# data[].attributes.body
Применение ИИ в автоматизации финансовых процессов: ИИ помогает в обработке данных, анализе транзакций и автоматическом принятии решений.

Алгоритмическая торговля и управление активами: Как ИИ используется для создания торговых алгоритмов, прогнозирования рынка и управления активами.

Риски и угрозы для финансовых институтов: Влияние ИИ на безопасность финансовых данных, возможность атак и мошенничества.

Будущее ИИ в финансах: Как ИИ будет развиваться в финансовом секторе и какие инновации можно ожидать.

# data[].attributes.headline
 Нильс Нильссон "The Quest for Artificial Intelligence: A History of Ideas and Achievements"

# data[].attributes.subject
 Нильс Нильссон "The Quest for Artificial Intelligence: A History of Ideas and Achievements"

# data[].attributes.body
Книга Нильса Нильссона «The Quest for Artificial Intelligence: A History of Ideas and Achievements» рассказывает о развитии искусственного интеллекта — от первых философских идей до современных технологий. Автор подробно описывает эволюцию ключевых направлений ИИ, включая машинное обучение, нейронные сети, компьютерное зрение, распознавание речи и экспертные системы. Особый интерес представляют моменты, где ИИ пересекается с нейротехнологиями — например, в исследованиях нейронных моделей, вдохновлённых мозгом, и в создании адаптивных алгоритмов, которые легли в основу нейроинтерфейсов. Кроме того, книга даёт базу для понимания, как ИИ влияет на безопасность: речь идёт о построении интеллектуальных систем обнаружения угроз, анализе больших данных, автоматизации защиты и предсказании атак. Хотя основное внимание уделяется истории и достижениям ИИ, книга даёт ценный контекст для понимания его роли в формировании нейротехнологий и систем кибербезопасности.

# data[].attributes.body
1. Роль ИИ в кибербезопасности: Как ИИ помогает обнаруживать и предотвращать киберугрозы.

2. Методы и алгоритмы: Используемые технологии ИИ в системах безопасности.

3. Преимущества и риски: Плюсы и минусы внедрения ИИ в кибербезопасность.

4. Будущее и тенденции: Как ИИ будет влиять на кибербезопасность в будущем.

# data[].attributes.headline
ИК "ИИ в кибербезопасности"

# data[].attributes.subject
ИК "ИИ в кибербезопасности"

# data[].attributes.attachment_link.title
ии в кибербез

# data[].attributes.headline
Искусственный интеллект для кибербезопасности: обзор литературы и будущие направления исследований

# data[].attributes.subject
Искусственный интеллект для кибербезопасности: обзор литературы и будущие направления исследований

# data[].attributes.body
Тезисы:

1. ИИ используется для анализа и обнаружения сложных киберугроз.

2. Машинное обучение помогает в предсказании и предотвращении атак.

3. Внедрение ИИ требует учета этических и правовых аспектов.

4. Необходима постоянная адаптация моделей ИИ к новым угрозам.

# data[].attributes.headline
ИИ и кибербезопасность: инновации и проблемы

# data[].attributes.subject
ИИ и кибербезопасность: инновации и проблемы

# data[].attributes.body
Тезисы:

1. ИИ трансформирует подходы к кибербезопасности.

2. Автоматизация процессов безопасности снижает нагрузку на специалистов.

3. Существуют риски, связанные с неправильной настройкой ИИ-систем.

4. Необходим баланс между автоматизацией и контролем человеком.Открытые системы+28

# data[].attributes.attachment_link.title
AI and Cyber Security: Innovations and Challenges

# data[].attributes.attachment_link.description
Discover how AI can enhance cybersecurity by automating threat detection, analyzing large amounts of data for anomalies, and improving response times to attacks.

# data[].attributes.headline
Кибербезопасность в эпоху ИИ

# data[].attributes.subject
Кибербезопасность в эпоху ИИ

# data[].attributes.body
Тезисы:

1. Данные - это новое золото, и наша зависимость от них растет [00:04].

2. ИИ может быть использован для создания вредоносного ПО и социальной инженерии, что делает его инструментом как для защиты, так и для атак [01:15].

3. Многие компании пренебрегают кибербезопасностью, что приводит к серьезным утечкам данных [02:49].

4. ИИ может быть использован для анализа условий использования и обнаружения попыток социальной инженерии [06:35].

# data[].attributes.attachment_link.title
Cybersecurity in the age of AI | Adi Irani | TEDxDESC Youth

# data[].attributes.headline
Лень как вид человеческих ресурсов

# data[].attributes.subject
Лень как вид человеческих ресурсов

# data[].attributes.headline
Исследовательские вопросы темы проекта

# data[].attributes.subject
Исследовательские вопросы темы проекта

# data[].attributes.body
1)Как искусственный интеллект влияет на рынок труда в различных отраслях?

2)Какие этические проблемы возникают при внедрении ИИ в повседневную жизнь?

3) Как развитие искусственного интеллекта повлияло на нейротехнологии и кибербезопасность, и какие уроки из истории ИИ помогают понять эти влияния?

4)Способствует ли развитие ИИ росту социальной лени и зависимости от технологий?

5)Как формируется общественное восприятие ИИ в культуре и массовых медиа?

# data[].attributes.headline
В статье расск

# data[].attributes.body
В статье рассказывается, как искусственный интеллект влияет на темпы и формат обучения. Автор объясняет, как ИИ помогает адаптировать задания под способности каждого ученика, автоматизировать проверку знаний и освобождать время учителей. Также поднимаются вопросы этики, конфиденциальности данных и неравенства доступа к технологиям.

Источник связан с темой проекта, так как показывает, каким образом ИИ меняет образовательный процесс и делает обучение более индивидуальным, современным и доступным. Это подчёркивает важность внедрения ИИ в ключевую сферу жизни — образование.

# data[].attributes.body
1)Введение
Краткое определение лени и искусственного интеллекта, постановка проблемы зависимости человека от технологий.

2)Причины возникновения лени при использовании ИИ
Упрощение повседневных задач, снижение необходимости в умственном или физическом усилии.

3)Проявления лени в разных сферах жизни
Образование, работа, быт - где именно ИИ заменяет активность человека.

4)Социальные и психологические последствия
Утрата инициативы, снижение критического мышления, рост прокрастинации.

# data[].attributes.attachment_link.title
Лень как вид человеческих ресурсов

# data[].attributes.headline
Тезисы:1)ИИ сни

# data[].attributes.body
Тезисы:

1)ИИ снижает потребность в активном участии человека в принятии решений, что может вызывать интеллектуальную пассивность.

2)Лень может быть следствием избыточного доверия ИИ, когда человек перестаёт контролировать процессы и полагается на машину.

3)Технологическая зависимость формирует психологическую установку на «облегчённое мышление», снижая инициативу.

4)Вопрос не в самом ИИ, а в том, как человек решает его использовать — как инструмент или как замену себе.01:36

# data[].attributes.attachment_link.title
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ: ЛЕНЬ ИЛИ ПЕРСПЕКТИВА ДЛЯ ЧЕЛОВЕЧЕСТВА ПРИ ПРИНЯТИИ РЕШЕНИЙ

# data[].attributes.headline
Тезисы :1)ИИ уп

# data[].attributes.body
Тезисы :

1)ИИ упрощает выполнение рутинных задач, что способствует формированию зависимости и снижает стремление к самостоятельному решению проблем.

2)Люди начинают передавать ИИ даже те функции, которые требуют критического мышления, из-за чего снижается интеллектуальная активность.

3)Развитие цифровых помощников влияет на дисциплину и мотивацию, особенно среди студентов и молодёжи.

4)Необходимо развитие цифровой осознанности, чтобы ИИ оставался инструментом, а не превращался в замену мышления.

# data[].attributes.attachment_link.title
Как искусственный интеллект влияет на нашу жизнь?

# data[].attributes.attachment_link.description
Искусственный интеллект и цифровизация стремительно осваиваются в нашем мире, влияя на нашу жизнь. Что нас ждет в будущем, заменит ли искусственный интеллект человека − на эти и другие вопросы отвечают эксперты.

# data[].attributes.headline
Творчество — создание человеком новых ценностей во всех сферах жизнедеятельности

# data[].attributes.subject
Творчество — создание человеком новых ценностей во всех сферах жизнедеятельности

# data[].attributes.body
1.Диагностика заболеваний - использование ИИ для распознавания болезней по медицинским снимкам

2.Персонализированное лечение - подбор оптимального плана лечения на основе анализа генетики, анамнеза и данных пациента.

3.Помощь врачам и медицинский ассистанс - чат-боты и системы поддержки принятия решений для ускорения и повышения точности диагностики.

4.Анализ больших данных в здравоохранении - обработка информации из медицинских баз, эпидемиологических данных и прогнозирование вспышек заболеваний

# data[].attributes.headline
ИК "The Quest for Artificial Intelligence: A History of Ideas and Achievements"

# data[].attributes.subject
ИК "The Quest for Artificial Intelligence: A History of Ideas and Achievements"

# data[].attributes.headline
Видео источник

# data[].attributes.subject
Видео источник

# data[].attributes.body
Название видео: «Влияние искусственного интеллекта на мозг»

Автор канала: Татьяна Черниговская

Дата публикации: 19 октября 2021 года

Ссылка на видео: https://www.youtube.com/watch?v=lZnaepCV4ZA

Тезисы для видео:

1)Искусственный интеллект снижает когнитивную активность человека

2)Опасность утраты способности к критическому мышлению, с развитием ИИ возрастает

3)Эксперт призывает к осознанному использованию технологий, подчёркивая, что ИИ должен быть инструментом, а не заменой человеческого мышления.

4)Черниговская отмечает важность образовательных систем, которые должны готовить людей к жизни в мире, где ИИ играет значительную роль, развивая навыки, которые машины не могут заменить.

# data[].attributes.attachment_link.authors[].name
ИСКУССТВО ЖИТЬ

# data[].attributes.attachment_link.title
Влияние искусственного интеллекта на мозг. Татьяна Черниговская

# data[].attributes.body
1. Интеграция ИИ и нейротехнологий: Как ИИ используется в нейронауке.

2. Применение в медицине: Использование ИИ для диагностики и лечения неврологических заболеваний.

3. Этические и правовые аспекты: Вопросы, связанные с использованием ИИ в нейротехнологиях.

4. Будущее нейро-ИИ: Перспективы развития и внедрения новых технологий.

# data[].attributes.body
Тезисы:

1.ИИ значительно повышает точность диагностики — нейросети успешно распознают заболевания (например, рак кожи) даже точнее, чем опытные врачи.

