<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.2 20190208//EN" "https://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.2/JATS-journalpublishing1.dtd">
<article xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/" article-type="research-article" dtd-version="1.2" xml:lang="en">
<front> <journal-meta>
<journal-id journal-id-type="publisher-id">Russian Journal of Innovation Economics</journal-id>
<journal-title-group>
<journal-title xml:lang="en">Russian Journal of Innovation Economics</journal-title>
<trans-title-group xml:lang="ru">
<trans-title>Вопросы инновационной экономики</trans-title>
</trans-title-group>
</journal-title-group>
<issn publication-format="electronic">2222-0372</issn>
<publisher>
<publisher-name xml:lang="en">BIBLIO-GLOBUS Publishing House</publisher-name>
</publisher>
</journal-meta><article-meta>
<article-id pub-id-type="publisher-id">119359</article-id>
<article-id pub-id-type="doi">10.18334/vinec.13.4.119359</article-id>
<article-id custom-type="edn" pub-id-type="custom">SDOAGS</article-id>
<article-categories>
<subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="en">
<subject>Articles</subject>
</subj-group>
<subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="ru">
<subject>Статьи</subject>
</subj-group>
<subj-group subj-group-type="article-type">
<subject>Research Article</subject>
</subj-group>
</article-categories>
<title-group>
<article-title xml:lang="en">Risks of the artificial intelligence application in the short term</article-title>
<trans-title-group xml:lang="ru">
<trans-title>Риски применения искусственного интеллекта в краткосрочном периоде</trans-title>
</trans-title-group>
</title-group>
<contrib-group>
<contrib contrib-type="author">

<name-alternatives>
<name xml:lang="en">
<surname>Lukichyov</surname>
<given-names>Pavel Mikhaylovich</given-names>
</name>
<name xml:lang="ru">
<surname>Лукичёв </surname>
<given-names>Павел Михайлович</given-names>
</name>
</name-alternatives>
<bio xml:lang="ru">
<p>профессор кафедры менеджмента организации, доктор экономических наук, профессор</p>
</bio>
<email>loukitchev20@mail.ru</email>
<xref ref-type="aff" rid="aff1"/>
</contrib>

<contrib contrib-type="author">

<name-alternatives>
<name xml:lang="en">
<surname>Chekmarev</surname>
<given-names>Oleg Petrovich</given-names>
</name>
<name xml:lang="ru">
<surname>Чекмарев </surname>
<given-names>Олег Петрович</given-names>
</name>
</name-alternatives>
<bio xml:lang="ru">
<p>профессор кафедры организации аграрного производства и менеджмента, доктор экономических наук, доцент</p>
</bio>
<email>oleg1412@mail.ru</email>
<xref ref-type="aff" rid="aff2"/>
</contrib>
</contrib-group><aff-alternatives id="aff1">
<aff>
<institution xml:lang="en">Baltic State Technical University «VOENMEH» named after D.F. Ustinov</institution>
</aff>
<aff>
<institution xml:lang="ru">Балтийский государственный технический университет ВОЕНМЕХ им. Д.Ф. Устинова</institution>
</aff>
</aff-alternatives>        
        <aff-alternatives id="aff2">
<aff>
<institution xml:lang="en">Saint-Petersburg State Agrarian University</institution>
</aff>
<aff>
<institution xml:lang="ru">Санкт-Петербургский государственный аграрный университет</institution>
</aff>
</aff-alternatives>        
        
<pub-date date-type="pub" iso-8601-date="2023-12-24" publication-format="electronic">
<day>24</day>
<month>12</month>
<year>2023</year>
</pub-date>
<volume>13</volume>
<issue>4</issue>
<issue-title xml:lang="en">VOL 13, NO4 (2023)</issue-title>
<issue-title xml:lang="ru">ТОМ 13, №4 (2023)</issue-title>
<fpage>2443</fpage>
<lpage>2460</lpage>
<history>
<date date-type="received" iso-8601-date="2023-10-05">
<day>05</day>
<month>10</month>
<year>2023</year>
</date>
<date date-type="accepted" iso-8601-date="2023-10-09">
<day>09</day>
<month>10</month>
<year>2023</year>
</date>
</history>

<permissions>
<copyright-statement xml:lang="en">Copyright ©; 2023, Lukichyov P.M., Chekmarev O.P.</copyright-statement>
<copyright-statement xml:lang="ru">Copyright ©; 2023, Лукичёв П.М., Чекмарев О.П.</copyright-statement>
<copyright-year>2023</copyright-year>
<copyright-holder xml:lang="en">Lukichyov P.M., Chekmarev O.P.</copyright-holder>
<copyright-holder xml:lang="ru">Лукичёв П.М., Чекмарев О.П.</copyright-holder>
<ali:free_to_read xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/" start_date="2023-12-24"/>
</permissions>



