Механізми державної підтримки використання штучного інтелекту для забезпечення стійкості економічного розвитку

На наступному етапі необхідно сформувати інституційну структуру, яка має включати органи нагляду, сертифікації, ліцензування, установи для організації навчання, перепідготовки і підвищення кваліфікації кадрів з метою забезпечення ефективної трансформації ринку праці й реалізації положень закону щодо регулювання і контролю за впровадженням і використанням систем ШІ. Відповідно до світового досвіду, головним регулятором у галузі ШІ має бути Національна комісія з штучного інтелекту і даних. Крім того, з метою проведення моніторингу і оцінки стану використання технологій ШІ в Україні може бути створена Обсерваторія штучного інтелекту як аналог OECD.AI Policy Observatory. Нова інституційна структура повинна спиратися на систему національних стандартів, розроблених з урахуванням рекомендацій міжнародних організацій, і на національну екосистему ШІ, важливими складовими якої є цифрова інфраструктура, загальнодоступне хмарне середовище, розвинутий ринок даних і механізми транскордонного обміну й локалізації процесів обробки і зберігання інформації, отриманої іноземними компаніями на території України, з використанням потужностей вітчизняних ІТ-компаній відповідно до рекомендацій ЮНЕСКО з етики ШІ Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence. Adopted on 23 November 2021. UNESCO, 2022. 44 p. . Реалізація цих завдань передбачає підвищення рівня поінформованості населення про можливі сфери використання і ризики технологій ШІ, а також посилення кадрового забезпечення, для чого до 2030 р. необхідно підготувати не менше 150 тис. талантів у галузі ШІ. Крім того, уже сьогодні нагальними є розширення повноважень і посилення інституційної спроможності Міністерства цифрової трансформації України щодо контролю і нагляду за впровадженням і використанням систем ШІ, зокрема, щодо створення й організації діяльності нормативних «пісочниць» за окремими технологіями і продуктами в співпраці із стартапами і провідними підприємствами ІТ-сектору, забезпечення моніторингу використання систем ШІ й захисту прав і свобод громадян. На основі узагальнення світового досвіду визначимо головні напрями державної підтримки впровадження і використання технологій ШІ в Україні (табл. 6).

З урахуванням економічного стану і потенційних можливостей України, головними джерелами фінансування розробки і впровадження технологій ШІ мають бути кошти приватних інвесторів, перш за все венчурних фондів. Державне фінансування повинно передбачати в основному підтримку фундаментальних наукових досліджень і НДДКР загальнодержавного значення в енергетиці, оборонній промисловості, охороні здоров'я, масштабуванні зарубіжних технологій і систем ШІ, а також підготовку, перепідготовку фахівців і осіб, які втратили роботу через заміну їхніх робочих місць ШІ. Отже, серед напрямів державної підтримки переважатимуть непряма фінансова і нефінансова підтримка, а також розробка відповідного законодавства й використання адміністративних заходів стимулювання.

Таблиця 6. Напрями державної підтримки розробки, упровадження і використання технологій ШІ в Україні

Джерело: складено авторами.

Висновки

Аналіз світової практики демонструє, що різні країни залежно від рівня їх розвитку, науково-технічного і кадрового потенціалів використовують різні стратегії і види політики для підтримки впровадження і використання технологій ШІ. Однак спільним для них є орієнтація на національних розробників технологій штучного інтелекту, виважене використання зарубіжних технологій, захист користувачів і підтримка наукового і людського потенціалу, а також підвищення прозорості й безпечності функціонування. Накопичений зарубіжний досвід може бути корисним для України, але його слід творчо адаптувати до вітчизняних умов, з урахуванням необхідності прискореного повоєнного відновлення. Для цього необхідно сформувати власну політику і спільно з бізнесом і зацікавленими сторонами розробити систему взаємопов'язаних заходів для підтримки впровадження і використання етичного, безпечного і відповідального ШІ в усіх галузях економіки і сферах діяльності. Перш за все, це стосується оновлення національної стратегії розвитку штучного інтелекту, формування відповідного законодавства і нормативної бази, розроблення окремих заходів і політики в системі освіти, наукових досліджень, взаємодії з бізнесом і громадянським суспільством, створення надійної інфраструктури екосистеми ШІ, а також розширення можливостей міжнародної співпраці. Запропоновані підходи й практичні рекомендації спрямовано на посилення потенціалу використання технологій ШІ в Україні з метою прискорення соціально-економічного розвитку, захисту цифрового суверенітету і підвищення конкурентоспроможності. Потенційно Україна має всі можливості для забезпечення випереджальної, а не наздоганяючої моделі використання технологій ШІ, яка може підтримати стійкість і безпеку економічного розвитку.

