Технологии самоорганизации и самообразования. Учебное пособие

2.4. Совершенствование кросскультурных навыков

Деловая дискуссия — это обмен мнениями по вопросу в соответствии с более или менее определенными правилами процедуры и с участием всех или отдельных ее участников. При массовой дискуссии все участники, за исключением председателя, находятся в равном положении. Специально подготовленные докладчики не назначаются, в то же время все присутствуют не только в качестве слушателей. Специальный вопрос обсуждается в определенном порядке, обычно в соответствии со строгим регламентом и под председательством должностного лица.

Особенностью спора является не доказательство истинности собственного тезиса, а словесное состязание, при котором каждый отстаивает свою точку зрения по тому или иному спорному вопросу. На практике зачастую споры ведутся в неупорядоченных, неорганизованных формах, а также при несоблюдении общепринятых правил и принципов.

Публичная речь должна обладать качествами хорошего собеседования и при этом быть не только убедительной, но и красноречивой, доказательной, логичной, продуманной, красивой.

2.4. Совершенствование кросскультурных навыков

Межнациональный контекст культур, кросс-коммуникации. Построение эффективных кросс-культурных коммуникаций может служить как катализатором для успешных бизнес-процессов в компании, так и напротив, ошибки, допущенные в деле организации кросс-куль- турных коммуникации могут стоить международной компании очень много. В условиях глобализации, открытости международных рынков, данная тема приобретает особое значение.

Каждый человек по сути своей уникален и каждый человек является носителем своей собственной культуры, но граждане одной страны имеют много общего, поэтому их условно можно отнести к одной культуре.

Необходимо отметить, что социально-культурные особенности людей не являются чем-то постоянным, они также изменяются во времени, поэтому и кросс-культурные коммуникации также подвержены изменениям. Тем не менее, есть ряд социально-культурных особенностей у каждой нации, знание которых и позволяет выстраивать внутри компании и за ее пределами эффективные коммуникации.

Под кросс-культурными коммуникациями мы понимаем общение и взаимодействие представителей различных культур. Человек ведет

41

Глава 2. Самоуправление в цифровую эпоху

себя определённым образом, и воспринимает мир через призму национального импринтинга. Импринтинг в психологии рассматривают как «первое запечатление», которое создает основу для пожизненных культурных установок. Вот по этому параметру и идет основное различие. Ушли физические границы с распространением глобализации. Сейчас легко можно уехать в другую страну, изучать иностранные языки, работать в межкультурной команде. Но остались культурные подсознательные границы, где идет постоянная оценка «это нормально», «это не нормально». Именно поэтому важно изучать информацию по кросс-культурным коммуникациям, только так, осознанно и абстрагировано использовать знания, для построения коммуникации любого уровня с иностранными партнерами.

Ричард Льюис — британский специалист в области межкультурной коммуникации, полиглот, знающий 11 языков, изобрел новую модель классификации культур. В ней он выделили три типа активности национальных культур: моноактивные, полиактивные, реактивные (табл. 1). Представители разной активности встречаются и в одной нации, однако исключение подтверждает правило.

Таблица 1. Типы национальных активностей по Р. Льюису [22]

42

Для того, чтобы устранить межкультурные противоречия, проводятся множество совместных неформальных мероприятий — это празднования дней рождений сотрудников, день основания компании, новогодний праздник, корпоративные мероприятия, team building, празднование различных национальных праздников. Все это сближает сотрудников из различных стран, позволяет лучше узнать друг друга.

В то же время, наличие этих культурных различий позволяет получить и дополнительную выгоду, синергию. Очень часто в разных подразделениях компании руководящие должности занимают представители различных культур. И тогда во взаимодействии с подчиненными их подходы управления носят дополняющий характер. В подразделении могут использовать ролевы методы: русский руководитель исполняет роль «плохого полицейского», а американский — «хорошего полицейского».

