Economic security Economic security Экономическая безопасность 2658-7548 BIBLIO-GLOBUS Publishing House 121752 10.18334/ecsec.7.9.121752 ZRZAKZ Articles Статьи Research Article Artificial intelligence economics: trends, compliance and global impact Экономика искусственного интеллекта: тенденции, комплаенс, глобальное влияние Volovik Aleksandr Mikhaylovich Воловик Александр Михайлович

Доктор экономических наук, профессор

 Russian Academy of Natural Sciences Российская академия естественных наук 30 09 2024 7 9 VOL 7, NO9 (2024) ТОМ 7, №9 (2024) 2239 2254 18 09 2024 19 09 2024 Copyright ©; 2024, Volovik A.M. Copyright ©; 2024, Воловик А.М. 2024 Volovik A.M. Воловик А.М. https://1economic.ru/lib/121752

The article examines the status and characteristics of AI regulation at the global and national levels. An analytical review of AI RD is conducted. The risks and ethical aspects of unregulated AI development are considered. Global prospects for AI regulation are defined. According to the Report on Global AI Regulation, the effectiveness of the current AI policy in the regional context is analyzed. The conclusion about the low level of the current AI policy in the regional context is drawn. A comparative analysis of the indicators of investment in AI and AI software development in the USA, China and Russia is conducted. This analysis revealed a high level of values in the USA and a very low level in Russia. Based on the results of the study, an algorithm of actions for regulating AI at the global level, taking into account national needs, is proposed. It is concluded that an adequate global regulation of AI requires a fundamental understanding of common issues and national differences.

В работе исследованы состояние и особенности регулирования ИИ на глобальном и национальном уровнях. Проведён аналитический обзор разработок в области ИИ. Рассмотрены риски и этические аспекты нерегулируемой разработки ИИ. Определены глобальные перспективы регулирования ИИ. По данным «Отчета о глобальном регулировании ИИ» проанализирована эффективность текущей политики в области ИИ в региональном разрезе, которая находится на низком уровне. Проведён сравнительный анализ показателей «Инвестиции в ИИ» и «Разработка программного обеспечения ИИ» в США, Китае, России. Данный анализ позволил выявить высокий уровень значений у США и очень низкий у России. По результатам исследования предложен алгоритм действий по регулированию ИИ на глобальном уровне, с учётом национальных потребностей. Сделан вывод, что в целях адекватного глобального управления ИИ необходимо фундаментальное понимание общих тем и национальных различий

