з метою підтримки використання штучного інтелекту шляхом упровадження дієвих механізмів регулювання і контролю. З урахуванням світового досвіду необхідно виявити найбільш ефективні практики державної підтримки технологій штучного інтелекту і розробити рекомендації щодо використання їх потенціалу для забезпечення національно укоріненої стійкості й безпеки економічного розвитку.
Відповідно до рекомендацій ОЕСР, узагальнено підходи і практику міжнародних організацій і окремих країн щодо підтримки використання даних технологій на основі формування сприятливого політичного середовища, розвитку цифрових екосистем, міжнародного співробітництва і трансформації ринку праці. Доведено необхідність ухвалення національного законодавства у сфері регулювання штучного інтелекту з урахуванням міжнародних стандартів. Обґрунтовано необхідність організації нових систем підготовки кадрів у цій галузі, а також забезпечення регулярного моніторингу впливу штучного інтелекту на ринок праці. Визначено джерела фінансування таких досліджень і розробок в Україні, наприклад шляхом створення спеціальних фондів, а також головні напрями нефінансової підтримки. Доведено, що інституційна структура управління системами штучного інтелекту повинна спиратися на національні стандарти і його екосистему, важливою складовою якої повинні бути механізми локалізації процесів обробки і зберігання даних з використанням потужностей вітчизняних ІТ-компаній. Розроблені рекомендації включають напрями державної підтримки використання технологій штучного інтелекту і призначені для органів державної влади, метою яких є посилення потенціалу цих технологій, забезпечення цифрового суверенітету і стійкого національно укоріненого розвитку.
Посилання
Yanenkova, I. (2020). Advantages and risks of artificial intelligence using in Ukraine and in the world. Efficient Economy. No. 4. https://doi.org/10.32702/2307-2105-2020.4.19 [in Ukrainian].
Mishchenko, V. (2023). Cyber security management in the system for ensuring nationally rooted resilience of economic development. Economic Theory. No. 1. P. 47-72. https://doi.org/10.15407/etet2023.01.047 [in Ukrainian].
Reviglio, U., Alunge, R. (2020). I am datafed because we are datafed: An Ubuntu perspective on (relational) privacy. Philosophy & Technology. Vol. 33. Iss. 4. P. 595-612. https://doi.org/10.1007/s13347-020-00407-6
Clarke, S., Whittlestone, J. (2022). A Survey of the Potential Long-term Impacts of AI: How AI could lead to long-term changes in science, cooperation, power, epistemics and values. AIES '22: Proceedings of the 2022 AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society. P. 192-202. https://doi.org/10.1145/3514094.3534131
Cummins, P., Yamashita T., Millar, R., Sahoo, S. (2019). Problem-solving skills of the U.S. workforce and preparedness for job automation. Adult Learning. Vol. 30. Iss. 3. Р. 111-120. https://doi.org/10.1177/1045159518818407
Feijóo, C., Kwon, Y., Bauer, J., Bohlin, E., Howell, B., Jain, R., Potgieter, P. et al. (2020). Harnessing artificial intelligence (AI) to increase wellbeing for all: The case for a new technology diplomacy. Telecommunications Policy. Vol. 44. Iss. 6. 101988. https://doi.org/10.1016/j.telpol.2020.101988
Ess, C. (2020). Interpretative pros hen pluralism: from computer-mediated colonization to a pluralistic intercultural digital ethics. Philosophy & Technology. Vol. 33. Iss. 4. P. 551-569. https://doi.org/10.1007/s13347-020-00412-9
ÓhÉigeartaigh, S., Whittlestone, J., Liu, Y., Zeng, Y., Liu, Z. (2020). Overcoming barriers to cross-cultural cooperation in AI ethics and governance. Philosophy & Technology. Vol. 33. Iss. 4. P. 571-593. https://doi.org/10.1007/s13347-020-00402-x
Wong, P.-H. (2020). Cultural differences as excuses? Human rights and cultural values in global ethics and governance of AI. Philosophy & Technology. Vol. 33. Iss. 4. Р. 705-715. https://doi.org/10.1007/s13347-020-00413-8
Timmers, P. (2019). Ethics of AI and cybersecurity when sovereignty is at stake. Minds and Machines. Vol. 29. Iss. 4. P. 635-645. https://doi.org/10.1007/s11023-019-09508-4
Floridi, L. (2020). The fight for digital sovereignty: What it is, and why it matters, especially for the EU. Philosophy & Technology. Vol. 33. Iss. 3. P. 369-378. https://doi.org/10.1007/s13347-020-00423-6
Mishchenko, S., Naumenkova, S., Mishchenko, V., Dorofeiev, D. (2021). Innovation risk management in financial institutions. Investment Management and Financial Innovations. Vol. 18. Iss. 1. Р. 190-202. http://dx.doi.org/10.21511/imfi.18(1).2021.16
Roberts, H., Cowls, J., Casolari, F., Morley, J., Taddeo, M., Floridi, L. (2021). Safeguarding European values with digital sovereignty: An analysis of statements and policies. Internet Policy Review. Vol. 10. Iss. 3. https://doi.org/10.14763/2021.3.1575
Keping, Y. (2018). Governance and good governance: A new framework for political analysis. Fudan Journal of the Humanities and Social Sciences. Vol. 11. Iss. 1. P. 1-8. https://doi.org/10.1007/s40647-017-0197-4
Hagendorf, T. (2020). The ethics of AI ethics: An evaluation of guidelines. Minds and Machines. Vol. 30. Iss. 1. P. 99-120. https://doi.org/10.1007/s11023-020-09517-8
Liu, H., Maas, M. (2021). ‘Solving for X?’ Towards a problem-finding framework to ground long-term governance strategies for artificial intelligence. Futures. Vol. 126. 102672. https://doi.org/10.1016/j.futures.2020.102672
Ulnicane, I., Knight, W., Leach, T., Stahl, B., Wanjiku, W.-G. (2021). Framing governance for a contested emerging technology: Insights from AI policy. Policy and Society. Vol. 40. Iss. 2. P. 158-177. https://doi.org/10.1080/14494035.2020.1855800
Burnell, R., Schellaert, W., Burden, J., Ullman, T. et al. (2023). Rethink reporting of evaluation results in AI. Science. Vol. 380. Iss. 6641. P. 136-138. https://www.science.org/doi/10.1126/science.adf6369
Grytsenko, A. (2022). Information-digital stage of development of socio-economic systems. Economy of Ukraine. 65. 1(722). 29-46. https://doi.org/10.15407/economyukr.2022.01.029 [in Ukrainian].
Yamashita, I., Murakami, A., Cairns, S., Galindo-Rueda, F. (2021). Measuring the AI content of government-funded R&D projects: A proof of concept for the OECD Fundstat initiative. OECD Science, Technology and Industry. Working Papers. No. 09. https://doi.org/10.1787/7b43b038-en
Pfeifer, M., Marohl, V. (2023). Central Bank RoBERTa: A Fine-Tuned Large Language Model for Central Bank Communications. The Journal of Finance and Data Science. Vol. 9. 100114. https://doi.org/10.1016/j.jfds.2023.100114
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2024 Економіка України
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
