|
| | | | Проблемы современной экономики, N 3 (91), 2024 | | | | ПРОБЛЕМЫ МОДЕРНИЗАЦИИ И ПЕРЕХОДА К ИННОВАЦИОННОЙ ЭКОНОМИКЕ | | | Соколов Р. В.
профессор кафедры информационных систем и технологий
Санкт-Петербургского государственного экономического университета,
доктор экономических наук, заслуженный работник высшей школы РФ
| |
| | | | | В статье рассмотрен анализ принципов нейроэкономики. Проведено сравнение особенностей принятия решений на основе человеческого разума в рамках нейроэкономики и искусственного интеллекта на информационной платформе. Раскрыты возможности взаимодействия человеческого разума и искусственного интеллекта на всех стадиях проектирования и эксплуатации информационных систем. | | Ключевые слова: нейроэкономика, искусственный интеллект, проектирование и эксплуатация информационных систем, цифровизация | | УДК 338.5 Стр: 47 - 49 |
Анализ влияния человеческого фактора в процессе проектирования информационных систем требует привлечения принципов нейроэкономики.
Под нейроэкономикой принято понимать междисциплинарное направление исследований, включающих в себя нейробиологию, психологию и экономику. Это новое направление исследований процесса принятия субъективного решения человеком из ряда возможных с учетом экономической полезности.
В 2002 г. Даниэль Канеман совместно с Верноном Смитом получили Нобелевскую премию за применение психологической методики в экономической науке, в том числе при исследовании формирования суждений и принятия решений в условиях неопределенности. Ученые считали, что иррациональность в человеческом поведении объясняется дизайном нашего мозга, его строением и особенностями работы [1].
Так зародилось понятие новой поведенческой экономики [2], в основе которой лежат принципы нейроэкономики. Изучение поведенческой экономики требует облачно-сервисной поддержки в рамках информационных систем [3]. Основная задача нейроэкономики как науки- построение модели принятия решения человеком с оптимизацией решения и соблюдением ограничений. Принципы нейроэкономики могут быть эффективно использованы при решении целого ряда важных экономических задач.
Прежде всего, следует назвать маркетинг взаимодействия [4]. Ассортимент готовой продукции и услуг предприятия должен соответствовать субъективным предпочтениям потребителей с учетом их латентных (скрытых) потребностей в будущем. Коньюнктура рынка материалов и комплектующих также во многом определяется субъективными оценками поставщиков перспектив их деятельности. Поведение инвесторов зависит от субъективного отношения к оценке риска. Обычно инвесторы больше остерегаются финансовых потерь вопреки желанию получить значительную прибыль. Сказанное относится и к инвестированию в создание или развитие информационных систем управления. Поэтому в процессе проектирования информационной системы должна быть проведена оценка риска инвестирования в информационную систему.
В глобальном плане нейроэкономика соответствует стремлению подавляющего большинства населения планеты к созданию справедливого многополярного мира. Нейроэкономика, отражающая человеческий интеллект, в настоящее время вступает во взаимодействие с искусственным интеллектом (artificial intelligence, AI), функционирующим в рамках информационных систем. Занимая лидирующее положение, человеческий интеллект по сравнению с искусственным, по ряду аспектов сравнения как превосходит, так и уступает последнему. Человеческий и искусственный интеллекты должны дополнять друг друга в процессе решения экономических задач.
Сравнительная характеристика человеческого интеллекта в рамках нейроэкономики и искусственного интеллекта на базе информационных систем приведена в табл.1 по девяти аспектам сравнения.
Таблица 1
Сравнительная характеристика человеческого и искусственного интеллектов| № п/п | Аспекты сравнения | Человеческий интеллект в рамках нейроэкономики | Искусственный интеллект на базе информационных систем |
|---|
| 1 | Теоретические основы | Междисциплинарная дисциплина на пересечении нейробиологии, психологии и экономики | Теория искусственного интеллекта, его методологии и методики | | 2 | Область применения | Широкая | Узкая | | 3 | Целеполагание | Формализация пользователем с использованием экономических критериев | Выбранное пользователем | | 4 | Обучение | Разносторонее | Целенаправленное | | 5 | Моделирование принятия решения | На основе экономико-математических методов | На основе взаимодействия искусственных нейронов | | 6 | Производительность работы | Производительность труда человека ограничена его физиологическими возможностями, профессионализмом и уровнем технологии | Производительность работы высокая и зависит от производительности информационной платформы | | 7 | Количество вариантов решения задачи | Ограниченное | Большое | | 8 | Использование информационных систем | В обязательном порядке не требуется | Необходимое условие наличие доступа к платформе искусственного интеллекта | | 9 | Оценка риска | Субъективная | Количественно обоснованная |
Составлено автором
Рассмотрим подробнее аспекты сравнения в порядке, представленном в табл. 1.
