Етичні аспекти використання штучного інтелекту в аналізі даних

Размещено на http://www.allbest.ru/

Навчально-науковий інститут математики та інформаційних технологій, ДЗ «Луганський національний університет імені Тараса Шевченка»

Trinetix

НТУУ «КПІ імені Ігоря Сікорського»

ЕТИЧНІ АСПЕКТИ ВИКОРИСТАННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В АНАЛІЗІ ДАНИХ

Козуб Владислав Юрійович доктор філософії з

комп'ютерних наук, асистент кафедри математики та інформатики

Бобень Ігор Юрійович дослідник, NET developer,

Боярінова Юлія Євгенівна кандидат технічних наук, доцент,

м. Полтава, м. Київ

Анотація

Інтеграція штучного інтелекту (ШІ) в аналіз даних спричинила цілу низку змін у різних галузях, підвищивши ефективність, точність і можливості для прийняття рішень. Однак цей розвиток викликає значні етичні проблеми, які необхідно розв'язати для забезпечення відповідального використання. Актуальність цієї теми зумовлюється все більшою популярністю систем штучного інтелекту в різних галузях, де етичні порушення можуть призвести до значних соціальних, економічних і правових наслідків. Метою статті є дослідження етичних аспектів, пов'язаних з аналізом даних за допомогою штучного інтелекту, з акцентом на таких питаннях, як упередженість, прозорість, підзвітність і конфіденційність.

У статті розглядаються способи, за допомогою яких алгоритми ШІ можуть випадково сприяти збереженню наявних упереджень або створювати нові, часто відображаючи необ'єктивність, присутню в даних, що використовуються для аналізу. Наголошується на важливості розробки відкритих систем штучного інтелекту, у яких процеси прийняття рішень є доступними й зрозумілими для користувачів, що сприятиме зміцненню довіри та підзвітності. У дослідженні також ідеться про наслідки недотримання конфіденційності даних, зокрема про те, як системи штучного інтелекту можуть порушувати права людини на приватне життя через масштабний збір та аналіз даних без чітко визначеної згоди на це.

Основні результати дослідження свідчать про те, що хоча ШІ має потенціал для зменшення кількості людських помилок і упереджень, він водночас створює нові етичні проблеми, які потребують надійних механізмів управління. Ці рамки мають містити правила й керівні принципи для забезпечення справедливості, запобігання дискримінації та захисту приват- ності. У статті наголошується на необхідності міждисциплінарної співпраці між розробниками ШІ, фахівцями з етики, політиками та іншими учасниками процесу для створення етичних стандартів, які розвиватимуться разом із технологічним прогресом.

Висновки, зроблені в дослідженні, вказують на критичну необхідність постійного моніторингу й оцінки систем штучного інтелекту для виявлення та проактивного виправлення етичних проблем. Етичні практики ШІ мають бути інтегровані на етапах розробки та впровадження з акцентом на інклюзивність та суспільний добробут. Акцентується, що розвиток етичної екосистеми ШІ - це не просто технологічний виклик, а суспільний імператив.

Ключові слова: цифрова етика, алгоритмічна упередженість, конфіденційність даних, прозорість алгоритмів, інформована згода, соціальна справедливість, захист прав, технологічна відповідальність, інтелектуальна безпека. штучний інтелект етичний дані

Annotation

Kozub Vladyslav Yuriiovych PhD in Computer Science, Assistant at the Department of Mathematics and Informatics, Educational and Scientific Institute of Mathematics and Information Technologies, Luhansk Taras Shevchenko National University, Poltava

Boben Ihor Yuriiovych researcher, NET developer, Trinetix, Kyiv

Boiarinova Yuliia Evgenivna PhD, Senior researcher, Associate Professor, National Technical University of Ukraine «Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute», Kyiv,

ETHICAL ASPECTS OF USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN DATA ANALYSIS

The integration of artificial intelligence (AI) in data analysis has triggered a series of changes across various fields, enhancing efficiency, accuracy, and decision-making capabilities. However, this development raises significant ethical issues that must be addressed to ensure responsible use. The relevance of this topic is driven by the increasing popularity of AI systems in various sectors, where ethical violations can lead to substantial social, economic, and legal consequences. The aim of this paper is to explore the ethical aspects associated with data analysis using AI, focusing on issues such as bias, transparency, accountability, and privacy.

The paper examines how AI algorithms can inadvertently perpetuate existing biases or create new ones, often reflecting the biases present in the data used for analysis. It emphasizes the importance of developing open AI systems where decision-making processes are accessible and understandable to users, thereby fostering trust and accountability. The study also addresses data privacy implications, particularly how AI systems can infringe on individuals' privacy rights through large-scale data collection and analysis without clearly defined consent.