2.ИИ используется в разных медицинских направлениях — от дерматологии и онкологии до психотерапии и фармацевтики.

3.Развитие ИИ требует междисциплинарных специалистов — медицина и программирование должны объединяться в новых профессиях.

4.ИИ — это вспомогательный инструмент — он снижает нагрузку на врачей, но не заменяет человеческие качества и эмпатию специалистов.

# data[].attributes.attachment_link.provider_name
КиберЛенинка

# data[].attributes.attachment_link.authors[].name
Алексеева М.Г.

# data[].attributes.attachment_link.title
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В МЕДИЦИНЕ

# data[].attributes.attachment_link.description
Публикация посвящена обзору возможностей искусственного интеллекта в медицинских проектах последних лет. Описаны новые разработки в области диагностирования и консультирования пациентов в различных направлениях медицины, а также приведены преимущества и недостатки использования этих разработок на практике. В статье обсуждается реализация междисциплинарных проектов, связанных с искусственным интеллектом и медициной, над которыми работают специалисты данных областей. Приводятся примеры успешно реализованных проектов. Обсуждаются профессии, которые могут появиться в будущем при развитии синергии сферы искусственного интеллекта и медицины.

# data[].attributes.headline
ИК нейротехнологии и ИИ

# data[].attributes.subject
ИК нейротехнологии и ИИ

# data[].attributes.attachment_link.title
нейротехнологии и ИИ

# data[].attributes.headline
ИИ и нейротехнологии

# data[].attributes.subject
ИИ и нейротехнологии

# data[].attributes.body
1. ИИ используется для анализа данных, полученных от нейротехнологий.

2. Существуют опасения по поводу вмешательства в когнитивные функции.

3. Необходимы новые этические нормы для регулирования этой области.

4. Интеграция ИИ и нейротехнологий открывает новые возможности в медицине.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Artificial intelligence (AI) is a scientific field and a technology that is supported by multiple techniques-such as machine learning, reasoning, knowledge representation, and optimization-and has applications in almost every aspect of everyday life. We use some form of AI when we swipe a credit card, search the Web, take a picture with our cameras, give vocal commands to our phone or other device, and interact with many apps and social media platforms. Companies of every size and business model, all over the world, are adopting AI solutions to optimize their operations, create new services and work modalities, and help their professionals to make more informed and better decisions.

Key Insights

AI ethics aims to identify and address several issues concerning the use of AI in our society, such as privacy, inclusion, robustness, transparency, fairness, and explainability, via technical, social, and sociotechnical methods.

AI ethics has delivered principles, guidelines, tools, playbooks, educational modules, corporate policies, governance frameworks, standards, and regulations.

Neurotechnologies collect and/or modify data from our nervous system and are rapidly being used in combination with AI.

Lessons learned from AI ethics may offer useful insights to address neuroethical issues that may expand upon or introduce new concerns compared to AI.

Current Issues in AI Ethics

There is no doubt that AI is a powerful technology that has already imprinted itself positively on our ways of living and will continue to do so for years to come. At the same time, the transformations it brings to our personal and professional lives are often significant, fast, and not always transparent or easily foreseen. This raises questions and concerns about the impact of AI on our society. AI systems must be designed to be aware of, and to follow, important human values so that the technology can help us make better, wiser decisions. Let us consider the main AI ethics issues and how they relate to AI technology:

Data issues. AI often needs a lot of data, so questions about data privacy, storage, sharing, and governance are central for this technology. Some regions of the world, such as Europe, have specific regulations to state fundamental rights for the data subject -the human releasing personal data to an AI system that can then use it to make decisions affecting that person's life.

Explainability and trust. Often the most successful AI techniques, such as those based on machine learning, are opaque in terms of allowing humans to understand how they reach their conclusions from the input data. This does not help when trying to build a system of trust between humans and machines, so it is important to adequately address concerns related to transparency and explicability (see the online appendix at http://bit.ly/3CIgJ42 for examples of tools that provide solutions to these issues). For example, without trust, a doctor will not follow the recommendation of a decision-support system that can help in making better decisions for patients.

Accountability. Machine learning is based on statistics, so it always has a percentage of error, even if small. This happens even if no programmer actually made a mistake in developing the AI system. So, when an error occurs, who is responsible? To whom should we ask for redress or compensation? This raises questions related to responsibility and accountability.

Fairness. Based on huge amounts of data that surround every human activity, AI can derive insights and knowledge on which to make decisions about humans or recommend decisions to humans. However, we need to ensure that the AI system understands and follows the relevant human values for the context in which such decisions are made. A very important human value is fairness: We do not want AI systems to make (or recommend) decisions that could discriminate against or perpetuate harm across groups of people-for example, based on race, gender, class, or ability. How do we ensure that AI can act according to the most appropriate notion of fairness (or any other human value) in each scenario in which it is applied? See the online appendix for an example of an open-source library as well as for descriptions of multiple (though not exhaustive) dimensions of AI fairness. Like all ethics issues, fairness is a complex, socially influenced value that can neither be defined nor addressed by technologies alone.

Profiling and manipulation. AI can interpret our actions and the data we share online to make a profile of us, a sort of abstract characterization of some of our traits, preferences, and values to be used to personalize services-for example, to show us posts or ads that we most likely will appreciate. Without appropriate guardrails, this approach can twist the relationship between humans and online service providers by designing the service to more clearly characterize our preferences and make the personalization easier to compute. This raises issues of human agency: Are we really in control of our actions, or is AI being used to nudge us to the point of manipulating us?

Impact on jobs and larger society. Since AI permeates our workplace functioning, it obviously has an impact on jobs, since it can perform some cognitive tasks that usually are done by humans. These impacts need to be better understood and addressed to ensure humans are not disadvantaged. As mentioned earlier, AI is pervasive and its applicability expands rapidly; any negative impacts of this technology could be extremely detrimental for individuals and society. The pace at which AI is being applied within (and outside) the workplace also brings concerns about people and institutions having enough time to understand the real consequences of its use and to avoid possible negative impacts.

Control and value alignment. Although AI has many applications, it is still very far from achieving forms of intelligence close to humans (or even animals). However, the fact that this technology is mostly unknown to the general public raises concerns about being able to control it and align it with larger and sometimes disparate societal values, should it achieve a higher form of intelligence. Figure 1 lists these issues and links them to AI capabilities and methodologies.

No single organization can address and solve all these issues alone, which is why AI ethics includes experts from many scientific and technological disciplines. Indeed, the AI ethics community includes AI experts, philosophers, sociologists, psychologists, lawyers, policymakers, civil society organizations, and more. Only by including all the voices-those that produce AI, those that use it, those that regulate it, those that are impacted by its decisions, and those that understand how to evaluate the impact of a technology on people and society-can we understand how to identify and address AI ethics concerns.

Technical solutions to AI ethics concerns, such as software tools and algorithms to detect and mitigate bias, or to embed explicability into an AI system, are certainly necessary. But they are not enough. Non-technical solutions, such as guidelines, principles, best practices, educational and reskilling activities, standards, audits, and laws, are also being considered and adopted. On top of these, there is the need to specify methodologies that operationalize AI ethics principles and create appropriate governance around them.

AI and Neuroscience

As we learn more about the nervous system and untangle the embodied and bidirectional interactions between our external environments and internal milieus, the need for new tools and capabilities increases. This is not only to meet the demands of basic bench, translational, and clinical neuroscience research by creating more advanced methods and materials for capturing neural signals and computing neural features, but also to provide novel therapies, develop new ways to restore or generate human functions, and create resources to augment and enrich our existing skills and experiences. At the same time, AI's capabilities are continuously expanding, becoming more complex, efficient, and faster due to numerous advances in computing power.

AI, and especially machine learning, is increasingly being used in neuroscience applications. But the conceptual links between AI and neuroscience have been strong since the emergence of AI as a research field. The intertwined trajectories of the two fields are exemplified by goals of emulating and augmenting human intelligence via machines that can "learn," common and often contentious brain-is-a-computer and computer-is-a-brain tropes (and associated colloquialisms such as, "I don't have the bandwidth" or "my computer is out of memory"), and more recent computing techniques such as neural nets, neuromorphic algorithms, and deep learning. The associations between our minds and machines are only strengthening as AI becomes embedded into nearly every aspect of our lives-from our "smart" phones to our "smart" fridges and from our shopping habits to our social media. Neuro- or brain-inspired metaphors permeate our jobs, our homes, our transportation, our healthcare, and our interactions. Neuroscience-influenced AI applications are likely to increase as big tech and startup companies invest in neuroscientific research and insights to improve algorithms and associated capabilities.

The associations between our minds and machines are only strengthening as AI becomes embedded into nearly every aspect of our lives.

The inevitable movement beyond conjectural linkages into real-world interactions between computation and neuroscience has begun. Albeit indirectly, AI already pervasively interacts with our nervous systems by influencing, reinforcing, and changing our behaviors and cognitive processes. While the concept of an "extended mind" is not new (see Clark and Chalmers), until relatively recently, humans were largely limited to extending their thoughts into the physical realm via representations such as symbols, writings, art, or spatial markers-stored on the walls of caves, on canvases, within books and diaries, or as signs in the environment. These tools and relics functioned as repositories of ideas, memories, directional aids, and external expressions of our internal selves. Now, however, we are extending the neural into the digital, and the more pervasive AI and digital technologies become, the more intertwined and almost inseparable they are with our nervous systems and associated abilities and psychology. Numerous studies now indicate that our use of smartphones, social media, and GPS has not only made us more dependent on these technologies but has also significantly influenced our attention, spatial navigation, memory capabilities, and even underlying neurophysiology.

Neurotechnology

Simultaneously, the indirect and often theoretical links between AI and neuroscience are transforming into direct and tangible ones, from one-way extensions of our minds into digital spaces to bidirectional connections between nervous systems and computers. Over the last few decades, we have seen a rise in the development and deployment of devices-called neuro-technologies (neurotech)-that exploit advances in computing and the pervasiveness of AI to collect, interpret, infer, learn from, and even modify various signals generated throughout the entire nervous system (called neuro-data or neuroinformation). Neurotechnologies can interact with neurodata either invasively and directly through different kinds of surgical implants, such as electrodes or devices implanted into or near neuronal tissues, or they can interact non-invasively and indirectly through wearable devices sitting on the surface of the skin, picking up signals or proxies of those signals from the head, body, or limbs. Generally, neurotech is divided into three categories:

Neurosensing, which essentially "reads" neurodata by collecting, monitoring, or interpreting it.