Подальші дослідження в цьому напрямі повинні передбачати розробку системи заходів щодо оцінювання впливу технологій штучного інтелекту на економічні, соціальні й політичні процеси в Україні, а також ефективності державної політики з підтримки їх упровадження і використання.

Статтю підготовлено в рамках наукового проекту «Формування засад національно укоріненої стійкості та безпеки економічного розвитку України в умовах гібридної системи «мир-війна». Етап 2. «Обґрунтування механізмів практичного забезпечення економічної стійкості та безпеки на засадах національної укоріненості економічного розвитку» (№ державної реєстрації 0124U001680).

Список використаної літератури

1. Яненкова, І. (2020). Переваги та ризики використання штучного інтелекту в Україні та світі. Ефективна економіка. № 4.

2. Міщенко, В. (2023). Управління кібербезпекою в системі забезпечення національно укоріненої стійкості економічного розвитку. Економічна теорія. № 1. С. 47--72.

3. Reviglio, U., Alunge, R. (2020). I am datafed because we are datafed: An Ubuntu perspective on (relational) privacy. Philosophy & Technology. Vol. 33. Iss. 4. P. 595--612.

4. Clarke, S., Whittlestone, J. (2022). A Survey of the Potential Long-term Impacts of AI: How AI could lead to long-term changes in science, cooperation, power, epis- temics and values. AIES '22: Proceedings of the 2022 AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society. P. 192--202.

5. Cummins, P., Yamashita T., Millar, R., Sahoo, S. (2019). Problem-solving skills of the U.S. workforce and preparedness for job automation. Adult Learning. Vol. 30. Iss. 3. Р. 111 -- 120.

6. Feijoo, C., Kwon, Y., Bauer, J., Bohlin, E., Howell B., Jain R., Potgieter P. et al. (2020). Harnessing artificial intelligence (AI) to increase wellbeing for all: The case for a new technology diplomacy. Telecommunications Policy. Vol. 44. Iss. 6. 101988.

7. Ess, C. (2020). Interpretative pros hen pluralism: from computer-mediated colonization to a pluralistic intercultural digital ethics. Philosophy & Technology. Vol. 33. Iss. 4. P. 551--569.

8. OhEigeartaigh, S., Whittlestone, J., Liu, Y., Zeng, Y., Liu, Z. (2020). Overcoming barriers to cross-cultural cooperation in AI ethics and governance. Philosophy & Technology. Vol. 33. Iss. 4. P. 571--593.

9. Wong, P.-H. (2020). Cultural differences as excuses? Human rights and cultural values in global ethics and governance of AI. Philosophy & Technology. Vol. 33. Iss. 4. Р. 705--715.

10. Timmers, P. (2019). Ethics of AI and cybersecurity when sovereignty is at stake. Minds and Machines. Vol. 29. Iss. 4. P. 635--645.

11. Floridi, L. (2020). The fight for digital sovereignty: What it is, and why it matters, especially for the EU. Philosophy & Technology. Vol. 33. Iss. 3. P. 369--378.

12. Mishchenko, S., Naumenkova, S., Mishchenko, V., Dorofeiev, D. (2021). Innovation risk management in financial institutions. Investment Management and Financial Innovations. Vol. 18. Iss. 1. Р. 190--202.

13. Roberts, H., Cowls, J., Casolari, F., Morley, J., Taddeo, M., Floridi, L. (2021). Safeguarding European values with digital sovereignty: An analysis of statements and policies. Internet Policy Review. Vol. 10. Iss. 3.

14. Keping, Y. (2018). Governance and good governance: A new framework for political analysis. Fudan Journal of the Humanities and Social Sciences. Vol. 11. Iss. 1. P. 1--8.

15. Hagendorf, T. (2020). The ethics of AI ethics: An evaluation of guidelines. Minds and Machines. Vol. 30. Iss. 1. P. 99--120.

16. Liu, H., Maas, M. (2021). `Solving for X?' Towards a problem-finding framework to ground long-term governance strategies for artificial intelligence. Futures. Vol. 126. 102672.

17. Ulnicane, I., Knight, W., Leach, T., Stahl, B., Wanjiku, W-G. (2021). Framing governance for a contested emerging technology: Insights from AI policy. Policy and Society. Vol. 40. Iss. 2. P. 158--177.

18. Burnell, R., Schellaert, W., Burden, J., Ullman, T. et al. (2023). Rethink reporting of evaluation results in AI. Science. Vol. 380. Iss. 6641. P. 136--138.

19. Гриценко, А. (2022). Інформаційно-цифровий етап розвитку соціально-економічних систем. Економіка України. 65. 1(722). 29-46.

20. Yamashita, I., Murakami, A., Cairns, S., Galindo-Rueda, F. (2021). Measuring the AI content of government-funded R&D projects: A proof of concept for the OECD Fundstat initiative. OECD Science, Technology and Industry. Working Papers. No. 09.