The key findings of the research indicate that while AI has the potential to reduce human errors and biases, it simultaneously creates new ethical challenges that require robust governance mechanisms. These frameworks should include regulations and guidelines to ensure fairness, prevent discrimination, and protect privacy. The paper underscores the necessity for interdisciplinary collaboration among AI developers, ethicists, policymakers, and other stakeholders to establish ethical standards that keep pace with technological advancements.

The conclusions drawn from the study highlight the critical need for ongoing monitoring and evaluation of AI systems to identify and proactively address ethical issues. Ethical AI practices should be integrated into the development and implementation phases, with an emphasis on inclusivity and societal well-being. The paper asserts that the development of an ethical AI ecosystem is not merely a technological challenge but a societal imperative.

Keywords: digital ethics, algorithmic bias, data confidentiality, algorithm transparency, informed consent, social justice, rights protection, technological responsibility, intellectual security.

Постановка проблеми

Інтеграція штучного інтелекту (ШІ) в аналіз даних набуває все більшого поширення в різних галузях, що призводить до значного підвищення ефективності, точності та можливостей для прийняття рішень. Це широке застосування зумовлене потенціалом ШІ трансформувати такі галузі, як охорона здоров'я, фінанси, освіта та інші. Проте швидке впровадження технологій штучного інтелекту викликає важливі етичні проблеми, які необхідно розв'язати, щоб забезпечити їх відповідальне використання.

З активізацією впровадження систем штучного інтелекту в наше повсякденне життя та інституційні процеси зростає ймовірність етичних проблем. Такі проблеми, як упередженість, відсутність прозорості, підзвітності та порушення права на приватність, становлять значні ризики. Ці ризики можуть призвести до соціальних, економічних і правових наслідків, якщо ними не керувати належним чином. Упередженість алгоритмів ШІ може закріпити або навіть поглибити наявну нерівність, а відсутність прозорості та підзвітності може зруйнувати довіру до систем ШІ. Окрім того, широкий збір даних, часто без чітко вираженої згоди, притаманний процесам ШІ, може порушувати права людини на приватність.

Розв'язання зазначених вище проблем полягає в тому, щоб збалансувати переваги аналізу даних за допомогою штучного інтелекту з необхідністю дотримання етичних стандартів. Це потребує створення надійної системи управління, що містить чіткі правила та інструкції для забезпечення справедливості, запобігання дискримінації та захисту приватності, вимагає міждисциплінарного підходу за участю розробників ШІ, фахівців з етики, політиків та інших учасників. Разом вони мають працювати над створенням етичних стандартів, які розвиватимуться разом із технологічним прогресом.

Аналіз останніх досліджень і публікацій

Етичні наслідки використання штучного інтелекту (ШІ) в аналізі даних стають дедалі актуальнішою темою для наукових дискусій в академічній спільноті. Це пов'язано зі стрімким розвитком технологій штучного інтелекту та їхньою інтеграцією в різні галузі, що випереджає розробку відповідних етичних настанов і нормативно-правових рамок [1, с. 41].

Останні дослідження висвітлили кілька етичних проблем, пов'язаних зі штучним інтелектом в аналізі даних, зокрема упередженість, конфіденційність, підзвітність і прозорість. Основне занепокоєння викликає потенціал систем ШІ зберігати й навіть посилювати наявні упередження, присутні в даних, отриманих під час навчань. Такі вчені, як М. Бисага [2, с. 73] та Бойко [3, с. 185], виявили, що упереджені дані можуть призвести до дискримінаційних наслідків у сферах працевлаштування, кредитування й правоохоронної діяльності. Проблема упередженості даних знайшла відображення в інших дослідженнях [4; 5], які наголошують на необхідності розробки стратегій пом'якшення упередженості та справедливих алгоритмів штучного інтелекту.

Конфіденційність - ще одна важлива сфера з етичного погляду. Системи штучного інтелекту нерідко вимагають величезних обсягів даних, що порушує питання про згоду та анонімність осіб, чиї дані використовуються. Р. С. Бердо, Л. Расюн, В. А. Величко [6], І. Драч, О. Петров, О. Бородієнко, І. Регейло, О. Базелюк, Н. Базелюк, О. Слободянюк [7, с. 79] акцентують на контекстуальному підході до приватності, вважаючи, що етичне використання даних повинно враховувати контекст, у якому дані були надані, і сподівання на приватність із боку залучених осіб. Така перспектива ставить під сумнів традиційний двовимірний погляд на конфіденційність даних і наголошує на необхідності розробки більш детальних етичних принципів.

