Дорогие коллеги, партнеры, друзья — все, кто помнит и чтит!
В этот священный день — День Победы над фашистской Германией — мы преклоняемся перед мужеством и стойкостью наших предков. Они отстояли свободу и человеческое достоинство. Вечная слава героям, подарившим нам будущее!
Сегодня, спустя десятилетия, история бросает нам новый вызов. Поднимает голову идеология ненависти и превосходства — фашизм вновь пытается посеять смертоносную смуту. Мы видим эту вакханалию и делаем всё, чтобы её остановить. Мы твёрдо знаем: добро сильнее зла, правда бессмертна, а возмездие неотвратимо.
Мы верим и надеемся: темница алчности и глупости позорно рухнет, как рухнул Третий рейх. Мы уничтожим неонацистскую нечисть, как наши деды положили конец коричневой чуме. Мы одержим ещё одну Великую Победу — над ненавистью и ложью.
С праздником! С днём, когда память становится оружием, а правда — знаменем. Пусть наша новая победа будет столь же блистательной, а мир, завоеванный нашими предками, снова вернётся на Землю!
Слава героям прошлого! Слава героям настоящего! За Победу!
Лидеры ИРИО посетили с рабочим визитом Кубанский государственный университет
С 24 по 29 апреля 2026 года председатель Совета директоров Института развития информационного общества Юрий Хохлов и член Совета директоров, главный редактор научно-аналитического журнала «Информационное общество» Татьяна Ершова посетили Краснодар по приглашению Кубанского государственного университета.
27 апреля Ю. Е. Хохлов прочитал открытую лекцию «Стандарты в сфере искусственного интеллекта: от создания к воздействию через использование».
«Стандарты — это квинтэссенция накопленных знаний и лучших практик. Они представляют собой консенсус основных игроков о том, куда движется отрасль и как применять технологии для социально-экономического развития», — отметил он в своем выступлении.
Лектор объяснил, что современная система ИИ — это не просто программный код, а сложная экосистема, включающая этапы сбора данных, создания модели, валидации и эксплуатации. Особое внимание было уделено различным взглядам заинтересованных сторон — от поставщиков данных и разработчиков до конечных пользователей и регуляторов.
В лекции была затронута актуальная тема гармонизации международного и национального ландшафтов стандартизации. Эксперт привел динамику синхронизации российских стандартов в сфере ИИ с международными. Если по состоянию на конец 2021 года среднее отставание от международных норм составляло 26 месяцев, а полнота покрытия — всего 10%, то к концу 2025 года покрытие уже выросло до показателей, позволяющих говорить о выравнивании нормативно-технической базы.
В ходе лекции была представлена концептуальная модель цифрового развития, в которой искусственный интеллект, наряду с большими данными и интернетом вещей, отнесен к технологиям «третьей волны». Было подчеркнуто воздействие цифровых решений на экономику и общество, где стандарты являются одним из критических факторов, обеспечивающих интероперабельность, доверие и безопасность технологий.
28 апреля Т. В. Ершова прочитала открытую лекцию на тему «Как подготовить научную статью, чтобы её не отклонили».
Она объяснила, почему до 50% статей получают отказ ещё до рецензирования и отдельно остановилась на том, как правильно и как категорически нельзя использовать искусственный интеллект при подготовке научных текстов.
Она детально разобрала структуру идеальной статьи — от аннотации до заключения. Отдельное внимание было уделено тому, что работа должна давать чёткий ответ на вопрос «Что сделано впервые?».
Наибольший интерес аудитории вызвал блок, посвященный искусственному интеллекту.
«ИИ — это быстрый секретарь и редактор, но не автор. Думать, отвечать за выводы и подписывать текст своим именем должен только человек», — отметила лектор.
Также она рассказала, в чем нейросети реально помогают исследователям и как экономят их время. ИИ отлично справляется с проверкой грамматики, улучшением заголовков, превращением хаотичного черновика в связный текст и объяснением сложных фрагментов.
Лекция завершилась практическим чек-листом финальной вычитки материала перед подачей его в редакцию и разговором о профессиональной этике.
29 апреля Ю. Е. Хохлов провёл открытую лекцию для студентов факультета компьютерных технологий и прикладной математики на тему «Стандарты работы с большими данными для машинного обучения и аналитики».
