Оценка и минимизация рисков человека в цифровой среде

Городнова Н.В.1
1 Уральский федеральный университет им. первого Президента России Б.Н. Ельцина, Россия, Екатеринбург

Статья в журнале

Экономика, предпринимательство и право (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку

Том 12, Номер 7 (Июль 2022)

Цитировать:
Городнова Н.В. Оценка и минимизация рисков человека в цифровой среде // Экономика, предпринимательство и право. – 2022. – Том 12. – № 7. – С. 1977-1994. – doi: 10.18334/epp.12.7.114866.

Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=49298219

Аннотация:
Широкое внедрение в жизнедеятельность общества сквозных технологий, таких, как искусственный интеллект и Интернет вещей, с одной стороны, открывает новые возможности технологического роста, с другой – создает новые риски и угрозы для самого человека, в частности, необходимость адаптации к быстро меняющейся внешней среде обитания и труда, а также угрозы, связанные с незаконным использованием накопленных о человеке данных. Научная новизна заключается в разработке классификации рисков человека в цифровой среде, оценке уровня рисков для цифрового благополучия человека, а также обосновании направлений минимизации отдельных рисков в целях формирования цифрового благополучия человека. Сделан вывод, что человеку, как слабой стороне в процессе цифровизации, необходимо экономико-правовое сопровождение его жизнедеятельности и самореализации. Результаты данного научного исследования могут быть полезными для специалистов, занимающихся управлением рисками в цифровой среде, экспертов, работающих в сфере создания благоприятных условий труда в цифровой экономике, а также представителей органов государственной власти, осуществляющих реализацию национальных программ по цифровизации экономики.

Ключевые слова: цифровизация, искусственный интеллект, риск, области риска, зоны риска, метод Монте-Карло, цифровое благополучие человека

JEL-классификация: D81, D83, O31



Введение

Актуальность темы. Широкое распространение сквозных технологий в социально-экономической жизни общества, таких как алгоритмы искусственного интеллекта (ИИ), различные системы робототехники, Интернет вещей и т.п., открывают еще большие возможности повышения производительности труда для компаний и организаций, а также качества жизни отдельных домохозяйств и общества в целом. Внедрение сквозных технологий приводит к генерированию гигантского массива информации, который, с одной стороны, создается алгоритмами и системами, а с другой – является основой для обучения нейронных сетей ИИ и виртуальных помощников.

Сбор и обработка информации сопровождаются необходимостью копирования ИИ различного рода данных. Указанная проблема требует внедрения надежных способов защиты данных от несанкционированного и незаконного использования. Применение больших баз данных сопряжено с риском утечки конфиденциальной информации в силу недолжного и недобросовестного применения. Кроме того, отсутствие унифицированных требований к защите персональных данных и авторского права может привести к неоднозначной интерпретации понятия легального копирования данных для целей работы ИИ. Это становится серьезным барьером для более широкого внедрения технологий ИИ и порождает различные виды риска для самого человека, что подтверждает актуальность выбранной темы.

Цель – разработать классификацию рисков для человека в цифровой среде и определить пути их снижения.

Научная новизна работы состоит в выявлении и идентификации рисковых событий для человека в процессе цифровизации экономики и в цифровой среде, позволяющих представить классификацию цифровых экономико-социальных рисков, произвести оценку уровня риска человека в цифровой среде, а также разработать направления минимизации рисков.

Научная гипотеза: в процессе цифровизации среды у человека как слабой стороны возникают такие проблемы, как необходимость адаптации к новым условиям, сохранение конфиденциальности данных, а также трансформация рынка труда.

Сделан вывод о том, что человеку в эпоху цифровизации необходимо правовое сопровождение и социально-правовая поддержка в рамках его жизнедеятельности и самореализации.

Основная часть. Российская программа перехода на цифровую экономику предполагает оцифровывание различных сфер социально-экономической жизни, а также отдельных направлений производства и услуг. При этом отмечается, что гражданин России будет представлять собой идентифицируемый уникальный цифровой объект. В цифровой среде осуществляется накопление и обработка огромных массивов данных, из которых при помощи алгоритмов расчетов различных методов и методик формируются субъекты с характерными свойствами, а также выделяются различные процессы, тенденции и взаимосвязи между ними. Оцифрованные данные – это информация, имеющая либо четкий характер и подлежащая кластеризации и кодированию, либо нечеткий характер – данные, подлежащие анализу с применением алгоритмов расчетов.

