Искусственный интеллект как драйвер прорывных технологий: глобальные тренды и уроки для России

Фролов Игорь Эдуардович   Киселев Владимир Николаевич   

Статья опубликована в журнале «Проблемы прогнозирования» (ISSN: 0868-6351 (Print), ISSN: 3034-0071 (Online)), №3 2025

RUEN
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ КАК ДРАЙВЕР ПРОРЫВНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ: ГЛОБАЛЬНЫЕ ТРЕНДЫ И УРОКИ ДЛЯ РОССИИ

ФРОЛОВ Игорь Эдуардович, д.э.н., i_frolov@ecfor.ru, Институт народнохозяйственного прогнозирования, Российская академия наук, Москва, Россия
ORCID: 0000-0003-0673-2133. Scopus Author ID: 24337723300

КИСЕЛЕВ Владимир Николаевич, к.э.н., vnkiselev@rambler.ru, Институт народнохозяйственного прогнозирования, Российская академия наук, Москва, Россия
ORCID: 0000-0002-7053-3748, Scopus Author ID: 57204949934

Аннотация. Бурный рост исследований и разработок в области технологий искусственного интеллекта, связанный, в первую очередь, с развитием цифровых технологий, ознаменовал новый этап роста, который нашел отражение как в методологии исследований инновационной деятельности, так и в возникновении целой группы прорывных технологий. В статье отмечено, что искусственный интеллект может оказать еще большее влияние, став новым прикладным методом исследований, способным изменить характер инновационных процессов и организацию исследований и разработок. Кратко изложены этапы развития, ожиданий и результатов создания технологий искусственного интеллекта, описаны особенности генеративного искусственного интеллекта. Анализируются перспективы реализации прорывных технологий в реальных секторах экономики, таких, как робототехника, коммуникации и связь, здравоохранение, фармацевтика и энергетика, а также в секторе исследований и разработок. Приводятся прогнозные оценки мирового и российского рынков искусственного интеллекта в период до 2035 г. Отмечается, что, по мнению ведущих аналитических организаций, эти рынки будут расти высокими темпами, однако ожидания от их развития на данный момент завышены и несут многочисленные социальные риски. Тем не менее, применение искусственного интеллекта в науке позволит обрабатывать огромные объемы данных, автоматизировать часть рутинных исследовательских процедур и тем самым рационализировать и ускорить научный поиск, строить новые прогнозные модели и, в конечном итоге, повысить результативность науки.

Ключевые слова: искусственный интеллект, прорывные технологии, цифровые технологии, машинное обучение, нейросеть, большие языковые модели, генеративный искусственный интеллект, рынок искусственного интеллекта, искусственный интеллект в науке.

DOI: 10.47711/0868-6351-210-122-134

Статья поступила в редакцию 10.01.2025. Статья принята к публикации 17.01.2025.

Для цитирования: И.Э. Фролов, В.Н. Киселев. Искусственный интеллект как драйвер прорывных технологий: глобальные тренды и уроки для России // Проблемы прогнозирования. 2025. № 3 (210). С. 122-134. DOI: 10.47711/0868-6351-210-122-134

ARTIFICIAL INTELLIGENCE AS A DRIVER OF BREAKTHROUGH TECHNOLOGIES: GLOBAL TRENDS AND LESSONS FOR RUSSIA

I.E. FROLOV, Doct. Sci. (Econ.), Institute of Economic Forecasting, Russian Academy of Sciences, Moscow, Russia
ORCID: 0000-0003-0673-2133. Scopus Author ID: 24337723300

V.N. KISELEV, Cand. Sci. (Econ.), Institute of Economic Forecasting, Russian Academy of Sciences, Moscow, Russia
ORCID: 0000-0002-7053-3748, Scopus Author ID: 57204949934

