Искусственный интеллект и большие данные в цифровых международных отношениях

Статья посвящена анализу роли искусственного интеллекта (ИИ) и больших данных в контексте цифровых международных отношений. Рассматриваются исторические этапы развития ИИ, ключевые технологические направления, такие как машинное обучение и нейронные сети, а также их влияние на экономику, политику и общество. Особое внимание уделяется стратегическому значению больших данных как основного ресурса для развития ИИ, их роли в формировании цифрового суверенитета и глобальной технологической конкуренции.

Автор исследует современные вызовы, связанные с этическими и правовыми аспектами применения ИИ, включая вопросы регулирования, безопасности и международного

сотрудничества. Анализируются национальные стратегии ведущих стран (США, Китай, ЕС, Россия) в области ИИ, их подходы к обеспечению технологического лидерства и защиты данных. Подчеркивается необходимость выработки универсальных международных норм для предотвращения фрагментации цифрового пространства и обеспечения равноправного доступа к технологиям.

Статья акцентирует внимание на трансформации международных отношений под влиянием ИИ, где технологическая гонка становится новой «Большой игрой» XXI века. В заключении предлагаются рекомендации по формированию сбалансированной системы глобального управления ИИ, основанной на принципах многосторонности, справедливости и учета интересов всех государств.

1. Цифра и искусственный интеллект на службе дипломатии: аналитический доклад / Под ред. Е.С. Зиновьевой. Москва: МГИМО; 2024. 36 с.

2. Eliseeva D.Y., et al. The evolution of artificial intelligence and the possibility of its application in cyber games. Amazonia Investiga. 2020;9(28):123-129.

3. Jiang Y., et al. Quo vadis artificial intelligence? Discover Artificial Intelligence. 2022;2(1):4. DOI: https://doi.org/10.1007/s44163-022-00022-8

4. LeCun Y., Bengio Y., Hinton G. Deep learning. Nature. 2015;521(7553):436-444. DOI: https://doi.org/10.1038/nature14539

5. Wang Y., et al. Exploring new frontiers of deep learning in legal practice: A case study of large language models. International Journal of Computer Science and Information Technology. 2023;1(1):131-138.

6. Demchenko Y., De Laat C., Membrey P. Defining architecture components of the Big Data Ecosystem. 2014 International conference on collaboration technologies and systems (CTS). IEEE; 2014. С. 104-112. DOI: https://doi.org/10.1109/CTS.2014.6867550

7. Taffel S. Data and oil: Metaphor, materiality and metabolic rifts. New Media & Society. 2023;25(5):980-998. DOI: https://doi.org/10.1177/14614448211017887

8. Avila Pinto R. Digital sovereignty or digital colonialism. SUR-Int’l J. on Hum Rts. 2018;15:15.

9. Bareis J., Katzenbach C. Talking AI into being: The narratives and imaginaries of national AI strategies and their performative politics. Science, Technology, & Human Values. 2022;47(5):855-881. DOI: https://doi.org/10.1177/01622439211030007

10. Никитенко С.В. Международно-правовое регулирование искусственного интеллекта: анализ текущего состояния и перспективы развития. Вестник Волжского университета им. В.Н. Татищева. 2021;1(2):151-163.