Мероприятие было посвящено систематизации международных и национальных стандартов, регламентирующих работу с большими данными на всех этапах их жизненного цикла.
В лекции были подробно рассмотрены:
ключевые этапы развития технологий Big Data и связанной с ними стандартизации
базовые термины и понятия темы
жизненный цикл данных в системах искусственного интеллекта
показатели качества данных для аналитики и машинного обучения
эталонная архитектура Big Data
Особое внимание на мероприятии было уделено гармонизации российских стандартов больших данных с международными.
Помимо лекций в программу пребывания лидеров ИРИО в Краснодаре входили рабочие встречи с ректором КубГУ Михаилом Борисовичем Астаповым, деканом факультета компьютерных технологий и прикладной математики Александром Дмитриевичем Колотием, заведующей кафедрой анализа данных и искусственного интеллекта Анной Владимировной Коваленко, руководителем образовательной программы «Современные методы машинного обучения и компьютерного зрения» Сергеем Геннадьевичем Синицей, а также с руководителем Регионального центра компьютерной связи Борисом Ефимовичем Левицким.
Для подготовки данного материала использовались пресс-релизы КубГУ.
Платформенная занятость: удобный фриланс или «серая зона» для ИТ-специалистов? Квантовые вычисления для нефтегаза: экономический эффект до 500% — фантастика или реальность? ИИ глазами студентов: умный помощник, будущий конкурент или опасность? Большие языковые модели: гуманитарии исчезнут или их роль усилится? Терминатор и Матрица: как научная фантастика формирует наше восприятие времени и технологий? Этика и закон: можно ли «принудить» алгоритмы к прозрачности? Санкции как двигатель роста: почему большинство российских ИТ-компаний видят в вызовах новые возможности? Развитие информационного общества в Москве: как столица прошла путь от фрагментарных мер к системной политике?
В своем обращении к читателям «2025: Summa summarum» главный редактор журнала Татьяна Ершова написала:
В далёком 1997 году Вестник Российского общества информатики и вычислительной техники, который к тому времени выходил уже восьмой год, получил название «Информационное общество». И этому было объяснение: в 1994 году мир узнал о знаменитом «Докладе Бангеманна» – политическом манифесте, который подчеркивал преобразующую роль информационно-коммуникационных технологий и имел отчетливую социально-экономическую направленность. Этот документ оказался поистине судьбоносным: он вдохновил не только политиков, но и множество энтузиастов во многих странах мира, включая Россию. Многие поверили в позитивный потенциал и силу ИКТ, которые можно и нужно было использовать на благо людей.
До этого, в 1950–1980-е годы, в основном говорили о «механизации и автоматизации», с 1980-х переключились на «информатизацию», с 1990-х уже вовсю оперировали понятием «цифровизация», но на рубеже тысячелетий на мировой политической повестке появилось «информационное общество», которому был посвящён специальный саммит, проходивший в два этапа в 2003 и 2005 годах. Еще до этого события в Москве была утверждена концепция развития информационного общества, а в 2008 году мы уже получили Стратегию развития информационного общества. В 2011 году для ее реализации была разработана государственная программа «Информационное общество», рассчитанная на период до 2030 года, но она превратилась в ведомственную программу Минсвязи/Минцифры, и львиная доля бюджетных средств ушла на создание государственных информационных систем, решающих задачи чиновников и только опосредованно – граждан и бизнеса.
С начала 2010-х на фоне активного развития облачных сервисов, искусственного интеллекта, больших данных и интернета вещей на передний план стала выходить «цифровая трансформация», подразумевающая глубинное переосмысление стратегий, процессов, бизнес-моделей и организационных культур под воздействием цифровых технологий. В нашей стране этот термин получил нормативное закрепление в национальной программе «Цифровая экономика Российской Федерации» в 2017 году. Стоит отметить, что деятельность вокруг этой программы больше относилась к домену экономики, скорее даже к корпоративному развитию, поэтому от всего этого сильно веяло капитализмом.