<self-uri xlink:href="https://1economic.ru/lib/119359">https://1economic.ru/lib/119359</self-uri>
<abstract xml:lang="en"><p>The article is devoted to the risk analysis of the artificial intelligence application. Artificial intelligence technologies are growing in importance as they increasingly become a general purpose technology in the 21st century. However, their use creates great risks for all market participants. The authors distinguish two time periods in the study: the short-term period and the long-term period, focusing on the first one. In the short term, the following risks of the artificial intelligence application are identified. They are as follows: deformation of the existing labor market and increased inequality between countries, regions, and industries; risks of concentration of artificial intelligence markets; risks of scaling the daily harm that can be caused on the Internet through the spread of fake news, defrauding people of money, and distorting election campaigns; security risks for companies; and risks of overvaluation of large language models. The authors pay special attention to the development and proposal of measures to prevent or reduce the negative consequences of using large language models. The results of the scientific research may be useful to specialists in the field of artificial intelligence, scientists whose area of scientific interest is the study of identifying and preventing risks in the use of artificial intelligence technology.</p>
</abstract>
<trans-abstract xml:lang="ru"><p>Статья посвящена анализу рисков применения технологий искусственного интеллекта. Значение технологий искусственного интеллекта сейчас возрастает, поскольку они всё сильнее становятся технологией широкого применения XXI века. Однако их использование порождает большие риски для всех участников рынка. Авторы выделяют в исследовании два временных периода: краткосрочный период и долгосрочный период, уделяя основное внимание первому. В краткосрочном периоде выявляются следующие риски использования искусственного интеллекта: деформация существующего рынка труда и усиление неравенства между странами, регионами, отраслями; риски концентрации рынков искусственного интеллекта, риски масштабирования ежедневного вреда, который может быть причинён в Интернете, путём распространения фейковых новостей, выманивания у людей денег, искажения выборных кампаний; риски безопасности фирм, риски переоценённости больших языковых моделей. Авторы уделяют особое внимание разработке и предложению мер по предупреждению или уменьшению мер негативных последствий использования больших языковых моделей. Результаты научного исследования могут быть полезны специалистам в сфере искусственного интеллекта, ученым, сферой научных интересов которых является изучение выявления и предупреждения рисков применения технологий искусственного интеллекта</p>
</trans-abstract>
<kwd-group xml:lang="en">
<kwd>artificial intelligence</kwd>
<kwd>risks</kwd>
<kwd>general purpose technology</kwd>
<kwd>short-term period</kwd>
<kwd>risk prevention measures</kwd>
<kwd>government regulation</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="ru">
<kwd>искусственный интеллект</kwd>
<kwd>риски</kwd>
<kwd>технология широкого применения</kwd>
<kwd>краткосрочный период</kwd>
<kwd>меры предупреждения рисков</kwd>
<kwd>государственное регулирование</kwd></kwd-group>
</article-meta>
</front>
<back> <ref-list>
<ref id="B1">
<label>1.</label>
<mixed-citation>1. Agrawal A., Gans J., Goldfarb A. Goldfarb A. Human judgement and AI pricing // AEA Papers and Proceedings. – 2018. – p. 58–63.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B2">
<label>2.</label>
<mixed-citation>2. Bresnahan T. F., Trajtenberg M. General purpose technologies ’Engines of growth’? // Journal of econometrics. – 1995. – № 1. – p. 83–108.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B3">
<label>3.</label>
<mixed-citation>3. Lipsey R. G., Kenneth I Carlaw K. I., Bekar C. T. Economic trans- formations: general purpose technologies and long-term economic growth. - Oxford University Press, Oxford, 2005.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B4">
<label>4.</label>
<mixed-citation>4. Виноградова Е. В ЦМАКПе назвали пять узлов «противоречий» в экономике России на 20 лет. [Электронный ресурс]. URL: https://www.rbc.ru/economics/29/06/2023/649c0c0a9a7947e6cc36e044?ysclid=lndeqounco291299730 (дата обращения: 01.10.2023).</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B5">
<label>5.</label>
<mixed-citation>5. Vermann E. K. Wait is saving good or bad? the Paradox of thrift // Page One Economics. – 2012.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B6">
<label>6.</label>
<mixed-citation>6. Boy cries wolf. The Economist. June 17th, 2023</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B7">
<label>7.</label>
<mixed-citation>7. Лукичев П.М., Чекмарев О.П. Вызовы экономики искусственного интеллекта традиционному рынку труда // Вопросы инновационной экономики. – 2023. – № 2. – c. 785-802.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B8">
<label>8.</label>