1. Теоретической основой работы человеческого интеллекта при решении экономических задач является междисциплинарная дисциплина нейроэкономика, находящаяся на пересечении нейробиологии, психологии и экономики и учитывающая особенности структуры человеческого мозга. Теоретической основой искусственного интеллекта являются его методологии и методики.
2. Если область применения человеческого интеллекта можно назвать широкой по сравнению с искусственным интеллектом, область применения которого сужается целеполаганием решаемых конкретных экономических задач.
3. Целеполагание, включая решение новых задач, формулируется пользователем с применением экономических критериев. Искусственный интеллект в этом процессе занимает подчиненную позицию.
4. Обучение человека решению экономических задач носит разносторонний характер, в то время как искусственный интеллект необходимо целенаправленно обучать решению задач в конкретной области.
5. Моделирование принятия решения человеком основывается на применении экономико-математических методов, в то время как искусственный интеллект находит решение на основе взаимодействия искусственных нейронов.
6. Производительность труда человека определяется его физиологическими возможностями, профессионализмом и технологическим обеспечением, существенно уступая производительности работы искусственного интеллекта при выполнении традиционных работ. Информационная система с искусственным интеллектом может работать и днем, и ночью, не зная чувства усталости.
7. Количество возможных вариантов решения задач, которое может рассмотреть система искусственного интеллекта может существенно превосходить возможности человеческого разума.
8. Использование информационных систем в решении экономических задач человеком является желательным, а для систем искусственного интеллекта представляет собой технологическую необходимость.
9. Оценка риска человеком в решении экономических задач носит субъективный характер и часто характеризуется осторожностью. Искусственный интеллект использует научно обоснованную количественную оценку риска в инвестиционной деятельности. Однако при этом могут остаться в стороне неформализованные факторы, некоторые из которых интуитивно учитываются человеком.
Человеческий интеллект, функционирующий в соответствии с принципами нейроэкономики, и искусственный интеллект должны взаимодействовать друг с другом в процессе проектирования и эксплуатации экономически эффективных информационных систем. Рассмотрим это взаимодействие на стадиях и этапах проектирования и эксплуатации информационных систем в следующем порядке [5].
1. Заявка на проектирование информационной системы.
2. Анализ цифровизации управления объектом и обоснование состава решаемых задач.
3. Разработка технического проекта.
4. Разработка программного обеспечения.
5. Внедрение информационной системы.
6. Эксплуатация информационной системы.
1. Заявка на проектирование информационной системы. На этой предварительной стадии устанавливается ориентировочная цена работы по проектированию информационной системы управления данным объектом. В основе информации для решения этой задачи лежат статистические данные по выполнению проектных работ для аналогичных предприятий с учетом требований так называемого треугольника компромиссов заказчика. Этот треугольник отражает финансовые возможности и пожелания заказчика в части уровня цифровизации и сроков проектирования. По умолчанию предполагается, что качество проектирования отвечает предъявляемым требованиям.
Предприятие-проектировщик основывается, в первую очередь, на собственном опыте выполнения подобных проектных работ для предприятий данного класса. В то же время, система искусственного интеллекта может предоставить сведения о конъюнктуре рынка выполнения работ по проектированию информационных систем для предприятий данного класса. Эта информация представляет интерес как для заказчика, так и для предприятия-разработчика информационных систем, в структуре которого часто встречается подразделение по приему заявок от заказчиков.
К наиболее известным системам искусственного интеллекта, которые способны генерировать текст и взаимодействовать с пользователем относятся ChatGPT (компания-разработчик OpenAI), Google Bard (компания-разработчик Google), ChatSonic (компания-разработчик Writesonic), YandexGPT (компания-разработчик «Яндекс»), Microsoft Bing Chat (компания-разработчик Microsoft) и др. [6].
Рассмотрение заявки осуществляется предприятием-разработчиком информационной системы бесплатно в порядке рекламной деятельности и в случае договоренности оплата предусмотрена за выполнение предприятием-проектировщиком стадии «анализ».
2. Анализ цифровизации управления объектом и обоснование состава решаемых задач. Основная цель этой стадии- установление критических факторов успеха цифровизации и соответствующего состава новых задач. Для достижения этой цели требуется ознакомление с отечественным и зарубежным передовым опытом цифровизации управления на объектах данного класса. Важная роль в этой работе должна принадлежать системам искусственного интеллекта, которые могут представить статистику как успешных, так и неудачных решений в этой области.