Цифровое благополучие человека – это дефиниция, которая означает исключительное позитивное воздействие процессов цифровизации социальной и экономической жизни личности [7] (Lyamin, Konnikov, 2021). Однако следует отметить, что в любом явлении и процессе одновременно наличествуют положительные и отрицательные проявления. Данная статья будет посвящена идентификации потенциальных рисков и угроз для человека, их оценке и рекомендациям социально-экономического характера, нацеленным на снижение отдельных видов рисков. В этих целях автором выделяются следующие разряды рисков.

Первый разряд рисков – это риски для человека, которые вытекают вследствие необходимости его адаптации к быстро меняющейся внешней цифровой среде.

Второй разряд рисков, с которыми сталкивается человек в цифровой среде, – риски, связанные со сбором, анализом, обработкой, хранением, передачей и коммерческим использованием данных, то есть формированием больших баз данных (big data), содержащих в себе социальные и персональные данные. Информация и данные, интегрированные в огромные массивы, необходимы различным сторонам. В частности, государству указанные данные необходимы в целях создания системы взаимодействия с гражданами для принятия решений, для формирования нормативно-правовой базы, формирования условий национальной безопасности. Для частного партнера (бизнеса, инвесторов) большие данные необходимы в целях реализации онлайн-рекламы, коммерческой деятельности в Интернете вещей. Особую актуальность и важность большие данные приобретают в процессах обучения нейронных сетей алгоритмов ИИ.

Формирование больших данных (big data) как способа анализа информационных ресурсов является следствием невозможности применения ранее созданных аппаратных и программных средств в силу их недостаточных возможностей в эпоху колоссального роста информации. Непосредственно процесс формирования больших данных стал возможен в связи с появлением новых способов сбора и хранения информации, не требующих ручной обработки и присутствия человека (сенсоры, датчики, различные технические устройства, смарт-устройства и пр.). С появлением новых сквозных информационных технологий и расширением потенциала стало возможным и создание принципиально новых способов формирования баз и хранения данных.

Третий разряд рисков – риски, сопряженные с формированием больших данных Интернета вещей. Риски, связанные с созданием и передачей огромного количества унифицированных сигналов, поступающих с датчиков смарт-устройств, применяемых в различных сферах жизнедеятельности человека, включая производственный сектор, сектор оказания различного рода услуг, широким применением носимых устройств (смартфонов, планшетов и т.п.).

Четвертый разряд рисков – риски человека в цифровой среде возникают на стыке выбора между правами человека, интересов и целей конкретных социальных групп, общества в целом, государства, процессами внедрения новых, сквозных технологий и созданием новых цифровых продуктов, услуг и возможностей, напрямую или косвенно использующих различного рода данные.

Авторская классификация укрупненных групп и разрядов рисков для человека в цифровой среде представлена на рисунке 1.

Виды информации и данных 
в цифровой среде
Социальные 
данные
,Персональные 
данные
,Государственные 
данные
,Открытые 
данные
,Разряды рисков для человека в цифровой среде ,Риски адаптации,Риски сбора данных,Big Data Интернета вещей,Конфликт интересов ,Риски применения искусственного интеллекта,Конфликт интересов человека, общества, государства ,Цифровое неравенство ,Этические риски,Появление ошибок, утечка данных,Потеря приватности,Трансграничный характер цифровой среды, Неэтичное применение персональных данных , Серьезная трансформация функций государства, Принятие непродуманных решений , Прямая дискриминация , Неравенство отдельных групп,Риск глубокой трансформации повседневной жизни, Принятие решений ИИ ,Проблема цифрового благополучия человека

Рисунок 1. Укрупненные разряды и группы рисков цифровой среды для человека

Источник: построено автором по результатам исследования.

Автором исследования выделяются следующие основные группы риска:

1. Риски адаптации – риски и вызовы, возникающие в процессе и по причине адаптации человека к цифровой среде: психологические, физиологические, ментальные:

1) формирование принципиально новых условий жизнедеятельности человека (формирование цифровой среды, оцифровывание всех сторон жизни человека);

2) адаптация к быстро меняющимся внешним условиям;

3) идентификация личности в цифровой среде;

4) смена уклада повседневной жизни;

5) формирование стрессовых условий вследствие генерирования колоссальных информационных потоков, которые человеку постоянно необходимо обрабатывать;

6) высокий уровень технологической конкуренции за человека как ресурс;

7) попытка разорвать цифровые шаблоны и стереотипы;

8) применение конвергентных технологий.