 artificial intelligence technology risk global impact economics artificial intelligence regulation policy compliance meeting requirements искусственный интеллект технологии риски глобальное влияние экономика политика регулировании искусственного интеллекта комплаенс (соответствие требованиям) 1. Абламейко М. С. Этические и правовые аспекты применения технологий искусственного интеллекта с учетом международного опыта // Право.by. – 2023. – № 5(85). – c. 66-74. 2. Алферьев Д. А. Технологии ИИ как метод прогнозной аналитики // Искусственные общества. – 2018. – № 4. – c. 1. 3. Барашкова А. Л., Воробьев И. В. Цифровая трансформация в науке: что ждут от технологий ИИ российские ученые? // Науковедческие исследования. – 2024. – № 1. – c. 33-45. – doi: 10.31249/scis/2024.01.02. 4. Ефремов В.С., Никитинс И. Совершенствование сценарного планирования инструментами машинного обучения // Информатизация в цифровой экономике. – 2024. – № 3. – doi: 10.18334/ide.5.3.121501. 5. Исмаилов К.М. Финансовые инновации в банковском секторе // Экономическая безопасность. – 2024. – № 6. – c. 1411-1428. – doi: 10.18334/ecsec.7.6.121198. 6. Караваева И.В., Лев М.Ю. Приоритеты государственного регулирования экономической безопасности России в условиях новых глобальных вызовов // Экономическая безопасность. – 2023. – № 2. – c. 453-466. – doi: 10.18334/ecsec.6.2.117953. 7. Караваева И.В., Лев М.Ю. Экономическая безопасность: технологический суверенитет в системе экономической безопасности в современной России // Экономическая безопасность. – 2023. – № 3. – c. 905-924. – doi: 10.18334/ecsec.6.3.118475. 8. Кохтюлина И. Н. Типология глобальных рисков и угроз технологий ИИ. / Международная безопасность в эпоху искусственного интеллекта. В двух томах. - Москва: ООО Издательство «Аспект Пресс», 2024. – 115-131 c. 9. Лев М.Ю., Болонин А.И., Туруев И.Б., Лещенко Ю.Г. Концепция искусственного интеллекта в деятельности центральных банков: институциональные возможности // Экономическая безопасность. – 2024. – № 4. – c. 781-808. – doi: 10.18334/ecsec.7.4.120831. 10. Лев М.Ю., Лещенко Ю.Г., Медведева М.Б. Регулирование искусственного интеллекта международными организациями как фактор обеспечения технологической безопасности в национальных юрисдикциях // Экономическая безопасность. – 2024. – № 8. – c. 1999-2026. – doi: 10.18334/ecsec.7.8.121608. 11. Лещенко Ю.Г. Институциональные ориентиры группы 20 (G-20) в аспекте российской экономики и интересах российского предпринимательства // Российское предпринимательство. – 2017. – № 17. – c. 2417-2450. – doi: 10.18334/rp.18.17.38255. 12. Маджекова М., Агаджанова А. Искусственный интеллект и экономика: возможности и вызовы // Eo ipso. – 2023. – № 10. – c. 57-59. 13. Отчет о глобальном регулировании ИИ/Global AI Regulation Report, BRG. [Электронный ресурс]. URL: https://ai.gov.ru/knowledgebase/investitsionnaya-aktivnost/2024_otchet_o_globalynom (дата обращения: 09.09.2024). 14. Скоробогатова И.И., Воронин А.А., Злобин С.М. Нормативно-правовые аспекты регулирования применения искусственного интеллекта // Искусственный интеллект. – 2023. – № 3(3). – c. 43-49. 15. Чэнь Ц. Основные технологии функционирования искусственного интеллекта // Инновации и инвестиции. – 2024. – № 3. – c. 286-288. 16. Agrawal A. J. Gans and A Goldfarb(2019): «Exploring the impact of artificial intelligence: prediction versus judgment» // Information Economics and Policy. – 2019. – p. 1-6. 17. Belkin, M, D Hsu, S Ma and S Mandal (2019): «Reconciling modern machine learning practice and the classical bias-variance trade-off», Proceedings of the National Academy of Sciences, vol 116, no 32, pp 15849–54 18. Felten, E, M Raj and R Seamans (2021): «Occupational, industry and geographic exposure to artificial intelligence: a novel data set and its potential uses», Strategic Management Journal, vol 42, no 12, pp 2195–217 19. Hitaj, D, G Pagnotta, B Hitaj, L Mancini and F Perez-Cruz (2022): «MaleficNet: hiding malware into deep neural networks using spread-spectrum channel coding», in V Atluri, R Di Pietro, C Jensen and W Meng (eds), Computer security – ESORICS 2022, Springer Cham, 23 September 20. Murphy K. Machine learning: a probabilistic perspective, MIT Press, 24 August. [Электронный ресурс]. URL: https://www.cs.ubc.ca/~murphyk/MLbook/pml-toc-1may12.pdf (дата обращения: 09.09.2024). 21. Noy, S and W Zhang (2023): «Experimental evidence on the productivity effects of generative artificial intelligence», Science, vol 381, no 6654, pp 187–92 22. OECD.AI. AI in China. [Электронный ресурс]. URL: https://oecd.ai/en/dashboards/countries/China (дата обращения: 09.09.2024). 23. OECD.AI. AI in the United States. [Электронный ресурс]. URL: https://oecd.ai/en/dashboards/countries/UnitedStates (дата обращения: 09.09.2024). 24. OECD.AI. National AI policies strategies. [Электронный ресурс]. URL: https://oecd.ai/en/dashboards/overview (дата обращения: 09.09.2024).