При этом в силу объективных процессов стали радикально меняться характер труда, модели доверия и безопасности, формы образования и даже этика. Мы не просто наблюдаем внедрение новых инструментов – цифровые платформы, большие языковые модели и квантовые алгоритмы начинают перекраивать саму социальную ткань. Что же происходит с человеком и обществом, когда алгоритмы начинают генерировать контент, платформы – управлять занятостью, юридические императивы – догонять технологии, а промышленный интернет вещей – связывать между собой миллионы устройств? Ответ парадоксален. Чем умнее становятся машины, тем отчетливее проявляется уникальное человеческое. Именно об этом идет речь в статьях наших авторов, которые доказывают, что цифровая трансформация может состояться ровно настолько, насколько мы способны научиться задавать правильные вопросы. И главный из них – как сохранить человеческое в центре мира, который становится всё более искусственным? Ответы – в наших руках.
Без сомнения, ИИ способен кардинально сократить трудозатраты и помочь выиграть время. Однако вопрос превращения этого времени в реальные деньги до сих пор лежит в сфере экономического искусства. Нативно понятное уменьшение издержек за счет сокращения персонала часто не способно окупить даже затраты компании на разработку и владение профессиональным ИИ. Потому в сфере внимания — модели применения ИИ, трансформирующие сам процесс труда и допускающие количественную оценку эффектов с учетом специфических затрат и рисков, например, обусловленных ошибками ИИ.
На сессии обсуждались:
Успешные нетривиальные кейсы превращения «времени в деньги» посредством ИИ в компаниях.
Экономические особенности внедрения ИИ в узкопрофессиональные производственные процессы со значимой долей труда.
Возможность количественной оценки и прогнозирования экономических эффектов внедрения ИИ: подходы, модели, результаты. Хорошо ли работают в случае с ИИ современные экономические теории?
«Разведка боем»: как на ранних этапах разработки и внедрения оценить экономику ИИ? Какие признаки могут считаться предвестниками неэффективности?
Практические аспекты формирования стоимости владения ИИ: как учитывать риски, связанные с неизбежными ошибками? Страхование рисков, связанных с ИИ.
Глубинная трансформация экономики ИИ в отраслях: как перераспределится стоимость отдельных работ в условиях, когда все участники рынка успешно внедрят ИИ? Может ли это привести к ситуации, когда затраты на внедрения не окупятся? Что делать: внедрять первыми или ждать, когда рынок перестроится?
Модератором сессии выступил Александр Бухановский, ИТМО, руководитель Исследовательского центра «Сильный ИИ в промышленности».
Программа сессии включала следующие выступления:
Елена Белоброва, Yandex Cloud, руководитель группы развития бизнеса ML&AI ИИ: где деньги, а где дорогой эксперимент
Екатерина Канунникова, VK Tech, директор по продуктам направления дата-сервисов До модели и после: как считать ИИ-проект честно
Юрий Хохлов, Институт развития информационного общества, председатель совета директоров, академик Российской инженерной академии Экономика ИИ: от создания к воздействию через использование
Дмитрий Рузанов, Альфа-Банк, директор Департамента по разработке моделей Как ИИ превращает время в деньги: модельный подход и новый прайсинг в банке
Юрий Бородачев, НИЯУ МИФИ, заместитель директора Центра искусственного интеллекта Экономика ИИ: реальный сектор. Сходится или нет? Проблемы ожиданий и эффектов со стороны «железячных» потребителей
Юрий Хохлов выступил на пленарном заседании ИТиММ 2026
26-27 марта 2026 года в Российском экономическом университете имени Г. В. Плеханова проходит XV Международная научно-практическая конференция имени А. И. Китова «Информационные технологии и математические методы в экономике и управлении (ИТиММ). Организатор конференции — Институт цифровой экономики и информационных технологий и кафедра информатики РЭУ.
В работе конференции принимают участие ведущие ученые, преподаватели и студенты РЭУ имени Г. В. Плеханова, ФИЦ «Информатика и управление» РАН, Института проблем управления РАН, Института кибернетики имени В.М. Глушкова НАНУ, Высшей школы экономики, Московского государственного университета имени М.В.Ломоносова, МЭИ, МАИ, МФТИ, Академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ, Финансового университета при Правительстве РФ, других ведущих университетов и научных центров России и ряда зарубежных стран.
Участники обсуждают актуальные фундаментальные задачи информатики и прикладной математики, в частности, в таких важных научных направлениях, как интеллектуально-аналитические методы в управлении экономическими и социальными системами; информационные системы для принятия управленческих решений; математические методы анализа и оптимизации использования экономической информации и т. д.
