Искусственный интеллект: от предсказаний к проектированию будущего

Автор: Денис Аветисян

Новый подход к использованию ИИ предлагает не просто прогнозировать грядущие события, а активно формировать желаемое будущее, опираясь на этические принципы и моделирование сложных систем.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

Прогнозирование будущего, осуществляемое специалистами и политиками с использованием инструментов ответственного предвидения, позволяет генерировать разнообразные представления о потенциальных рисках, последствиях и благоприятных сценариях развития, формируя тем самым траектории государственной политики, направленные на достижение более желаемого будущего.

В статье рассматривается концепция ‘ответственного вычислительного футурологии’ и роль искусственного интеллекта в поддержке принятия решений и разработке политики.

В эпоху стремительных технологических изменений и глобальных вызовов, традиционное прогнозирование часто оказывается недостаточным для формирования устойчивого будущего. Настоящая работа, озаренная названием ‘From Prediction to Foresight: The Role of AI in Designing Responsible Futures’, исследует возможности “ответственного вычислительного предвидения” — интеграции искусственного интеллекта и вычислительного моделирования в процесс стратегического планирования. В статье утверждается, что ИИ, действуя как инструмент поддержки, способен расширить возможности политиков и экспертов в оценке рисков и разработке стратегий, направленных на создание этически обоснованного и устойчивого будущего. Сможем ли мы, используя потенциал искусственного интеллекта, перейти от реактивного решения проблем к проактивному формированию желаемого будущего?

Навигация в Неопределённости: Пределы Традиционного Прогнозирования

Традиционные методы прогнозирования будущего, основанные на линейном анализе и экстраполяции прошлых тенденций, всё чаще оказываются неэффективными в условиях экспоненциально растущей сложности и скорости изменений современного мира. Вместо того чтобы формировать проактивные стратегии, они зачастую приводят к реактивным мерам, поскольку не способны адекватно учитывать нелинейные взаимосвязи, внезапные прорывы и системные риски. Это связано с тем, что большинство подходов фокусируются на создании единого, наиболее вероятного сценария, игнорируя широкий спектр возможных траекторий развития и уязвимость перед неожиданными потрясениями. В результате, возможность гибко адаптироваться к непредсказуемым обстоятельствам и формировать будущее, а не просто реагировать на него, существенно снижается.

Полагаясь на единичные прогнозы и ограниченное количество сценариев, разработчики политики оказываются уязвимыми перед неожиданными сбоями и системными рисками. Традиционный подход, фокусирующийся на наиболее вероятном развитии событий, зачастую игнорирует «чёрных лебедей» — редких, но имеющих колоссальные последствия явлений. Неспособность учитывать широкий спектр возможных будущих, включая маловероятные, но разрушительные, приводит к неадекватной подготовке и затрудняет эффективное реагирование на кризисы. В результате, вместо проактивного управления изменениями, принимаются меры по ликвидации последствий уже свершившихся событий, что увеличивает экономические и социальные издержки, а также подрывает доверие к государственным институтам.

В настоящее время назрела острая необходимость в создании новых методологий, способных объединять различные точки зрения и использовать вычислительные мощности для прогнозирования и формирования будущего. Традиционные подходы, часто основанные на узком круге экспертов и ограниченном анализе сценариев, оказываются неэффективными перед лицом глобальных вызовов и стремительно меняющихся условий. Современные рамки должны включать в себя широкий спектр знаний — от социальных наук и технологий до экологии и экономики — и активно использовать возможности $машинного обучения$ и $больших данных$ для выявления закономерностей и оценки рисков. Интеграция различных перспектив и использование передовых вычислительных инструментов позволит не просто предсказывать возможные сценарии, но и активно формировать желаемые результаты, повышая устойчивость к неопределенности и открывая новые возможности для развития.

Изображение демонстрирует цикличность процесса принятия политических решений.

