Iqtisodiy taraqqiyot va tahlil, 2025-yil, yanvar
www.e-itt.uz
368
ЦИФРОВАЯ ТРАНСФОРМАЦИЯ И ЗАЩИТА ДАННЫХ: ВНЕДРЕНИЕ ИИ С
СОБЛЮДЕНИЕМ ПРИНЦИПОВ КОНФИДЕНЦИАЛЬНОСТИ
Муродов Сафидхон Алишер угли
Высшей школы бизнеса и предпринимательства
при Кабинете Министров Республики Узбекистан
ORCID: 0009-0006-3970-981X
Аннотация.
Цифровая трансформация становится неотъемлемой частью
современного бизнеса, и внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в процессы компании
открывает новые возможности для повышения эффективности. Однако с учетом роста
объемов данных возрастает важность обеспечения их защиты и соблюдения принципов
конфиденциальности. В статье рассматриваются основные аспекты цифровой
трансформации, а также вопросы внедрения ИИ с учетом законодательства о
защите
данных. Особое внимание уделено методам обеспечения конфиденциальности, таким как
анонимизация данных и использование алгоритмов машинного обучения для защиты
персональной информации.
Ключевые слова:
цифровая трансформация, искусственный интеллект, защита
данных, конфиденциальность, анонимизация данных, машинное обучение, защита
персональной информации, законодательство о защите данных.
РАҚАМЛИ ТРАНСФОРМАЦИЯ ВА МАЪЛУМОТЛАРНИ ҲИМОЯ ҚИЛИШ:
СУНЪИЙ ИНТЕЛЛЕКТНИ МАХФИЙЛИК ТАМОЙИЛЛАРИГА РИОЯ
ҚИЛГАН ҲОЛДА ЖОРИЙ ЭТИШ
Муродов Сафидхон Алишер угли
Ўзбекистон Республикаси Вазирлар Маҳкамаси ҳузуридаги
Бизнес ва тадбиркорлик олий мактаби
Аннотация.
Рақамли трансформация замонавий бизнеснинг ажралмас қисмига
айланяпти ва сунъий интеллектни (СИ) компания жараёнларига жорий этиш
самарадорликни ошириш учун янги имкониятлар яратади. Аммо маълумотлар
ҳажмининг ўсиши билан уларни ҳимоя қилиш ва махфийлик принциплари бўйича
қонунларга риоя
қилиш муҳим аҳамиятга эга. Ушбу мақолада рақамли
трансформациянинг асосий жиҳатлари ва СИнинг маълумотларни ҳимоя қилиш
қонунчилигига мувофиқ жорий этилиши кўриб чиқилган. Махфийликни таъминлаш
методларига, жумладан маълумотларни анонимлаштириш ва шахсий маълумотларни
ҳимоя қилиш учун машина ўрганиш алгоритмларидан фойдаланишга алоҳида эътибор
қаратилган.
Калит сўзлар:
рақамли трансформация, сунъий интеллект, маълумотлар
ҳимояси, махфийлик, маълумотларни анонимлаштириш, машина ўрганиш, шахсий
маълумотларни ҳимоя қилиш, маълумотларни ҳимоя қилиш қонунчилиги.
UO‘K:
316.422
I SON - YANVAR, 2025
368-377
00
Iqtisodiy taraqqiyot va tahlil, 2025-yil, yanvar
www.e-itt.uz
369
DIGITAL TRANSFORMATION AND DATA PROTECTION:
IMPLEMENTATION OF AI WITH RESPECT TO CONFIDENTIALITY PRINCIPLES
Murodov Safidkhon Alisher ugli
The Graduate School of Business and Entrepreneurship
under the Cabinet of Ministers of the Republic of Uzbekistan
Abstract.
Digital transformation is becoming an integral part of modern business, and the
implementation of artificial intelligence (AI) in
a company’s processes opens up new opportunities
for efficiency improvement. However, with the growth of data volumes, the importance of data
protection and adherence to confidentiality principles becomes increasingly crucial. This article
discusses the main aspects of digital transformation and the introduction of AI while complying
with data protection laws. Special attention is given to methods of ensuring confidentiality, such
as data anonymization and the use of machine learning algorithms for protecting personal
information.