Neuromodulating, which "writes" data by changing the electrical activity, chemical makeup, and/or structure of the nervous system.

Combinatorial or bidirectional, which can read and write neurodata, so to speak.

Neuromodulatory and combinatorial/bidirectional neurotech devices are areas where AI will be increasingly used and relied on to interpret neuro-data, infer and replicate proxies of neural signals in real time, and contribute to closed-loop systems for automatic and autonomous control of devices.

Figure 2 shows examples of invasive and non-invasive neurotechnology applications across neurosensing, neuromodulation, and combinatorial applications. These and other devices are being used for a gamut of applications spanning basic research, medicine, gaming, and more. For example, many of the invasive neurotechnologies are being applied in healthcare for neurological disorders including epilepsy (invasive EEG) and Parkinson's disease (invasive neuromodulation and combinatorial). In contrast, many noninvasive technologies (including TMS and neuroimaging techniques such as fMRI) are being used to answer fundamental neuroscience questions. Noninvasive bidirectional neurotechnologies are being developed to be integrated into everyday processes, such as work and video games. In the example in Figure 2, a wrist-worn device senses peripheral neural signals, uses them to infer intended actions, and provides haptic sensory feedback to improve the experience and make it more intuitive. For an overview and to learn about many other examples, see the Royal Society's 2019 report referenced in the online appendix.

As neurotechnology is still emerging, the state of the art is constantly evolving, and the kinds of neurotech devices and applications present today run the gamut in terms of technological maturity, robustness, and scalability-from basic science and early translational or clinical research all the way to currently available consumer products. At present, scientists can invasively record from hundreds of neurons simultaneously. That is likely to soon become thousands with the advent and increasing adoption of interfaces such as neuralace, neural dust, and neural threads. Improvements in these interface capabilities, along with advancements in the materials used, will vastly change the future landscapes of computing and neuroscience. They will enable more accurate and specific recordings, enhanced signal-to-noise ratio, better efficacy and precision of targeted interventions, longer-lasting device functionality, and improvements to important safety considerations, including minimizing tissue damage and resisting corrosion from the internal corporeal environment, various bodily fluids, and device stimulation parameters.

Today, neurotech is most often developed or used within the clinical sciences and healthcare spaces to monitor and treat a gamut of chronic illnesses or injuries spanning neurological and psychological ailments, including Parkinson's disease (deep brain stimulation), chronic pain (spinal cord stimulation), epilepsy (neuropace), depression (transcranial direct current stimulation), and more. Some neurotech devices are beginning to restore movement and sensation in people with missing or damaged limbs; spinal cord severation; or those with sensory loss, impairments, or differences that individuals want to improve-for example, cochlear implants for deafness or retinal implants for certain kinds of visual impairments.

Neurotechnologies can decode and project very specific and often rudimentary forms of thought, such as imagined handwriting, typing, and other kinds of intended and directed movements. They can also very crudely reconstruct conscious and unconscious mental imagery. These are being investigated for use primarily in medical contexts for people with communicative difficulties and functional movement issues but also more recently for the commercial space and to improve everyday work-life environments. Neuroscientists have also demonstrated the technological capability of brain-to-brain communication; that is, the ability to transfer sensory and perceptual experiences and memories directly between animals using invasive techniques, as well as to manipulate and control them. This capability is slowly and rudimentarily being developed and tested non-invasively between people for use in applications such as gaming and augmented reality (AR)/virtual reality (VR). Although applications are still emerging, there is evidence for widespread interest in neurotechnologies and/or neurodata collection for a variety of market sectors outside those described here, including but not limited to education, work, marketing, and military uses.

While once relegated to the realm of science fiction, the merging of machine, body, and psyche is on the horizon due to the technological advancements enabled by neuroscience and AI. However, in most of the state-of-the-art examples summarized above, additional research and an extensive amount of work is needed before these neurotechnologies can be reliably or ethically implemented. For instance, considerable improvements are required in terms of the ease and speed of acquisition and analysis of neurodata (for future scalability), the standardization of methods, the feasibility and accessibility of neurodevices (for example, to make them more intuitive, less cumbersome, more affordable, and more adaptable to differences across human bodies), the size and diversity of neuro datasets to build future representative models, and the validation of existing results to establish robustness and replication.

Neuroethics

Given the important implications of neurotech on society, the relative immaturity of their techniques and inferences, the increasing hype and misinformation around their abilities, and the growing direct-to-consumer push of their capabilities, there are concerns that the commercialization of neurotech and the commodification of neurodata is moving at a speed and scale that could proceed without proper policies and regulations in place to protect future consumers. Likewise, if history is any indication of the future, the increase in cautionary tales from AI applications resulting in community harms and reactionary mitigation strategies only strengthens the need to develop proactive guardrails within an AI-enabled neurotech space.

However, for agreed-upon standards and best practices to be put in place, we must first understand the ethical concerns associated with neurotechnologies and how they compare to those seen in AI. The study of ethical principles and implications related to the development, deployment, and use of neurotechnologies (and associated neuroscience research and neurodata) is commonly referred to as neuroethics, a relatively nascent but growing field of inquiry emerging in the late 1990s and early 2000s out of medical and bioethics. Neuroethics is critical of the assumptions and intentions underlying neurotech and neuroscientific findings. It is also concerned with questions about neurotech's impact on human self-understanding and the downstream effects of changes in this fundamental understanding on our biology, our psychology, and our society.

AI already pervasively interacts with our nervous systems by influencing, reinforcing, and changing our behaviors and cognitive processes.

The ethical considerations surrounding neurotech are still being researched; there is yet so much to learn about the nervous system and about how, and the extent to which, neuro-technology will influence humanity. However, there are at least eight core neuroethics issues that consistently emerge which could pose significant societal, technical, and legal challenges. These are briefly defined in the following list of concepts, rights, and values that could be impacted by using neurotechnology:

Mental Privacy: A condition met when one's neurodata is free from unconsented observation, intrusion, interpretation, collection, or disturbance by third parties or unauthorized neuro-tech devices.

Human Agency and Autonomy: The ability to act or think with intention, in the absence of coercion or manipulation, with sufficient information to make rational decisions regarding one's mind and body.

Human Identity: The subjective, complex, and dynamic embodiment of various aspects of human reality, including but not limited to biology, culture, ecology, lived experiences, and historic socio-political situations-which together give rise to each person's unique ideas of meaning, relatedness to others and the world, and conceptions of self and ownership of life. This phenomenon is simultaneously unique and literally inscribed within the nervous system while also being influenced and constructed by external forces, such as communal/societal needs.

Fairness (including issues of access): Equitable and just treatment of individuals or communities irrespective of their choice or ability to use neurotech or not or to participate in neurodata collection or not, as well as in manners regarding availability of neurotech; access to neurotech benefits; and/or participation in neurotech design influence, neurotech solutions, and neurodata interpretations.

Accuracy: The correctness of neurodata measurements, interpretations provided by neurotech, or code generated by neurotech for the purpose of modifying the nervous system.

Transparency: The quality of being clear and open about the capabilities of neurotech, the use of neurodata, and any inferences drawn from either (related to explicability as well as informed consent).

Security: A set of technologies, standards, and procedures which protect neurodata and data inferred from neurotech against access, disclosure, modification, or destruction by unauthorized users.

Well-being: A prioritized state of physical and mental satisfaction (including the health, safety, happiness, and comfort of individuals and/or communities) achieved through both the avoidance of negligence and the prevention of harm (broadly defined), injury, or unreasonable risk of either in the design or implementation of neurotech (or the usage of associated neurodata). This also includes elements of psychological safety as well as larger societal and environmental considerations, such as cultural or community conservation or avoidance of toxic or non-degradable waste.

Importantly, these concerns are not mutually exclusive and are considerably interrelated. For example, obtaining informed consent to collect neurodata would involve mental privacy, human autonomy and agency, transparency, and data security assurance. Likewise, well-being is met when all other concerns are sufficiently addressed. Many of these concepts also invoke previously established bioethical and medical principles related to beneficence, nonmaleficence, dignity, and justice, indicating that they are relevant to a broader range of applications outside of neurotech. In practice, responding to these concerns will often mean answering challenging questions on a contextual, socially and historically informed, case-by-case basis, as the extent of risk changes depending on:

The neurodata of interest

How the neurodata is being treated-for example, is it being read, written, or both?

Whose neurodata is being collected (by whom and for what purposes)

The overall literacy of participants and end users in the space-for instance, do they understand the neurotech's capabilities or how sensitive their neurodata is?

The location of the discussion or application-for example, the specific impacted community, cultural norms and values, societal expectations, associated politics and regulations, economic or financial contexts, or any environmental considerations if applicable.

Ethics in the Age of AI and Neurotech

When considering the previous list in the specific context of AI ethics, it's clear that neurotech poses familiar ethical challenges, and both largely converge along issues of value alignment and transparency. Areas such as these, where the fields' ethical issues overlap, are important to highlight because they suggest that some of the existing solutions or strategies (technological and otherwise) used by AI might be applied to neurotech applications to mitigate these specific concerns. However, neurotech also poses risks that may not be sufficiently covered by existing AI regulations, governance frameworks, best practices, or company policies, and this may indicate the need to update or develop new preventative strategies, policies, and solutions. The remaining neuroethics considerations fall under this kind of divergence, as they highlight challenges that while potentially shared with those posed by AI, may also be appreciably different, magnified, or expanded given the potential capabilities of neurotech and the sensitivity of neurodata.

For example, addressing mental privacy, human identity, and human agency and autonomy may be considerably more challenging in neurotech than in AI. These are of particular concern, given that neurotech could one day both directly collect neurodata and write new information into our nervous systems, all potentially without being detected. This contrasts with the current AI technologies humans interact with, which may only indirectly influence our nervous systems and associated thoughts or behaviors-or do so more slowly or at a level that is multiple steps removed. Additionally, the majority of our nervous system's signals are unconscious and outside our awareness or control, making it technically challenging to precisely pinpoint the kinds of data neurotech collects, interprets, or modulates in the first place. Data choice, collection, and curation, however, are likely less difficult to determine or control in an AI application.