2. Риски применения сквозных технологий (в том числе искусственного интеллекта, ИИ) – широкое применение сквозных технологий, непреднамеренное создание алгоритмов ИИ и систем принятия решений, оказывающих дискриминирующее воздействие на отдельные личности или отдельные социальные группы вследствие низкого качества процессов сбора данных и/или некорректного применения больших данных в процессе обучения программного обеспечения:

1) этичное/неэтичное поведение алгоритмов ИИ;

2) возникновение ошибок или сбоев систем ИИ на стадии проектирования, производства, наладки или эксплуатации;

3) возможность ущерба вследствие принятия неверных решений системами ИИ;

4) определенная «предубежденность» алгоритмов ИИ (bias);

5) недостаточная прозрачность работы и/или мониторинга алгоритмов и систем ИИ (недостаточность объяснительной компоненты);

6) возможность утечки информации (целых баз данных);

7) потеря приватности/конфиденциальности данных;

3. Конфликт интересов государства, бизнеса, общества (человека) – возникновение конфликта интересов государства, общества, отдельных социальных групп или человека вследствие возникновения недостаточного уровня или полного отсутствия разъяснительной работы и работы с общественным мнением или в связи с несовершенством законодательства:

1) стирание государственных и финансово-экономических границ (трансграничный характер цифровой среды, телемедицина и т.п.);

2) языковой барьер и необходимость поиска унифицированных кодов;

3) трансформация функций государства (отсутствие достаточной информационной поддержки со стороны государства/бизнеса и надлежащей предварительной разъяснительной работы);

4) принятие законодателем неадекватных решений и непроработанных законодательных актов, влекущих серьезные последствия, финансовые, репутационные и иного рода потери;

5) непреднамеренное (преднамеренное) нарушение государственными служащими и чиновниками действующего законодательства вследствие непродуманного, неэтического применения персональных данных и возникновение различного рода существенных негативных последствий и значительного ущерба.

4. Риск возникновения цифрового неравенства – все виды рисков и угроз, связанных с цифровым неравенством и возможностью цифровой дискриминации человека или отдельных социальных групп:

1) прямая дискриминация личности (отдельных социальных групп) в цифровой среде (финансово необеспеченные граждане, не имеющие технических возможностей в связи с местом жительства, принадлежность к группе с ОВЗ и т.п.);

2) цифровое неравенство человека или отдельных социальных групп;

3) глубокая цифровизация повседневной жизни человека, не имеющего доступа к новым цифровым технологиям (к примеру, пожилые граждане, финансово обеспеченные, проживающие в крупных мегаполисах, но не принимающие новые технологии по каким-либо причинам: отсутствие знаний и навыков, религиозные убеждения, недоверие к новым информационным технологиям и т.п.);

4) возможность возникновения иных видов дискриминации косвенного характера (отсутствие кабинета на портале госуслуг или аккаунта на информационном ресурсе).

5. Риски трансформации рынка труда – полная модификация рынка труда и риск роста безработицы.

6. Риски тотального контроля личности – риски потери свободы, тотальный контроль со стороны государства или отдельных систем.

7. Риски роста киберпреступности и хакавизма.

8. Риски, связанные с введением антироссийских санкций в IT-сфере. С российского рынка ушли такие IT-гиганты, как Apple, Ericsson, HP, Canon, Nokia, Hitachi, Panasonic, IBM, Intel, AMD, TSMC и пр. Это означает, что применение высоких технологий, разрабатываемых в указанных корпорациях, будет приостановлено. Рядом разработчиков программного обеспечения заявлено о приостановлении использования на территории РФ использования таких сервисов и программ, как Microsoft, SAP, Oracle, Autodesk, Adobe, сервис бронирования билетов Sabre, EPAM Systems, VistaCreate, VMware, фотохостинг Depositphotos и пр.

Краткая характеристика групп и подгрупп рисков человека в цифровой среде представлена в таблице 1.