Keywords
:
digital transformation, artificial intelligence, data protection, confidentiality,
data anonymization, machine learning, personal information protection, data protection
legislation.
Введение
.
Мировая экономика в настоящее время переживает стремительные изменения, и
цифровая трансформация стала ключевым фактором, влияющим на экономический
рост и развитие. Особенно важную роль в этом процессе играют развивающиеся страны,
которые стремятся использовать возможности искусственного интеллекта (ИИ) для
улучшения своих экономических систем. Внедрение ИИ открывает новые горизонты
для оптимизации производства, улучшения качества услуг и повышения
эффективности государственных и частных секторов. Однако, с учетом возрастающих
угроз в области защиты данных, важно учитывать не только возможности ИИ, но и
вызовы, связанные с обеспечением конфиденциальности и безопасности данных.
Использование ИИ в экономике требует стратегического подхода, поскольку оно
связано с необходимостью соблюдения строгих стандартов защиты данных и
конфиденциальности на всех этапах его внедрения. В этом контексте особое значение
имеет соблюдение принципов конфиденциальности, чтобы избежать утечек данных и
манипуляций с личной информацией. Для успешной цифровой трансформации
необходимо разработать и внедрить механизмы защиты данных, соответствующие
международным стандартам и особенностям конкретной страны. Таким образом,
актуальность исследования цифровизации экономики развивающихся стран и защиты
данных при
внедрении ИИ обусловлена необходимостью нахождения баланса между
технологическим прогрессом и соблюдением прав граждан на конфиденциальность и
безопасность личных данных.
Обзор литературы.
Цифровизация и внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в экономику
развивающихся стран требуют комплексного подхода, учитывающего социальные,
экономические и технологические изменения. В последние годы многие исследователи
подчеркивают важность цифровой трансформации для глобального экономического
роста, особенно в контексте роли ИИ и автоматизированных систем в развивающихся
странах, опирающихся на информационные технологии (Шарп, 2016;
Розенблат, 2019).
Кобила и Барти (2020) исследуют проблемы и возможности, связанные с развитием
цифровой экономики, и подчеркивают важность оценки разнообразия стратегий в
зависимости от технологического прогресса в разных странах. Они также акцентируют
Iqtisodiy taraqqiyot va tahlil, 2025-yil, yanvar
www.e-itt.uz
370
внимание на важности стратегического планирования для интеграции ИИ в
национальную экономику. Даниэльсон и Линдстром (2021) рассматривают влияние
цифровых платформ и ИИ на производственный сектор, исследуя воздействие ИИ на
экономический потенциал и распределение ресурсов, особенно в развивающихся
экономиках. Их исследования показывают, что интеграция цифровых технологий и их
быстрый рост открывают новые возможности для создания рабочих мест и улучшения
экономических условий. Розенблат (2019) и Шварцман (2018) анализируют вызовы,
связанные с внедрением ИИ в цифровую экономику, особенно в контексте проблем с
безопасностью данных и соблюдением конфиденциальности. Они подчеркивают
необходимость стратегического и технического подхода к реализации цифровой
трансформации и обеспечению защиты данных в процессе внедрения ИИ. Важнов и
Смит (2021) изучают экономический потенциал цифровых платформ и ИИ
в
производственном секторе, исследуя влияние ИИ на оптимизацию производственных
процессов и расходов. Их работа демонстрирует, как цифровые технологии
непосредственно влияют на экономический рост в странах и открывают новые
возможности, при этом подчеркивается важность обеспечения безопасности данных.
Занг и Ванг (2019) предлагают рекомендации по защите данных и конфиденциальности
в процессе развития цифровой экономики. Они акцентируют внимание на том, что
обеспечение безопасности информации в цифровой экономике является ключевым
фактором
для
повышения
конкурентоспособности
стран
и
улучшения
производственного потенциала. Эти
работы служат основой для более глубокого
исследования вопросов цифровой трансформации, ИИ и безопасности данных,
подчеркивая как возможности, так и вызовы, с которыми сталкиваются развивающиеся
страны в процессе внедрения новых технологий в экономику.
Методология исследования
.
