доктор экономических наук, доцент, профессор кафедры национальной и мировой экономики
кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры финансов и кредита
The article presents the results of a study of the fundamental limitations of the development of artificial intelligence in Russia, which are associated with the lack of high-quality data for training neural networks. The authors propose the concept of the institutional trap of low neural network density, which describes a situation where the ambitious goals of technological sovereignty and economic development are at odds with the objective reality of current technological development. The authors modify the Cobb-Douglas production function by incorporating data as a fourth independent factor of production. Based on agent-based modeling and expert survey, quantitative thresholds for the launch of positive network effects are determined, and four trap contours — demographic, institutional, technological, and cultural-behavioral ones - are highlighted. It is shown that under current trends, these parameters will not be reached even by 2050. In conclusion, the authors present three scenarios, which show that the optimistic (integration) scenario allows to reduce the lag in productivity to 15-20% against 35-45% in the inertial one.
В статье представлены результаты исследования фундаментальных ограничений развития искусственного интеллекта в России, связанных с дефицитом качественных данных для обучения нейросетей. Авторы предлагают концепцию «институциональной ловушки низкой плотности нейросетей», описывающую ситуацию, при которой амбициозные цели технологического суверенитета и развития экономики вступают в противоречие с объективной реальностью текущего технологического развития. В работе модифицируется производственная функция Кобба—Дугласа с включением данных в качестве четвёртого самостоятельного фактора производства. На основе агент-ориентированного моделирования и экспертного опроса определены количественные пороговые значения для запуска положительных сетевых эффектов, выделены четыре контура ловушки — демографический, институциональный, технологический и культурно-поведенческий. Показано, что при текущих трендах эти параметры не будут достигнуты даже к 2050 году. В заключении авторами представлены три сценария, которые показывают, что оптимистичны (интеграционный) сценарий позволяет сократить отставание в производительности до 15–20% против 35–45% при инерционном.