Likewise, it may also be difficult to establish what kind of neurodata we consent to share, and it might be plausible to provide neurotech with private information unknowingly or unintentionally. This is also true with most behavioral data that AI systems have access to today, but we call attention to this because there still exists a presumption of privacy within one's own mind that seems inaccessible to others or technology. Yet, this assumption may no longer be a certainty with advances in neurotechnology. Furthermore, the fact that some neurotech can directly modify ongoing neural activity and directly feed (or write) data into the nervous system in real time raises questions about how we can better protect and ensure bodily/mental autonomy and decision capacity. This includes the potential for changing (purposefully or not, quantifiably or not) the integrity of our mental processes, including our conceptions of identity. Because neurotech may one day be able to directly influence a person's behavior, thoughts, emotions, memories, perceptions, or relationships between these phenomena, it poses challenging questions about free will, cognitive liberty, agency, and notions of self-hood that AI may not yet have had to truly address to this extent, although there is a legacy of bioethical research showing that identity has been a fundamental concern in other biotech spaces, such as organ transplants and pharmaceutical enhancements.

Likewise, fairness is a substantial component of AI ethics and some of the same issues surrounding equitable access and inclusion in design and interpretation are also in neuroethics. But neurotech may one day allow us to directly infer and act on neurodata that we are unaware of (for example, unconscious biases or repressed memories) or cannot control, as well as significantly augment or change our mental and physical abilities. Thus, the risk to fairness is greater with neurotech, as these kinds of capabilities could perpetuate existing inequities and biases or create new avenues for discrimination or malicious targeting that are even harder to see because they are quite literally hidden inside us. Additionally, underlying and unchallenged assumptions about what constitutes "normative" neurodata or which neurotech outcomes are considered desirable may also be biased against people with hidden disabilities or neurological differences (a concern that has also been put forth when discussing genetic technologies and biometrics, among others. Normative assumptions may also contribute to complex cultural and intra-community dilemmas for similar reasons.

Moreover, neurotech interfaces may exacerbate or compound issues we currently see with AI: Device sensors do not adequately account for different hair types or skin colors, instructions and interfaces are designed in a way that widens instead of bridges the current digital or technological divides, devices are not available to or affordable for all, or neurotech benefits are not equitably distributed when appropriate. Issues of fairness are at stake not only when we consider neurotech devices that might purposely replace abilities/sensations and restore baseline functionality, but also at extremes when we consider the capability of neurotechnology to augment functions or abilities beyond those available in humans. Fairness also underlies the very conceptualizations used in this paper, as many of the ethical concerns and values listed are heavily influenced by Western norms and pedagogy, and neurodata is often produced and curated within Western European origins. This means that some concepts may not resonate well with or apply to different cultures, social standards, or global contexts. To make neurotech governance fairer, there needs to be a better understanding of how the social and technical concerns pertaining to neurotechnology differ, are redefined, or get reprioritized across local, national, and international communities.

Commercialization of neurotech and the commodification of neurodata are moving at a speed and scale that could proceed without proper policies and regulations in place.

At the very least, many of the issues outlined here regarding neurotech will likely be compounded with those of other technologies, including AI, due to their overlap and societal relevance. For example, AI and data science regularly contend with data privacy and de-identification practices. Depending upon the technology and data format, neurodata can be used to reasonably identify someone in ways that go beyond traditional PII or demographic aggregates. While this property is not unique to neurodata (it also applies to genetics and other bio-metric data types), it presents a challenge that many AI methods are not equipped to handle. It remains to be seen whether neurodata may be more technically challenging to de-identify than other data forms. Similarly, existing technological harms to well-being are complicated by neurotech applications. Like many of the technologies we use today, neurotech will also require elements that impact materials sourcing, resource allocation, energy consumption, and supply-chain operations.

However, some neurotechnologies may also have understudied interactions with the environment that AI may not have to face. For example, many medical neurotechnologies (positron emission tomography and some CT or MRI scans, for instance) require contrast agents to be able to visualize certain kinds of neurodata. Some of these contrasts, such as flourine-18, are radioactive and do not degrade in the environment while other agents, such as gadolinium, are toxic to the environment and humans over time as concentrations build. Unfortunately, due to poor waste management practices and overt pollution, they are increasingly being found in wastewater, groundwater, rivers, and oceans, eventually making their way into our drinking water and the food we consume-for example crops, livestock, aquatic life. This has obvious implications for the general well-being and health of our planet and our communities and only adds to the list of existing negative environmental impacts caused by technology.

Research regarding ethical concerns elicited by neurotech and AI as well as the need for action in this space is not new nor are discussions illustrating the intersections of AI with neurotech in methods and applications. However, to our knowledge, we are the first to summarize and compare the core ethical issues between both technologies, as well as offer guidance and lessons learned from the specific perspective of a tech company that actively participates in both spaces. The initial comparison of ethical concerns between neurotech and AI is summarized in the Table. Note, however, that this table may not be exhaustive; additional considerations and differences may emerge as both AI and neurotech unfold.

Figure 3 provides an example of the kinds of ethical concerns that might arise in a bidirectional neuro-tech application that also relies on AI. Specifically, the two application scenarios refer to a system that aims to prevent epileptic seizures in one example or stop Parkinson's tremors in a different example. A neurotech component is used to read and deliver signals from/to the brain, and an AI system provides classification and prediction capabilities based on incoming data to influence the outgoing neurotech action. These types of closed-loop adaptive neurotechnologies, combined with AI, are not too far off; they are currently being developed and honed for both Parkinson's disease and intractable epilepsy. Importantly, Figure 3 illustrates that ethical considerations are associated with both the technology capabilities (on the right) and the context in which they are embedded and used (on the left). For example, issues of fairness can be found throughout the entirety of the application, whether that is:

Ensuring there is a representative group of patients enrolled in the trial and involving them in co-creation of treatment goals.

Including a diverse set of engineers and designers in creating the technology and associated methods.

Testing hardware and software on a representative set of patients to make sure neural signals are collected in the same way across individuals in future trials.

Mitigating potential bias in the AI algorithms that learn the signals and adapt the stimulation.

Verifying that associated neuro-modulatory effects are equitable across different groups of patients and that certain populations are not disproportionately impacted by its side effects.

Obtaining feedback and input from a diverse set of patients, caretakers, and clinicians as part of one's assessment of the technology's impact.

Additionally, some ethical issues are not common throughout the process but appear only within certain contexts. For example, neuroethics concerns around human identity might be most likely to appear later in the application, after prolonged neuromodulation, and seen only through interactions with patients (see the online appendix for a real-world example). All these considerations highlight the importance and necessity of methods such as participatory design and the associated inclusion of multi-stakeholder considerations from the start-not only to help create neuro-tech that is useful for and wanted by individuals, communities, and societies at large but also to aid in identifying issues and problems before and as they arise.

Once we identify the issues around the combined use of AI and neuro-tech, how can we address them? As explained, some issues are or could potentially be greatly expanded compared to AI, so we may need to deploy updated or even new solutions and mitigation or prevention strategies to address them, both technical and not-for example, social, political, institutional, and economic approaches. However, the good news is that we do not need to start from scratch. A lot of foundational work has been completed over the past five or so years to begin addressing many AI ethics issues. We've constructed and used multi-stakeholder approaches to identify the concerning issues and their impacts; specified best practices, principles, and guidelines; built technical solutions which may be considered, re-used, or updated for neurotech or neurodata (for example, federated learning practices or de-biasing techniques); adopted educational/training methodologies; created governance frameworks and international standards; and even defined hard laws based on AI ethics considerations, such as the very recent one by the European Commission). While doing all this, we have learned several lessons, identified challenges, listed the failures, and reported on successful approaches. By "we," we mean the whole society, not just AI experts: experts from many scientific disciplines, business leaders, policymakers, and civil society organizations. Additionally, the international neuroethics community has created more than 20 ethical guidelines, principles, and best practices-compiled by the Institute of Neuroethics (IoNx)-from which we can and should draw.

Therefore, we can and should exploit this knowledge and the developed capabilities to accelerate the path toward addressing the issues raised by the combination of AI and neurotech. The first step is to clearly map the relationship between common and magnified issues, which we started doing in the previous sections and have summarized in the Table. Then, we will be able to update and augment current AI ethics frameworks and actions to cover many if not all the expanded issues. To fully understand the current state of the art in neurotech, the real implications on humans and society, and places of intersection with existing regulatory and governance strategies, we need to involve experts from other disciplines, such as neuroscience and neuroethics, that are now rarely found in existing AI ethics initiatives. What is considered to be "multi-stakeholder" must be greatly expanded if we want to correctly identify the issues in this broader technological/scientific context, define the relevant principles and values, and then build the necessary concrete actions. If we are to understand the breadth of neurotech applications and potential issues, conversations and considerations will need to not only include experts from neuroscience, ethics, and computer science/AI disciplines but also experts from sociology and anthropology, medicine, science and technology studies, law, business, human-computer interaction, international politics, and more. Moreover, these efforts will also require the expertise of individuals and communities most likely to use or be affected by neurotechnology, as well as those who may be excluded from use or access to the tech or who have been historically disadvantaged by technology or under-considered in tech discussions. Their needs and lived experiences should be considered as additional forms of expertise that are essential to understanding and measuring impacts of neurotechnology, as well as creating better technology and reducing harms.

Conclusion

With this article, we wanted to point out the co-evolution of AI and neurotech and their potential convergence points to those who are actively thinking and working in AI and AI ethics. Our intention has been to initiate a more general conversation and clear a path to addressing the identified neuroethics issues. We hope that by identifying the core ethical issues at stake in neurotech, comparing these issues with those in AI, and highlighting places where existing AI ethics initiatives and tools may suffice or may warrant new or different approaches, we can encourage interdisciplinary and cross-stakeholder collaborations between multiple fields and communities to engender timely and concrete actions that minimize the negative impact of this emerging technology.

AI is already a powerful and often positive technology in our lives. Combined with neurotech, it will bring huge new benefits in healthcare, work, leisure, and more. But as we know, greater power comes with greater responsibilities. Knowledge should advance at the same pace as wisdom and awareness of human values and societal forces, so that technological progress can benefit all of us. Given that neurotechnologies are still emerging, there is an opportunity to continue to learn from the past, think proactively about potential issues, and develop preventative technical, legal, societal, and educational solutions before problems arise.

Figure. Watch the authors discuss this work in the exclusive Communications video. https://cacm.acm.org/videos/ai-and-neurotechnology

# data[].attributes.attachment_link.title
AI and Neurotechnology - Communications of the ACM

# data[].attributes.attachment_link.description
Artificial intelligence (AI) is a scientific field and a technology that is supported by multiple techniques-such as machine learning, reasoning, knowledge representation, and optimization-and has applications in almost every aspect of everyday life.