Среди ключевых показателей эффективности цифровизации на первом месте стоит показатель годового экономического эффекта информационной системы. В соответствии с принципами нейроэкономики, учитывая склонность заказчика к рискофобии, должен быть проведен анализ наиболее часто встречающихся причин риска в определении величины ожидаемого экономического эффекта цифровизации. К числу этих причин относятся:
– ошибки в установлении состава новых решаемых задач цифровизации объекта;
– неточность оценки величины ожидаемого внешнего экономического эффекта от результатов цифровизации;
– недостатки в кадровом обеспечении эксплуатации информационной системы;
– ошибки в определении единовременных и эксплуатационных затрат, связанных с информационной системой.
Важными с позиций нейроэкономики методами оценки экономического риска являются [5]: сценарный подход, построение дерева решений, анализ чувствительности, имитационное моделирование.
Убедившись в экономической эффективности инвестиций в информационную систему, заказчик заключает договор (задание на проектирование) с предприятием-разработчиком, в котором указываются содержание работы, сроки и цена.
Задание на проектирование является основным результатом стадии «нализ».
3. Разработка технического проекта. На этой стадии устанавливается количество технических средств информационной системы.
С учетом работы с использованием систем искусственного интеллекта устанавливаются повышенные требования к их быстродействию. Устанавливается стоимость приобретения технических средств и производится уточненный расчет ожидаемой экономической эффективности информационной системы.
Корректируются должностные инструкции пользователей информационной системы. Выбирается система кодирования. Проектируется база данных.
Центральной задачей этой стадии является разработка алгоритмов новых функциональных задач, предусмотренных в задании на проектирование. Современные алгоритмы принятия решений могут содержать возможности искусственного интеллекта и разработки алгоритмов, также может быть использована поддержка системами искусственного интеллекта.
4. Разработка программного обеспечения. На основании анализа рынка программных средств подбираются возможные варианты готовых программ, соответствующих алгоритмам решения задач, разработанных на предыдущей стадии.
Выбор варианта программного обеспечения решения задач или комплекса задач целесообразно проводить с использованием метода анализа иерархий [5], предусматривающего попарное сравнение вариантов по ряду критериев, к которым обычно относятся функциональная полнота, стоимость, время внедрения, наличие в программе искусственного интеллекта и др.
Включение в программу возможностей искусственного интеллекта является трендом разработок основных отечественных и зарубежных производителей программных средств [7].
При отсутствии подходящих программных средств на рынке требуется индивидуальная разработка в соответствии с имеющимися алгоритмами. В процессе кодогенерации может быть использована система искусственного интеллекта, заменяющая рутинную работу программистов и обеспечивающая высокую производительность.
5. Внедрение информационной системы. Эта стадия начинается с опытной эксплуатации информационной системы, которая функционирует параллельно с действующей системой управления. Проверяется правильность работы информационной системы в разных режимах ее использования и устраняются замеченные недостатки. В генерации режимов работы может оказать помощь система искусственного интеллекта.
После устранения недостатков осуществляется приемка работы предприятия-разработчика в соответствии с техническим заданием и окончательный финансовый расчет за выполненную работу. Выполняется расчет фактической экономической эффективности информационной системы. Этому расчету предшествует работа главных специалистов предприятия в рамках нейроэкономики по отделению экономических достижений предприятия за счет информационной системы от экономических достижений за счет других факторов, например, совершенствования технологии производства.
6. Эксплуатация информационной системы. После завершения опытной эксплуатации информационной системы начинается ее постоянная эксплуатация. В этой работе принимают участие, прежде всего, конечные пользователи-работники объекта цифровизации. Им оказывают необходимую помощь сотрудники информационного подразделения объекта цифровизации и консультанты предприятия-разработчика информационной системы. Особо следует отметить роль специалистов по искусственному интеллекту в части повышения производительности труда на объекте цифровизации. Задача повышения производительности труда особенно актуальна в условиях весьма низкой безработицы и высокой загрузки производственных мощностей.
Маркетинг взаимодействия [4] объекта цифровизации в экономической сфере поддерживается сайтом информационной системы, который должен быть спроектирован в соотстветствии с принципами нейроэкономики.
Вывод. В работе дан анализ принципов нейроэкономики. Представлено сравнение особенностей принятия решений на основе человеческого разума в рамках нейроэкономики и искусственного интеллекта на информационной платформе. Раскрыты возможности взаимодействия человеческого разума и искусственного интеллекта на всех стадиях проектирования и эксплуатации информационных систем. |
| |
|
|