Підзвітність у системах ШІ є складним питанням через часто непрозору природу алгоритмів машинного навчання. Концепція «чорної скриньки», коли процеси прийняття рішень ШІ є непрозорими, ускладнює визначення відповідальності, якщо ці системи завдають збитків. В. М. Лисий [8, с. 19] справедливо наголошує на необхідності розробки систем штучного інтелекту з урахуванням принципу підзвітності, виступаючи за створення механізмів, що забезпечують людський нагляд і відповідальність протягом усього життєвого циклу ТТТТ.

Прозорість, тісно пов'язана з підзвітністю, стосується розуміння систем ШТ користувачами та іншими учасниками процесу. З'являється дедалі більше публікацій, які зосереджуються на питаннях зрозумілості систем ШТ. Дослідження А. Коломійця [9, с. 51] наголошують на важливості створення моделей ШТ, які можуть надавати чіткі, зрозумілі обґрунтування своїх рішень, тим самим дозволяючи користувачам довіряти цим системам і ефективно контролювати їх.

Незважаючи на прогрес у розумінні цих етичних питань, залишається кілька нерозв'язаних проблем. Йдеться про глобальні розбіжності в етичних стандартах і правилах. Так, деякі країни досягли успіхів у розробці всеосяжних керівних принципів етики ШТ, інші відстають від них, що призводить до фрагментації глобального середовища. Така неузгодженість може зумовити появу етичних «тихих гаваней», де менш суворі правила приваблюють компанії, які прагнуть уникнути більш суворого етичного контролю.

Ще однією нерозв'язаною проблемою є активний і динамічний характер самої технології ШТ. З огляду на те, що системи штучного інтелекту стають більш досконалими, їх стає складніше регулювати. Поточні етичні рамки можуть бути недостатніми для вирішення майбутніх можливостей і наслідків ШТ, що потребує постійної адаптації та розробки перспективної політики. А. Паскар [10, с. 71], вказує важливість проактивних, а не застарілих підходів до етики штучного інтелекту, закликаючи до розробки гнучких і передбачуваних етичних принципів.

Метою цієї статті є дослідження етичних аспектів, пов'язаних з аналізом даних за допомогою штучного інтелекту, з акцентом на таких питаннях, як упередженість, прозорість, підзвітність і конфіденційність.

Виклад основного матеріалу

Штучний інтелект став революційною технологією в галузі аналізу даних, змінивши спосіб, у який організації отримують інформацію з величезних обсягів інформації. Поєднання передових алгоритмів, обчислювальних потужностей і методів машинного навчання призвело до зміни парадигми в методології аналізу даних, відкриваючи нові можливості та переваги в різних сферах.

Одним з основних застосувань штучного інтелекту в аналізі даних є прогностична аналітика. Алгоритми штучного інтелекту здатні аналізувати попередні шаблони даних для прогнозування майбутніх тенденцій, що дозволяє компаніям приймати обґрунтовані рішення та зменшувати ризики. Використовуючи моделі машинного навчання, компанії можуть прогнозувати поведінку клієнтів, ринкові коливання та попит на ресурси з високою точністю, отримуючи таким чином конкурентну перевагу в умовах змінного зовнішнього середовища.

Аналіз даних на основі штучного інтелекту сприяє створенню персоналізованих рекомендацій та цілеспрямованих маркетингових стратегій. Завдяки аналізу вподобань користувачів, історії переглядів та демографічних даних системи рекомендацій надають індивідуальні пропозиції продуктів, пропозиції щодо контенту та реклами, покращуючи користувацький досвід та стимулюючи залученість. Така можливість не лише підвищує рівень задоволеності клієнтів, але й збільшує конверсію та прибутки компаній [11, с. 15].

Окрім предиктивної аналітики, ШІ добре виконує завдання з класифікації даних та розпізнавання образів. Завдяки такому методу, як deep learning, нейромережі можуть автоматично класифікувати дані, виявляти відхилення та визначати важливі закономірності, які можуть не піддаватися традиційним статистичним методам. Така здатність особливо важлива для виявлення шахрайства, кібербезпеки та контролю якості, де своєчасне виявлення порушень має ключове значення для захисту активів і забезпечення операційної доброчесності.

До того ж ШІ полегшує автоматизовану попередню обробку даних і розробку функцій, оптимізуючи конвеєр аналізу даних і зменшуючи ручне навантаження. Такі методи, як обробка природної мови (NLP), дозволяють машинам розбирати неструктуровані дані, вилучати релевантну інформацію і перетворювати її в структуровані формати, придатні для аналізу. Така автоматизація не лише прискорює робочий процес обробки даних, але й мінімізує людські помилки та упередження, тим самим підвищуючи надійність і стійкість аналітичних результатів.