43

Глава 2. Самоуправление в цифровую эпоху

2.5. Новейшие возможности использования искусственного интеллекта

Самоорганизация и самообразование в современных условиях уже не представляется без концепции «Интернет вещей» (англ. internet of things, IoT). Краеугольное понятие — создание сети передачи данных от физических объектов. Эти объекты «вещи» оснащены встроенными средствами и технологиями для взаимодействия друг с другом или с внешней средой.

IoT поможет исключать многократное физическое действие человека. Достаточно только один раз произвести настройки в программных продуктах и в едином управляющем воздействии окажутся умные электроприборы, счетчики данных, освещение, средства охраны и слежения, тепловые системы, автомобили, мобильные устройства и связь, финансовые продукты, системы взаиморасчетов, производственные и поточные линии, перевозки, получение удаленных государственных услуг.

Данная концепция построена на функционировании с использованием искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект — способность цифровых компьютеров решать задачи, которые обычно ассоциируются с высокоинтеллектуальными возможностями человека (Britannica).

Искусственный интеллект является одним из трендовых направлений, которым охвачены все развитые государства мира. Так, более 30 стран разработали национальные стратегии развития искусственного интеллекта среди них Канада, Сингапур, Китай, Кения, Дания, Франция, Россия. По оценкам международных экспертов, инвестиции в технологии искусственного интеллекта выросли в 2021 г. по сравнению

с2020 на 14% м составил 51.5 USD $ млрд, рост предыдущего периода составил 40% по данным [38]. В России интерес к данной отрасли велик, так как стратегически нет никакого желания упустить возможность технологического прорыва, так в России рынок искусственного интеллекта в 2020 г. достиг 291 USD $ млн., темп роста в сравнении

с2019 г. составил 22.4% [34].

Искусственный интеллект (ИИ, англ. Artificial intelligence, AI) — наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ. ИИ — это область информа-

44

2.5. Новейшие возможности использования искусственного интеллекта

тики, которая занимается разработкой интеллектуальных компьютерных систем, то есть систем, обладающих возможностями, которые мы традиционно связываем с человеческим разумом, — понимание языка, обучение, способность рассуждать, решать проблемы. Основные свойства ИИ — это понимание языка, обучение и способность мыслить и, что немаловажно, действовать.

Искусственный интеллект — это комплекс технологических решений, позволяющий имитировать когнитивные функции человека (включая самообучение и поиск решений без заранее заданного алгоритма) и получать при выполнении конкретных задач результаты, сопоставимые, как минимум, с результатами интеллектуальной деятельности человека [3].

В развитии ИИ Ник Бостром выделяет три типа.

Первый — так называемый «слабый» или «ограниченный». Это калька с английского narrow artificial intelligence. Это интеллект, который решает какие-то узкие, ограниченные задачи, и в решении этих задач он может даже превосходить человека. Примером могут служить программы, позволяющие трансформировать устную речь в письменную, Siri — ей удается распознавать речь и понимать смысл сказанного, беспилотники «Яндекса. Все, что у нас есть сейчас, это примеры искусственного интеллекта первого типа.

Второй тип, artificial general intelligence, это общий искусственный интеллект, «доверенный» интеллект, и в мире сегодня нет таких технологий. Это ИИ, который, по своим когнитивным способностям, близок

кчеловеку. ИИ второго типа будет обладать способностью мыслить стратегически, и возможностью манипулировать — понимать свое место, оценивать ситуацию и действовать, согласно этой ситуации, принимать решения.

Третий тип — super intelligence, суперинтеллект, «сильный интеллект» превосходящий все человечество по когнитивным способностям, держащий весь накопленный в мире опыт, условно, некий оракул, понимающий и осознающий все процессы [10, стр. 96].