Таблица 1

Классификация и краткое описание рисков человека в цифровой среде

№ п/п
Группы риска / краткая характеристика
Подгруппы риска /
Краткая характеристика
1
Риски адаптации – риски возникающие вследствие необходимости адаптации человека к быстроменяющимся внешним условиям
Формирование принципиально новых условий обитания
Высокая скорость адаптации и трансформации
Идентификация личности в цифровой среде
Проблема одиночества в толпе, феномен мегаполиса
Смена жизненного уклада (эффект повседневности)
Формирование гигантский информационных потоков (повышения уровня стресса)
Высокий уровень технологической конкуренции
Поиск форм и путей вдохновения, «расчеловечивание»
2
Технологические риски – риски широкого применения сквозных технологий, включая алгоритмы ИИ
Неэтичное по отношению к человеку проявление работы алгоритмов и систем
Риск ошибок или сбоев систем на различных стадиях разработки и эксплуатации
Риск ущерба вследствие принятия неверных решений
Определенная «предубежденность» алгоритмов (bias)
Риск непрозрачности и/или мониторинга алгоритмов
Возникновение утечки различного рода информации и данных
Проблема утери приватности/конфиденциальности данных
Проблема технологической надежности систем и алгоритмов
Проблема психологической привязки человека к антропоморфным роботам
3
Конфликт интересов государства, бизнеса, общества, (человека)
риски, возникающие вследствие возникновения недостаточного уровня или полного отсутствия разъяснительной работы или в связи с несовершенством законодательства
Трансграничный характер цифровой среды
Серьезная трансформация основных функций государства
Принятие государством неадекватных решений и нормативно-правовой базы / несовершенство законодательства
Непреднамеренное (преднамеренное нарушение цифрового законодательства чиновниками и служащими (коррупционная составляющая)
Неэтическое применение персональных данных
Возникновение риска негативных последствий и значительного ущерба
4
Риск возникновения цифрового неравенства – риски, связанные с отсутствием технических и финансовых возможностей человека интегрироваться в цифровую среду
Риски цифровой дискриминация человека / социальных групп лиц
Риски возникновения цифрового неравенства вследствие научной или правовой непроработанности
Риски глубокой цифровизации повседневной жизни, отсутствие доступа к услугам
Низкий уровень цифровой грамотности населения
Недостаток цифровой культуры, отсутствие навыков жизни и работы в цифровой среде
Низкий уровень цифровой гигиены
Иные риски дискриминационного характера
5
Риски трансформации рынка труда –
риски, связанные с кардинальной трансформацией рынка труда, исключением человека из отдельных сфер трудовой деятельности
Риск частичной потери функций в отдельных сферах деятельности
Риски полной потери возможности осуществлять профессиональную деятельность в отдельных сферах
Риски высвобождения большого количества рабочей силы
Риск роста безработицы
6
Риски тотального контроля личности – риски потери свободы, связанные с тотальным контролем со стороны государства или отдельных систем
Социальная деградация, социальная рискогенность [2] (Aseeva, Budanov, Mayakova, 2021)
Стирание границы между личностью и обществом
Потеря приватности
Создание систем социального рейтинга и благонадежности личности
Формирование больших баз данных с датчиков, серсеров и устройств слежения
Приоритет общественных интересов над личностными
Постоянное отслеживание и мониторирование поведения
Формирование новых принципов расслоения общества и неравенства
Широкое применение цифровых технологий в кризисных и чрезвычайных ситуациях
Постоянный мониторинг изменившегося ландшафта антропотехносферы [2] (Aseeva, Budanov, Mayakova, 2021)
7
Риски роста киберпреступности и хакавизма – появления новых видов преступлений и мошенничества в цифровой среде против личности, общества, бизнеса, государства
Киберпреступления в сфере электронных средств платежа
Банковская киберпреступность
Мошенничество в сфере компьютерной информации
Различные виды дистанционного мошенничества
Участие несовершеннолетних лиц как субъектов правонарушений в сети Интернет
Применение компьютерных технологий против личности
Киберпреступность на игровых онлайн-платформах
Появление цифровых картелей
Киберсталкинг
Кибертерроризм
Фишинг как новый вид киберпреступности
Казино в сети
Появление субкультуры хакеров и проблема хакерских атак на различные сервисы
Распространение вредоносного контента [2] (Aseeva, Budanov, Mayakova, 2021)
Несанкционированное вмешательство в работу беспроводных устройв
Угрозы манипуляции данными
8
Риски, связанные с введением антироссийских санкций в IT-сфере – риски, связанные с угрозами возникновения серьезных сбоев и ошибок в работе персональных компьютеров
Появление различных ошибок при активации программного обеспечения
Ограничение (полный запрет) доступа к различным сервисам и контенту
Появление различных ошибок в работе операционной системы и программ
Необходимость модификации имеющегося программного обеспечения
Сбои в работе, приводящие к поломке персональных компьютеров
Сбои в активации программного обеспечения
Необходимость замены ключей для программного обеспечения
Необходимость полной замены офисов и программного обеспечения
Потеря (полная или частичная) доступа к финансовым средствам
Источник: составлено автором по: [2, 6, 12] (Aseeva, Budanov, Mayakova, 2021). Как было показано на рисунке 1, выделяются следующие типы данных человека, которые применяются в цифровой среде:

1. Социальные данные человека – это информация о перемещениях личности, покупках в Интернете вещей, поведении и различных интересах, социальных связях, взаимодействиях и взаимоотношениях с другими людьми, возможно, идеологии и религиозных предпочтениях.