Штучний інтелект розширює можливості дослідницького аналізу даних (EDA), розкриваючи приховані інсайти та кореляції в комплексних наборах даних. Завдяки інтерактивним інструментам візуалізації та алгоритмам неконтрольованого навчання аналітики можуть краще зрозуміти взаємозв'язки між даними, тенденції й відхилення, що полегшує прийняття рішень на основі даних та формування гіпотез. Цей ітеративний процес дослідження й відкриттів допомагає стимулювати інновації та виявляти невикористані можливості в різних сферах - від охорони здоров'я і фінансів до виробництва й суспільних наук [12, с. 855].

Ще однією перевагою використання ШІ в аналізі даних є його масштабованість і пристосованість до мінливих ландшафтів даних. Оскільки обсяг, швидкість і різноманітність даних продовжують зростати, традиційні аналітичні підходи часто не встигають за такою високою динамічністю інформації. Проте алгоритми ШІ можуть ефективно обробляти значні масиви даних, потокові потоки даних і гетерогенні джерела даних, забезпечуючи розуміння в реальному часі та отримання дієвої аналітики. Така масштабованість гарантує, що організації можуть отримувати користь від своїх інформаційних активів незалежно від їхнього розміру чи складності, тим самим максимізуючи віддачу від інвестицій в аналітичну інфраструктуру й технології.

Крім того, ШІ сприяє безперервному навчанню й вдосконаленню моделей за допомогою циклів зворотного зв'язку та адаптивних алгоритмів. Завдяки застосуванню нових вхідних даних і знань про предметну галузь моделі машинного навчання можуть із часом покращувати свою прогностичну точність і здатність до узагальнення. Цей ітеративний процес навчання, відомий як навчання й перенавчання моделей, забезпечує актуальність та ефективність аналітичних моделей у складних динамічних середовищах, тим самим захищаючи робочі процеси аналізу даних від мінливих ринкових умов та бізнес-вимог у майбутньому.

Інтеграція ШІ в процеси аналізу даних призвела до значних етичних проблем, які необхідно враховувати, щоб забезпечити відповідальне та ефективне використання технології. Незважаючи на те, що ШІ пропонує значний потенціал для підвищення ефективності, точності та прийняття рішень, його використання в аналізі даних викликає складні етичні проблеми, які охоплюють питання конфіденційності, захисту приватного життя, впливу на суспільство та справедливості (табл. 1).

Таблиця 1

Етичні проблеми використання штучного інтелекту в аналізі даних

Джерело: складено авторами за [12; 13]

Однією з найважливіших етичних проблем, пов'язаних із використанням штучного інтелекту в аналізі даних, є конфіденційність і захист персональних даних. Коли алгоритми штучного інтелекту аналізують величезні обсяги даних для отримання інсайтів і прогнозів, існує ризик порушень прав громадян на приватність і розголошення конфіденційної інформації. Це особливо актуально у випадках, коли дані містять інформацію, що дозволяє ідентифікувати особу (PII), таку як медичні записи, фінансові транзакції або біометричні дані. Неавторизований доступ, витік інформації або неправильне використання персональних даних може призвести до викрадення особистих даних, дискримінації або маніпуляцій, тим самим руйнуючи довіру до систем штучного інтелекту і знижуючи рівень довіри користувачів до технологій, що ґрунтуються на використанні даних.

Водночас збір і використання персональних даних для їх аналізу на основі штучного інтелекту порушує питання згоди, прозорості та підзвітності. Часто люди можуть не знати про те, як їхні дані збираються, зберігаються й використовуються в аналітичних цілях, що призводить до проблем з інформованою згодою та правом власності на дані. До того ж непрозорість алгоритмів ШІ та процесів прийняття рішень може призвести до зниження рівня підзвітності й ускладнити визначення відповідальних сторін у разі неправомірного використання даних або алгоритмічної упередженості. Для розв'язання цих етичних проблем необхідні надійні системи управління даними, прозорі практики роботи з ними й механізми отримання прямої згоди для захисту прав громадян на недоторканність приватного життя та забезпечення відповідального управління даними [13, с. 48].

Крім зазначених вище проблем, поширення ШІ в аналізі даних створює й потенційні переваги для суспільства. Так, аналітика на основі штучного інтелекту може підвищити ефективність, продуктивність та інновації в різних галузях, сприяючи економічному зростанню та суспільному прогресу. Автоматизація виконання повсякденних завдань, оптимізація розподілу ресурсів та отримання з даних корисної інформації може призвести до революційних змін у таких галузях, як охорона здоров'я, фінанси, транспорт і освіта, що зумовить покращення якості надання послуг, економію коштів та прийняття більш ефективних рішень [14].