Для того, чтобы ИИ первого типа вырос в ИИ второго типа, необходим качественный скачок, а ИИ второго типа, обладая способностью

ксамообучению, как раз сам очень быстро перерастет в ИИ третьего типа. Мы не успеем опомниться, как если бы вчера это был уровень развития собаки, сегодня — обычного человека, через 5 минут — уже Эйнштейна, а к вечеру — всего человечества. За счет того, что искусственный интеллект самообучается, в какой-то момент он сможет

45

Глава 2. Самоуправление в цифровую эпоху

осознать себя, построить стратегию, последствия которой могут быть непредсказуемы. В настоящий момент нет ничего, что сдерживает развитие ИИ. Рэй Курцвейл сделал такую оценку по мощности операций в секунду человеческого мозга. По его оценкам это примерно 10 в 16 ops (operation per second), по статистике за 2019 год самый мощный компьютер IBM Summit имеет производительность 122 петафлопс — это нужно 122 умножить на 10 в 15, то есть он в 10 раз превосходит мозг среднего человека [19]. Искусственный интеллект не понимает, что хорошо, а что плохо. Запуск искусственного интеллекта может дойти до шага локального контроля над людьми — он сам сможет зарабатывать деньги и сам людьми манипулировать. Остановить все это будет крайне сложно. Сломать искусственный интеллект как распределенную систему не получится.

«Федеральное агентство по техническому регулированию и метрологии (Росстандарт) утвердило в декабре 2019 г. первые национальные стандарты в области искусственного интеллекта — ГОСТ Р 58776–2019 «Средства мониторинга поведения и прогнозирования намерений людей. Термины и определения». Взаимодействие интеллектуальных систем заключается в прогнозировании намерений друг друга и определении дальнейших действий на базе этого прогноза. Прогноз поведения также может использоваться для выявления людей с преступными намерениями. ГОСТ Р 58777–2019 «Воздушный транспорт. Аэропорты. Технические средства досмотра. Методика определения показателей качества распознавания незаконных вложений по теневым рентгеновским изображениям». Включает требования к системам и алгоритмам распознавания незаконного содержимого багажа и ручной клади по рентгеновским изображениям. Стандарт также повысит достоверность результатов испытаний систем и алгоритмов. Стандарты разработаны Санкт-Петербургским политехническим университетом Петра Великого и вступают в действие с 1 сентября 2020 года» [27].

«16 апреля 2019 г. стало известно, что подкомитет ISO/IEC по стандартизации в области искусственного интеллекта поддержал предложение делегации из России о синхронной разработке терминологического стандарта в сфере AI не только на английском, но и на русском языке. Проект документа находится в первой редакции [39] и обсуждался публично до 20 января 2021 г. [40]. Терминологический стандарт «Artificial intelligence. Concepts and terminology» является основополагающим для всего семейства международных нормативно-тех- нических документов в области искусственного интеллекта. Кроме

46

2.5. Новейшие возможности использования искусственного интеллекта

терминов и определений, данный документ содержит концептуальные подходы и принципы построения систем с элементами AI, описание взаимосвязи AI с другими сквозными технологиями, а также базовые принципы и рамочные подходы к нормативно-техническому регулированию искусственного интеллекта».

Британский ученый Стивен Хокинг часто высказывался [15] о развитии ИИ как о реальной причине возможного уничтожения человеческого рода. Так как ИИ интеллект формализует процессы, в связи с этим появляется явление, получившее название AI bias. Его можно перевести как «необъективность ИИ» или «пристрастность ИИ».

Технологии искусственного интеллекта широко востребованы в самых разных отраслях цифровой экономики. Среди основных факторов, сдерживающих их полномасштабное практическое использование, — неразвитость нормативной базы. При этом именно проработанная нор- мативно-техническая база обеспечивает заданное качество применения технологии и соответствующий экономический эффект. В связи с этим в целях развития искусственного интеллекта в России указом Президента Российской Федерации от 10 октября 2019 г. № 490 утверждена

Национальная стратегия развития искусственного интеллекта до 2030 года в Российской Федерации (далее — Стратегия) [3].