2. Персональные данные человека – это вся информация, непосредственно касающаяся личности, прямо или косвенно определяющая и характеризующая человека – физического лица (субъекта персональных данных).

3. Государственные данные – это информация, отраженная в реестрах органов государственной власти и информационных ресурсах организаций государственного сектора (различные статистические данные, данные по формированию и расходованию бюджета на различные социальные и национальные проекты и программы и пр.).

4. Открытые данные – это информация, размещенная в глобальной сети Интернет в форме систематизированных данных, позволяющих осуществлять автоматическую обработку, без предварительного изменения личностью, в целях многократного и свободного применения на безвозмездной основе.

В цифровой среде для сбора и обработки данных алгоритмами ИИ могут быть применимы такие статистические методы оценки уровня риска, как оценка частоты возникновения некоторого уровня потерь и метод Монте-Карло [1] (Agapina, Kononov, 2013).

Статистический метод оценки частоты возникновения потерь позволяет рассчитать вероятности возникновения потерь на основе анализа всего массива статистических данных, связанных с осуществлением различного вида операций. При этом частота возникновения некоторого уровня может быть определена по следующей формуле [4] (Grabovskiy, 2017):

fAE(SAE) = (n`/ n AE(SAE)) 100%, (1)

где fAE(SAE) частота возникновения нежелательных событий (AE, SAE);

n` – число случаев наступления конкретного нежелательного события (AE, SAE);

n AE(SAE) – общее число случаев наблюдения в статистической выборке, включающее и успешно осуществленные операции данного вида.

В целях практического применения указанного метода и построения кривой риска и определения уровня потерь необходимо введение понятия областей риска в цифровой среде. Областью риска определим некоторую зону возникновения нежелательных событий, в границах показатель fAE(SAE) не превышает предельного значения установленного уровня риска (Нр). Показатель Нр определяется на основании данных, полученных в ходе построения графика Лоренца (по частоте возникновения нежелательных событий) [10] (Sheluntseva, 2011). По показателю Нр определяется общий уровень риска возникновения негативных последствий введения ряда антироссийских санкций.

При этом необходимо установить границы диапазона показателя Нр:

Нр = 0 – безрисковая деятельность (идеальная модель); Нр = 0–25% область минимального риска; Нр = 25–50% область повышенного риска; Нр = 50–75% область критического риска; Нр область недопустимого риска.

Уровень риска Нр определяется по частоте возникновения потерь. Для построения графика риска (графика Лоренца) частоты fAE(SAE) выстраиваются в восходящий ранжированный ряд по объему явлений (Нр), затем определяются кумулятивные итоги частот. Построение нескольких линий Лоренца по различным периодам позволяет сравнивать Нр по степени кривизны этих линий.

Применение инновационных технологий и возможностей обучения нейронных сетей открывает широкие перспективы разработки и внедрения различных IT-продуктов, создания программного обеспечения и применения больших баз данных в сфере оценки уровня риска. Однако следует отметить, что данный процесс сопряжен с возникновением различных рисков социально-этического характера практически для всех членов общества.

Метод Монте-Карло позволяет учесть неопределенность и риск за счет использования распределений различных входных параметров. Метод применим при определении различных параметров, которые не требуют предварительных данных о чистой текущей стоимости деятельности. Кроме того, метод позволяет рассчитать искомые параметры в прогнозном периоде. Однако вследствие того, что оценка параметров содержит компонент неопределенности и риска, такая прогностическая оценка может оказаться неточной в течение периодов [14, 15] (Hoesli, Jani, Bender, 2005). Данный метод также применим к анализируемой ситуации с заданными характеристиками (например, оценка эффективности социально ориентированных проектов). В таких случаях стоимость социальных проектов может быть повышена на величину стандартного отклонения премии за риск.

Экономическое обоснование уровня риска произведено с применением статистического метода, суть которого заключается в определении вероятностей возникновения нежелательных событий (AE) и серьезных нежелательных событий (SAE) с учетом данных прогнозной оценки возникновения различного рода рисковых событий 8 группы рисков по авторской классификации – риски, связанные с введением антироссийских санкций. В качестве примера приведем фрагмент расчетов эффективности гипотетического применения плана мероприятий по снижению экономико-правовых рисков человека в цифровой среде.

В целях построения кривой риска (графика Лоренца) и определения частоты возникновения нежелательных событий (AE, SAE) потребуются введение понятия областей риска, промежуточные расчеты удельного веса каждого нежелательного события, отобранные из всего перечня рисковых событий, которые приведены в таблице 2.