Ответственное Вычислительное Прогнозирование: Новый Парадигма

Ответственное вычислительное прогнозирование представляет собой структурированный подход к исследованию возможных будущих состояний, объединяющий принципы прогнозирования с возможностями искусственного интеллекта. Данный подход предполагает систематический анализ сложных систем и выявление потенциальных рисков и возможностей, используя вычислительные инструменты для обработки больших объемов данных и моделирования различных сценариев. В отличие от традиционных методов прогнозирования, этот фреймворк акцентирует внимание на прозрачности, ответственности и этических аспектах использования ИИ для предвидения будущего, обеспечивая более обоснованные и информированные решения.

Применение вычислительных инструментов в рамках ответственного прогностического анализа позволяет систематически исследовать сложные системы, выявлять возникающие риски и оценивать потенциальные последствия различных политических решений. Данный подход использует моделирование и анализ данных для определения ключевых факторов, влияющих на развитие системы, и прогнозирования возможных сценариев. Оценка последствий альтернативных политических мер производится путем моделирования их влияния на ключевые показатели системы, что позволяет определить наиболее эффективные стратегии управления рисками и достижения желаемых результатов. Вычислительные инструменты также обеспечивают возможность количественной оценки неопределенности и вероятности различных сценариев, что повышает надежность и обоснованность принимаемых решений.

В основе данной парадигмы лежит возможность использования искусственного интеллекта, в частности больших языковых моделей (LLM), для генерации и анализа разнообразных сценариев развития событий. Доказано, что применение LLM в качестве вспомогательного инструмента повышает точность суперпрогнозирования на 23%. Это достигается за счет способности моделей обрабатывать большие объемы данных, выявлять закономерности и оценивать вероятные последствия различных вариантов развития событий, что позволяет формировать более обоснованные и точные прогнозы.

Моделирование Будущего: Методы для Надежного Анализа

Мировое моделирование, основанное на цифровых двойниках и интегральных оценочных моделях, позволяет создавать виртуальные среды, воспроизводящие сложность реальных процессов и систем. Цифровые двойники представляют собой виртуальные репрезентации физических объектов или систем, обновляемые данными в реальном времени, что обеспечивает высокую точность моделирования. Интегральные оценочные модели (IAM) объединяют различные научные дисциплины, такие как экономика, энергетика, климатология и экология, для анализа взаимосвязей и прогнозирования последствий различных сценариев. Сочетание этих технологий позволяет исследовать сложные взаимодействия между различными факторами, учитывать нелинейные зависимости и моделировать долгосрочные тенденции, что критически важно для стратегического планирования и оценки рисков.

Методы построения сценариев и моделирования на основе искусственного интеллекта (Simulation Intelligence) позволяют анализировать различные варианты развития событий и выявлять устойчивые стратегии в условиях неопределенности. Построение сценариев предполагает разработку нескольких правдоподобных будущих состояний, учитывающих ключевые факторы и их потенциальные взаимодействия. Simulation Intelligence использует алгоритмы машинного обучения для автоматизации процесса моделирования, анализа больших объемов данных и оценки эффективности различных стратегий в каждом из разработанных сценариев. Это позволяет не только предсказывать вероятные исходы, но и оценивать риски, выявлять наиболее уязвимые места и разрабатывать планы действий для минимизации негативных последствий и максимизации возможностей в различных ситуациях.

В дополнение к моделированию, для повышения точности прогнозов и верификации результатов используются методы, основанные на коллективном интеллекте, такие как предсказательные рынки и суперпрогнозирование. Предсказательные рынки, функционирующие по принципу биржевой торговли, агрегируют мнения большого числа участников, формируя прогноз на основе их ставок. Суперпрогнозирование, напротив, опирается на экспертные оценки отдельных лиц, обладающих высокой точностью прогнозов. Внедрение инструментов искусственного интеллекта для анализа данных и выявления закономерностей в этих подходах уже продемонстрировало повышение точности прогнозов на 23% по сравнению с традиционными методами.

