Презентация Методология

1.

Социальные последствия
применения
информационных моделей
Презентация подготовлена для изучения влияния информационных
технологий на современное общество

2.

Что такое информационная модель?
Информационная модель — это упрощённое представление реальных
объектов, процессов или систем в форме данных, алгоритмов или
Сферы применения
Медицина и здравоохранение
прогнозирования и автоматизации принятия решений в различных
Транспорт и логистика
сферах жизни.
Экономика и финансы
Основная цель
Образование
Государственное управление
Искусственный интеллект
математических конструкций. Она служит инструментом для анализа,
Обеспечить точное прогнозирование поведения систем,
оптимизировать процессы и помочь принимать обоснованные решения
на основе обработки больших объёмов данных.

3.

Виды информационных моделей
Математические модели
Статистические и ML-модели
Уравнения и формулы для описания физических и
Машинное обучение для распознавания паттернов и
экономических процессов
прогнозирования
Симуляции
Семантические модели
Цифровые двойники реальных систем для тестирования
Логические структуры для представления знаний и
сценариев
взаимосвязей
Примеры применения включают модели потребительского спроса, климатические прогнозы, нейронные сети для распознавания
изображений и голоса, экономические симуляции и системы поддержки принятия решений.

4.

Положительные социальные последствия
1
2
3
Повышение эффективности
Развитие медицины
Улучшение транспорта
Автоматизация производственных
Информационные модели
Оптимизация маршрутов, снижение
процессов и оптимизация
обеспечивают раннюю диагностику
пробок, повышение безопасности
предоставления услуг позволяют
заболеваний, точное прогнозирование
дорожного движения через
сократить затраты и повысить качество
течения болезни и
интеллектуальные системы управления
продукции
персонализированное лечение
4
5
Качество образования
Точность прогнозов
Персонализированное обучение с учётом индивидуальных
Принятие решений на основе больших данных обеспечивает
особенностей студентов и адаптивные образовательные
более высокую точность в экономике, науке и государственном
платформы
управлении

5.

Социальные преимущества: конкретные примеры
Медицина
Городское управление
Экология
Финансы
Диагностические системы на базе
Моделирование транспортных
Климатические модели
Анализ финансовых рисков и
ИИ анализируют медицинские
потоков помогает оптимизировать
прогнозируют изменения
прогнозирование рыночных
снимки с точностью,
светофоры, сократить пробки и
окружающей среды, помогая
тенденций позволяют инвесторам и
превосходящей человеческую, и
улучшить общественный транспорт
разрабатывать стратегии борьбы с
компаниям принимать
глобальным потеплением
обоснованные решения
прогнозируют течение болезни для
выбора оптимальной терапии
Промышленность
Цифровые двойники оборудования
позволяют моделировать работу
машин, предсказывать поломки и
планировать техническое
обслуживание

6.

Негативные социальные последствия
Замещение рабочих мест
Цифровое неравенство
Угроза приватности
Автоматизация и внедрение ИИ
Не все слои населения имеют равный
Сбор и анализ персональных данных
приводят к сокращению рабочих мест,
доступ к современным технологиям.
создаёт риски утечки информации,
особенно в сферах, требующих
Разрыв между теми, кто владеет
несанкционированного доступа и
рутинных операций. Это создаёт
цифровыми навыками, и теми, кто их
нарушения конфиденциальности
социальную напряжённость и требует
не имеет, продолжает расти.
граждан.
переквалификации работников.
Зависимость от алгоритмов
Снижение критического
мышления
Чрезмерная опора на
Когда алгоритмы решают за нас,
автоматизированные системы может
люди могут терять способность
привести к потере навыков
анализировать информацию
самостоятельного принятия решений
независимо и формировать
и критического анализа.
собственное мнение.

7.

Риски манипуляции и этические вопросы
Алгоритмические предвзятости
Модели могут воспроизводить существующие в обществе предрассудки, если обучены на необъективных данных
Проблема «чёрного ящика»
Непрозрачность работы сложных моделей затрудняет понимание причин их решений и ограничивает контроль
Влияние на общественное мнение
Рекомендательные алгоритмы в соцсетях могут манипулировать восприятием реальности и формировать информационные пузыри
Юридическая ответственность
Неясно, кто несёт ответственность за ошибки ИИ: разработчики, пользователи или сами системы
Этические нормы разработки
Необходимость создания международных стандартов для этичной разработки и применения искусственного интеллекта

8.

Практические кейсы: две стороны медали
Автопилоты в транспорте
Медицинский искусственный
интеллект
Социальные сети и
рекомендательные системы
системы повышают безопасность на
Позитив: ИИ-системы диагностируют рак
Позитив: Персонализация контента
дорогах, снижая количество аварий,
и другие заболевания на ранних стадиях
делает пользовательский опыт более
вызванных человеческим фактором, и
с высокой точностью, помогая спасать
комфортным, помогая людям находить
оптимизируют транспортные потоки.
жизни и сокращая время на постановку
релевантную информацию, друзей и
диагноза.
сообщества по интересам.
работе моделей машинного обучения
Негатив: Неправильные диагнозы из-за
Негатив: Формирование
приводили к авариям со смертельным
ошибок модели или некачественных
«информационных пузырей» и «эхо-
исходом, поднимая вопросы этической и
данных могут привести к назначению
камер» ограничивает разнообразие
юридической ответственности.
неверного лечения и ухудшению
мнений, способствует поляризации
состояния пациента.
общества и распространению
Позитив: Автономные транспортные
Негатив: Технические сбои и ошибки в
дезинформации.

9.

Заключение
Баланс инноваций и ответственности
Информационные модели и системы искусственного интеллекта предлагают мощные возможности для развития, но их
эффективное использование требует этичного, прозрачного и ответственного подхода. Для обеспечения баланса между
инновациями и предотвращением рисков необходимы чёткие нормы регулирования, образовательные программы и
международное сотрудничество в области этики ИИ. Спасибо за внимание.
Презентацию подготовил: Боков Дени, группа АСУМ-518