Стратегией определены задачи развития искусственного интеллекта в России, к которым относятся (п. 24):

а) поддержка научных исследований в целях обеспечения опережающего развития искусственного интеллекта;

б) разработка и развитие программного обеспечения, в котором используются технологии искусственного интеллекта;

в) повышение доступности и качества данных, необходимых для развития технологий искусственного интеллекта;

г) повышение доступности аппаратного обеспечения, необходимого для решения задач в области искусственного интеллекта;

д) повышение уровня обеспечения российского рынка технологий искусственного интеллекта квалифицированными кадрами и уровня информированности населения о возможных сферах использования таких технологий;

е) создание комплексной системы регулирования общественных отношений, возникающих в связи с развитием и использованием технологий искусственного интеллекта.

Во исполнение Стратегии разработан федеральный проект «Искусственный интеллект», дата начала реализации которого — 01 января

47

Глава 2. Самоуправление в цифровую эпоху

2021 года. Проект действует до 31 декабря 2024 г. В ходе первого года создано 6 исследовательских центров в области «сильного» искусственного интеллекта, систем «доверенного» искусственного интеллекта и этических аспектов применения искусственного интеллекта, а так же АНО «Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации».

Также к развитию ИИ в России привлекаются крупные государственные и частные компании.

Подписаны соглашения о намерениях между Правительством

иПАО «Сбербанк» (направление «Искусственный интеллект»), ОАО «РЖД» (направление «Квантовые коммуникации»), государственной корпорацией по атомной энергии «Росатом» (направления «Квантовые вычисления» и «Технологии создания новых материалов и веществ»), государственной корпорацией «Ростех» (направления «Квантовые сенсоры», «Технологии распределённого реестра», «Новые поколения узкополосной беспроводной связи для «Интернета вещей» и связи ближнего и среднего радиусов действия»), а также трёхстороннее соглашение с государственной корпорацией «Ростех» и ПАО «Ростелеком» по направлению «Беспроводная связь нового поколения» [41].

Кроме того, отдельно подписано соглашение между Правительством Российской Федерации и АО «УК «РФПИ», предусматривающее содействие в привлечении инвестиций в российские компании в области искусственного интеллекта совместно с международными партнерами.

«Больше всех в искусственный интеллект вкладывают представители финансового сектора: 41% инвестиций в 2019 году пришлось на них. Следом расположились такие отрасли, как производство (16%), оптовая и розничная торговля (14%), государственный сектор (6%)

иостальные рынки (23%)». [27].

«По словам аналитиков, в финансовом секторе наибольшей популярностью пользовались решения для расследования мошенничества и системы анализа и предотвращения угроз, автоматизированная служба поддержки клиентов, а также анализ структурированной и неструктурированной информации, прогнозирование, проверка документов на ошибки и т. д. В процессном производстве спросом пользовалось автоматическое предиктивное обслуживание, управление контролем качества и рекомендательные системы. В оптовой и розничной торговле больше всего компаниям нужны решения для клиентского обслуживания и рекомендательные системы.

Государству искусственный интеллект позволяет обеспечивать кибербезопасность и реагирование на чрезвычайные ситуации, также

48

2.5. Новейшие возможности использования искусственного интеллекта

будут полезны цифровые консультанты для взаимодействия с гражданами.

В IDC рассматривали в общей сложности 27 сценариев использования искусственного интеллекта и условно поделили их на три группы: создание новых продуктов, оптимизация операций и изменение пользовательского опыта»[27].

«21 апреля 2020 г. «Цифровая экономика» сообщила, что ее рабочая группа «Нормативное регулирование цифровой среды» одобрила концепцию правового регулирования искусственного интеллекта (ИИ) и робототехники. Авторы концепции рассчитывают, что на основе документа к 2024 году в России в этих сферах будут разработаны и приняты нормативные акты, создающие комфортную регуляторную среду для развития соответствующих технологий» [27].