Зазначимо, що з розвитком технологій штучного інтелекту, які інтегруються в різні аспекти життя суспільства, вкрай необхідно забезпечити, щоб ці системи функціонували з повагою до прав людини, сприяли справедливості та дотримувалися етичних стандартів. У цьому контексті виокремлюються три ключові принципи: прозорість і відповідальність, забезпечення справедливості та недискримінації, а також дотримання збалансованого підходу до використання даних і алгоритмів (табл. 2).

Таблиця 2

Принципи етичного використання штучного інтелекту в аналізі даних

Джерело: складено авторами за [15]

Прозорість і відповідальність є основою етичного використання ТТТТ. Прозорість передбачає доступність і зрозумілість процесів, рішень і даних, задіяних у системах ШТ, для всіх учасників, зокрема користувачів, розробників і регуляторних органів. Принцип вимагає, щоб системи ШТ розроблялися й впроваджувалися таким чином, щоб можна було чітко зрозуміти, як ухвалюються рішення. Це стосується не лише технічних аспектів ШТ, а й джерел даних і використовуваних алгоритмів. Прозорі системи дають змогу користувачам зрозуміти критерії й логіку рішень, ухвалених за допомогою штучного інтелекту, що сприяє зміцненню довіри та підзвітності.

Під відповідальністю у сфері ШТ мається на увазі обов'язок розробників, організацій і користувачів гарантувати, що системи ШТ розробляються, впроваджуються й контролюються відповідно до етичних стандартів і суспільних цінностей. Це передбачає відповідальність за вплив систем штучного інтелекту на людей і спільноти. Розробники мають гарантувати, що їхні моделі ШТ є не лише технічно обґрунтованими, але й етично надійними.

Організації, які впроваджують ШІ, мають чіткі політики та структури управління для нагляду за використанням ШІ, включно з механізмами для усунення потенційної шкоди або упереджень, які можуть виникнути. Користувачі, зі свого боку, мають отримувати інформацію про можливості та обмеження ШІ, що дасть їм змогу ухвалювати обґрунтовані рішення та повідомляти про будь-які несприятливі наслідки [15, с. 63].

Забезпечення справедливості та недискримінації - ще один важливий принцип етичного використання ШІ. Системи ШІ мають бути розроблені таким чином, щоб ставитися до всіх людей і груп людей справедливо, не допускаючи упереджень, які можуть призвести до дискримінації. Упередження в ШІ можуть виникати з кількох причин, зокрема через необ'єктивні результати навчання, недосконалий алгоритмічний дизайн і неправильну інтерпретацію результатів. Щоб зменшити ці ризики, важливо впроваджувати надійні методи виявлення та виправлення упереджень протягом усього циклу роботи ШІ. Це передбачає уважний відбір репрезентативних і різноманітних навчальних даних, регулярний аудит систем ШІ для виявлення й виправлення упереджень, а також залучення різних команд до процесу розробки для забезпечення різноманітних поглядів.

Справедливість у сфері ШІ передбачає забезпечення рівномірного розподілу переваг і навантаження, пов'язаних із технологіями ШІ, у суспільстві. Це вимагає врахування соціальних та економічних наслідків впровадження ШІ, особливо для соціально незахищених і вразливих груп населення. Розробники й експерти мають працювати разом, щоб створити рамки, які сприятимуть інклюзивності та запобігатимуть поглибленню наявної нерівності. Це може передбачати встановлення стандартів справедливого доступу до технологій штучного інтелекту та забезпечення того, щоб рішення на основі штучного інтелекту в таких важливих сферах, як охорона здоров'я, працевлаштування та кримінальне правосуддя, підлягали ретельному вивченню та оцінюванню на предмет справедливості.

Дотримання збалансованого підходу до використання даних і алгоритмів має важливе значення для досягнення етичного впровадження ШІ. Дані - це основа систем ШІ, і їхнє використання має бути збалансоване з необхідністю захисту приватного життя та підтримання безпеки. Цей принцип передбачає забезпечення того, щоб збір та обробка даних здійснювалися прозоро, за інформованої згоди людей. Він вимагає надійних практик управління даними для захисту їхньої цілісності та запобігання зловживанню ними [16, с. 278].

Алгоритмічна рівновага означає продуману розробку та застосування моделей ШІ, щоб забезпечити їхнє належне використання і не спричинити негативних наслідків. Це передбачає врахування соціального контексту, в якому працює ШІ, і потенційних наслідків рішень, прийнятих за його допомогою. Розробники мають створювати алгоритми, які є не лише ефективними, але й відповідають етичним нормам і цінностям. Це може передбачати врахування етичних міркувань на етапі проєктування, здійснення оцінювання впливу для визначення потенційних наслідків застосування систем ШІ та створення механізмів постійного моніторингу й оцінки.

