Павленко Ю.С.
ПОНЯТИЕ, СУЩНОСТЬ ЦИФРОВОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ СОЦИАЛЬНОЙ СФЕРЫ *
Аннотация:
в данной статье предпринимается попытка выявить общие признаки, характеризующие институты социальной сферы. В работе представлен анализ подходов к определению понятия цифровой трансформации и цифровизации, а также выделено понятие цифровой трансформации социальной сферы. Представлена классификация инструментов, которые являются составляющими цифровой трансформации социальной сферы. Обозначена классификация востребованных методов искусственного интеллекта, определены основные тенденции цифровой трансформации социальной сферы.
Ключевые слова:
социальная сфера, цифровая трансформация, искусственный интеллект, роботизация, цифровизация, тенденции
Стремительное развитие общества в последние годы обуславливает появление во всех сферах новейших разработок и реализацию инновационных идей. Передовые государства современного человечества стремятся к успешной модернизации общественной жизни через активное осуществление процесса цифровой трансформации. Особенно важен данный процесс в социальной сфере, где внедрение искусственного интеллекта и робототехники способно обеспечить существенное повышение уровня жизни.Социальная сфера представляет собой область общественной жизни, включающую в себя совокупность институтов, обслуживающих базовые социальные потребности населения: образование, здравоохранение, культура, социальная защита и социальное обеспечение, в том числе предоставление населению государственных и муниципальных услуг, занятость населения, психологическая помощь и социализация, а также другие институты, направленные на обеспечение жизнедеятельности человека и повышение уровня его удовлетворенности жизнью.Институты социальной сферы характеризуются следующими общими признаками:- предоставляют блага, в основном в форме услуг, предметом воздействия которых являются люди и возможности их повседневной жизнедеятельности,- потребление предоставляемых благ имеет значительные внешние эффекты,- деятельность этих институтов является объектом систематического применения ценностных оценок,- институты социальной сферы имеют своим непосредственным адресатом людей, их материальные, физические и духовные возможности.Сущность социальной сферы проявляется и в ее политическом влиянии и заключается в обеспечении стабильности общества, его социального самосознания, объемов производства материальных благ, качестве и доступности социальных услуг: медицинских, образовательных, других услуг. Одновременно, социальная сфера является мощным регулятором и фактором процессов общего развития экономики государства, так как производство социальных благ и услуг представляет собой способ удовлетворения конечных потребностей человека и выражает основные цели функционирования всей макроэкономической системы.В настоящее время управление социальной сферой все больше становится предметом внимания и ответственности органов государственной власти, по этой причине крайне важно рассматривать цифровую трансформацию как один из важнейших инструментов государственного управления.При этом, как на законодательном, так и на доктринальном уровне, планомерно создается фундамент для цифровой трансформации. В связи с этим актуальными становятся некоторые теоретические положения, касающиеся данного процесса. В первую очередь, стоит обратить внимание на подходы к определению понятия цифровой трансформации. Данный термин претерпевает видоизменения в зависимости от той сферы, где он используется. Например, если говорить о бизнес-сфере, то цифровая трансформация – это, в первую очередь, преобразование как отдельных бизнес-процессов предприятия или всего бизнеса в целом, так и деятельности отдельных институциональных единиц государственного уровня [3, с. 206]. В социологии цифровая трансформация зачастую раскрывается как цифровой переворот, следствием которого стала цифровая экономика, способная предоставить высококачественную инфраструктуру информационно-коммуникационных технологий и мобилизовать возможности этих технологий на благо потребителей, бизнеса и государства [5, с. 158]. Интересна научная позиция, согласно которой под цифровой трансформацией понимается расширяющееся использование современных цифровых технологий в самых различных сферах деятельности человека [4, с. 25]. Также цифровая трансформация характеризуется как процесс перехода к цифровой экономике, который включает в себя не только переход к новым технологиям, но и постепенную перестройку привычных принципов управления, изменение