Регулирование
отношений
в
сфере
технологий
искусственного
интеллекта
и
робототехники
______________________________________________________________________________________________________________________
28
7.
Имзалиева
М.
Р.,
Тризно
Т.
А.,
Говердовская
Т.
В.,
Дахина
А.
А.
Искус-
ственный
интеллект:
цели
и
ориентиры.
–
Астрахань:
Сорокин
Р.
В.,
2024.
8.
Марченко
А.
Ю.
Правовой
анализ
новейшего
законодательства
ЕС
о
применении
технологий
искусственного
интеллекта:
дис.
канд.
юрид.
наук:
12.00.10
/
МГИМО.
–
М.,
2022.
–
208
с.
9.
Национальная
стратегия
развития
ИИ
на
период
до
2030
года
утвер-
ждена
Указом
Президента
РФ
от
10.10.2019
№
490.
/
Национальный
центр
разви-
тия
искусственного
интеллекта
при
Правительстве
Российской
Федерации
[Электронный
ресурс]
//
Искусственный
интеллект
РФ:
[сайт].
–
URL:
10.
Право
и
бизнес:
правовое
пространство
для
развития
бизнеса
в
России
/
отв.
ред.
С.
Д.
Могилевский,
Ю.
Г.
Лескова,
С.
А.
Карелина,
В.
Д.
Рузанова,
О.
В.
Шмалий,
О.
А.
Золотова,
О.
В.
Сушкова.
В
4
т.
–
Т.
3.
–
М.:
ООО
«
Про-
спект»,
2020.
–
368
c.
11.
Цифровые
технологии
и
право:
сборник
научных
трудов
II
Междуна-
родной
научно
-
практической
конференции
(г.
Казань,
22
сентября
2023
г.)
/
под
ред.
И.
Р.
Бегишева,
Е.
А.
Громовой,
М.
В.
Залоило,
И.
А.
Филиповой,
А.
А.
Шу-
товой.
В
6
т.
Т.
6.
–
Казань:
Изд
-
во
«
Познание»
Казанского
инновационного
уни-
верситета,
2023.
–
476
с.
12.
Solum
L.
Legal
Personhood
for
Artificial
Intelligences.
North
Carolina
Law
Review.
–
1992.
–
April.
[Online].
–
URL:
http://scholarship.law.unc.edu/cgi/
viewcontent.cgi?article=3447&context=nclr
C.
А.
Дятлов,
доктор
экономических
наук,
профессор,
академик
РАЕН,
Санкт
-
Петербургский
государственный
экономический
университет
ЭНТРОПИЙНО
-
СИНЕРГИЙНАЯ
КОНЦЕПЦИЯ
КЛАССИФИКАЦИИ
ВИДОВ
ИСКУССТВЕННОГО
ИНТЕЛЛЕКТА
В
НЕЙРО
-
ЦИФРОВОЙ
ЭКОНОМИКЕ
Аннотация.
Статья
посвящена
исследованию
теоретических
подходов
к
классификации
основных
видов
искусственного
интеллекта.
Введены
в
науч-
ный
оборот
понятия
«
энтропийные
и
синергийные
экосистемы
искусственного
интеллекта».
Обосновано
положение
о
необходимости
и
важности
решения
про-
блемы
признания
правосубъектности
искусственного
интеллекта
и
определения
меры
его
ответственности.
Впервые
предложен
и
сформулирован
авторский
ме-
тодологический
подход
к
разработке
современной
концепции
классификации
ви-
дов
искусственного
интеллекта
на
основе
энтропийно
-
синергийного
управленче-
ского
принципа.
Ключевые
слова:
энтропия,
искусственный
интеллект,
цифровая
эконо-
мика,
энтропийно
-
синергийный
управленческий
принцип,
классификация
Регулирование
отношений
в
сфере
технологий
искусственного
интеллекта
и
робототехники
______________________________________________________________________________________________________________________
29
ENTROPY-SYNERGY CONCEPT OF CLASSIFICATION
OF TYPES OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN
THE NEURO-DIGITALECONOMY
Abstract.
The
article
is
devoted
to
the
study
of
theoretical
approaches
to
the
classification
of
the
main
types
of
artificial
intelligence.
The
concepts
of
"entropic
and
synergistic
ecosystems
of
artificial
intelligence"
have
been
introduced
into
scientific
circulation.
The
position
on
the
necessity
and
importance
of
solving
the
problem
of
recognizing
the
legal
personality
of
artificial
intelligence
and
determining
the
measure
of
its
responsibility
is
substantiated.
For
the
first
time,
the
author's
methodological
a
p-
proach
to
the
development
of
a
modern
concept
of
classification
of
types
of
artificial
intelligence
based
on
the
entropy
-
synergy
management
principle
is
proposed
and
for-
mulated.
Keywords:
entropy,
artificial
intelligence,
digital
economy,
entropy
-
synergy
manage
ment
principle,
classification
Введение.