# data[].attributes.body
1. Введение
Определение искусственного интеллекта и его роль в современном обществе.

2. Влияние ИИ на когнитивные способности человека
Анализ того, как ИИ способствует развитию критического мышления, креативности и аналитических навыков.

3. Примеры использования ИИ для развития мышления
Рассмотрение конкретных случаев, где ИИ помогает в обучении, решении проблем и принятии решений.

4. Заключение
Обобщение положительного влияния ИИ на мышление и перспективы его дальнейшего использования.

# data[].attributes.attachment_link.title
Лень как вид человеческих ресурсов (1)

# data[].attributes.headline
Достижения искусственного интеллекта в области обработки нейронных сигналов и нейротехнологий

# data[].attributes.subject
Достижения искусственного интеллекта в области обработки нейронных сигналов и нейротехнологий

# data[].attributes.body
Тезисы:

1. ИИ улучшает обработку нейросигналов для различных приложений.

2. Разработка нейропротезов с использованием ИИ.

3. Повышение точности и скорости анализа нейроданных.

4. Возможность создания адаптивных нейроинтерфейсов

# data[].attributes.attachment_link.title
Frontiers | Artificial Intelligence Advancements in Neural Signal Processing and Neurotechnology

# data[].attributes.attachment_link.description
Advancements in artificial intelligence (AI) have paved the way for ground-breaking applications in the field of neuroscience, particularly in the realm of n…

# data[].attributes.body
4 тезиса:

1. ИИ способен выполнять функции, ранее присущие только человеческому интеллекту, такие как принятие решений и обучение.

2. Развитие ИИ стимулирует пересмотр традиционных представлений о мышлении и сознании.

3. Интеграция ИИ в различные сферы способствует развитию новых когнитивных стратегий у человека.

4. Сотрудничество человека и ИИ открывает возможности для более эффективного решения сложных задач.

# data[].attributes.attachment_link.title
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ: ЗНАНИЯ, ДАННЫЕ И МЫШЛЕНИЕ В РАССЛЕДОВАНИИ ПРЕСТУПЛЕНИЙ

# data[].attributes.body
4 тезиса:

1. ИИ может выступать в роли партнёра в процессе мышления, стимулируя более глубокое осмысление проблем.

2. Совместное мышление с ИИ способствует развитию навыков критического анализа и рефлексии.

3. Использование ИИ требует осознанного подхода, чтобы избежать зависимости и сохранить автономность мышления.

4. Баланс между использованием ИИ и собственными когнитивными усилиями является ключом к эффективному обучению и развитию.

# data[].attributes.attachment_link.title
Thinking with AI - Pros and Cons — Language, Logic, and Loops

# data[].attributes.attachment_link.description
Thinking with AI - Pros and Cons — Language, Logic, and Loops

# data[].attributes.body
4 тезиса:

1.Улучшение диагностики заболеваний: ИИ помогает в раннем выявлении заболеваний, таких как опухоли, анализируя медицинские изображения (рентген, МРТ, КТ) с высокой точностью.

2.Персонализированное лечение: ИИ используется для создания индивидуальных планов лечения на основе анализа генетических данных, истории болезни пациента и других факторов, что позволяет предложить наиболее эффективные схемы терапии.

3.Ускорение разработки лекарств: ИИ помогает моделировать взаимодействие лекарственных веществ с клетками организма и предсказывать возможные побочные эффекты, что ускоряет процесс разработки новых препаратов.

4.Виртуальные помощники в здравоохранении: ИИ-чат-боты используются для консультаций пациентов, записи на приём и напоминаний о приёме лекарств, облегчая работу медицинского персонала и повышая доступность медицинских услуг.

# data[].attributes.attachment_link.title
Искусственный интеллект в медицине: Текущие достижения и перспективы

# data[].attributes.attachment_link.description
Введение Искусственный интеллект (ИИ) в последние годы становится ключевым инструментом в различных областях, включая медицину. Развитие ИИ способствует улучшению диагностики, персонализированному л

# data[].attributes.headline
Пересечение искусственного интеллекта и нейротехнологий с доктором Марьям Шанечи

# data[].attributes.subject
Пересечение искусственного интеллекта и нейротехнологий с доктором Марьям Шанечи

# data[].attributes.body
Тезисы:

1. Лаборатория доктора Мариам Шанечи применяет AI и теорию управления в нейронауке для разработки систем замкнутого цикла для лечения неврологических и нейропсихиатрических расстройств [11:35].

2. Эти системы декодируют активность мозга для регулирования терапии, например, амплитуду и частоту электрических импульсов, для достижения здорового уровня симптомов [12:32].

3. Достижения в области декодирования состояний мозга, в частности, настроения при депрессии, используют методы снижения размерности для выявления подсетей мозга, связанных с настроением [15:05].

4. Разработка моделей ввода-вывода для описания влияния стимуляции на активность мозга и архитектур AI, таких как Define, для захвата сложности и обеспечения гибкого вывода в нейротехнологиях [18:30], [24:26].

# data[].attributes.attachment_link.title
The Intersection of AI and Neurotechnology with Dr. Maryam Shanechi

# data[].attributes.body
Тезисы:

1.Искусственный интеллект (ИИ) активно

внедряется в медицину, особенно в лучевую диагностику, помогая врачам в постановке диагнозов и анализе медицинских изображений

2.ИИ может использоваться в роботизированной хирургии, уходе за пациентами, разработке лекарств, генетическом анализе и чат-ботах для пациентов

3.В Москве проводится масштабный эксперимент с ИИ в медицине, где анализируется огромный массив данных и проводится многоэтапное тестирование сервисов ИИ для оценки их эффективности и безопасности .

4.Основные проблемы ИИ в медицине — нестабильность работы из-за разного качества данных и большое количество ложноположительных результатов, что требует постоянного мониторинга и улучшения алгоритмов

# data[].attributes.attachment_link.title
Искусственный интеллект в медицине – Анна Хоружая | Лекции по медицине | Научпоп

# data[].attributes.body
1.Создание контента с помощью ИИ — генерация текстов, изображений, музыки и видео с использованием нейросетей.

2.Совместная работа человека и ИИ — ИИ как инструмент для вдохновения и ускорения творческого процесса (например, помощь в написании сценариев, дизайне, композиции).

3.Этические вопросы — авторство, оригинальность, опасность подмены человеческого творчества машинным.

4.Влияние на индустрии — трансформация профессий в искусстве, появление новых форм творчества и платформ.

# data[].attributes.headline
Основная информация:

# data[].attributes.body
Основная информация:

Название видео: Как ИИ меняет наше мышление и коммуникацию

Автор канала: Неизвестен

Дата публикации: 5 месяцев назад

Ссылка на видео: https://www.youtube.com/watch?v=DK5R070cwdQ

4 Тезиса:

1)Искусственный интеллект меняет структуру общения

2)ИИ способствует развитию критического мышления

3)ИИ улучшает доступ к знаниям
С помощью ИИ можно быстро находить и обрабатывать информацию

4)Технологии ИИ могут изменять наше восприятие эмоций и социальных взаимодействий, создавая новые формы общения.

# data[].attributes.attachment_link.title
Как ИИ меняет наше мышление и коммуникацию? Мнение ученого-когнитивиста

# data[].attributes.headline
ИП Назаров Данил

# data[].attributes.subject
ИП Назаров Данил

# data[].attributes.headline
Командный Падлет

# data[].attributes.subject
Командный Падлет

# data[].attributes.body
Тезисы:

1.ИИ уже активно используется в творческих сферах — нейросети применяются для создания изображений, музыки, скульптур и дизайна, выступая как инструмент и соавтор художника.

2.Технологии, такие как NST, GAN и CAN, позволяют имитировать стили, создавать оригинальные работы и даже «дорисовывать» незавершённые произведения.

3.Вопрос авторства и оригинальности остаётся актуальным, поскольку ИИ работает на основе шаблонов и обучающих выборок, а не собственных чувств и намерений.

4.ИИ расширяет творческие возможности художников, но не заменяет их полностью — человек остаётся источником идеи, а ИИ становится средством её реализации.

# data[].attributes.attachment_link.provider_name
КиберЛенинка

# data[].attributes.attachment_link.authors[].name
Морковкин Егор Андреевич

# data[].attributes.attachment_link.title
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ КАК ИНСТРУМЕНТ СОВРЕМЕННОГО ИСКУССТВА

# data[].attributes.attachment_link.description
В настоящее время в различных источниках всё чаще поднимается вопрос о влиянии цифровизации и компьютерных технологий на современное общество. Многие сферы современной индустрии, так или иначе, связаны с использованием технических возможностей. Это влияние не обошло стороной и современное искусство. Невообразимое прежде применение машин для создания произведений искусства становится реальностью и набирает популярность. На сегодняшний день стало возможным обучение искусственного интеллекта художественным практикам. Речь идёт как об упрощении процесса создания образцов для широкой публики, применении в целях реставрации, реновации, так и о принципиально новых путях и возможностях для профессиональных художников и дизайнеров. В статье рассмотрены инновационные технологии искусственного интеллекта, позволяющие самостоятельно создавать художественные образы, а также описана реализация восстановления недописанной картины XVIII века посредством одной из них.

# data[].attributes.headline
ИП - Ермолаев Артем

# data[].attributes.subject
ИП - Ермолаев Артем

# data[].attributes.headline
Применение ИИ в образовании

# data[].attributes.subject
Применение ИИ в образовании

# data[].attributes.attachment_link.title
применение ИИ в образовании

# data[].attributes.body
Тезисы:

1.ИИ как новый инструмент творчества: Нейросети, способны создавать тексты, стихи, музыку, изображения и анализировать данные, открывая новые горизонты для художников и творцов.

2.Слияние логики и эмоций: Применение ИИ в искусстве объединяет рациональные алгоритмы с эмоциональным восприятием, бросая вызов традиционным представлениям о творчестве и авторстве.

3.Создание новых художественных стилей: ИИ способен не только имитировать существующие стили, но и генерировать уникальные, смешивая различные направления, такие как кубизм и импрессионизм, создавая неповторимые произведения искусства.

4.Расширение границ искусства: Использование ИИ в искусстве открывает новые формы самовыражения и взаимодействия с аудиторией, позволяя художникам исследовать неизведанные территории и создавать инновационные произведения.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Искусственный интеллект в искусстве и творчестве (AI) - это применение алгоритмов машинного обучения для создания новых художественных произведений или анализа существующих. Например, GigaChat - бесплатная русскоязычная нейросеть, которая общается на человеческом языке и умеет писать и переводить тексты, проверять тексты на ошибки, писать стихи, песни, сказки, создавать изображения, анализировать массивы данных. И это лишь некоторые из множества возможностей.

