НАУЧНО-ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К ИССЛЕДОВАНИЮ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

##article.authors##

  • Мамутова Айгуль Калмурзаевна Ассистент кафедры программной инженерии Нукусского государственного инженерно-технического университета

DOI:

https://doi.org/10.55439/INS/vol3_iss5/523

##article.subject##:

искусственный интеллект, цифровая трансформация, машинное обучение, генеративный ИИ, производительность, инновации, управление, человеческий капитал.

##article.abstract##

В статье исследуются современные научно-теоретические подходы к пониманию искусственного интеллекта (ИИ) в условиях цифровой трансформации экономики. Цель исследования — систематизация основных подходов к определению сущности ИИ и оценка его роли в технологическом, экономическом, инновационном и управленческом развитии. Методологическую основу составили системный и сравнительный анализ, а также изучение научной литературы и международных подходов. Установлено, что современный ИИ является не только инструментом автоматизации, но и фактором трансформации производительности, инноваций, управления и рынка труда. Обосновано, что эффективность его применения зависит от качества данных, цифровой инфраструктуры, человеческого капитала и институциональной среды. Предложен комплексный подход к исследованию ИИ как технологического, экономического и управленческого фактора.

References

Proudfoot D. The Turing Test. URL: https://oecs.mit.edu/pub/uli3iiu9/ (дата обращения: 24.07.2024).

Hasan A. R. Artificial Intelligence (AI) in Accounting & Auditing: A Literature Review // Open Journal of Business and Management. 2022. Vol. 10. No. 1. P. 440–465.

Курпаяниди К. И. Искусственный интеллект как катализатор трансформации цифровой экономики Узбекистана // Raqamli iqtisodiyot: научно-электронный журнал. 2026. № 14. С. 1989–2008.

Елкина В. Алан Тьюринг и его влияние на искусственный интеллект. URL: https://rb.ru/stories/turing/ (дата обращения: 25.06.2018).

Муратов И. Джон Маккарти: жизнь и наследие. URL: https://prezi.com/p/0zf33tej_-4v/presentation/ (дата обращения: 01.10.2025).

Russell S. Artificial Intelligence and the Problem of Control // Perspectives on Digital Humanism. 2022. P. 19–24.

Russo L., Oder N. How countries are implementing the OECD Principles for Trustworthy AI. URL: https://oecd.ai/en/wonk/national-policies-2 (дата обращения: 31.10.2023).

Stryker C., Kavlokoglu E. What is artificial intelligence (AI)? IBM. URL: https://www.ibm.com/think/topics/artificial-intelligence (дата обращения: 15.06.2026).

Ишанхонов А. Ю., Пшиченко Д. В., Можаровский Е. А., Алуев А. С. Роль больших языковых моделей в интегрированных средах разработки нового поколения // Программные системы и вычислительные методы. 2024. № 4. С. 140–150.

Карцхия А. А. Новые грани искусственного интеллекта: правовой аспект // Социальные и гуманитарные науки. Отечественная и зарубежная литература: ИАЖ. Сер. 4: Государство и право. 2025. № 3. С. 33–46.

Ng C. What the 2026 Stanford AI Index Report Tells Us About the State of AI. URL: https://c3.unu.edu/blog/2026-standford-ai-index-report-takeaways (дата обращения: 01.07.2026).

Brynjolfsson E., Li D., Raymond L. Generative AI at Work. 2023. 56 p.

Acemoglu D. The Simple Macroeconomics of AI // NBER Working Paper. 2024. No. 32487. 58 p.

Naisho L. Securing America’s Technological Leadership: Harnessing AI and Automation for Economic Growth, Global Competitiveness, and Inclusive Prosperity // Open Journal of Political Science. 2025. Vol. 15. No. 2. P. 289–310.

Зокирова Н. ИИ — новые вызовы и перспективы развития. URL: https://reu.uz/ru/ii-novye-vyzovy-i-perspektivy-razvitija/ (дата обращения: 07.12.2025).

Dell’Acqua F., McFowland E. III, Mollick E., Lifshitz-Assaf H., Kellogg K. C., Rajendran S., Krayer L., Candelon F., Lakhani K. R. Navigating the Jagged Technological Frontier: Field Experimental Evidence of the Effects of Artificial Intelligence on Knowledge Worker Productivity and Quality // Harvard Business School Working Paper. 2023. 58 p.

Головин Н. Кого может заменить ИИ: эксперты Международной организации труда ООН опубликовали новое исследование. URL: https://naked-science.ru/community/875138 (дата обращения: 24.08.2023).

Эштевау М. ИИ может повысить глобальный экономический рост. Международный валютный фонд. URL: https://www.imf.org/ru/publications/fandd/issues/2026/03/point-of-view-ai-can-lift-global-growth-marcello-estevao (дата обращения: март 2026).

Kosinski M., Scapicchio M., Robertson D. What is the Artificial Intelligence Act of the European Union (EU AI Act)? IBM. URL: https://www.ibm.com/think/topics/eu-ai-act (дата обращения: 20.09.2024).

Толстов Р. Структура управления рисками искусственного интеллекта NIST. URL: https://dstplatform.ru/club/806-struktura-upravlenija-riskami-iskusstvennogo-intellekta-nist (дата обращения: 23.02.2024).

Mohasseb A., Beukman R., Kanavos A. The AI Literacy Leadership Framework (AILLF): A Framework for AI-Enabled Leadership in Higher Education // MDPI. 2026. Vol. 7. No. 9. Article 328. 32 p.

Гофман О. О., Кузьмин А. Ю., Ковальчук С. В. Симбиотическое взаимодействие «человек — искусственный интеллект» в системах поддержки принятия решений // Организационная психология. 2025. Т. 15. № 1. С. 297–321.

Составлено автором на основе анализа научной литературы.

##submissions.published##

2026-08-08

How to Cite

Мамутова Айгуль Калмурзаевна. (2026). НАУЧНО-ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К ИССЛЕДОВАНИЮ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА. Insurance Market of Uzbekistan, 3(5), 115–118. https://doi.org/10.55439/INS/vol3_iss5/523