21. Pfeifer, M., Marohl, V. (2023). Central Bank RoBERTa: A Fine-Tuned Large Language Model for Central Bank Communications. The Journal of Finance and Data Science. Vol. 9. 100114.

References

1. Yanenkova, I. (2020). Advantages and risks of artificial intelligence using in Ukraine and in the world. Efficient Economy. No. 4.

2. Mishchenko, V. (2023). Cyber security management in the system for ensuring nationally rooted resilience of economic development. Economic Theory. No. 1. P. 47-72.

3. Reviglio, U., Alunge, R. (2020). I am datafed because we are datafed: An Ubuntu perspective on (relational) privacy. Philosophy & Technology. Vol. 33. Iss. 4. P. 595-612.

4. Clarke, S., Whittlestone, J. (2022). A Survey of the Potential Long-term Impacts of AI: How AI could lead to long-term changes in science, cooperation, power, episte- mics and values. AIES '22: Proceedings of the 2022 AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society. P. 192-202.

5. Cummins, P., Yamashita T., Millar, R., Sahoo, S. (2019). Problem-solving skills of the U.S. workforce and preparedness for job automation. Adult Learning. Vol. 30. Iss. 3. Р. 111-120.

6. Feijoo, C., Kwon, Y., Bauer, J., Bohlin, E., Howell, B., Jain, R., Potgieter, P. et al. (2020). Harnessing artificial intelligence (AI) to increase wellbeing for all: The case for a new technology diplomacy. Telecommunications Policy. Vol. 44. Iss. 6. 101988.

7. Ess, C. (2020). Interpretative pros hen pluralism: from computer-mediated colonization to a pluralistic intercultural digital ethics. Philosophy & Technology. Vol. 33. Iss. 4. P. 551-569.

8. OhEigeartaigh, S., Whittlestone, J., Liu, Y., Zeng, Y., Liu, Z. (2020). Overcoming barriers to cross-cultural cooperation in AI ethics and governance. Philosophy & Technology. Vol. 33. Iss. 4. P. 571-593.

9. Wong, P.-H. (2020). Cultural differences as excuses? Human rights and cultural values in global ethics and governance of AI. Philosophy & Technology. Vol. 33. Iss. 4. Р. 705-715.

10. Timmers, P. (2019). Ethics of AI and cybersecurity when sovereignty is at stake. Minds and Machines. Vol. 29. Iss. 4. P. 635-645.

11. Floridi, L. (2020). The fight for digital sovereignty: What it is, and why it matters, especially for the EU. Philosophy & Technology. Vol. 33. Iss. 3. P. 369-378.

12. Mishchenko, S., Naumenkova, S., Mishchenko, V., Dorofeiev, D. (2021). Innovation risk management in financial institutions. Investment Management and Financial Innovations. Vol. 18. Iss. 1. Р. 190-202.

13. Roberts, H., Cowls, J., Casolari, F., Morley, J., Taddeo, M., Floridi, L. (2021). Safeguarding European values with digital sovereignty: An analysis of statements and policies. Internet Policy Review. Vol. 10. Iss. 3.

14. Keping, Y. (2018). Governance and good governance: A new framework for political analysis. Fudan Journal of the Humanities and Social Sciences. Vol. 11. Iss. 1. P. 1-8.

15. Hagendorf, T. (2020). The ethics of AI ethics: An evaluation of guidelines. Minds and Machines. Vol. 30. Iss. 1. P. 99-120.

16. Liu, H., Maas, M. (2021). `Solving for X?' Towards a problem-finding framework to ground long-term governance strategies for artificial intelligence. Futures. Vol. 126. 102672.

17. Ulnicane, I., Knight, W, Leach, T., Stahl, B., Wanjiku, W-G. (2021). Framing governance for a contested emerging technology: Insights from AI policy. Policy and Society. Vol. 40. Iss. 2. P. 158-177.

18. Burnell, R., Schellaert, W., Burden, J., Ullman, T. et al. (2023). Rethink reporting of evaluation results in AI. Science. Vol. 380. Iss. 6641. P. 136-138.

19. Grytsenko, A. (2022). Information-digital stage of development of socio-economic systems. Economy of Ukraine. 65. 1(722). 29-46.

20. Yamashita, I., Murakami, A., Cairns, S., Galindo-Rueda, F. (2021). Measuring the AI content of government-funded R&D projects: A proof of concept for the OECD Fundstat initiative. OECD Science, Technology and Industry. Working Papers. No. 09.

21. Pfeifer, M., Marohl, V. (2023). Central Bank RoBERTa: A Fine-Tuned Large Language Model for Central Bank Communications. The Journal of Finance and Data Science. Vol. 9. 100114.

Размещено на Allbest.ru