Abstract. The rapid growth of research and development in the field of artificial intelligence technologies, associated primarily with the development of digital technologies, marked a new stage of development, which was reflected both in the methodology of research into innovation activities and in the emergence of a whole group of breakthrough technologies. The article notes that artificial intelligence may have an even greater impact by becoming a new applied research method that can change the nature of innovation processes and the organization of research and development. The stages of development, expectations and results of the creation of artificial intelligence technologies are briefly outlined, and the features of generative artificial intelligence are described. The prospects for the implementation of breakthrough technologies in real sectors of the economy, such as robotics, communications, healthcare, pharmaceuticals and energy, as well as in the research and development sector, are analyzed. The article provides forecast estimates for the global and Russian artificial intelligence markets for the period up to 2035. It is noted that, according to leading analytical organizations, these markets will grow at a high rate, but expectations for their development are currently overstated and carry numerous social risks. However, the use of artificial intelligence in science will make it possible to process huge volumes of data, automate some of the routine research procedures and thereby rationalize and accelerate scientific research, build new predictive models and, ultimately, increase the effectiveness of science.

Keywords: artificial intelligence, breakthrough technologies, digital technologies, machine learning, neural network, large language models, generative artificial intelligence, artificial intelligence market, artificial intelligence in science.

DOI: 10.1134/S1075700725700108

Received 10.01.2025. Accepted 17.01.2025.

For citation: I.E. Frolov and V.N. Kiselev. Artificial Intelligence as a Driver of Breakthrough Technologies: Global Trends and Lessons for Russia // Studies on Russian Economic Development. 2025. Vol. 36. No. 3. Pp. 378–387. DOI: 10.1134/S1075700725700108