подходов к управлению человеческими ресурсами. Данное определение предполагает изменения не только в отношении самих технологий, но и в подходах в управлении, создании новых продуктов и услуг, способах и методах предоставления данных услуг, а также процессах коммуникации. Когда трансформируется целая отрасль или регион, можно уже говорить о цифровом развитии (рис. 1)./Рис. 1. Объекты цифровой трансформации. Однако, в связи с особенностями функционирования социальной сферы актуальным является дальнейшее совершенствование понятийного аппарата и формирование определения, которое непосредственно отражает черты цифровой трансформации данной сферы. Видится, что цифровая трансформация – глобальный современный процесс, направленный на модернизацию всех областей общественной жизни, включающий в себя механизмы роботизации, цифровизации, связанный с внедрением инновационных технологий и искусственного интеллекта в существование общества. Таким образом, в рамках социальной сферы цифровая трансформация – процесс, направленный на модернизацию социальной сферы общественной жизни, включающий в себя механизмы ее роботизации и цифровизации, связанный с внедрением в социальную сферу инновационных технологий и искусственного интеллекта с целью повышения уровня качества жизни населения. Однако, стоит отметить, что в науке существует несколько доктринальных позиций по поводу формулировок понятий, которые входят в определение цифровой трансформации.В частности, одним из обсуждаемых вопросов является проблема создания легального понятия искусственного интеллекта. Одним из ученых, освещающих в своих работах данную тему, является доктор юридических наук В.А. Лаптев. Теоретик пишет о том, что понятие «искусственный интеллект» является одновременно изученной и дискуссионной темой. В. А. Лаптев делает вывод, что искусственный интеллект стоит отграничивать от обычного робота в зависимости от наличия у первого такого признака, как мышление [8,с.82]. Именно мышление позволяет искусственному интеллекту принимать «новые» решения, которые не были изначально заложены в его программе. Стоит отметить, что в научной теории активно изучается и прорабатывается понятие искусственного интеллекта. Так, П. М. Морхат считает, что искусственный интеллект – это полностью или частично автономная самоорганизующаяся компьютерно-аппаратно-программная виртуальная или киберфизическая, в том числе биокибернетическая система, наделенная/обладающая рядом программно-синтезированных способностей и возможностей. Стоит обратить внимание на данный термин, так как здесь выделяется перечень важных характеристик, таких как «автономность», «самоорганизация» и т.д. Данное понятие считается достаточно проработанным и актуальным [10, с. 49]. Кроме того, различные ученые выдвигают научную позицию, согласно которой искусственный интеллект стоит понимать в узком и широком смыслах. В широком смысле, например, Д. Маккарти предлагает понимать искусственный интеллект как «отрасль информатики, главной задачей которой является создание систем и машин способных к выполнению задач, которые считаются требующими участия человеческого разума, при ограниченном вмешательстве человека или вообще без такого вмешательства». В узком же смысле искусственный интеллект – это системы и программы, призванные решать индивидуальные задачи [12, с. 129]. При этом стоит отметить тот факт, что данная научная позиция является более технической, нежели юридической. Также обсуждается возможность разделения искусственного интеллекта на три вида:1) Узкий ИИ,2) Общий ИИ,3) Супер ИИ.Основные отличия в том, что узкий ИИ обладает когнитивным интеллектом, общий ИИ вдобавок обладает еще и эмоциональным восприятием [10, с.49]. При этом супер ИИ, помимо этого, способен обладать социальными навыками. Человек же, в отличии от искусственного интеллекта, способен еще и на художественное творчество, а также самообучение (рис. 2). Методы, применяемые в рамках самообучения искусственного интеллекта, могут структурно различаться, о чем будет сказано далее, однако данный процесс также постоянно изменяется, что обуславливает постоянные изменения в данной диспозиции./Рис. 2. Разделение искусственного интеллекта на три вида.