В процессе выполнения исследования использовались методы наблюдения, сбора
данных, обобщения, сопоставления, а также анализ экономических взглядов
отечественных и зарубежных ученых в области цифровой трансформации экономики,
искусственного интеллекта (ИИ) и обеспечения безопасности данных. Исследованы
проблемы, с которыми сталкиваются развивающиеся
страны при внедрении цифровых
технологий и ИИ, а также предлагаемые решения этих проблем. Важным элементом
исследования стало изучение существующих нормативно
-
правовых документов и
регулирующих актов, связанных с цифровизацией, искусственным интеллектом и
защитой данных, как на национальном, так и на международном уровнях. На основе
проведенного анализа были сформулированы выводы и предложения по улучшению
процессов внедрения ИИ и обеспечения безопасности данных в развивающихся странах,
с учетом специфики их экономических и правовых условий. Цифровая трансформация и
искусственный интеллект (ИИ) становятся важнейшими драйверами экономического и
социального прогресса в современном мире. Развитие ИТ
-
технологий, в частности ИИ,
оказывает значительное влияние на
все сферы жизни, включая здравоохранение,
образование, бизнес и государственное управление. Однако наряду с возможностями,
которые предоставляет внедрение ИИ, возникают и серьезные проблемы, связанные с
защитой данных и обеспечением конфиденциальности. В условиях глобализации и
цифровизации экономики важнейшим вопросом становится защита персональной
информации в системах ИИ. Цель данной статьи —
проанализировать процесс
внедрения искусственного интеллекта в цифровую трансформацию и рассмотреть
ключевые аспекты защиты данных, особенно в контексте соблюдения принципов
конфиденциальности.
Цифровая трансформация и искусственный интеллект
Iqtisodiy taraqqiyot va tahlil, 2025-yil, yanvar
www.e-itt.uz
371
Цифровая трансформация представляет собой процесс интеграции цифровых
технологий в повседневную деятельность организаций и общества в целом. Внедрение
ИИ, автоматизация процессов и использование больших данных —
ключевые
компоненты этой трансформации. ИИ помогает улучшить эффективность, ускорить
принятие решений и повысить качество услуг. Например, в здравоохранении ИИ
используется для диагностики заболеваний, в бизнесе —
для прогнозирования спроса,
а в государственном управлении —
для улучшения качества обслуживания граждан. ИИ
представляет собой систему, способную выполнять задачи, которые обычно требуют
человеческого интеллекта, такие как обработка данных, обучение, принятие решений.
Внедрение ИИ ведет к созданию новых рабочих мест, развитию инновационных
технологий и повышению уровня жизни. Однако это также ставит перед обществом
важные вызовы, связанные с безопасностью данных
и их конфиденциальностью. Одной
из главных проблем при внедрении искусственного интеллекта (ИИ) является угроза
конфиденциальности данных. ИИ
-
системы, обрабатывающие огромные объемы
информации, часто работают с персональными данными, что значительно увеличивает
риски утечек и использования этих данных в неблагоприятных целях. Ўтечка или
несанкционированный доступ к данным может привести к серьезным последствиям,
таким как финансовые потери, ущерб репутации организаций и нарушение прав
граждан. Особенно это
актуально для сфер, связанных с персонализированными
услугами, например, медицинскими консультациями или финансовыми услугами, где
защита данных имеет особое значение. Даже если данные защищены на этапе их сбора
и хранения, они всегда подвержены риску утечек в процессе обработки и передачи
между системами. По данным PwC, объем мирового рынка ИИ в 2023 году составил $93,5
млрд, и ожидается,
что к 2026 году он вырастет до $190 млрд. В свою очередь, по
прогнозам Gartner, 70% всех бизнес
-
процессов будут автоматизированы с помощью ИИ
к 2025 году. С этим ростом также растет и число рисков, связанных с обработкой и
хранением личных данных.Чтобы минимизировать такие риски, при внедрении ИИ
необходимо соблюдать ряд принципов защиты данных и конфиденциальности.
Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) и защита данных являются
неотъемлемыми аспектами цифровой трансформации, которая охватывает все сферы
жизни общества и бизнеса. Однако с ростом использования ИИ увеличиваются и риски
утечек данных, утраты конфиденциальности и других угроз, которые ставят перед
технологическими компаниями и государственными органами задачи по разработке
надежных методов защиты. Объем мирового рынка ИИ и данных: Согласно отчету
McKinsey, к 2030 году мировой рынок ИИ может вырасти до $15,7 трлн, что
подтверждает стремительное внедрение технологий ИИ в экономику. В то же время
количество данных, которые будут обрабатываться с использованием ИИ, растет
экспоненциально. Например, объем данных в 2025 году составит более 175 зеттабайт (1
зеттабайт
= 1 миллиард терабайт), по прогнозам International Data Corporation (IDC).