Повестка конференции предусматривает проведение пленарного заседания и шести секций.
Повестка пленарного заседания, которое состоялось 26 марта 2026 года, включала следующие выступления.
Штыхно Дмитрий Александрович, проректор РЭУ имени Г.В. Плеханова Открытие конференции ИТиММ-2026
Соколов Игорь Анатольевич, декан ВМК МГУ имени М.В.Ломоносова, академик РАН Технологии искусственного интеллекта в научных исследованиях
Хохлов Юрий Евгеньевич, председатель Совета директоров Института развития информационного общества, академик Российской инженерной академии Подготовка топ-специалистов в сфере информационных технологий: компетентностно-ролевые модели и опережающий рост
Баласанян Владимир Эдуардович, председатель Совета директоров группы компаний «Электронные офисные системы» Пашков Андрей Александрович, главный специалист по продвижению программных продуктов группы компаний «Электронные офисные системы» Возможности обеспечения информационной безопасности в системах электронного документооборота (СЭД) и системах долговременного хранения документов
Кореньков Владимир Васильевич, научный руководитель Лаборатории информационных технологий ОИЯИ, д.т.н., профессор Цифровые технологии и интеллектуальный анализ в крупных проектах
Петренко Александр Константинович, заведующий отделом Технологий программирования ИСП РАН, профессор, д.ф.-м.н. Современные технологии разработки доверенного программного обеспечения
Лотаков Александр Александрович, ведущий аналитик компании «Loginom» Как потратить бюджет на искусственный интеллект и не добиться ничего
Гурдус Александр Оскарович, главный специалист ФИЦ ИУ РАН, профессор, д.э.н., к.т.н. Некоторые аспекты глобального управления в едином цифровом пространстве экономического взаимодействия
Более подробная информация о мероприятии — на сайте ИТиММ.
Опубликован национальный стандарт ГОСТ Р 72514-2026, подготовленный ИРИО
На сайте Росстандарта опубликован национальный стандарт ГОСТ Р 72514 «Оценка воздействия системы искусственного интеллекта». Документ разработан Институтом развития информационного общества на основе собственного перевода на русский язык международного стандарта ISO/IEC 42005:2025 «Information technology — Artificial intelligence (AI) — AI system impact assessment». Стандарт внесён Техническим комитетом по стандартизации ТК 164 «Искусственный интеллект» и вступает в действие 1 мая 2026 года.
Настоящий стандарт устанавливает руководящие указания для организаций, проводящих оценки воздействия системы искусственного интеллекта (ИИ) на отдельные лица и социальные группы, которые могут быть подвержены воздействию системы ИИ и ее предсказуемых применений. В нем установлено как и когда проводить такие оценки и на каких стадиях жизненного цикла системы ИИ, а также содержатся руководящие указания по документированию оценки воздействия системы ИИ. Установлено, как процесс оценки воздействия системы ИИ может быть интегрирован в имеющиеся у организации систему управления рисками искусственного интеллекта и систему менеджмента ИИ организации.
Настоящий стандарт предназначен для применения любыми организациями, разрабатывающими, предоставляющими или использующими системы ИИ.
Содержание стандарта следующее:
1 Область применения 2 Нормативные ссылки 3 Термины и определения 4 Сокращения 5 Разработка и внедрение процесса оценки воздействия системы искусственного интеллекта 6 Документирование оценки воздействия системы искусственного интеллекта Приложение A (справочное) Руководящие указания по использованию настоящего стандарта совместно с ГОСТ Р ИСО/МЭК 42001 Приложение B (справочное) Руководящие указания по использованию настоящего стандарта совместно с ИСО/МЭК 23894 Приложение С (справочное) Таксономия вреда и пользы Приложение D (справочное) Совмещение оценки воздействия системы искусственного интеллекта с другими оценками Приложение Е (справочное) Пример шаблона оценки воздействия системы искусственного интеллекта Библиография
Опубликован национальный стандарт ГОСТ Р 72515-2026, подготовленный Волгоградским университетом и ИРИО
На сайте Росстандарта опубликован национальный стандарт ГОСТ Р 72515 «Таксономия прозрачности систем искусственного интеллекта». Документ подготовлен Волгоградским государственным университетом и Институтом развития информационного общества на основе собственного перевода на русский язык международного стандарта ISO/IEC 12792:2025 «Information technology — Artificial intelligence (АI) — Transparency taxonomy of AI systems». Стандарт внесён Техническим комитетом по стандартизации ТК 164 «Искусственный интеллект» и вступает в действие 1 мая 2026 года.
