Искусственный интеллект в контексте публичного управления

doi:10.31171/vlast.v29i5.8545

DOI: https://doi.org/10.31171/vlast.v29i5.8545

Наталья Алексеевна Михальченкова Санкт-Петербургский государственный университет mehedova@yandex.ru
Elibrary Author_id 700173

Для цитирования

Михальченкова Н. А. Искусственный интеллект в контексте публичного управления // Власть. 2021. Том 29. № 5. С. 122-127. DOI: https://doi.org/10.31171/vlast.v29i5.8545

Аннотация

Работа посвящена исследованию потенциала искусственного интеллекта и проблем, связанных с его использованием в контексте публичного управления. Особое внимание уделяется вопросам этики, а именно то, как внедрить этические принципы в системы искусственного интеллекта, чтобы гарантировать, что они действуют морально. Проблема этики охватывает широкий спектр аспектов – от разработки правил искусственного интеллекта до совместимости машин и человеческих ценностей. Все возможности искусственного интеллекта имеют значительные этические последствия, которые еще только предстоит осмыслить.

Ключевые слова:

публичное управление; искусственный интеллект; машинное обучение; нейронные сети; глубокое обучение; этические проблемы

Биография автора

Наталья Алексеевна Михальченкова, Санкт-Петербургский государственный университет

доктор политических наук, руководитель Арктического проектного офиса

Литература

Anderson M., Anderson S.L. 2011. Machine Ethics. N.Y., NY: Cambridge University Press.

Banerjee S., Pradeep Kumar S., Bajpai J. 2018. A Comparative Study on Decision-making Capability between Human and Artificial Intelligence. – Nature Inspired Computing. P. 203-210. URL: https://www.researchgate.net/publication/320214054_A_Comparative_Study_on_Decision-Making_Capability_Between_Human_and_Artificial_Intelligence (20.09.2021).

Bini S. 2018. Artificial Intelligence, Machine Learning, Deep Learning, and Cognitive Computing: What Do These Terms Mean and How Will They Impact Health Care? – The Journal of Arthroplasty. Vol. 33. Is. 8. P. 2358-2361.

Bostrom N., Yudkowsky E. 2014. The Ethics of Artificial Intelligence. URL: https://www.nickbostrom.com/ethics/artificial-intelligence.pdf (accessed 01.10.2021).

Boyd M., Wilson N. 2017. Rapid Developments in Artificial Intelligence: How Might the New Zealand Government Respond? – Policy Quarterly. Vol. 13. Is. 4. P. 36-44.

Cath C., Wachter S., Mittelstadt B., Taddeo M., Floridi L. 2018. Artificial Intelligence and the ‘Good Society’: The US, EU, and UK Approach. – Science and Engineering Ethics. Vol. 24. Is. 2. P. 505-528.

Gasser U., Almeida V.A.F. 2017. A Layered Model for AI Governance. – IEEE Internet Computing. Vol. 21. Is. 6. P. 58-62.

Heinonen K., Kietzmann J., Pitt L. 2019. AI and Machine Learning in Service Management. – Special issue call for papers from Journal of Service Management. URL: https://www.emeraldgrouppublishing.com/archived/products/journals/call_for_papers.htm%3Fid%3D8053 (accessed 10.10.2021).

Husnjak S., Perakovic D., Jovovic I. 2014. Possibilities of Using Speech Recognition Systems of Smart Terminal Devices in Traffic Environment. – Procedia Engineering. Vol. 69. P. 778-787.

Jarrahi M. 2018. Artificial Intelligence and the Future of Work: Human-AI Symbiosis in Organizational Decision Making. – Business Horizons. Vol. 61. Is. 4. P. 577-586.

Knight W. 2017. China’s AI Awakening: The West Shouldn’t Fear China’s Artificial-Intelligence Revolution. – Technology Review. Vol. 120. No. 6. P. 66-72.

Krausová A. 2017. Intersections between Law and Artificial Intelligence. – International Journal of Computer. Vol. 27. Is. 1. P. 55-68.

Kutergina E. 2017. Computer-based Simulation Games in Public Administration Education. NISPAcee. – Journal of Public Administration and Policy. Vol. 10. Is. 2. P. 119-133.

Preparing for the Future of Artificial Intelligence. 2016. Washington, DC. Executive Office of the President National Science and Technology Council Committee on Technology. URL: https://obamawhitehouse.archives.gov/sites/default/files/whitehouse_files/microsites/ostp/NSTC/preparing_for_the_future_of_ai.pdf (01.10.2021).

Reshamwala A., Mishra D., Pawar P. 2013. Review on Natural Language Processing. – IRACST Engineering Science and Technology: An International Journal (ESTIJ). Vol. 3. Is. 1. P. 113-116.

Russell S., Norvig P. 1995. Artificial Intelligence: A Modern Approach. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall. 932 р.

Thierer A., O’Sullivan Castillo A., Russell R. 2017. Artificial Intelligence and Public Policy. URL: https://www.researchgate.net/publication/319244302_Artificial_Intelligence_and_Public_Policy (01.10.2021).

Turing A. 1950. Computing Machinery and Intelligence. URL: https://www.csee.umbc.edu/courses/471/papers/turing.pdf (01.10.2021).

Voulodimos A., Doulamis N., Doulamis A., Protopapadakis E. 2018. Deep Learning for Computer Vision: a brief review. – Computational Intelligence and Neuroscience. P. 1-13. URL: https://www.researchgate.net/publication/322895764_Deep_Learning_for_Computer_Vision_A_Brief_Review (02.10.2021).

Wirtz B., Weyerer J., Geyer C. 2018. Artificial Intelligence and the Public Sector – Applications and Challenges. – International Journal of Public Administration. Vol. 42. Is. 7. P. 1-20.

Искусственный интеллект в контексте публичного управления

Научная статья

Аннотация

Биография автора

Литература