Актуальные угрозы безопасности данных становятся все более значимой проблемой
для организаций по всему миру. Согласно данным Cisco, 60% компаний признают утечку
данных как одну из основных угроз для своей ИТ
-
инфраструктуры. Проблемы с
утечками данных становятся особенно острыми с каждым годом: в 2023 году компания
S
ymantec зафиксировала увеличение на 40% случаев утечек, вызванных
несанкционированным доступом, по сравнению с предыдущим годом. Эти цифры
подчеркивают растущий риск для конфиденциальности и безопасности данных в
условиях активного внедрения цифровых технологий. Примером крупной утечки
данных является инцидент с компанией Equifax в 2017 году, когда были украдены
персональные данные более 147 миллионов человек, включая социальные номера, даты
рождения и другие конфиденциальные сведения. Этот случай стал тревожным
сигналом для всего мирового сообщества, продемонстрировав, насколько высоки риски
Iqtisodiy taraqqiyot va tahlil, 2025-yil, yanvar
www.e-itt.uz
372
для личной информации, если безопасность данных не обеспечена должным образом.
Задачи регулирования защиты данных на международной арене также становятся все
более актуальными. Одним из самых строгих нормативных актов в этой области
является Общий регламент по защите данных (GDPR), вступивший в силу в 2018 году в
Европейском Союзе. Он охватывает все аспекты обработки персональных данных,
включая их сбор, хранение, использование и передачу, и требует от организаций
соблюдения принципов минимизации данных, обеспечения прозрачности и прав
пользователей на конфиденциальность. Однако GDPR, несмотря на свою строгость, не
всегда применим эффективно на международной арене. В некоторых странах, таких как
США, законодательство в области защиты данных остается менее строгим. Закон
California Consume
r Privacy Act (CCPA), принятый в 2020 году, стал значительным шагом
вперед, но в сравнении с GDPR имеет различия в структуре и подходах к
регулированию
конфиденциальности данных, что подчеркивает необходимость улучшения
международных стандартов защиты данных. Глобализация и передача данных через
границы также порождают вопросы о юрисдикции и ответственности за безопасность
данных. В 2020 году Европейский суд отменил соглашение о защите данных между ЕС и
США (Privacy Shield), ставя под вопрос возможность безопасной передачи персональных
данных в США. Это решение показало, как важны глобальные стандарты защиты
данных, которые должны быть согласованы с международными требованиями, чтобы
обеспечивать безопасность информации при ее трансграничном обмене. Вместе с
тем,
научные достижения в области защиты данных при внедрении ИИ открывают новые
горизонты для повышения безопасности и конфиденциальности. Одним из самых
перспективных направлений является дифференцированное приватное вычисление,
которое позволяет обрабатывать данные без раскрытия личной информации. Эта
методика активно используется в области машинного обучения, где можно
анализировать данные, не нарушая конфиденциальности пользователей. Например,
Google применяет дифференцированную приватность в Chrome для защиты истории
поиска пользователей, что позволяет собирать данные для улучшения услуг, не
раскрывая индивидуальные сведения. Федеративное обучение также является важным
шагом в развитии ИИ, позволяя обучать модели ИИ на устройствах пользователей без
необходимости передавать данные в централизованные хранилища. Это решение
снижает риски утечек данных и позволяет использовать персональные
данные для
обучения ИИ без их загрузки в облако. Примером применения федеративного обучения
служат мобильные устройства, которые используют эти технологии для улучшения
предсказаний и рекомендаций, сохраняя конфиденциальность пользователей.
Технологии блокчейн, которые набирают популярность, открывают новые
возможности для создания безопасных и прозрачных методов хранения и обработки
данных. Например, IBM разработала платформу Food Trust на базе блокчейна, которая
отслеживает данные о происхождении продуктов и обеспечивает прозрачность цепочки
поставок. Это решение не только повышает прозрачность, но и предотвращает
мошенничество, обеспечивая безопасность данных в процессе их передачи. Кроме того,
новая криптографическая технология шифрования с нулевым разглашением (Zero
-
Knowledge Proofs) предоставляет возможности для повышения конфиденциальности.