Литература/References

  1. Пройдаков Э.М. Современное состояние искусственного интеллекта // В сб. Науковедческие исследования. М., ИНИОН РАН. 2018. C. 129-153. DOI: 10.31249/scis/2018.00.09. [Proidakov E.M. Sovremennoe sostoyanie iskusstvennogo intellekta // In Naukovedcheskie issledovaniya. M., INION RAN. 2018. Pp. 129-153. (In Russ.)]
  2. Искусственный интеллект – надежды и опасения [сборник: пер. с англ. В. Желнинова] / под ред. Дж. Брокмана. М., АСТ. 2020. 384 с. [Possible Minds: Twenty-five Ways of Looking at AI / ed. John Brockman. Penguin Press. 2019. 320 p.]
  3. Поршнев Б.Ф. О начале человеческой истории (проблемы палеопсихологии). М., «ФЭРИ–В». 2006. 640 с. [Porshnev B.F. O nachale chelovecheskoi istorii (Problemy paleopsikhologii). M., «FERI–V». 2006. 640 p. (In Russ.)]
  4. Ламсден Ч.Дж., Уилсон Э.О. Прометеев огонь: размышления о происхождении разума. Пер. с англ. М., Едиториал УРСС, 2017. 304 с. [Lumsden Ch.J., Wilson E.O. Promethean Fire. Reflections on the Origin of Mind. Iuniverse Inc. 1999. 228 p. (In Russ.)]
  5. Панов Е.Н. Человек и природа в архаическом коллективном сознании. М., Гнозис. 2021. 343 с. [Panov E.N. Mankind and Nature in the Archaic Collective Consciousness. M., Gnosis. 2021. 343 p. (In Russ.)]
  6. Turing A.M. Computing Machinery and Intelligence. Mind. 1950. Vol. 59. No. 236. Pp. 433-460.
  7. McCarthy J. Recursive Functions of Symbolic Expressions and Their Computation by Machine. Communications of the ACM. 1960. Vol. 3. No. 4. Pp. 184-195. DOI: 10.1145/367177.367199.
  8. What is artificial intelligence (AI)? History of AI. URL: https://www.ibm.com/topics/artificial-intelligence
  9. Aizenberg Igor N., Aizenberg Naum N., Vandewalle J. Multi-Valued and Universal Binary Neurons: Theory, Learning and Applications. Springer. 2000. 280 p.
  10. Anyoha R. The History of Artificial Intelligence. Harvard University. 2017. URL: https://sitn.hms.harvard.edu/flash/2017/history-artificial-intelligence/
  11. Wiener N. Cybernetics: Or Control and Communication in the Animal and the Machine. Camb. Mass. (MIT Press). 1948, 2nd revised ed. 1961.
  12. Винер Н. Кибернетика и общество. Человеческое применение человеческих существ. Пер. с англ. В. Желнинова. М., АСТ. 2019. 340 с. [Wiener N. The Human Use of Human Beings: Cybernetics and Society. The Riverside Press (Houghton Mifflin Co.). 1950, 2nd revised ed. 1954. (In Russ.)]
  13. Goodfellow I., Bengio J., Courville A. Deep Learning (Adaptive Computation and Machine Learning Series). TheMIT Press. 2016. 800 p.
  14. Поспелов Д.А. Ситуационное управление. Теория и практика. М., Наука. 1986. 288 с. [Pospelov D.A. Situatsionnoe upravlenie. Teoriya i praktika. M., Nauka. 1986. 288 p. (In Russ.)]
  15. Срничек Н. Капитализм платформ / Пер. с англ. М., Изд. дом ВШЭ. 2019. 128 с. [Srnicek N. Platform Capitalism (Theory Redux). Cambridge: Polity. 2016. 120 p. (In Russ.)]
  16. Bank of America Institute. The AI evolution: Reality justifies the hype. November 2023. URL: https://institute.bankofamerica.com/content/dam/transformation/the-ai-evolution.pdf
  17. Everitt T., Hutter M. Universal Artificial Intelligence: Practical Agents and Fundamental Challenges in H. A. Abbass et al. (eds.). 2018. Pp. 15 46. URL: https://doi.org/10.1007/978-3-319-64816-3_2
  18. Artificial Intelligence in Science: Challenges, Opportunities and the Future of Research. OECD Publishing, Paris. 2023. 298 p. URL: https://doi.org/10.1787/a8d820bd-en.
  19. Bloom N. et al Are ideas getting harder to find? American Economic Review. 2020. Vol. 110/4. Pp. 1104-1144. URL: https://doi.org/10.1257/aer.20180338
  20. Применение искусственного интеллекта на финансовом рынке. Доклад для общественных консультаций. М., ЦБ РФ. 2023. 52 с. [Primenenie iskusstvennogo intellekta na finansovom rynke. Doklad dlya obshchestvennykh konsul’tatsii. M., TsB RF. 2023. 52 p. (In Russ.)] URL: https://www.cbr.ru/Content/Document/File/156061/Consultation_Paper_03112023.pdf
  21. Artificial Intelligence Index Report 2023. 386 p. URL: https://aiindex.stanford.edu/wp-content/uploads/2023/04/HAI_AI-Index-Report_2023.pdf
  22. Artificial Intelligence (AI) Market Size, Share, and Trends 2024 to 2034 // Precedence Research Report. URL: https://www.precedenceresearch.com/artificial-intelligence-market
  23. Трансформация мировой экономики: возможности и риски для России. Научный доклад / Под ред. члена-корреспондента РАН А.А. Широва. М., Динамик Принт. 2024. 144 с. [Transformation of the World Economy: Possibilities and Risks for Russia. Scientific report / ed. corresponding member of the Russian Academy of Sciences A.A. Shirov. M., Dynamic Print. 2024. 144 p. (In Russ.)]
  24. Ganichev N.A., Koshovets O.B. Rethinking Russian Digital Economy Development Under Sanctions. Studies on Russian Economic Development. 2022. Vol. 33. No. 6. Pp. 645-655.
  25. Frolov I.E. Capitalization of Russian Science and Its Effect on Productivity and Effectiveness of Research Sector. Studies on Russian Economic Development. 2015. Vol. 26. No. 3. Pp. 205-217.
  26. О долгосрочном научно-технологическом развитии России: монография / Под ред. Д.Р.Белоусова и И.Э.Фролова.  М., Динамик Принт. 2022. 168 с. [On the Long-Term Scientific and Technological Development of Russia: monograph / ed. D.R. Belousov and I.E. Frolov. M., Dynamic Print. 2022. 168 p. (In Russ.)]
  27. Россия 2035: к новому качеству национальной экономики. Научный доклад / Под ред. члена-корреспондента РАН А.А. Широва. М., Артик Принт. 2024. 264 с. [Russia 2035: Toward a New Quality of National Economy. Scientific report / ed. corresponding member of the Russian Academy of Sciences A.A. Shirov. M., Artique Print. 2024. 264 p. (In Russ.)]