В
ХХ
I
веке
происходит
глубинное
переформатирование
всей
системы
международных
отношений
на
всех
уровнях
и
во
всех
сферах
экономи-
ки
и
общественной
жизни
[4].
Сегодня
главными
факторами
цифровой
транс-
формации
российской
и
мировой
экономики
являются
формирующийся
Нейро-
нет,
новый
человеческий
интеллект
с
развитыми
нейро
-
цифровыми
способно-
стями
и
компетенциями,
искусственный
самообучающийся
интеллект
(ИИ),
нейронные
сети,
нанобиотехнологии
и
квантовые
компьютеры.
Основная
часть.
Существует
множество
определений
искусственного
ин-
теллекта
в
мировой
и
российской
научной
литературе.
ИИ
обычно
определяют
как
технологию
или
математический
алгоритм.
На
наш
взгляд,
давая
современ-
ное
определение
ИИ
нужно
говорить
обязательно
об
управлении,
о
правосубъ-
ектности,
о
противоречивом
взаимодействии
естественного
человеческого
и
ис-
кусственного
интеллектов
посредством
социо
-
нейроморфных
интерфейсов
и
сервисов,
а
также
осуществлять
анализ
последствий
за
принимаемые
ими
управ-
ленческие
решения.
Сегодня
перед
российской
и
мировой
наукой
противоречи-
вой
практикой
сегодняшнего
дня
поставлена
насущная
задача
разработать
новый
концептуальный
теоретический
подход
к
определению
и
классификации
основ-
ных
видов
ИИ.
Сегодня
наиболее
известные
виды
ИИ:
«
слабый
искусственный
интел-
лект»,
«
ограниченный
искусственный
интеллект»,
«
сильный
ИИ».
Сильный
ис-
кусственный
интеллект
имеет
несколько
подвидов:
генеративный
ИИ,
гибрид-
ный
ИИ,
общий
ИИ.
Гибридный
искусственный
интеллект
(Artificial
Gibrid
Intelligence)
представляет
собой
нейросетевую
модель
человеко
-
машинного
ин-
теллекта
с
социо
-
нейроморфными
сервисами
и
интерфейсами.
Следует
отдельно
выделить
такой
вид
ИИ,
который
будет
создан
и
исполь-
зоваться
в
нейро
-
цифровой
экономике
–
квантовый
нейросетевой
искусственный
суперинтеллект.
Нейросетевой
искусственный
суперинтеллект
(Neural
Network
Artificial
SuperIntelligence),
основывается
на
ипользовании
био
-
квантовых
нейросетевых
технологий,
по
своим
возможностям
превосходит
возможности
Регулирование
отношений
в
сфере
технологий
искусственного
интеллекта
и
робототехники
______________________________________________________________________________________________________________________
30
человека
и
коллективный
человеческий
интеллект
[2]
и
играет
главную,
решаю-
щую
роль
в
принятии
управленческих
решений
во
всех
сферах
экономики
и
жизни
будущего
человеческого
общества.
Сегодня
происходит
переход
от
технологий
слабого
ИИ
к
сильному
ги-
бридному
ИИ,
который
включает
в
себя
нейросетевую
трансформацию
государ-
ственных
правовых
и
экономических
систем,
а
также
социальных
сетей
на
осно-
ве
квантовых
нейронных
сетей
и
социо
-
нейроморфных
сервисов.
Генеративный
четвертого
и
пятого
поколений
(в
перспективе
–
сильный,
общий
ИИ)
активно
и
широко
используется
во
многих
странах
во
всех
отраслях
экономики,
государственном
управлении,
обороне
и
сферах
общественной
жиз-
ни.
Однако
проблема
его
регулирования,
признания
правосубъектности
и
юри-
дического
статуса
ИИ,
результатов
его
функционирования,
прав
и
ответственно-
сти
за
принимаемые
решения
является
пока
нерешенной
в
концептуально
-
теоретическом
и
практически
-
прикладном
плане
[5].
Человечество,
чтобы
избе-
жать
возможных
негативных
последствий
для
своего
существования,
должно
осуществлять
постоянный
контроль
за
функционированием
и
влиянием
на
при-
нятие
решений
ИИ
[1].
На
наш
взгляд,
следует
поставить
и
найти
ответ
на
вопрос:
насколько
можно
доверять
решениям,
которые
принимает
сильный
ИИ
(в
перспективе
–
нейросетевой
искусственный
суперинтеллект)
в
различных
сферах
экономики
и
общественной
жизни.
Масштабы
и
степень
развития
ИИ
должны
соответство-
вать
критериям
целесообразности,
оптимальности,
эффективности,
безопасно-
сти,
правовым
и
нравственно
-
этическим
нормам,
установленным
человеческим
обществом.
Широкое
использование
экосистем
сильного
ИИ
трансформирует
процес-
сы
принятия
управленческих
решений
во
всех
отраслях
экономики
и
сферах
об-
щественной
жизни
в
последние
годы.
По
мнению
исследователей
из
Массачу-
сетского
технологического
института
Э.
Бриньольфссона
и
Э.