Следует обозначить, что сам процесс цифровой трансформации является достаточно глобальным процессом, который включает в себя множество других, менее крупных механизмов. В частности, в него входит понятие цифровизации, которое является одной из составляющих широкого процесса. Говоря о термине цифровизация, стоит отметить его постепенное видоизменение, а также существование большого количества подходов к его определению. Достаточно распространенной является позиция, согласно которой цифровизацию следует понимать в узком смысле, как оцифровку данных, а также в более широком смысле. При этом, отдельно выделяется уникальность термина цифровизации в зависимости от сферы его применения, то есть множественность подходов к определению данного термина связывается еще и с этой идеей [2, с. 8]. В свою очередь, такие ученые как Халин В.Г. и Чернова Г.В. определяют цифровизацию как преобразование информации в цифровую форму, что снижает издержки, обеспечивает повышение эффективности экономики, улучшение качества жизни граждан [9, с. 34]. В науке цифровизация также рассматривается в 3 аспектах: переход с аналоговой формы передачи информации на цифровую, оцифровывании информации для ее дальнейшего использования и хранения, широком применении цифровых и иных технологий в современной жизни. Отдельно стоит отметить, что цифровизация – динамичный процесс, что влияет и на постоянное изменение самого понятия и осложняет возможность выведения единого и устойчивого термина. Разобравшись в особенностях таких понятий как «искусственный интеллект» и «цифровизация», необходимо отметить, что внедрение данных инструментов цифровой трансформации в социальную сферу жизни общества обуславливает необходимость решения ряда правовых вопросов. В частности, в науке обсуждается правовой статус искусственного интеллекта, возможность его рассмотрения в качестве полноценного субъекта правовых отношений. Так, доктор юридических наук В.А. Лаптев в своем научном труде рассуждает о перспективах признания робота в качестве субъекта права. Как отмечает ученый, несмотря на то, что сейчас роботы юридически являются объектами правоотношений, в ближайшем будущем возможно последовательное изменение их правового статуса: 1) В краткосрочной перспективе роботы так и будут оставаться исключительно объектами гражданских прав,2) В среднесрочной перспективе они обретут устойчивые признаки субъекта правовых отношений,3) В долгосрочной перспективе В.А. Лаптев говорит о юридическом и фактическом развитии категории «виртуального пространства», в котором роботы станут полноценными участниками правовых отношений [8, с. 82]. В доктрине существует научная позиция о том, что развитие данного правового института неизбежно повлияет на изменение некоторых законодательных категорий. Например, американский экономист Майкл Шерер в одном из своих трудов рассуждает о том, что традиционные методы правового регулирования, такие как лицензирование или возможность применения деликтной ответственности не являются вполне пригодными для управления совокупностью потенциальных рисков, порождаемых деятельностью искусственного интеллекта [13, с. 371].Еще одним преимуществом искусственного интеллекта является способность обрабатывать колоссальные объемы информации. В современном обществе все более актуальной становится разработка механизмов, которые могли бы хранить и обрабатывать данные о человеческой жизни, потребностях общества, его интересах. Для этого в современных государствах используются сервисы для углубленной аналитики, работающие на основе концепции Big Data.Отдельно необходимо отметить, что существуют многообразные методы искусственного интеллекта для функционирования и обработки Big Data. Кроме того, в науке рассматривается несколько классификаций методов, среди которых наиболее востребованной является следующая [7, с. 303]:1) Математические модели, их программные и аппаратные реализации, функционирующие по принципу организация и построения биологических нейронных сетей, а также сами нейронные сети,2) Наличие нечетких множеств и мягких вычислений, которые с помощью математической теории дают возможность описания нечетких терминов и знаний, делая нечеткие выводы. Через данные методы возможно отображать неточности и неопределенности окружающего нас мира,3) Построенные на знаниях экспертные системы, являющиеся набором программ, которые реализуют компетенции эксперта, рассматривая проблемы определенных предметных областей. Такие системы дают советы, анализируют, проводят консультации, даже ставят диагнозы. Их практическое применение в трудовой сфере позволяет повысить эффективность производства в целом. Если говорить об основных отличиях экспертных систем, то стоит выделить факт использования специального механизма, который заключается в выводе решений и новых знаний на основе существующих,4) Эволюционное моделирование (генетические алгоритмы, многоагентные системы). Этот метод