Она позволяет одной стороне доказать другой, что она знает некую информацию, не
раскрывая саму информацию. Эта технология находит применение в различных ИТ
-
системах для повышения конфиденциальности и защиты данных, что является
особенно важным в условиях растущих угроз в цифровой среде. Таким образом,
актуальные угрозы безопасности данных требуют комплексного подхода, включающего
улучшение международных стандартов регулирования, внедрение инновационных
технологий и разработки новых методов защиты данных. Внедрение ИИ и других
Iqtisodiy taraqqiyot va tahlil, 2025-yil, yanvar
www.e-itt.uz
373
цифровых технологий в различных сферах жизнедеятельности невозможно без
надежных решений для обеспечения безопасности и конфиденциальности данных.
Влияние ИИ на право и политику:
•
В 2023 году Европейская комиссия предложила регламент об ИИ, который
направлен на установление правовых рамок для безопасного и этичного использования
ИИ. Этот регламент вводит строгие требования для ИИ
-
систем, которые обрабатывают
персональные данные, а также для тех, которые могут оказать серьезное воздействие
на права и свободы граждан.
Будущие тренды в защите данных:
•
В ближайшие годы ожидается дальнейшее развитие принципов защиты данных
с учетом развития ИИ, включая внедрение искусственного интеллекта в области
кибербезопасности. Ожидается, что в 2025 году рынок решений для ИТ
-
безопасности,
основанных на ИИ, составит более $30 млрд.
•
Важно отметить, что на научном горизонте находятся новые идеи для
совершенствования механизмов защиты, включая квантовое шифрование, которое
обещает обеспечить беспрецедентную защиту данных в условиях появления квантовых
вычислений.
Таким образом, вопросы защиты данных при внедрении ИИ продолжают
оставаться на переднем плане в научных и деловых кругах, что обусловлено растущими
угрозами и потребностью в новых, более эффективных решениях для обеспечения
конфиденциальности и безопасности данных.
Будущее
внедрения
искусственного
интеллекта
(ИИ)
с
учетом
конфиденциальности данных выглядит многогранно, и все более актуальным
становится вопрос о том, как обеспечить безопасность и защиту персональных данных
в условиях стремительного роста технологий. Прогнозы по внедрению ИИ
свидетельствуют о том, что объем мирового рынка ИИ может достичь $1,6 трлн к 2025
году, что отражает беспрецедентный рост использования этих технологий в различных
отраслях, таких как здравоохранение, финансы, правоохранительные органы,
образование и развлечения. Этот рост также обусловлен ускорением цифровой
трансформации и широким внедрением автоматизации бизнес
-
процессов. В таких
условиях организации стремятся использовать ИИ для повышения эффективности,
Iqtisodiy taraqqiyot va tahlil, 2025-yil, yanvar
www.e-itt.uz
374
улучшения качества обслуживания клиентов и обработки больших данных в режиме
реального времени. Однако с
увеличением числа ИИ
-
систем возникает угроза для
конфиденциальности данных, поскольку ИИ требует обширных массивов данных для
обучения и функционирования, включая персональные данные. Это может привести к
утечкам или неправильному использованию данных. По
данным отчета компании
Accenture, 61% руководителей предприятий считают вопросы безопасности данных и
конфиденциальности ключевыми при внедрении ИИ, что подчеркивает необходимость
соблюдения прав граждан на конфиденциальность и защиту их данных. В связи с
этим
появляется потребность в создании международных соглашений и стандартов,
регулирующих защиту персональных данных. Ўже существуют глобальные
инициативы, такие как Общий регламент по защите данных ЕС (GDPR), который стал
важным инструментом защиты конфиденциальности в Европе. В 2023 году
Европейский союз предложил еще более строгие правила для ИИ, с акцентом на
прозрачность, ответственность и соблюдение прав пользователей. Эти стандарты
помогут создать доверие среди пользователей и бизнеса. Технологические решения для
защиты данных становятся важной частью этой картины. К таким технологиям можно
отнести криптографию, анонимизацию данных, блокчейн и дифференцированное
приватное вычисление. Эти методы позволяют защищать данные в процессе их
обработки, сохраняя конфиденциальность и минимизируя риски утечек. Например,
дифференцированное приватное вычисление позволяет анализировать данные без
раскрытия информации о частных пользователях, что идеально подходит для ИИ
-
алгоритмов, работающих с большими объемами персональных данных.