Таблица 2

Исходные данные для определения уровня риска (фрагмент)

Нежелательные события (AE), серьезные нежелательные события (SAЕ) Частота возникновения нежелательного события (f AE(SAE), %
Безрисковая область
Область минимального риска
Область повышенного риска
Область критического риска
Область недопустимого риска
f AE(SAE)общ
f AE(SAE 2
f AE(SAE)3
f AE(SAE)4
f AE(SAE)5
4331 (69,03%)
0,34
[0,17÷0,57]
5,34
[4,55÷6,22]
11,68
[10,46÷12,99]
0,94
[0,72÷1,19]
1) AE: появление различных ошибок при активации программного обеспечения
20,97
856 (13,75%)
-
0,94 [0,72÷1,19]
-
-
2) AE: ограничение доступа к различным сервисам и контенту
9,31
535 (8,60%)
-
-
8,60 [7,92÷9,31]
-
3) AE: незначительные ошибки при работе операционной системы и программ
4,72
262 (4,61%)
-
4,21 [3,73÷4,72]
-
-
4) AE: потребность модификации имеющегося программного обеспечения
3,52
157 (2,52%)
-
-
2,52 [2,15÷2,92]
-
5) AE: сбои, приводящие к поломке персональных компьютеров
0,76
35 (0,56%)
-
-
0,56 [0,39÷0,76]
-
6) AE: сбои в активации программного обеспечения
0,31
12 (0,19%)
-
0,19 [0,10÷0,31]
-
-
?) AE: необходимость получения ключей для программного обеспечения
0,30
11 (0,18%)
0,18 [0,09÷0,30]
-
-
-
8) AE: полная замена офисов и программного обеспечения
0.27
10 (0,16%)
0,16 [0,08÷0,27]
-
-
-
9) AE: различные проблемы с операционной системой
1,19
59 (0,94%)
-
-
-
0,94 [0,72÷1,19]
10) SAЕ: полная потеря доступа к программному обеспечению
0,14
4 (0,06%)
-
-
-
0,06 [0,01÷0,14]
11) SAЕ: потеря возможности доступа к финансовым средствам
0,09
2 (0,03%)
-
-
-

0,03 [0÷0,09]
Показатель риска Нр
Удельный вес Yn
41,52
(1943)
100

(21)
1,08

(1130)
58,16

(727)
37,41

(65)
3,35
Источник: составлено автором по результатам исследования.

На рисунке 2 представлен график для определения частоты возникновения нежелательных событий (AE, SAE).

Рисунок 2. График Лоренца

Источник: построено автором по результатам расчета.

Показатель Нр определяется по следующей формуле:

Нр = (OD / AO) 100% = (16 / 55) 100% = 29,9%.

Уровень риска возникновения неблагоприятных последствий введения антироссийских санкций в цифровой среде, по нашим расчетам, соответствует области повышенного риска.

Однако следует отметить, что при определении Нр с помощью графика Лоренца имеется один весьма существенный недостаток – Нр не будет равен 1 при его максимальном значении, он будет лишь стремиться к единице. Указанный недостаток возможно устранить с помощью идеи, высказанной проф. П.П. Масловым, по следующей формуле [4, 5] (Grabovskiy, 2017; Kapustina, Kryukova, Fedosova, 2009):

Y1 (n –1) + Y2 (n – 2) + … + Yn -1

Нр = 1 – , (2)

50 (n – 1)

где Нр – уровень риска;

n – число единиц совокупностей событий;

Yn – удельный вес частоты возникновения нежелательных событий (AE, SAE).

Применение выражения (2) дает возможность получить следующий показатель уровня риска человека в цифровой среде:

277,34

Нр = 1 – = 1–0,5548 = 0,4452, т.е. Нр = 44,52%.

50 (11–1)

Скорректированная величина уровня риска Нр несколько возросла, но также остается в области повышенного риска.

В таблицах 3 и 4 приведены направления снижения некоторых видов рисков человека в цифровой среде.