<mixed-citation>8. ChatGPT Inc. The Economist. July 1st 2023</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B9">
<label>9.</label>
<mixed-citation>9. First thing we do, let’s bot all the lawyers. The Economist. June 10th 2023</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B10">
<label>10.</label>
<mixed-citation>10. Korinek A., Stiglitz J. Artificial intelligence, globalization, and strategies for economic development // National Bureau of Economic Research. – 2021. – p. 41.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B11">
<label>11.</label>
<mixed-citation>11. Власова В. В., Гохберг Л. М., Дитковский К. А. Российская наука в цифрах: 2023. / Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». - М. : НИУ ВШЭ, 2023. – 48 c.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B12">
<label>12.</label>
<mixed-citation>12. Hötte K., Tarannum, T., Verendel V., Bennett, L. (2023). AI Technological Trajectories in Patent Data</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B13">
<label>13.</label>
<mixed-citation>13. Рейтинг цифровых компаний по числу «цифровых» патентов. Цифровая экономика, Экспресс-информация. ИСИЭЗ НИУ ВШЭ. 07.06.2023. [Электронный ресурс]. URL: https://issek.hse.ru/news/838422953.html (дата обращения: 12.09.2023).</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B14">
<label>14.</label>
<mixed-citation>14. How bad is being big? The Economist. July 15th, 2023</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B15">
<label>15.</label>
<mixed-citation>15. Gaynor M. Diagnosing the Problem: Exploring the Effects of Consolidation and Anticompetitive Conduct in Health Care Markets. - Washington, DC, 2019.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B16">
<label>16.</label>
<mixed-citation>16. Trajtenberg M. Artificial intelligence as the next GPT: A political-economy perspective. / In The economics of artificial intelligence: An agenda. - University of Chicago Press, 2018. – 175-186 p.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B17">
<label>17.</label>
<mixed-citation>17. Can big tech keep getting bigger in the age of AI? The Economist. 5th August 2023</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B18">
<label>18.</label>
<mixed-citation>18. Non-proliferation treaties. The Economist. May 27th, 2023</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B19">
<label>19.</label>
<mixed-citation>19. Brynjolfsson E. The Turing trap: The promise peril of human-like artificial intelligence // Daedalus. – 2022. – № 151(2). – p. 272-287.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B20">
<label>20.</label>
<mixed-citation>20. Jacobides M. G., Brusoni S., Candelon F. The evolutionary dynamics of the artificial intelligence ecosystem // Science Science. – 2021. – № 4. – p. 412-435.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B21">
<label>21.</label>
<mixed-citation>21. Chen L., Zaharia M., Zou J. How is ChatGPT's behavior changing over time? //arXiv preprint arXiv:2307.09009. – 2023</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B22">
<label>22.</label>
<mixed-citation>22. Candelon F., di Carlo R. C., De Bondt M., Evgeniou T. AI Regulation Is Coming: How to prepare for the inevitable // Harvard Business Review. – 2021. – № 99(5). – p. 102–111.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B23">
<label>23.</label>
<mixed-citation>23. Eisfeldt A. L., Schubert G., Zhang M. B. Generative ai and firm values // National Bureau of Economic Research. – 2023.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B24">
<label>24.</label>
<mixed-citation>24. Лукичёв П. М., Чекмарев О. П., Шматко А. Д. Макроэкономика. - Санкт-Петербург, 2019.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B25">
<label>25.</label>
<mixed-citation>25. Metz C. A.I. Does Not Have Thoughts, No Matter What You Think. New York Times. August 7, 2022. Section BU, p. 6</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B26">
<label>26.</label>
<mixed-citation>26. Where are all the robots? The Economist. March 11th 2023</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B27">
<label>27.</label>
<mixed-citation>27. Mittelstadt, B.D., Allo, P., Taddeo, M., Wachter, S., Floridi, L.: The ethics of algorithms: mapping the debate. Big Data Soc. 3(2), 2053951716679679 (2016). URL: https://doi.org/10.1177/2053951716679679 (дата обращения 27ю09.2023)</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B28">
<label>28.</label>
<mixed-citation>28. Ayling J., Chapman A. Putting AI ethics to work: are the tools fit for purpose? // AI and Ethics. – 2022. – № 3. – p. 405-429.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B29">
<label>29.</label>
<mixed-citation>29. Hendrycks D., Mazeika M. X-risk analysis for ai research //arXiv preprint arXiv:2206.05862. – 2022</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B30">
<label>30.</label>
<mixed-citation>30. Hendrycks D., Carlini N., Schulman J., Jacob Steinhardt J. “Unsolved problems in ml safety”. In: arXiv preprint arXiv:2109.13916 (2021)</mixed-citation>
</ref>
</ref-list>
</back>
</article>