Почему же тема ИИ в сфере искусства вызывает такой ажиотаж? Во-первых, это столкновение двух, казалось бы, противоположных миров: логики и эмоций, то есть, разума и творчества. Во-вторых, это вызов нашим представлениям об искусстве, авторстве и оригинальности. И, наконец, это просто невероятно интересно!

Искусственный интеллект в создании искусства

Искусственный интеллект (ИИ) уверенно вошёл в нашу жизнь, преобразовывая практически все сферы жизнедеятельности. Искусство не стало исключением. Сегодня нейронные сети способны писать картины и музыку, сочинять стихи, а иногда даже превосходить человека в креативности. Но что такое искусственный интеллект в искусстве и творчестве и как его алгоритмы меняют наш мир?

Нейронные сети представляют собой математическую модель, которая черпает вдохновение из данных, выработанных человеческим мозгом. Эти сети состоят из множества связных узлов, отвечающих за обработку информации и её передачу между другими нейросетями. При обучении нейронная сеть находит закономерности в данных и учится их воспроизводить.

Вызов художникам

Представьте, что вы хотите превратить фотографию в картину под Ван Гога или написать портрет в стиле аниме. Нейронные сети могут выполнить эту задачу, анализируя стиль исходного изображения и применяя его к новому.

Нейросети в изобразительном искусстве умеют создавать фотореалистичные портреты людей, которых никогда не существовало. Ещё более удивительно то, что они могут придумывать совершенно новые стили. Например, смешать стиль кубизма с импрессионизмом, сотворив неповторимое произведение искусства.

При этом ИИ не является самостоятельным творцом, это скорее мощный инструмент в руках художника. Он предлагает экспериментировать с новыми формами выражения, расширяет границы возможного и открывает перед нами невероятные перспективы.

Возможности нейросетей в искусстве практически безграничны. Каждый день они совершенствуются, позволяя создавать произведения, которые были немыслимы ещё несколько лет назад. И неизвестно, какое влияние на искусство ИИ окажет в будущем.

Искусственный интеллект как инструмент анализа искусства

Представьте себе, что вы даёте компьютеру огромное количество картин, например, портретов. Компьютер начинает анализировать эти картины, выявляя общие черты: как нарисованы глаза, нос, рот, какие цвета присутствуют. После этого компьютер пытается создать свою собственную картину, используя полученные знания. Это очень упрощённо объясняет, как работают нейронные сети, основа искусственного интеллекта в творчестве.

Использование искусственного интеллекта в искусстве кардинально меняет традиционные методы анализа. ИИ изучает огромные базы данных, в какой бы из отраслей он ни творил. Предметом исследования становятся коллекции произведений известных художников и скульпторов. Изучаются образы, стили, темы, факты.

Примеры применения искусственного интеллекта в культуре

Самый простой пример - генерация изображений, которую уже умеют заказать нейронной сети многие пользователи. Расскажем, в каких ещё видах искусства применяется ИИ и как это работает.

Художественное

Искусственный интеллект в изобразительном искусстве может создавать фотореалистичные портреты людей, которых никогда не существовало, пейзажи: от фантастических до реалистичных городских видов. Нейронные сети генерируют динамические произведения, которые реагируют на действия пользователя. Например, картина может менять цвета в зависимости от звука или движения.

Художник может за пару секунд преобразовать старые фотографии, наделив их новыми свойствами (например, переодеть героев или прекратить в птиц). Чтобы успешно работать в новой творческой среде, художникам будущего необходимо будет знать основы программирования, понимать принципы работы нейронных сетей и других алгоритмов машинного обучения.

Музыка

В музыкальном творчестве AI способен генерировать новые мелодии и целые композиции на основе изученных огромных массивов музыкальных данных. Технологии могут выполнять рутинные задачи аранжировщиков, придумывая новые аккордовые последовательности и подбирая нужные инструменты.

ИИ совершенствует звуковой дизайн: реставрирует старые записи, генерирует новые звуковые эффекты. Алгоритмы машинного обучения пишут музыку, адаптированную под конкретного слушателя, анализируя его музыкальные предпочтения.

Литература

В это сложно поверить, но ИИ умеет генерировать тексты разных жанров и художественных стилей, от поэзии до научной фантастики. Кроме этого, улучшает качество машинного перевода, позволяя сохранять стилистические особенности исходного текста. Придумывает новых персонажей со своими историями и мотивациями, помогает писателям придумывать интересные и динамичные сюжеты. Это делает формы выражения авторов неповторимыми и ни на что не похожими.

Кино

Искусственный интеллект используется для создания реалистичных спецэффектов: например, ИИ умеет генерировать цифровых двойников актёров или моделировать сложные природные явления. В кинематографе упрощает процесс создания анимации, анализирует существующие сценарии и предлагает новые идеи для сюжета, персонажей и диалогов. И, наконец, оптимизирует процесс производства фильмов, от написания сценария до пост-продакшена.

В театре стало возможно использовать проекции на сцене и ставить интерактивные спектакли. В дизайне ИИ придумывает оригинальные идеи для стилей одежды, интерьеров, продуктов.

Взаимодействие ИИ и человеческого творчества в искусстве

Искусство - это широкое понятие, охватывающее множество областей: визуальное творчество, музыку, литературу, театр, кино и многие другие. ИИ проникает во все эти сферы, существенно меняя наши представления о творчестве. Человек использует способности искусственного интеллекта в мире искусства и этим самым облегчает свою жизнь.

С помощью технологий он может создавать совершенно новые виды и формы, которые были бы невозможны без использования ИИ в искусстве. Пример этому - интерактивное искусство, где зритель становится активным участником процесса создания произведения (например, книги).

Художникам ИИ предоставляет новые инструменты и условия для творчества и самовыражения. Так, нейронные сети могут генерировать новые текстуры, цвета и формы, которые мастер потом использует в своих произведениях. Автоматизирует рутинные задачи, например, цветокоррекцию, ретуширование изображений. Это освобождает художников для творческой работы.

Композиторы пишут музыкальные композиции на основе анализа музыкальных предпочтений конкретного пользователя или слушателя. В итоге ИИ открывает новые рынки для творческих людей. Таким образом, происходит своеобразное партнёрство, коллаборация человека с машинных алгоритмов, и она нацелена на прорывное будущее.

Системы и приложения ИИ в культуре

Искусственный интеллект в современном искусстве сегодня доступен для огромной аудитории. Каждый желающий может стать автором произведения искусства, даже не имея художественных навыков. Онлайн-платформы позволяют творческим людям легко делиться мнениями и обсуждать результаты творчества, созданные с помощью ИИ..

1. GigaChat от Сбера умеет не только писать и переводить тексты, но и генерировать изображения, писать стихи и сказки, рисовать открытки в любом стиле.

2. MusicLM от Google. Модель генерирует музыку на основе текстовых описаний. Например, можно попросить её придумать джазовую композицию в стиле 20-х годов или электронную музыку с элементами классики.

3. GPT-3 от OpenAI. Языковая модель, способная генерировать тексты, имитируя стиль различных авторов. Сумеет написать стихотворение в стиле Шекспира или сценарий для научной фантастики.

4. Deepfake. Создаёт реалистичные видео, на которых человек говорит или делает то, чего никогда не делал. Хотя эта технология вызывает много этических вопросов, с успехом применяется, например, в киноиндустрии.

Нейронные сети типа GAN (Generative Adversarial Networks) умеют "рисовать" совершенно новые изображения, которые не существовали на самом деле. Они учатся на огромных массивах данных и генерируют новые изображения, основываясь на полученных знаниях. Это технологии будущего.

Будущее ИИ

Развитие ИИ в современном искусстве ставит перед нами ряд важных вопросов. Например, кто будет считаться автором произведения, созданного ИИ? Или как определить оригинальность такого труда? Возможно, понадобится ввести этические ограничения для использования искусственного интеллекта в искусстве.

Сегодня мы можем судить, как повлиял искусственный интеллект на искусство. Он расширил границы творчества, открыл новые горизонты для художников и сделал результаты их трудов более доступными для всех. Знатоки искусства полагают, что ИИ не заменяет художника, а становится инструментом в его руках. Благодаря нейросетям люди творчества находят новые форматы выражения идей и создают оригинальные произведения.

# data[].attributes.attachment_link.title
Искусственный интеллект в искусстве

# data[].attributes.attachment_link.description
Узнайте, как ИИ трансформирует искусство, помогая художникам создавать уникальные произведения и расширяя границы человеческого творчества.

# data[].attributes.body
Тезисы:

1.Искусственный интеллект никогда не заменит человека, потому что у человека есть душа, а у ИИ — нет

2.Душа — это человеческие слабости и эмоции, которые делают творчество и взаимодействие уникальными и востребованными

3.Для успешного творчества и жизни нужна не только душа, но и сила духа — способность преодолевать слабости и бороться с трудностями

4.Искренность, честность и бескорыстие — ключевые качества для установления контакта с душой других людей и создания ценного творчества

# data[].attributes.attachment_link.authors[].name
Мастерская Исаева

# data[].attributes.attachment_link.title
Почему Искусственный Интеллект никогда не заменит вас | Душа в творчестве

# data[].attributes.headline
ИП Мухаметжан Дильназ

# data[].attributes.subject
ИП Мухаметжан Дильназ

# data[].attributes.headline
ИП Мнашов Азамат

# data[].attributes.subject
ИП Мнашов Азамат

# data[].attributes.body
1. Замена профессий ИИ — как автоматизация вытесняет людей с рутинных рабочих мест.

2. Появление новых специальностей — какие профессии создаются благодаря ИИ.

3. Переобучение и развитие навыков — почему людям важно осваивать новые компетенции.

4. Влияние на молодёжь — как ИИ открывает новые возможности, но и создаёт вызовы для будущих поколений.03:24

# data[].attributes.body
1. Присутствие ИИ в обычных действиях
— Как ИИ работает «за кадром» каждый день: в телефонах, банках, интернет-магазинах.

2. Коммуникация и голосовые помощники
— Использование ИИ в мессенджерах, голосовых помощниках, чат-ботах и переводчиках.

3. Цифровая безопасность и распознавание лиц
— Как ИИ помогает защитить аккаунты, распознаёт лица в телефонах и на камерах.

4. Влияние на поведение и выбор человека
— Как ИИ формирует наши предпочтения, привычки и влияет на решения (например, что купить или посмотреть).

