?
Искусственный интеллект в контексте юридической техники
Гл. 22. С. 498–525.
В главе рассматривается история возникновения искусственного интеллекта (ИИ), его отличительные признаки и этапы развития. Даны наиболее распространенные классификации ИИ. Показаны преимущества ИИ и его недостатки, а также опасности и риски, которые он может создавать для человека. Обсуждается субъектность ИИ и его возможный юридический статус. Анализируются сферы применения ИИ в области права, в том числе его использование как средства юридической техники. Приведены вопросы для самоконтроля, текстовые задания и список литературы.
В книге
Баранов В. М., Баранова М. В., Губаева Т. В., Давыдова М. Л., Исаков В. Б., Каргин К. В., Конев А. Н. М.: Издательство Проспект, 2024.
Клементьев А. П., Касаткина А. С., Legal Issues in the Digital Age 2026 Vol. 7 No. 2 P. 40–60
Добавлено: 14 июля 2026 г.
Стоянова О. В., Окусков И. С., Бизнес-информатика 2026 Т. 20 № 2 С. 81–93
Интеграция искусственного интеллекта (ИИ) в информационные технологии трансформирует требования к компетенциям специалистов, однако проникновение ИИ-компетенций на ранние этапы жизненного цикла программного обеспечения (Software Development Life Cycle, SDLC) – анализ требований и планирование – остаётся недостаточно изученным. Существующие работы опираются на статические модели компетенций без эмпирической валидации либо анализируют рынок труда на агрегированном уровне профессий, не ...
Добавлено: 5 июля 2026 г.
Гаджимирзаев Ш. М., Хельвас А. В., 2023 3rd International Conference on Innovative Research in Applied Science, Engineering and Technology (IRASET) Mohammedia, Morocco 2023 P. 1–6
В статье предлагается архитектура событийно-управляемого Центра экстренного реагирования с компонентом компьютерного зрения. Анализируются источники информации и обсуждаются подходы к использованию событий компьютерного зрения для обнаружения и оценки тактических ситуаций. Сообщения от компонентов компьютерного зрения преобразуются в Протокол общих оповещений (Common Alerting Protocol) и обрабатываются средой Центра управления для распознавания тактических ситуаций. ...
Добавлено: 26 июня 2026 г.
Сельский А. К., Снегирев А. Ю., Колбин Е. И. и др., В кн.: Цифровая клиентоцентричность. Как современные технологии помогают компаниям и государству сделать шаг навстречу потребителям.: М.: ИСИЭЗ ВШЭ, 2026. Гл. 2 С. 71–142.
Вторая глава монографии посвящена анализу современных мегатрендов клиентоцентричности, которые формируются под воздействием цифровых технологий и трансформируют подходы компаний и государственных органов к взаимодействию с клиентами и гражданами. На основе семантического анализа больших данных (с использованием системы iFORA) и экспертных интервью авторы выделяют четыре ключевых мегатренда.
Первый мегатренд, проактивное взаимодействие и персонализация, описывает переход от реактивного обслуживания к предвосхищению ...
Добавлено: 26 июня 2026 г.
Космарский А. А., Напреенко И. В., Journal of Cultural Economy 2026 P. 1–4
Добавлено: 23 июня 2026 г.
В декабре 2025 г. в Институте философии РАН состоялся «круглый стол» с международным участием на тему «Социальное программирование как методологический инструмент сетевой самоорганизации: проблемы и тенденции». Организаторы «круглого стола» – журнал «Вопросы философии» и представители научного проекта № 25-28-00707 «Социальное программирование как проблема сетевой самоорганизации», поддержанного Российским научным фондом. В обсуждении приняли участие философы-эпистемологи, специалисты ...
Добавлено: 18 июня 2026 г.
Романова Т. В., Бинштейн М. М., Медиалингвистика 2026 Т. 13 № 1 С. 28–50
В данной статье противопоставляется узкое и широкое понимание содержание термина ИИ, фиксируется история его появления. Функционирование термина ИИ рассматривается в сопоставительном аспекте по данным российских и китайских медийных источников: ...