Збалансований підхід вимагає, щоб системи ШІ могли адаптуватися й реагувати на мінливі умови та нові ідеї. Це передбачає постійні дослідження й розробки, спрямовані на поліпшення етичних показників ШІ, а також готовність переглянути або зупинити впровадження систем ШІ, які не відповідають етичним нормам. Співпраця між усіма учасниками, зокрема технологами, спеціалістами з етики, політиками та громадськістю, має важливе значення для забезпечення того, щоб ШІ розвивався на користь суспільства загалом.

Висновки

Таким чином, штучний інтелект змінює підхід до аналізу даних, пропонує безліч застосувань і переваг у різних галузях, включаючи предиктивну аналітику та персоналізовану обробку даних. Від предиктивної аналітики та персоналізованих рекомендацій до автоматизованої попередньої обробки й пошукового аналізу даних - технології на основі штучного інтелекту кардинально змінили те, як організації отримують інформацію з даних. Завдяки використанню передових алгоритмів і машинного навчання компанії отримують конкурентну перевагу, стимулюють інновації та відкривають нові можливості для зростання й оптимізації.

Етичне використання штучного інтелекту в аналізі даних вимагає дотримання принципів прозорості й відповідальності, забезпечення справедливості та недискримінації, а також збалансованого підходу до використання даних і алгоритмів. Ці принципи є взаємозалежними та в сукупності сприяють розвитку систем ШІ, які заслуговують на довіру, є справедливими й корисними для всіх. З розвитком ШІ важливо, щоб ці етичні настанови неухильно застосовувалися й постійно вдосконалювалися для відповідей на виклики й використання можливостей світу, який усе більше залежить від штучного інтелекту.

Література

1. Яровой Т. С. Можливості та ризики використання штучного інтелекту в публічному управлінні. Economic Synergy. 2023. № 2. С. 36-47. DOI: 10.53920/ES-2023-2-3

2. Бисага Ю. М., Бєлова М. В., Бєлов Д. М. Виклики для прав дитини у зв'язку з розвитком штучного інтелекту. Науковий вісник Ужгородського Національного університету. Серія: Право. 2023. № 77 (1). С. 71-76. DOI: 10.24144/2307-3322.2023.77.1.11

3. Boiko A., Shevtsova N., Yashanov S., Tymoshchuk O., Parzhnytskyi V. The impact of the integration of artificial intelligence on changes in the education process of Ukraine: prospects and challenges. Eduweb. 2024. Vol. 18 (1). Р. 180-189. DOI: 10.46502/issn.1856-7576/2024.18.01.13

4. Бєлова М. В., Бєлов Д. М. Імплементація штучного інтелекту в досудове розслідування кримінальних справ: міжнародний досвід. Аналітично-порівняльне правознавство. 2023. № 2. С. 448-453. DOI: 10.24144/2788-6018.2023.02.78

5. Білик I. I., Лаврик К. Р. Використання штучного інтелекту в маркетингу: перспективи, переваги та недоліки. The actual problems of regional economy development. 2023. № 1 (19). С. 109-115. DOI: 10.15330/apred.2.14.8-16

6. Бердо Р. С., Расюн В. Л., Величко В. А. Штучний інтелект та його вплив на етичні аспекти наукових досліджень в українських закладах освіти. Академічні візії. 2023. № 22. DOI: 10.5281/zenodo.8174388

7. Драч І., Петров О., Бородієнко О., Регейло І., Базелюк О., Базелюк Н., Слободянюк О. Використання штучного інтелекту у вищій освіті. Університети і лідерство. 2023. № 15. С. 66-82. DOI: 10.31874/2520- 6702-2023-15-66-82

8. Лисий В. М. Вплив штучного інтелекту на цифрову економіку: виклики та можливості. Науковий вісник Ужгородського університету. Серія: Економіка. 2024. № 1 (63). С. 17-21. DOI: 10.24144/2409-6857.2024.1(63).17-21

9. Коломієць А., Кушнір О. Використання штучного інтелекту в освітній та науковій діяльності: можливості та виклики. Modern Information Technologies and Innovation Methodologies of Education in Professional Training Methodology Theory Experience Problems. 2023. № 70. С. 45-57. DOI: 10.31652/2412-1142-2023-70-45-57

10. Паскар A. Етичні аспекти використання штучного інтелекту у судочинстві: шлях до забезпечення прав людини. Ehrlich's Journal. 2023. № 7. С. 68-75. DOI: 10.32782/ehrlichsjournal- 2023-7.10