Макафи,
руково-
дители,
которые
используют
ИИ,
вытеснят
тех,
кто
не
использует
его
[6].
В
рамках
развиваемой
нами
субстанционально
-
информационной
концеп-
ции
общественного
развития
разнообразные
социальные,
правовые,
экономиче-
ские
явления
и
процессы,
включая
деньги,
право,
управление,
искусственный
интеллект
и
др.,
имеют
субстанционально
-
информационную
природу
.
Когда
речь
идет
об
информации
как
о
субстанции
социально
-
экономических
явлений,
то
имеется
в
виду,
прежде
всего,
выявление
имманентно
присущей
всем
разнооб-
разным
общественным
явлениям
единой
субстанциональной
основы,
которая
ре-
ализуется
как
их
общее
субстанционально
-
информационное
содержание.
На
наш
взгляд,
информация
–
это
атрибутивная
характеристика
осуществляющегося,
ак-
туализирующегося
через
системные
взаимодействия
и
отношения
сознания,
при-
сущего
творческой
личности
человека
(творческому
субъекту
управления).
Мы
обосновываем
положение
об
информационной
упорядоченности
со-
циально
-
экономических
и
правовых
систем.
Мерой
упорядоченности
(роста
си-
нергии)
или
хаоса
(роста
энтропии)
социально
-
экономической
системы
является
информация
в
своих
определенных
количественных
и
качественных
характери-
стиках.
Регулирование
отношений
в
сфере
технологий
искусственного
интеллекта
и
робототехники
______________________________________________________________________________________________________________________
31
Этот
кратко
сформулированный
теоретико
-
методологический
принцип
определения
и
классификации
видов
ИИ
мы
называем
энтропийно
-
синергийным
управленческим
принципом.
В
этой
связи
следует
различать
понятия
«
энтро-
пийные
и
синергийные
экосистемы
искусственного
интеллекта».
В
соответствии
с
этим
принципом,
качественные
и
количественные
харак-
теристики
того
или
иного
вида
ИИ
должны
быть
определены
в
зависимости
от
меры
организованности
и
сложности
параметров
формируемой
экосистемы
«
ис-
кусственный
интеллект
–
естественный
человеческий
интеллект»
и
состояния
ее
энтропийно
-
синергийного
баланса.
Классификация
основных
видов
ИИ
следует
осуществлять
в
соответствие
с
энтропийно
-
синергийным
критерием:
использо-
вание
того
или
иного
вида
ИИ
ведет
к
росту
энтропии
(хаоса),
снижению
меры
организованности,
сложности,
информационной
емкости
и
энергоресурсного
по-
тенциала
общественно
-
правовой
экосистемы
или
ведет
к
снижению
энтропии,
росту
меры
организованности
(порядка),
сложности,
информационной
емкости
и
энерго
-
ресурсного
потенциала
данной
системы.
Данное
фундаментальное
методологическое
положение
нами
концепту-
ально
формулируется
впервые
в
российской
и
мировой
научной
литературе.
Бо-
лее
подробное
обоснование
этого
принципа
классификации
ИИ
будет
дано
нами
в
дальнейших
работах.
Заключение.
Сегодня
перед
российской
и
мировой
наукой
стоит
актуаль-
ная
задача
обосновать
и
разработать
современную
классификацию
различных
видов
искусственного
интеллекта
[3],
а
также
институционально
-
правовых
основ
регулирования
и
контроля
за
их
эффективным
использованием.
Список
литературы
1.
Бабкин
А.
В.,
Федоров
А.
А.,
Либерман
И.
В.,
Клачек
П.
М.
Индустрия
5.0:
понятие,
формирование
и
развитие
//
Экономика
промышленности.
–
2021.
–
Т.
14,
№
4.
–
С.
375
–
395.
2.
Дятлов
С.
А.
Искусственный
интеллект
как
институт
развития
цифровой
нейросетевой
экономики
//
Известия
Санкт
-
Петербургского
государственного
экономического
университета.
–
2021.
–
№
2(128).
–
С.
25–
29.
3.
Дятлов
С.
А.
Трансформация
российской
и
экономических
систем
в
условиях
усиления
полифункциональной
гиперконкуренции.
–
СПб.:
Издатель-
ство:
СПбГЭУ,
2023.
–
158
с.
4.
Социально
-
экономическая
трансформация
хозяйственной
системы
Рос-
сии.
Коллективная
монография.
–
Санкт
-
Петербург,
1997.
5.
Черногор
Н.
Н.,
Емельянов
А.
С.,
Залоило
М.
В.
Трансформация
идей-
ной
основы
юридической
ответственности:
между
архаикой
и
постмодерном
//
Вопросы
истории.
–
2021.
–
№
11(2).
–
С.
248
–
259.
6.
Brynjolfsson
E.,
McAfee
A.
The
second
machine
age:
Work,
progress,
and
prosperity
in
a
time
of
brilliant
technologies.
– W
.
W
.
Norton
&
Company,
2014.