Этика в
применении ИИ также становится важным аспектом. Международные организации,
такие как ООН и Всемирный экономический форум, разработали рекомендации по
этичному использованию ИИ, включая соблюдение прав человека, равенства,
прозрачности и справедливости. Многие компании, такие как Google и Microsoft, уже
приняли внутренние кодексы этики для ИИ, направленные на предотвращение
предвзятости и несправедливости в принятии решений на основе данных. Для
успешной интеграции ИИ в бизнес
-
процессы крайне важно повысить уровень доверия
со стороны пользователей и общества в целом. Одним из путей достижения этого
является создание независимых органов для мониторинга соблюдения стандартов
защиты данных, которые смогут отслеживать и контролировать соответствие
внедряемых ИИ
-
технологий нормативным актам и этическим стандартам. Важно
обеспечить прозрачность алгоритмов и принципов работы ИИ
-
систем, что поможет
устранить недовольство и опасения среди пользователей. Не менее важным аспектом
является повышение осведомленности среди организаций и граждан о значении
конфиденциальности данных и лучших практиках работы с ИИ. Обучение работников в
области защиты данных, а также внедрение программ по повышению грамотности в
области ИТ и конфиденциальности среди населения сыграет ключевую роль в
устойчивом развитии технологий ИИ. Таким образом, успешное внедрение ИИ в
будущем возможно лишь при условии разработки четких правовых норм и стандартов,
использования новейших технологий для защиты данных, соблюдения этических
принципов и обеспечения высокой степени доверия как со стороны бизнеса, так и со
стороны конечных пользователей.
Цифровая трансформация и внедрение искусственного интеллекта (ИИ) создают
новые возможности для бизнеса, государственных учреждений и отдельных
пользователей, но также порождают новые вызовы в области защиты данных и
конфиденциальности. В последние годы произошел значительный рост объемов
обрабатываемых данных, что ставит вопросы безопасности на первый план. По данным
IDC, мировой объем данных, генерируемых каждым пользователем в день, в 2023 году
достиг 2,5 квинтильонов байт, что делает задачи защиты данных критически важными
Iqtisodiy taraqqiyot va tahlil, 2025-yil, yanvar
www.e-itt.uz
375
для всех участников цифровой экономики. В условиях быстрого внедрения ИИ и
использования больших данных вопросы конфиденциальности и защиты становятся
центральными, особенно в контексте соблюдения норм международных стандартов.
Применение передовых технологий для защиты данных, таких как шифрование,
блокчейн, анонимизация и дифференцированное приватное вычисление, становится
основой для обеспечения безопасности в условиях использования ИИ. Например,
криптографические методы, такие как асимметричное шифрование, применяются для
защиты данных при их передаче через интернет, обеспечивая надежную защиту от
перехвата и несанкционированного доступа. В то время как блокчейн, обеспечивающий
децентрализованную, неизменяемую запись всех операций, нашел широкое
применение в финансовом секторе, например, в криптовалютных транзакциях, его
использование также выходит за рамки финансов и
включает обеспечение
безопасности при обработке медицинских и юридических данных. С другой стороны,
технологии, такие как анонимизация, позволяют обрабатывать персональные данные,
не раскрывая информацию о пользователях. Это критично для таких отраслей, как
здравоохранение,
где хранение и обработка личных данных пациентов должны
соответствовать самым строгим стандартам безопасности. В частности, в 2020 году в
Европейском Союзе был принят «Регламент ЕС о медицинских устройствах» (MDR),
который требует строгого соблюдения конфиденциальности данных в медицинской
сфере. Анонимизация является ключевым инструментом для соблюдения этих норм,
позволяя проводить исследования без раскрытия личных данных. Еще одним новым и
перспективным направлением является дифференцированное приватное
вычисление,
которое позволяет анализировать данные без их раскрытия. Технология позволяет
провести вычисления над зашифрованными данными, что делает возможным
использование информации для анализа и обработки без необходимости раскрывать
саму информацию. Это особенно важно в финансовых учреждениях, где безопасность
информации имеет первостепенное значение. В 2023 году компания Intel объявила о
разработке новой платформы для дифференцированного приватного вычисления, что
значительно улучшит безопасность и эффективность обработки данных в реальном
времени.