11. Корсунова К. Ю. Штучний інтелект у дослідженні ринку та запуску рекламних кампаній: ефективні методи та етичні аспекти для міжнародного маркетингу. Вісник Східноукраїнського національного університету імені Володимира Даля. 2022. № 6 (276). С. 13-19. DOI: 10.33216/1998-7927-2022-276-6-13-19

12. Сілютіна І. Етичні та правові аспекти впровадження систем штучного інтелекту в освітній процес у вищій школі. Вісник науки та освіти. 2023. № 10 (16). С. 850-862. DOI: 10.52058/2786-6165-2023-10(16)-850-862

13. Ковачов С., Сичікова Я. Поговори зі мною: діалог зі штучним інтелектом про використання його в навчанні та наукових дослідженнях. Наукові записки Бердянського державного педагогічного університету. Педагогічні науки. 2023. № 1. С. 43-55. DOI: 10.31494/2412-9208-2023-1-1-43-55

14. Мельниченко С. Г. Аналіз стратегічного менеджменту та його вплив на успішність організацій. Здобутки економіки: перспективи та інновації. 2024. № 3. URL: https://econp.com.ua/ index.php/journal/article/view/19/16 (дата звернення: 26.05.2024).

15. Костенко О. В. Аналіз національних стратегій розвитку штучного інтелекту. Інформація і право. 2022. № 2 (41). С. 58-69. DOI: 10.37750/2616-6798.2022.2(41).270365

16. Зацерківна М., Халіманенко В. Роль штучного інтелекту в інформатизації освіти: перспективи та виклики. Цифрова платформа: інформаційні технології в соціокультурній сфері. 2023. № 6 (2). С. 274-283. DOI: 10.31866/2617-796X.6.2.2023.293592

References

1. Yarovoi, T. S. (2023). Mozhlyvosti ta ryzyky vykorystannia shtuchnoho intelektu v publichnomu upravlinni [Opportunities and Risks of Using Artificial Intelligence in Public Administration]. Economic Synergy, 2, 36-47. DOI: 10.53920/ES-2023-2-3 [in Ukrainian].

2. Bysaha, Yu. M., Bielova, M. V., & Bielov, D. M. (2023). Vyklyky dlia prav dytyny u zviazku z rozvytkom shtuchnoho intelektu [Challenges for Children's Rights in Connection with the Development of Artificial Intelligence]. Naukovyi visnyk UzhhorodskohoNatsionalnoho Universytetu. Seriia: Pravo - Scientific Bulletin of Uzhhorod National University. Series: Law, 77 (1), 71-76. DOI: 10.24144/2307-3322.2023.77.1.11 [in Ukrainian].

3. Boiko, A., Shevtsova, N., Yashanov, S., Tymoshchuk, O., Parzhnytskyi, V. (2024). The impact of the integration of artificial intelligence on changes in the education process of Ukraine: prospects and challenges. Eduweb, 18 (1), 180-189. DOI: 10.46502/issn.1856-7576/2024.18.01.13

4. Bielova, M. V., & Bielov, D. M. (2023). Implementatsiia shtuchnoho intelektu v dosudove rozsliduvannia kryminalnykh sprav: mizhnarodnyi dosvid [Implementation of Artificial Intelligence in Pre-trial Investigation of Criminal Cases: International Experience]. Analitychno- porivnialne pravoznavstvo - Analytical and Comparative Jurisprudence, 2, 448-453. DOI: 10.24144/2788-6018.2023.02.78 [in Ukrainian].

5. Bilyk, I. I., & Lavryk, K. R. (2023). Vykorystannia shtuchnoho intelektu v marketynhu: perspektyvy, perevahy ta nedoliky. [Use of Artificial Intelligence in Marketing: Prospects, Advantages, and Disadvantages]. The Actual Problems of Regional Economy Development, 1(19), 109-115. DOI: 10.15330/apred.2.14.8-16 [in Ukrainian].

6. Berdo, R. S., Rasiun, V. L., & Velychko, V. A. (2023). Shtuchnyi intelekt ta yoho vplyv na etychni aspekty naukovykh doslidzhen v ukrainskykh zakladakh osvity [Artificial Intelligence and Its Impact on the Ethical Aspects of Scientific Research in Ukrainian Educational Institutions]. Akademichni vizii - Academic Visions, 22. DOI: 10.5281/zenodo.8174388 [in Ukrainian].

7. Drach, I., Petroe, O., Borodiienko, O., Reheilo, I., Bazeliuk, O., Bazeliuk, N., & Slobodyaniuk, O. (2023). Vykorystannia shtuchnoho intelektu u vyshchii osviti [Use of Artificial Intelligence in Higher Education]. Universytety i liderstvo - Universities and Leadership, 15, 66-82. DOI: 10.31874/2520-6702-2023-15-66-82 [in Ukrainian].