Добавлено: 14 июня 2026 г.
Бархатова Л. А., Социологические исследования 2026 № 5 С. 71–83
В статье концептуализируются методологические возможности сетевого анализа гиперссылок как способа эмпирической реконструкции социального взаимодействия через цифровые следы. На примере анализа сети партнерств в сфере искусственного интеллекта (ИИ) в России представлена авторская аналитическая схема перевода технических связей гиперссылок в социологические категории. Описан полный цикл обработки данных, собранных веб-краулингом, включая этап контекстуализации через ручную верификацию содержания ссылок. ...
Добавлено: 12 июня 2026 г.
Butorova A., Bobakov V., Sergeev A. и др., European Physical Journal: Special Topics 2026 P. 1–19
Добавлено: 10 июня 2026 г.
Seul: PMLR, 2026.
Добавлено: 4 июня 2026 г.
Levin J., Oprea T. I., Davidovich S. и др., Nature Biotechnology 2020 P. 1127–1131
Пандемия COVID-19 изменила способы обмена и распространения научных и клинических результатов. Согласно недавнему анализу, в среднем каждую неделю публикуется 367 статей, посвященных COVID-19, при этом медианное время от подачи до принятия составляет всего 6 дней (по сравнению с 84 днями для материалов, не связанных с COVID-19)¹. Эти беспрецедентные сроки рецензирования — и в некоторых случаях ...
Добавлено: 1 июня 2026 г.
Slivnitsin P., Мыльников Л. А., Engineering Applications of Artificial Intelligence 2026 Vol. 179 Article 115185
Добавлено: 29 мая 2026 г.
Geneva: International Telecommunication Union, 2025.
Добавлено: 26 мая 2026 г.
Добавлено: 23 мая 2026 г.
Самойлов О. М., Татарко А. Н., Вопросы теоретической экономики 2026 № 2 С. 209–228
В статье представлен теоретический обзор литературы за последние десять лет, посвящённой анализу социально-психологических факторов доверия искусственному интеллекту. Повсеместное внедрение автоматизированных ИИ-систем, связанное с ожидаемым экономическим ростом, снижением ресурсных затрат и оптимизацией ряда рабочих процессов, на практике зачастую сталкивается с недоверием пользователей к новым инструментам и отсутствием готовности трансформировать классические рабочие процессы. Совокупность факторов снижения доверия ...
Добавлено: 21 мая 2026 г.
Миловидов С. В., Булгаков В. А., Информатика и образование 2026 Т. 41 № 2 С. 32–43
Данное исследование продолжает дискуссию в академическом сообществе относительно внедрения в образовательный процесс технологий глубокого машинного обучения или так называемого искусственного интеллекта и их влияния на сложившиеся в российской системе высшего образования практики. На протяжении последних лет уже сформировался корпус исследований, посвященных взаимодействию с подобными алгоритмами в рамках решения научно-практических задач. При этом довольно редко рассматривается ...
Добавлено: 18 мая 2026 г.
Федоров Н. С., Финансовый журнал 2025 Т. 17 № 6 С. 99–112
DCF-модель является одной из наиболее часто используемых при оценке стоимости компаний для принятия инвестиционных решений. Тем не менее оценка точности данной модели остает ся важным исследовательским вопросом. В статье представлена оценка точности спецификаций DCF-модели на основе анализа отклонений справедливых цен акций компаний, котирующихся на фондовом индексе S&P 500. Справедливые цены спецификаций DCF-модели составлены на основе ...
Добавлено: 15 мая 2026 г.
Федоров Н. С., Финансы и бизнес 2025 Т. 21 № 3 С. 34–50
В настоящее время роль искусственного интеллекта все больше занимает значительную роль в различных сферах, в том числе возрастает роль машинного обучения и в финансовой области. Оценка стоимости компании остается важной частью исследований ввиду своей сложности корректной предска зательной точности целевых цен акций. В данном исследовании проведено сравнение предсказательной точности целевой стоимости акций с применением модели дисконтирования ...
Добавлено: 15 мая 2026 г.