# data[].attributes.attachment_link.title
ИИ и рынок труда

# data[].attributes.attachment_link.title
ИИ в повседневной жизни

# data[].attributes.headline
Влияние искусственного интеллекта на рынок труда

# data[].attributes.subject
Влияние искусственного интеллекта на рынок труда

# data[].attributes.body
Тезисы:

1. ИИ заменяет рутинный труд
Всё больше простых, повторяющихся задач выполняются алгоритмами и роботами, особенно в сферах логистики, производства и обслуживания.

2. Меняются требования к работникам
Работодателям всё чаще нужны специалисты, которые умеют использовать ИИ, программировать, анализировать данные и работать с цифровыми платформами.

3. Появляются новые профессии
В будущем будут востребованы такие профессии, как оператор ИИ, тренер нейросетей, аналитик машинного обучения и архитектор данных.

4. Переобучение — необходимость
Чтобы не потерять работу, многим людям придётся осваивать новые навыки, участвовать в курсах и повышать цифровую грамотность.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
С развитием искусственного интеллекта (ИИ) и нейросетей многие отрасли испытывают трансформации, которые существенно влияют на рынок труда. Технологии ИИ, включая GPT, машинное обучение и системы автоматизации бизнес-процессов, изменяют подходы к выполнению рабочих задач, создают новые профессии и трансформируют существующие. В этой статье рассмотрим, как ИИ влияет на рынок труда и чего ожидать в ближайшем будущем.

1. Автоматизация рутинных задач

Одним из наиболее значительных изменений, вызванных ИИ, является автоматизация рутинных задач. Системы ИИ могут выполнять действия, которые ранее требовали участия человека, будь то обработка данных, ввод информации или даже управление коммуникациями с клиентами с помощью чат-ботов AI. Это позволяет высвободить человеческие ресурсы для более сложных и креативных задач.

Например, использование AI-ботов и конструкторов чат-ботов в бизнесе автоматизирует работу по обработке клиентских запросов, что уменьшает нагрузку на службу поддержки. В банковской сфере ИИ помогает обрабатывать запросы клиентов, проводить финансовый анализ и даже прогнозировать риски.

2. Изменение требований к навыкам

С внедрением ИИ на предприятиях меняются требования к навыкам сотрудников. Теперь востребованными становятся специалисты, которые могут разрабатывать и настраивать системы ИИ, управлять данными и обучать нейросети. Навыки в области программирования, анализа данных и работы с ИИ становятся необходимыми для множества профессий.

GPT и другие языковые модели помогают компаниям создавать контент и автоматизировать создание отчетов. Это снижает необходимость в простых текстовых редакторах, но поднимает важность квалифицированных специалистов, способных адаптировать ИИ для бизнеса. No-code платформы также становятся популярными, так как они позволяют компаниям внедрять ИИ без глубоких технических знаний, открывая доступ к технологиям широкому кругу специалистов.

3. Новые рабочие места

Несмотря на опасения о массовых сокращениях, связанные с автоматизацией, ИИ также создает новые рабочие места. Появляются новые профессии, связанные с разработкой и поддержкой AI-инструментов, обучением и поддержкой AI-ботов, а также адаптацией систем ИИ под конкретные бизнес-задачи.

Компании нуждаются в специалистах, которые могут внедрять ИИ в CRM и ERP системы, анализировать данные, предоставляемые ИИ, и использовать эти данные для принятия стратегических решений. Это приводит к появлению новых ролей, таких как разработчики ИИ, инженеры по данным, менеджеры по цифровой трансформации и специалисты по работе с ИИ.

4. Сокращение рабочих мест в некоторых отраслях

В то же время, автоматизация, основанная на ИИ, может привести к сокращению рабочих мест в некоторых секторах, особенно там, где большинство задач может быть автоматизировано. Например, в производственной сфере роботы, управляемые ИИ, заменяют людей на сборочных линиях, в рутинных операциях складского хранения или логистики.

Системы автоматизации бухгалтерских процессов или обработки заказов снижают необходимость в низкоквалифицированных сотрудниках. Однако это открывает возможности для переподготовки и перехода на более квалифицированные должности, требующие знаний ИИ и цифровых технологий.

5. Трансформация роли человека на рабочем месте

ИИ не только меняет количество рабочих мест, но и трансформирует роль человека на рабочем месте. Автоматизация освобождает людей от рутинных задач, позволяя сосредоточиться на более сложных и креативных аспектах работы. Это требует от сотрудников более высокой гибкости, способности быстро обучаться новым технологиям и развивать цифровые навыки.

Компании, использующие ИИ для бизнеса, могут интегрировать системы автоматизации в повседневные процессы, что требует от сотрудников умения взаимодействовать с этими системами. Знание основ разработки ботов и управления системами ИИ становится важным навыком для повышения производительности.

6. Переподготовка и адаптация

С ростом автоматизации и внедрением ИИ становится критически важно предлагать программы переподготовки сотрудников. Это позволяет сотрудникам, чьи рабочие места могут быть автоматизированы, адаптироваться к новым требованиям рынка труда и осваивать навыки работы с ИИ.

Многие компании уже предлагают курсы по работе с нейросетями, обучению ИИ и внедрению AI-решений в различные бизнес-процессы. Это особенно важно для сохранения конкурентоспособности и адаптации сотрудников к новым условиям работы.

Влияние искусственного интеллекта на рынок труда многогранно. С одной стороны, ИИ автоматизирует рутинные задачи, что ведет к сокращению рабочих мест в некоторых секторах. С другой стороны, ИИ создает новые профессии и требует новых навыков от сотрудников. Компании, которые эффективно интегрируют ИИ в свои процессы, могут не только оптимизировать рабочие процессы, но и повысить производительность. Важно, чтобы компании и сотрудники понимали эти изменения и активно работали над их внедрением и адаптацией.

# data[].attributes.attachment_link.title
Влияние искусственного интеллекта на рынок труда

# data[].attributes.attachment_link.description
Как искусственный интеллект изменет рынок труда и создает новые профессии

# data[].attributes.headline
Применение ИИ в нашей повседневной жизни

# data[].attributes.subject
Применение ИИ в нашей повседневной жизни

# data[].attributes.body
Тезисы:

1. ИИ помогает планировать день
ИИ может составлять расписание, находить лучшие маршруты и напоминать о важных задачах.

2. ИИ подбирает персональные рекомендации
Он советует фильмы, музыку, книги и даже рецепты на основе интересов пользователя.

3. ИИ помогает с учёбой и обучением
Может объяснять сложные темы, выполнять задания, а также составлять учебные планы.

4. ИИ облегчает быт
Используется для списков покупок, управления умным домом, голосовых помощников и даже планирования питания и тренировок.

# data[].attributes.attachment_link.authors[].name
Максим Васильченко

# data[].attributes.attachment_link.title
Как использовать искусственный интеллект в повседневной жизни и в бизнесе – GoIT Global

# data[].attributes.attachment_link.description
Искусственный интеллект стремительно развивается и проникает в самые разные сферы нашей жизни. Кто-то активно использует его возможности, а кто-то боится и строит пессимистичные прогнозы. Давай разберемся, что умеет ИИ и чем он полезен бизнесу и обычным людям. Курсы и бесплатные марафоны от GoIT.

# data[].attributes.headline
Влияние искусственного интеллекта на рынок труда в парадигме цифровизации

# data[].attributes.subject
Влияние искусственного интеллекта на рынок труда в парадигме цифровизации

# data[].attributes.body
Тезисы:

1. Большие языковые модели усиливают разрыв между работниками, потому что профессионалы умеют использовать их лучше, чем те, у кого мало опыта.

2. На начальном этапе ИИ помогает новичкам работать продуктивнее, приближая их уровень к более опытным коллегам.

3. Со временем только специалисты с высоким уровнем знаний получают настоящую выгоду от ИИ, из-за чего различия в квалификации усиливаются.

4. Возможность сохранить работу зависит от умения быстро учиться и адаптироваться — без этого легко остаться без профессии.

# data[].attributes.attachment_link.title
Лукичёв П. М. (2025) Влияние искусственного интеллекта на рынок труда в парадигме неравенства

# data[].attributes.attachment_link.description
Совершенствование технологий всегда определяет развитие рынка труда. Наиболее сильное воздействие в 2020-е годы оказывают технологии искусственного интеллекта. Их влияние сказывается как в краткосрочном периоде, так и долгосрочном периоде. Воздействие моделей искусственного интеллекта по-разному проявляется на работниках с низкой, средней и высокой квалификацией. Также необходимо учесть, характеризуя последствия влияния технологий искусственного интеллекта на современный рынок труда, опыт работы сотрудников по избранной специальности и их способности к переобучению. В статье выявлены пять особенностей влияния больших языковых моделей на современный рынок труда. Автор анализирует происходящий сейчас на рынке труда переход в принятии экономических решений от элитных экспертов к более широкому кругу работников. Этот переход приносит компаниям позитивные побочные эффекты, но действует только в краткосрочном периоде. В долгосрочном же периоде потенциал высококвалифицированных работников позволяет им повысить производительность труда за счёт модели искусственного интеллекта значительно больше, чем низкоквалифицированным работникам. Следствием этого будет нарастание неравенства доходов на рынке труда будущего

# data[].attributes.headline
Жизнь с ИИ: возможности, удобство и осторожность

# data[].attributes.subject
Жизнь с ИИ: возможности, удобство и осторожность

# data[].attributes.body
Тезисы:

1. Искусственный интеллект стал частью нашей жизни — он помогает дома, в больницах, школах и в интернете.

2. Благодаря ИИ мы можем экономить время и делать многое удобнее — например, голосом включать свет или получать советы по учёбе.

3. Но у ИИ есть недостатки — например, риски утечки данных и ошибки в работе умных систем.

4. Развитие ИИ должно идти с заботой об этике и безопасности, чтобы он приносил обществу только пользу.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Ключевые слова: Искусственный интеллект, повседневная жизнь, технологии, роль ИИ, применение ИИ, улучшение качества жизни, здравоохранение, образование, развлечения, примеры использования, недостатки, риски, влияние на общество, рекомендации.

# data[].attributes.attachment_link.title
Искусственный интеллект в повседневной жизни и его влияние на людей - AI на vc.ru

# data[].attributes.attachment_link.description
Аннотация: Данная статья посвящена исследованию роли искусственного интеллекта в повседневной жизни людей. В ходе работы будет рассмотрено, какие возможности предоставляет искусственный интеллект для улучшения качества жизни людей, в частности в сферах здравоохранения, образования и развлечений. Будут рассмотрены конкретные примеры практического применения искусственного интеллекта, а также его потенциальные недостатки и риски.