Таблица 3

Пути снижения отдельных видов рисков человека в цифровой среде, связанные с трансформацией рынка труда

Группы сценариев развития событий
Направления развития цифровой среды
Ожидаемые позитивные последствия
Сферы
возникновения риска
Пути минимизации рисков
Первый сценарий
Передача алгоритмах ИИ части функционала человека
Повышение скорости и качества осуществления операций
Фармацевтика, химическое производство, здравоохранение (диагностика и визуализация данных), сельское хозяйство (мониторинг), промышленное производство (технологические линии), финансы, безопасность, образование, юриспруденция
Перевод человека на решение иных задач [13] (Yanchenko, 2022)
Второй сценарий
Полная замена человеческого труда в сферах рутинных и трудоемких операций
Освобождение человека от необходимости выполнения многократко повторяющихся
механических и рутинных действий
Строительство, логистика, промышленный клининг, кибербезопасность, промышленное производство
Третий сценарий
Появление новых функций, которые человек не выполнял в силу различных факторов
Высокая скорость, масштабы реализации, комплексность различных систем, высокая точность
Медицина (нанотехнологии), материаловедение (нанотехнологии), спутниковая связь
Автоматизация процессов планирования
Источник: составлено автором по: [3, 13, 16] (Gorodnova, 2022; Yanchenko, 2022; Syrova, 2020).

Таблица 4

Методы снижения рисков утраты данных о человеке

№ пп
Метод снижения рисков человека в цифровой среде
Краткая характеристика метода
Ожидаемые позитивные последствия
Возможные негативные последствия и угрозы
1
Обезличивание данных (анонимизация)
Целенаправленное воздействие или алгоритм действий, в результате которых устраняется связь между субъектом данных и совокупностью идентифицирующих данных
1. Удаление из базы персональных данных (имя, фамилия, местожительство и пр.).
2. Практически полное исключение возможности идентификации личности.
3. Упрощение правового применения в связи с отсутствием персональных данных
1. Затруднение применения базы данных в научно-исследовательских целях.
2. Присутствие риска деанонимизации личности по косвенным признакам и характеристикам, а также косвенной идентификации личности (к примеру, сопоставление данных с информацией из новостных источников и пр.)
2
Псевдонимизация
Целенаправленное воздействие или алгоритм действий, в результате которых добавляется связь между совокупностью обезличенных данных и одним или несколькими псевдонимами
1. Удаление из базы или изменение данных, позволяющих идентифицировать конкретное физическое лицо (имя, фамилия, местожительство и пр.).
2. Присвоение псевдонима и возможность идентификации личности при необходимости.
3. Возможность объединения данных из различных баз, сохранение конфиденциальности.
4. Удобство применения в аналитических и научных целях
1. Повышение рисков идентификации личности (деанонимизации) по сравнению с обратной анонимизацией (первый способ).
Например, предоставление лечащим врачам цифровых данных о пациенте и доступность данных, идентифицирующих личность.
2. Увеличение технологической сложности по сравнению с анонимизацией.
3. Увеличение затрат по сравнению с методом анонимизации.
4. Предоставление доступа к базам отдельных участников
Источник: составлено автором по: [13, 15, 16] (Yanchenko, 2022; Syrova, 2020).

Идентификация отдельных видов рисков и угроз в цифровой среде и возможные пути их минимизации для человека приведены в таблице 5.

Таблица 5

Рисковые события и пути их минимизация

Идентификация
рискового события
Организационные пути минимизации рисков
Отсутствие доступа к электронным и цифровым устройствам и технологиям
Создание компьютерных центров общего доступа в многофункциональных центрах (МФЦ) или специализированных центрах информационных технологий
Отсутствие/недостаток цифровой культуры
Просветительская работа.
Реализация комплексных программ повышения цифровой грамотности населения.
Разъяснительная работа среди граждан.
Обучение грамотной работе с государственными цифровыми сервисами.
Обучение принципам цифровой гигиены и необходимости нераспространения информации о паролях, кодах и пр.
Отсутствие навыков применения банковских технологий (ЭСП, цифровые активы)
Отсутствие / недостаточный уровень цифровой гигиены
Несовершенство работы и возможность сбоев информационных порталов и сервисов
Технологическое совершенствование и повышение качества работы цифровых услуг. Сохранение возможности предоставления услуг в аналоговой форме (к примеру, через МФЦ)
Непредоставление отдельных видов цифровых услуг или предоставление услуг ненадлежащего качества
Совершенствование межведомственного взаимодействия, модификация регламентов, изменение формулировок и форм запроса, расширение перечня услуг МФЦ
Источник: составлено автором по: [8, 9, 11] (Strebkov, Musaev, 2020; Tomina, 2021; Fishkhoff, 2022).

В условиях цифровизации экономической среды необходимо четко и неуклонно соблюдать основные принципы гуманизма. К таковым, в частности, относится предоставление правовых гарантий соблюдения прав как базовое условие создания частного существования человека в цифровой среде.

Заключение

Наряду с несомненными позитивными последствиями применения в повседневной жизни общества прорывных информационных технологий могут возникать различные проблемы, в частности проблема идентификации личности в мире информации и цифр, а также проблема утечки различных информации.