использует признаки теории Дарвина для построения интеллектуальных систем. Эволюционные алгоритмы моделируют базовые положения в теории биологической эволюции - процессы отбора, мутации и восстановление популяции особей. Является частью более обширной области искусственного интеллекта — вычислительного интеллекта,5) Machine Learning (Deep Learning, Data Mining и анализ данных, поиск закономерностей в хранилищах данных). Одним из наиболее популярных является метод Machine Learning, который заключается, в способности искусственного интеллекта к самообучению. По настроенным алгоритмам искусственный интеллект учится определять желания клиента, а также находить наиболее оптимальные решения. Технология Machine learning уже в наши дни активно используется в самых разных сферах жизнедеятельности. Например, в медицине благодаря данной технологии по совокупности факторов искусственный интеллект может моментально ставить нестандартные диагнозы, на которые у профессиональных врачей уходит гораздо больше времени. А в области юриспруденции, например, роботы-судьи создаются, в том числе, с целью автоматизированного обобщения судебной практики для вынесения тождественных решений по исключительно тождественным делам. Разновидностью Machine Learning следует считать Deep Learning. Если первое может основываться как на самообучении, так и на искусственном совершенствовании искусственного интеллекта человеком через ключевые алгоритмы, то второе – глубокое обучение, является преимущественно самообучением и основывается, в первую очередь, на целом множестве нейронных процессов, взаимосвязанных и направленных на самосовершенствование искусственного интеллекта в процессе деятельности. Таким образом, Deep Learning является более сложным процессом, требующим большего количества данных, зависящим от высокопроизводительных компьютеров, включающая несколько уровней в процессе обучения, что обуславливает долговременность процесса. Следует отметить, что методы искусственного интеллекта применяются в зависимости от поставленных задач. Но Machine Learning следует считать наиболее востребованным методом из всего их множества, так как, чем большее количество инструментов используется в рамках Machine Learning, тем более эффективно решаются поставленные задачи, к тому же он обладает высокой точностью прогнозирования и требует куда меньшее время для обучения.Стоит отметить, что международный процесс цифровой трансформации затрагивает все существующие государства. Внедрение все большего количества роботов в разные сферы общественной жизни, в том числе, в социальную сферу, порождает создание и развитие учеными не только инновационных идей, но и возможных теоретических проблем. Так, доктор философских наук, профессор Резаев А. В. в одной из своих научных работ рассуждает про проблему искусственной социальности. В данном контексте видится актуальным его позиция о необходимости корреляции исследовательской деятельности социологов и проблем искусственной социальности, когда прослеживается тенденция, при которой полноценными участниками общества становятся роботы. По мнению А.В. Резаева, необходимо ответить на вопрос о том, как измерить искусственную социальность. Это позволит проанализировать взаимодействие людей с искусственным интеллектом, что, однако, возможно лишь в условиях кросс-дисциплинарного подхода [11, с.11].Важным остается и изучение этического вопроса внедрения искусственного интеллекта в социальную сферу жизни общества. Дипломированный специалист по качеству, член Института MCMI Лиза Портер в своем совместном научном труде с кандидатом социологических наук Гасумовой С.Е. [1, с. 82] рассуждает об основных этических проблемах роботизации социальной сферы. В статье подчеркивается ряд тезисов о возможностях искусственного интеллекта полноценно удовлетворять социальные и эмоциональные потребности людей, ответственности при потенциальном нанесении сломанным роботом вреда человеку, влиянии роботов на экономическую ситуацию на рынке труда. Приводится ряд реальных примеров, подтверждающих актуальность выдвинутых тезисов. Видится, что этическая проблема еще долгое время будет оставаться в центре внимания ученых, исследующих процесс цифровой трансформации социальной сферы.Несмотря на существование в науке ряда неразрешенных вопросов о правовом и социальном статусе роботов, ряд исследователей активно прорабатывает возможности их теоретического применения в разных сферах общественной жизни: машиностроении, металлургии, судостроении, электроэнергетике, легкой промышленности, бизнес-образовании, виртуальных школах, университетах. Искусственный интеллект может использоваться и в прикладных целях, например, смарт-контрактах, кибербезопасности и т.