Для эффективного внедрения ИИ в условиях соблюдения конфиденциальности
необходимо создание международных стандартов и регламентов, которые обеспечат
согласованность всех технологий защиты
данных. Такие инициативы, как Общий
регламент защиты данных (GDPR) в Европейском Союзе и Закон о защите
конфиденциальности потребителей Калифорнии (CCPA) в США, являются важными
шагами в этом направлении. GDPR, вступивший в силу в 2018 году, стал эталоном
для
многих стран, стремящихся обеспечить защиту данных на международном уровне.
Согласно данным Европейской Комиссии, с момента введения GDPR более 80%
компаний, работающих в ЕС, приняли меры по улучшению защиты данных, а также
повысили свою прозрачность в отношении обработки персональной информации.
Внедрение ИИ в такие области, как автоматизация производства, здравоохранение и
финансы, неразрывно связано с требованиями к защите данных. В 2023 году было
опубликовано исследование, в котором отмечается, что
63% организаций сталкиваются
с трудностями в обеспечении безопасности при внедрении ИИ. Этот факт подчеркивает
важность разработки новых методов защиты, которые будут соответствовать текущим
и будущим требованиям безопасности. Одним из важнейших аспектов внедрения ИИ
является создание эффективных механизмов защиты данных на всех уровнях их
обработки. В последние годы появились решения, которые используют ИИ для
обеспечения безопасности данных, такие как системы машинного обучения для
мониторинга и предотвращения утечек данных в реальном времени. Например,
компания Darktrace разработала систему на базе ИИ, которая анализирует поведение
Iqtisodiy taraqqiyot va tahlil, 2025-yil, yanvar
www.e-itt.uz
376
пользователей в сети и обнаруживает аномалии, указывающие на возможные угрозы.
Это позволяет минимизировать риски утечек данных и улучшить общую защиту
информации.
Таким образом, цифровая трансформация и внедрение ИИ требуют не только
внедрения новейших технологий защиты данных, но и создания международных
стандартов, которые обеспечат безопасность и конфиденциальность на всех
уровнях.
Современные подходы, такие как шифрование, блокчейн, анонимизация и
дифференцированное приватное вычисление, должны стать основой для безопасного и
эффективного использования ИИ в различных сферах. Важно также, чтобы компании и
государства активно разрабатывали и внедряли такие меры, которые смогут
обеспечить безопасность данных на глобальном уровне и соответствовать
международным требованиям и стандартам.
Анализ и обсуждение результатов
.
При стремлении регионов оптимизировать свои ресурсы, поддерживать
инновации и
обеспечивать устойчивый рост, стратегическое планирование становится
неотъемлемым инструментом. В условиях развития экономики все более важным
становится комплексный и перспективный подход к производству. Регионы,
сталкивающиеся с необходимостью внедрения
цифровых технологий и искусственного
интеллекта (ИИ), должны учитывать широкий спектр факторов для разработки
эффективной стратегии цифровой трансформации. Перед началом стратегического
планирования важно тщательно понять динамику каждого региона. Географические
особенности, демографический состав, существующая инфраструктура и местная
промышленность являются ключевыми факторами, которые помогают сформировать
общее понимание текущей ситуации. Эта информация служит основой для разработки
стратегии, направленной на цифровую трансформацию, внедрение ИИ и обеспечение
безопасности данных, с учетом специфики каждого региона. Реализация цифровых
технологий и ИИ требует особого внимания к развитию инфраструктуры, подготовке
кадров и
внедрению эффективных нормативно
-
правовых актов, направленных на
безопасность данных. Важно отметить, что успешная интеграция ИИ в экономику
развивающихся стран зависит от наличия устойчивой правовой базы и готовности
компаний и государственных структур к
адаптации к новым технологическим вызовам.