Развитие цифровой экономики и применение сквозных технологий, включая системы ИИ, сопровождаются возникновением таких серьезных рисков, как проблема амбивалентности обеспечения конфиденциальности данных и повышения доступности к различным базам данных, отсюда вытекает необходимость введения и поддержания внутригосударственных и международных стандартов конфиденциальности. Это является основным фактором сокращения объемов трансграничной передачи персональных данных.

Разработка строгих мер по защите конфиденциальности информации требует предоставления гигантского массива персональных данных для изучения и обучения программ ИИ. Здесь ключевая проблема состоит в выработке правил конфиденциальности, не создающих избыточную ограниченность доступа ИИ к большим данным.

Проведенное исследование показало, что основными рисками для человека в процессе построения цифровой основы экономики и применения сквозных технологий являются две основные проблемы: адаптация человека к новой цифровой среде и необходимость предоставления персональных данных, что подтверждает выдвинутые автором гипотезы.

В процессе работы были идентифицированы социально-экономические риски, влияющие на цифровое благополучие человека, предложены меры по снижению выявленных рисков, которые, по нашему мнению, должны оказать позитивное воздействие.


Источники:

1. Агапина Н. В., Кононов В. Н. Сравнительный анализ методов оценки рисков и подходов к организации риск-менеджмента // Молодой ученый. – 2013. – № 5. – c. 235–243.
2. Асеева И.А., Буданов В.Г., Маякова А.В. От цифровых технологий к обществу тотального контроля? // Вестник Томского государственного университета. Философия. Социология. Политология. – 2021. – № 59. – c. 51-59.
3. Городнова Н.В. Метод оценки качества информационных потоков при формировании big data в цифровой экономике // Вопросы инновационной экономики. – 2022. – № 1. – c. 607-624. – doi: 10.18334/vinec.12.1.114142.
4. Грабовский П. Г. Риски в современном бизнесе. - М.: Издательство «Ассоциация строительных вузов (АСВ)», 2017. – 142 c.
5. Капустина Н. В., Крюкова С. Г., Федосова Р. Н. Новая методика оценки рисков деятельности предприятия // Менеджмент в России и за рубежом. – 2009. – № 4. – c. 7–14.
6. Киберпреступность: риски и угрозы. / материалы Всероссийского студенческого круглого научно-практического стола с международным участием (Северо-Западный филиал ФГБОУВО «Российский государственный университет правосудия» (Санкт-Петербург, 11 февраля 2021 г.) / Под ред. д-ра юрид. наук, доцента Е. Н. Рахмановой. - СанктПетербург: Астерион, 2021. – 236 c.
7. Лямин Б.М., Конников Е.А. Использование инновационных средств автоматизации для анализа влияния развития информационной среды на благополучие человека в контексте цифровой трансформации // Экономические науки. – 2021. – № 2. – c. 249-254.
8. Стребков А.И., Мусаев А. И. Риск власти – власть риска // Вестник Санкт-Петербургского университета. Философия и конфликтология. – 2020. – № 2. – c. 394-406.
9. Томина Н.М. Угрозы и риски финансовой безопасности домашних хозяйств // Экономическая безопасность. – 2021. – № 2. – c. 343-362. – doi: 10.18334/ecsec.4.2.112143.
10. Шелунцева М. А. Риск-менеджмент в общественном секторе экономики // Проблемы современной экономики. – 2011. – № 3. – c. 2–9.
11. Фишхофф Б. Риск: очень краткое введение. / Б. Фишхофф, Д. Кадвани; под науч. ред. М. И. Левина; пер. с англ. И. В. Шевелевой ; Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации. - Москва : Дело, 2022. – 240 c.
12. Формирование цифровой экономики в России: вызовы, перспективы, риски. / под ред. Е. Б. Ленчук ; Институт экономики РАН. - Санкт-Петербург : Алетейя, 2020. – 321 c.
13. Янченко Е.В. Гиг-экономика: риски прекаризации занятости // Экономика труда. – 2022. – № 5. – c. 909-930. – doi: 10.18334/et.9.5.114795.
14. Hoesli M., Jani E., Bender A. Monte Carlo Simulations for Real Estate Valuation // Fame. – 2005. – № 148. – p. 30.
15. Risk-management guideline for the BC Public sector. - Province of British Columbia Risk-management branch and government security office, 2012.
16. Syrova T.N. Risk management of innovation activities in the conditions of the digital economy // Advances in Intelligent Systems and Computing. – 2020. – № 908. – p. 306-311.

Страница обновлена: 28.11.2022 в 15:10:22