Несмотря на бурное развитие и разработку стратегии «ИИ» до 2030 года по данным исследований ВЦИОМ: Половина российского бизнеса не желает внедрять искусственный интеллект

«Около 43% российского бизнеса не использует искусственный интеллект в работе и не планирует этого делать. При этом 91% представителей бизнеса осведомлены о существовании таких технологий, 31% уже применяют их в работе, а еще 23% собираются внедрить искусственный интеллект в будущем» [27].

«Опрос был проведен методом телефонного интервью среди 800 представителей малого, среднего и крупного бизнеса в октябре 2019 г. Бизнес отказывается от использования искусственного интеллекта по различным причинам. Примерно 37% респондентов сообщили, что в подобных технологиях нет потребности в их компаниях, еще 28% сказали, что они не нужны в их сфере деятельности. Около 11% признались, что у них нет знаний о соответствующих технологиях, а 8% отметили, что не хотят их внедрять по причине высокой стоимости. Еще 6% отказываются от внедрения потому, что у них маленькая компания, а 4% потому, что в России слабо развиты подобные технологии. Около 4% просто не доверяют современным технологиям и предпочитают человеческий труд» [27]. «Хотя Российский бизнес не проявляет гиперреактивности в этой сфере, рынок показывает существенный рост на 48,2% до $ 139,3 млн с 2017 до2020года».

«Самыми распространенными типами ИИ-решений в России названы виртуальные помощники: их применяют 38% руководителей и ведущих специалистов. На втором месте оказались прогнозный анализ

49

Глава 2. Самоуправление в цифровую эпоху

(35%) и машинное обучение (35%), сообщили 25 апреля 2019 в корпорации Microsoft, в содружестве с РАЭК и НИУ ВШЭ. Общими усилиями было проведено исследование «Цифровая экономика от теории к практике: как российский бизнес использует ИИ».

«При этом 39% опрошенных отметили, что в пятилетней перспективе в их компаниях планируется внедрение прогнозного анализа, а 34% — анализа изображений. 33% респондентов планируют использовать виртуальных помощников и обработку запросов на естественном языке. Также ожидается, что в течение 5 лет применение ИИ покажет взрывной рост в двух областях: самоуправляемые механизмы, например, беспилотный транспорт (с 9% до 24%) и робототехника (с 8% до 17%)».

«Основными критериями оценки внедрения ИИ респонденты назвали удовлетворенность клиентов/партнеров/инвесторов (34%), достижение ожидаемого возврата инвестиций, ROI (33%) и качество продуктов и услуг (27%)».

«Большинство респондентов отметили, что в их компаниях искусственный интеллект используется в области исследований и разработки (R&D) — 41%, а также в работе с клиентами (например, для персонализации) — 32% и обслуживании клиентов — 31%. Наименьшее количество специалистов использует искусственный интеллект в юридических процессах (5%), в ценообразовании и продвижении (6%), в финансах и бухгалтерии (6%)».

В качестве основных преимуществ применения ИИ более половины (58%) опрошенных российских экспертов назвали оптимизацию бизнес-процессов, чуть меньше — 49% — выделили разработку новых продуктов и услуг, а 41% после внедрения ИИ ожидают увеличения производительности труда. На повышение качества продуктов и услуг

врезультате внедрения ИИ рассчитывают 33% опрошенных, а 32% — на улучшение взаимодействия с клиентами.

Рынок искусственного интеллекта в РФ к 2024 г. вырастет в 80 раз. Из документа Министерства Связи следует, что доля искусственного интеллекта в российском ВВП будет составлять 0,8% в 2024 г. и 3,6%

в2030-м. Мировой показатель достигнет 2,6%. Он включает в себя размер отрасли решений в сфере ИИ, прирост производительности в различных секторах экономики и другие факторы.

Искусственный интеллект, как ожидается, увеличит производство и продажу не тольк в здравоохранении, на транспорте, но и в принципиально новых отраслях.

50