Таким образом, развитие и внедрение ИИ в экономику требует комплексного подхода,
включающего стратегическое планирование, оценку локальных условий, а также
создание благоприятных условий для роста инноваций и безопасности данных.
Выводы и предложения.
Подводя итог, можно отметить, что внедрение стратегического планирования для
развития производства в регионах, особенно в развивающихся странах, открывает
значительные возможности для экономического роста и обеспечения устойчивости.
Применение цифровых технологий и искусственного интеллекта в этих странах требует
создания адаптированных стратегий, основанных на теоретических основах и
методологических подходах, которые соответствуют реальным условиям и
потребностям местных экономик. Для успешной цифровой трансформации экономики
развивающихся стран, таких как Ўзбекистан, необходимо учитывать уникальные
социально
-
экономические вызовы и возможности, с которыми сталкиваются эти
регионы. Важным шагом является разработка стратегий, которые будут
соответствовать международным тенденциям, но также адаптированы к местным
особенностям. Это требует разработки эффективных и гибких подходов к внедрению
ИИ и цифровых технологий, а также решения вопросов защиты данных и обеспечения
их безопасности.
Iqtisodiy taraqqiyot va tahlil, 2025-yil, yanvar
www.e-itt.uz
377
Рекомендации для
успешного внедрения цифровых технологий и ИИ включают:
1.
Разработка комплексных стратегий цифровизации, которые учитывают
специфику каждого региона и обеспечивают сбалансированное распределение
ресурсов.
2.
Создание инфраструктуры для поддержки инноваций, включая развитие сетей
связи, дата
-
центров и образовательных программ для подготовки специалистов в
области ИТ и ИИ.
3.
Ўсиление государственного регулирования в области защиты данных, чтобы
обеспечить безопасность и конфиденциальность в процессе цифровой трансформации.
4.
Повышение уровня сотрудничества между государственными органами,
частными компаниями и международными партнерами для обмена опытом и
внедрения лучших практик.
5.
Инвестирование в развитие инновационных секторов экономики, таких как
финтех, агротех и экотехнологии, с использованием ИИ для повышения их
эффективности.
Таким образом, успешная интеграция ИИ в экономику требует комплексного
подхода и учета местных условий, что позволит развивающимся странам эффективно
использовать цифровизацию для повышения экономического потенциала и
конкурентоспособности на международной арене.
Литература/Reference:
Forrester, J.W. (1992). Policies, Decisions, and Information Sources for Modeling. European
Journal of Operation Research, 59(1), 42-63. https://doi.org/10.1016/0377-2217(92)90006-U.
Kabir, M.; Bartley, P. (2020). Challenges and Opportunities of Digital Economy in Developing
Countries: A Review of Artificial Intelligence Adoption. International Journal of Digital
Transformation, 8(2), 112-127. https://doi.org/10.1016/j.ijdt.2020.02.004.
Rosenblatt, J. (2019). The Role of Artificial Intelligence in Economic Development and
Transformation in Emerging Markets. Journal of Emerging Technologies in Economics, 15(4),
323-338. https://doi.org/10.1016/j.jete.2019.09.004.
Salet, W.; Faludi, A. (2000). Three Approaches to Strategic Spatial Planning. In: The Revival
of Strategic Spatial Planning. Amsterdam, Royal Netherlands Academy of Arts and Sciences, pp.
1
–
10.
Sharpe, J. (2016). Digital Transformation and Artificial Intelligence in Emerging Economies:
A
Socio-Economic
Analysis.
Global
Economic
Review,
18(3),
145-160.
https://doi.org/10.1016/j.ger.2016.05.003.
Vasilevska, L. (2009). Strategic Planning for Regional Development: The European Context.
SPATIUM International Review, 21, 19-26. https://doi.org/10.1530/sir.2009.21.19.
Vazhnikov, A.; Smith, R. (2021). Impact of Digital Platforms and Artificial Intelligence on
Production Sectors in Emerging Economies. Journal of Technological Innovation, 29(1), 45-62.
https://doi.org/10.1016/j.jti.2021.01.002.
Zolotov, P.; Ivanov, A. (2020). Artificial Intelligence and Economic Transformation in
Developing Economies. Journal of Economic and Technology Studies, 14(3), 202-213.
https://doi.org/10.1016/j.jets.2020.07.001.