д. Однако стоит выделить ключевую негативную тенденцию, связанную с данным процессом: отмирание ряда профессий, а как следствие, ограничение количества рабочих мест. Однако, учитывая потенциальную сложность и рисковый характер внедрения искусственного интеллекта в фактически действующие общественные институты, необходимо проводить его тщательную предварительную проверку. Одной из существующих платформ, позволяющих осуществлять эксперименты по цифровой трансформации социальной сферы, является «регуляторная песочница». Такие платформы позволяют тестировать инновации, несмотря на законодательные ограничения, создавая фундамент для цифровой трансформации. Ряд исследователей определяет «регуляторные песочницы» как адекватный ответ на современные вызовы информационной эры [6, с. 266].Обобщая вышесказанное, необходимо выделить несколько важных тенденций цифровой трансформации социальной сферы:1) Ключевой тенденцией является комплексное проникновение механизмов цифровой трансформации в разные институты социальной сферы. Данный процесс неминуемо охватывает диаметрально различные сферы, что показывает теоретическую полезность применения роботов и искусственного интеллекта в самых разных жизненных обстоятельствах. В частности, общество все чаще прибегает к использованию механизмов углубленной аналитики, а также сервисов обработки колоссальных объемов информации Big Data,2) Отдельно стоит выделить тенденцию постоянного стремления к совершенствованию механизмов цифровой трансформации. Как уже было сказано, цифровая трансформация всегда начинается с тестовых запусков, на практике сначала проводится тестовая работа тех или иных технологий, и только в дальнейшем этот процесс масштабируется,3) Еще одной интересной тенденцией является увеличение количества необходимых специалистов для обслуживания искусственного интеллекта. Эта тенденция видится вполне логичной: по мере расширения процесса цифровой трансформации в социальной сфере государству и бизнесу необходимо проводить постоянную работу по поиску тех работников, которые могли бы на высоком уровне взаимодействовать с искусственным интеллектом для его корректного функционирования, обеспечивая высокое качество реализации процесса цифровой трансформации,4) Наконец, важной тенденцией стоит отметить изменение нормативной базы, регулирующей вопросы деятельности искусственного интеллекта в социальной сфере, которое происходит пропорционально масштабам его внедрения. Эта тенденция будет более подробно рассмотрена далее.Таким образом, в результате проведенного анализа удалось проследить не только ряд фактических изменений, постепенно происходящих в социальной сфере, связанных с ее цифровой трансформацией, но и ознакомиться с рядом существующих теоретических и практических проблем, непосредственно вызванных данным процессом. На законодательном уровне постепенно создается фундамент для внедрения искусственного интеллекта в общественную жизнь. Остается нерешенным вопрос легального определения правового статуса искусственного интеллекта, в том числе его понятия. При этом стоит отметить важнейший аспект: понятия искусственный интеллект, роботизация, цифровизация – это разные термины, обладающие своей спецификой и наполнением. Однако, очевидно можно утверждать, что все вышеперечисленные понятия являются составляющими одного масштабного процесса цифровой трансформации общества, его движения вперед с целью улучшения жизни людей.В науке активно изучаются подходящие направления для цифровой трансформации уже в ближайшем будущем, исследуется этический вопрос, связанный с данным процессом, рассматриваются механизмы и алгоритмы, теоретически способные заложить необходимый фундамент для измерения искусственной социальности. На практике реализуется ряд идей, способствующих более безопасной цифровой трансформации разных сфер общества. Среди таких идей следует выделить разработку и фактическое использование роботов в реальной жизни, а также организацию «регуляторных песочниц», создающих основу для полноценной цифровой трансформации.
Номер журнала Вестник науки №1 (70) том 2
Ссылка для цитирования:
Павленко Ю.С. ПОНЯТИЕ, СУЩНОСТЬ ЦИФРОВОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ СОЦИАЛЬНОЙ СФЕРЫ // Вестник науки №1 (70) том 2. С. 593 - 607. 2024 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/12337 (дата обращения: 17.05.2024 г.)
Вестник науки СМИ ЭЛ № ФС 77 - 84401 © 2024. 16+