8. Lysyi, V. M. (2024). Vplyv shtuchnoho intelektu na tsyfrovu ekonomiku: vyklyky ta mozhlyvosti [The Impact of Artificial Intelligence on the Digital Economy: Challenges and Opportunities]. Naukovyi visnyk Uzhhorodskoho universytetu. Seriia: Ekonomika - Bulletin of Uzhhorod University. Series: Economics, 1 (63), 17-21. DOI: 10.24144/2409-6857.2024.1(63).17-21 [in Ukrainian].

9. Kolomiiets, A., & Kushnir, O. (2023). Vykorystannia shtuchnoho intelektu v osvitnii ta naukovii diialnosti: mozhlyvosti ta vyklyky [Utilization of Artificial Intelligence in Educational and Scientific Activities: Opportunities and Challenges]. Modern Information Technologies and Innovation Methodologies of Education in Professional Training Methodology Theory Experience Problems, 70, 45-57. DOI: '10.31652/2412-1142-2023-70-45-57 [in Ukrainian].

10. Paskar, A. (2023). Etychni aspekty vykorystannia shtuchnoho intelektu u sudochynstvi: shliakh do zabezpechennia prav liudyny [Ethical Aspects of Using Artificial Intelligence in Judicial Proceedings: Pathway to Ensuring Human Rights]. Ehrlich's Journal, 7, 68-75. DOI: 10.32782/ehrlichsjournal-2023-7.10 [in Ukrainian].

11. Korsunova, K. Yu. (2022). Shtuchnyi intelekt u doslidzhenni rynku ta zapusku reklamnykh kampanii: efektyvni metody ta etychni aspekty dlia mizhnarodnoho marketynhu [Artificial Intelligence in Market Research and Launching Advertising Campaigns: Effective Methods and Ethical Aspects for International Marketing]. Visnyk Skhidnoukrainskoho natsionalnoho universytetu imeni Volodymyra Dalia - Bulletin of Volodymyr Dahl East Ukrainian National University, 6 (276), 13-19. DOI: 10.33216/1998-7927-2022-276-6-13-19 [in Ukrainian].

12. Siliutina, I. (2023). Etychni ta pravovi aspekty vprovadzhennia system shtuchnoho intelektu v osvitnii protses u vyshchii shkoli [Ethical and Legal Aspects of Implementing Artificial Intelligence Systems in the Educational Process at Higher Education Institutions]. Visnyk nauky ta osvity - Bulletin of Science and Education, 10 (16), 850-862. DOI: 10.52058/2786-6165-2023- 10(16)-850-862 [in Ukrainian].

13. Kovachov, S., & Sychikova, Ya. (2023). Pohovory zi mnoiu: dialoh zi shtuchnym intelektom pro vykorystannia yoho v navchanni ta naukovykh doslidzhenniakh [Talk to Me: Dialogue with Artificial Intelligence about Its Use in Education and Scientific Research]. Naukovi zapysky Berdianskoho derzhavnoho pedahohichnoho universytetu. Pedahohichni nauky - Scientific Notes of Berdyansk State Pedagogical University. Pedagogical Sciences, 1, 43-55. DOI: 10.31494/2412-9208-2023-1-1-43-55 [in Ukrainian].

14. Melnychenko, S. H. (2024). Analiz stratehichnoho menedzhmentu ta yoho vplyv na uspishnist orhanizatsii [Analysis of Strategic Management and Its Impact on Organizational Success]. Zdobutky ekonomiky: perspektyvy ta innovatsii - Achievements of Economics: Perspectives and Innovations, 3. Retrieved from https://econp.com.ua/index.php/joumal/artide/ view/19/16 [in Ukrainian].

15. Kostenko, O. V. (2022). Analiz natsionalnykh stratehii rozvytku shtuchnoho intelektu [Analysis of National Strategies for the Development of Artificial Intelligence]. Informatsiia iparvo - Information and Law, 2 (41), 58-69. DOI: 10.37750/2616-6798.2022.2(41).270365 [in Ukrainian].

16. Zatserkivna, M., & Khalimanenko, V. (2023). Rol shtuchnoho intelektu v informatyzatsii osvity: perspektyvy ta vyklyky [The Role of Artificial Intelligence in the Informatization of Education: Perspectives and Challenges]. Tsyfrovaplatforma: informatsiini tekhnolohii v sotsiokulturnii sferi - Digital Platform: Information Technologies in the Socio-Cultural Sphere, 6 (2), 274-283. DOI: 10.31866/2617-796X.6.2.2023.293592 [in Ukrainian].

Размещено на Allbest.ru