Инклюзивность и Действие: Формирование Желаемого Будущего

Методологии «Участие в формировании будущего» обеспечивают активное вовлечение различных заинтересованных сторон в процесс прогнозирования, позволяя им совместно формировать вероятные сценарии развития и определять ключевые приоритеты. В отличие от традиционных, «экспертных» подходов, данный метод акцентирует внимание на коллективном интеллекте и разнообразии точек зрения, что позволяет выявлять более реалистичные и устойчивые стратегии. Участники, представляющие различные сектора общества — от государственных служащих и ученых до представителей бизнеса и гражданского общества — совместно анализируют тенденции, выявляют потенциальные риски и возможности, а также разрабатывают инновационные решения. Такой подход не только повышает качество прогнозов, но и способствует укреплению доверия и формированию консенсуса вокруг будущих политик и действий, обеспечивая их более широкую поддержку и успешную реализацию.

Вычислительная дипломатия представляет собой перспективный подход к формированию международных стратегий, позволяющий использовать данные, полученные в результате участия различных заинтересованных сторон. Этот метод позволяет анализировать сложные взаимосвязи и прогнозировать потенциальные конфликты, предлагая возможности для проактивного вмешательства и укрепления сотрудничества. Благодаря применению алгоритмов и моделей машинного обучения, вычислительная дипломатия способствует более глубокому пониманию интересов и приоритетов различных государств, позволяя разрабатывать дипломатические решения, основанные на объективном анализе, а не на субъективных оценках. Такой подход способствует более эффективному разрешению споров, предотвращению эскалации конфликтов и формированию стабильных международных отношений, ориентированных на взаимовыгодное сотрудничество и долгосрочную безопасность.

Наблюдается устойчивая тенденция к внедрению искусственного интеллекта в работу государственных органов Великобритании. Согласно последним данным, 37% министерств и ведомств уже активно используют технологии ИИ в своей деятельности. Еще 37% находятся на стадии пилотных проектов (25%) или планируют внедрение (11%) соответствующих инициатив. Этот значительный процент свидетельствует о растущей приверженности правительствам принятию решений на основе данных и использованию передовых технологий для повышения эффективности и улучшения качества государственных услуг. Подобная динамика подчеркивает важность развития компетенций в области ИИ и машинного обучения среди государственных служащих, а также необходимость обеспечения этичного и ответственного использования этих технологий.

Исследование подчеркивает необходимость перехода от простого предсказания будущего к его ответственному проектированию. Авторы призывают использовать вычислительное моделирование и искусственный интеллект не как инструменты детерминированного прогнозирования, а как средства расширения человеческого суждения в процессе формирования желаемого будущего. В этом контексте, слова Г.Х. Харди: «Математика — это искусство делать очевидными вещи, которые были очевидны все время» — особенно актуальны. Использование симуляций и прогностических моделей требует не только технической точности, но и ясного понимания лежащих в основе принципов и этических соображений, чтобы сделать очевидным путь к ответственному формированию будущего, а не просто предсказать его неизбежность. Работа акцентирует внимание на важности человеко-машинного взаимодействия в процессе принятия решений, подчеркивая, что технология должна служить инструментом для достижения желаемых целей, а не диктовать их.

Что же впереди?

Представленные размышления о роли искусственного интеллекта в проектировании будущего не столько предлагают ответы, сколько обнажают сложность самой задачи. Логирование, как летопись жизни системы, фиксирует прошлое, но будущее остается полем вероятностей, где точность прогноза — иллюзия, а ответственность — бремя. Развертывание новой модели — лишь мгновение на оси времени, за которым следует неизбежное старение, и вопрос не в том, чтобы остановить его, а в том, чтобы обеспечить достойную эволюцию.

Остается открытым вопрос о границах вычислительного предвидения. Способность симулировать миры не гарантирует понимания их истинной сущности, а этические рамки, определяющие “желаемое” будущее, неизбежно несут отпечаток субъективности. Ключевой задачей представляется не столько разработка всемогущих алгоритмов, сколько создание инструментов, расширяющих возможности человеческого суждения, а не заменяющих его.

Предстоит осмыслить, как избежать ловушки детерминизма, когда симуляции, призванные помочь в принятии решений, становятся самоисполняющимися пророчествами. Ведь все системы стареют — вопрос лишь в том, делают ли они это достойно. Время — не метрика, а среда, в которой существуют системы, и умение ориентироваться в этой среде — вот истинный вызов для тех, кто стремится проектировать будущее.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.21570.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-27 08:10