# data[].attributes.headline
Форд Мартин. Власть роботов. Как подготовиться к неизбежному

# data[].attributes.subject
Форд Мартин. Власть роботов. Как подготовиться к неизбежному

# data[].attributes.body
Книга рассматривает развитие искусственного интеллекта как неизбежную трансформацию общества, поднимая ключевые вопросы этики, влияния ИИ на экономику и занятость, а также предлагая пути адаптации человечества к новым технологическим реалиям.

# data[].attributes.headline
ИП Каиржанов Дамир

# data[].attributes.subject
ИП Каиржанов Дамир

# data[].attributes.headline
«Власть роботов. Как подготовиться к неизбежному»

# data[].attributes.subject
«Власть роботов. Как подготовиться к неизбежному»

# data[].attributes.attachment_link.title
Цветной Шестиугольник Разум Карта

# data[].attributes.body
Этические вопросы в применении ИИ: Обсуждение моральных проблем, таких как ответственность ИИ, алгоритмическая справедливость и риски предвзятости.

Социальное воздействие ИИ: Как ИИ влияет на рабочие места, социальные структуры и экономическое неравенство.

Приватность и безопасность данных: Проблемы, связанные с защитой личных данных и рисками утечек информации.

Регулирование ИИ: Как должны быть построены законы и политики для управления ИИ, чтобы минимизировать риски и сохранить общественную безопасность.

# data[].attributes.headline
ИК - ИИ в финансовом секторе

# data[].attributes.subject
ИК - ИИ в финансовом секторе

# data[].attributes.attachment_link.title
Зеленый и Черный Минималистичный История Интеллект-Карта

# data[].attributes.headline
Рынок труда в эпоху искусственного интеллекта

# data[].attributes.subject
Рынок труда в эпоху искусственного интеллекта

# data[].attributes.body
Тезисы:

1. Влияние ИИ на креативные индустрии: Нейросети трансформируют сферы дизайна, копирайтинга и маркетинга, изменяя требования к специалистам и создавая новые форматы работы.

2. Изменения в HR-процессах: Автоматизация процессов найма и оценки персонала с помощью ИИ повышает эффективность, но вызывает вопросы о прозрачности и этичности таких методов.

3. Воздействие на рынок труда: Развитие ИИ способствует появлению новых профессий, связанных с анализом данных и управлением ИИ-системами, одновременно снижая спрос на некоторые традиционные специальности.

4. Необходимость адаптации: Специалисты должны развивать навыки, которые сложно автоматизировать, такие как креативность, критическое мышление и эмоциональный интеллект, чтобы оставаться востребованными на рынке труда.

5. Этические и социальные аспекты: Широкое внедрение ИИ поднимает вопросы о справедливости, конфиденциальности данных и возможном усилении социального неравенства.

# data[].attributes.attachment_link.title
Рынок труда в эпоху искусственного интеллекта

# data[].attributes.attachment_link.title
Limitations of AI Infographic in Yellow Grey Minimalist Lined Style (1)

# data[].attributes.headline
ИИ в повседневной жизни | Как нейросети помогают нам?

# data[].attributes.subject
ИИ в повседневной жизни | Как нейросети помогают нам?

# data[].attributes.body
Тезисы:

1. Умные устройства и голосовые помощники: Использование умных колонок и голосовых ассистентов помогает управлять бытовой техникой, планировать задачи и получать информацию без необходимости вручную искать ответы.

2. Автомобильные ассистенты: Современные автомобили оснащены системами, использующими ИИ для навигации, предупреждения о возможных опасностях и оптимизации маршрутов.

3. Персонализированные рекомендации: Сервисы потокового видео и музыки, такие как Netflix и Spotify, используют ИИ для анализа предпочтений пользователей и предоставления персонализированных рекомендаций.

4. Обработка изображений и видео: Программы для редактирования фотографий и видео используют нейросети для улучшения качества изображений, удаления шума и автоматической коррекции.

5. Медицинские приложения: Некоторые медицинские приложения используют ИИ для анализа симптомов, предоставления рекомендаций по здоровью и напоминаний о приеме лекарств.

6. Образовательные технологии: Платформы онлайн-обучения применяют ИИ для адаптации учебного материала под индивидуальные потребности учащихся, что способствует более эффективному обучению.

# data[].attributes.attachment_link.authors[].name
МАИ | Московский авиационный институт

# data[].attributes.attachment_link.title
ИИ в повседневной жизни | Как нейросети помогают нам?

# data[].attributes.attachment_link.description
От умных колонок до автомобильных ассистентов — нейросети всё глубже проникают в нашу повседневную жизнь. Как они помогают нам в решении повседневных задач? Разберемся, где ИИ уже стал незаменимым, и что ждет нас в будущем! Узнать чуть больше о будущем: https://oblako.mai.ru
Материал подготовлен при поддержке Минобрнауки России.

# data[].attributes.headline
Тезисы:ИИ улучш

# data[].attributes.body
Тезисы:

ИИ улучшает процесс принятия решений: технологии ИИ позволяют финансовым учреждениям быстро анализировать огромные объемы данных, совершенствуя инвестиционные стратегии, оценку рисков и выявление мошенничества.

Автоматизация рутинных задач: ИИ автоматизирует повторяющиеся процессы, такие как проверка соответствия требованиям, обслуживание клиентов и обработка транзакций, повышая эффективность и снижая операционные расходы.

Персонализированный клиентский опыт: аналитика, основанная на искусственном интеллекте, помогает адаптировать финансовые продукты и рекомендации к индивидуальным потребностям клиентов, повышая вовлеченность и удовлетворенность.

Нормативные и этические проблемы: Внедрение искусственного интеллекта в сферу финансов вызывает опасения по поводу прозрачности, предвзятости и конфиденциальности данных, что вызывает необходимость в надежных системах управления.

# data[].attributes.attachment_link.title
How AI Is Transforming The Finance Industry

# data[].attributes.attachment_link.description
Financial firms are using AI in a variety of ways to improve operations, enhance the customer experience, mitigate risks and fraud detection.

# data[].attributes.headline
В научном сообществе о

# data[].attributes.body
В научном сообществе обеспокоенность этическими вопросами искусственного интеллекта существует, но она меньше, чем должна быть.

Культурные различия сильно влияют на этические решения, например, в программировании беспилотных машин, и это создает большие проблемы.

Моральные задачи, такие как дилемма выбора в аварийных ситуациях, требуют вложения этических правил в ИИ, но ответы на них различаются в разных культурах.

Запреты на научные эксперименты малоэффективны без внутреннего морального запрета у ученых, поэтому важна этическая воспитанность и самоконтроль

# data[].attributes.attachment_link.authors[].name
ИСКУССТВО ЖИТЬ

# data[].attributes.attachment_link.title
Искусственный интеллект: проблемы этики. Татьяна Черниговская

# data[].attributes.headline
- Искусственный интелл

# data[].attributes.body
- Искусственный интеллект активно внедряется в банки и финансовые организации для оптимизации процессов и снижения операционных расходов

- Основные технологии ИИ в банковской сфере: компьютерное зрение, распознавание и синтез речи, рекомендательные системы и биометрия

- Виртуальные ассистенты и чат-боты помогают автоматизировать клиентское обслуживание и внутренние процессы, снижая нагрузку на сотрудников колл-центров и сервис-десков

- Для успешного внедрения ИИ важно четко определить цели, качество обучающих данных и обеспечить постоянный мониторинг и доработку систем после запуска

# data[].attributes.attachment_link.authors[].name
Лаборатория Наносемантика

# data[].attributes.attachment_link.title
Как ИИ изменил работу банков и финансовых организаций | Вебинар от 27.03.2025

# data[].attributes.headline
План проекта

# data[].attributes.subject
План проекта

# data[].attributes.body
1)ИИ - как сделало жизнь ленью.

-Лень человека из-за ИИ проявляется в снижении мотивации и умственной активности, когда ИИ берёт на себя задачи, ранее выполнявшиеся самим человеком.

2)Ии- как помогло развитию мышления

-ИИ помогает развитию мышления, стимулируя аналитическое, критическое и творческое восприятие через взаимодействие с умными технологиями.

3)Искусственный интеллект в медицине

-Оптимизирует диагностику и лечение, снижает нагрузку на врачей, требует новых компетенций в работе с медицинскими ИИ-системами, открывает специализации на стыке IT и здравоохранения.

4)Искусственный интеллект в творчестве

-Расширяет возможности художников и дизайнеров, автоматизирует рутинные задачи, вызывает дискуссии об авторстве, требует освоения новых инструментов и креативного взаимодействия с нейросетями.

5)Искусственный интеллект и кибербезопасность

-Как ИИ используется для защиты данных, выявления атак, предотвращения взломов.
Риски: как хакеры применяют ИИ для обхода защиты.
Этика и законы: допустимые пределы использования ИИ в сфере безопасности.

6)Искусственный интеллект и нейротехнологии

-Связь ИИ с мозгом: интерфейсы мозг-компьютер, нейропротезы.
Применение: восстановление речи, движений, когнитивных функций.
Этические вопросы: влияние на личность, права человека, границы вмешательства.

7)Искусственный интеллект и рынок труда

-Заменяет профессии, создаёт новые специальности, требует переобучения и развития цифровых навыков для будущей занятости.

8)Искусственный интеллект в повседневной жизни

-Помогает в быту: планирует день, даёт советы, управляет техникой, подбирает маршруты и обучающий контент.

9)Этические и социальные аспекты применения ИИ

-Применение ИИ вызывает обсуждение моральных и правовых вопросов: защита персональных данных, прозрачность решений, справедливость и влияние технологий на общественные нормы и поведение.

10)ИИ в финансовом секторе

-Алгоритмы обрабатывают транзакции, выявляют подозрительные операции, ускоряют обслуживание клиентов и помогают принимать точные решения в сфере финансов.

# data[].attributes.headline
Лень как часть жизни?

# data[].attributes.subject
Лень как часть жизни?

# data[].attributes.attachment_link.title
The Psychology of Laziness - Mohammad Shakeel

# data[].attributes.attachment_link.description
The Psychology of Laziness - Mohammad Shakeel - Free download as PDF File (.pdf), Text File (.txt) or read online for free. autoayuda

# data[].attributes.headline
Креативность — это спо

# data[].attributes.body
Креативность — это способность создавать новые, полезные и удивительные идеи. В ИИ креативность изучается в контексте генерации текстов, изображений, музыки и решения задач.