Целями настоящего стандарта являются:
повышение доверия, подотчетности и коммуникаций между различными заинтересованными в искусственном интеллекте (ИИ) сторонами, включая партнеров по цепочке поставок, клиентов, пользователей, общество и регулирующие органы, путем создания согласованной терминологии, относящейся к прозрачности систем ИИ;
предоставление заинтересованным в ИИ сторонам информации о различных элементах прозрачности с указанием их значимости и возможных ограничений для различных вариантов использования и целевой аудитории;
обеспечение основы для разработки стандартов прозрачности систем ИИ для конкретных технологий, отраслей и территорий.»
Прозрачность систем ИИ – свойство, при котором заинтересованные стороны получают надлежащую информацию о системе. К ней может относиться информация о функциональных возможностях системы, ограничениях, данных, проектировании системы и проектных решениях. Повышенная прозрачность предоставляет соответствующим заинтересованным сторонам информацию, позволяющую лучше понять, как разрабатывается и используется системы ИИ. Например, это позволяет клиенту ИИ (например, пользователю ИИ) определить, подходит ли система для его ситуации, а аудитору ИИ помогает оценить, отвечает ли она требованиям соответствия. Стандартизированная таксономия прозрачности позволяет представителям различных профессий лучше понимать друг друга за счет использования единой терминологии. Это, в свою очередь, способствует лучшему пониманию систем ИИ и создает основу для разработки интероперабельных и согласованных стандартов, связанных с прозрачностью.
Настоящий стандарт предназначен для применения в организациях любого типа, использующих любые типы систем ИИ.
Содержание стандарта следующее:
1 Область применения 2 Нормативные ссылки 3 Термины и определения 4 Сокращения 5 Обзор 6 Потребности заинтересованных сторон и цели прозрачности 7 Таксономия контекста 8 Таксономия системы 9 Таксономия модели 10 Таксономия наборов данных Приложение A (справочное) Примеры ролей заинтересованных сторон в раскрытии прозрачности Библиография
Опубликован первый выпуск журнала «Информационное общество» за 2026 год
Опубликован первый выпуск журнала «Информационное общество» за 2026 год. Тема выпуска: Ускоренное развитие современных технологий. В номере обсуждаются, помимо прочего, следующие проблемы:
Виртуальная реальность как информационный феномен Создание ценности на основе данных Регулирование сферы данных в государственном управлении Феномен «информационного противоборства» Национальная система обеспечения кибербезопасности Алгоритмы как субъект коммуникации Эволюция блокчейн-технологии Технологии для управления земельными ресурсами Смарт-технологии в индустрии гостеприимства Цифровая трансформация Российской Арктики
В своем обращении к читателям главный редактор журнала Татьяна Ершова написала:
Подготовка этого номера журнала пришлась на период, когда в нашей стране отмечаются два праздника: День российской науки 8 февраля и День защитника Отечества 23 февраля. Связка науки и обороны особенно важна сейчас, когда мы, по сути, находимся в грозном военном противостоянии с высокотехнологичным Западом через его украинский тестовый полигон.
Как справедливо указывает еженедельник «Звезда», в научном «окопе» промедление смерти подобно, поэтому боевые рубежи СВО точно так же стали испытательным стендом для российских военных технологий и оборонных научных разработок. С первых дней спецоперации наши войска столкнулись с реалиями сетецентрической составляющей ведения войны, активно внедряемой в натовские структуры и основательно проникнувшей в систему подготовки ВСУ. Она связывает в единую сеть командные пункты и конечные терминалы конкретных боевых единиц, к тому же делаются постоянные попытки превратить цифровые и научно-технические преимущества в военное превосходство. Этого нельзя допустить, поэтому идет бескомпромиссная борьба на упреждение противника в получении разведданных, за их скоростную обработку и передачу информации в целях приведения в готовность боевых средств и подразделений.
Сегодня российские учёные работают по многим направлениям для защиты Отечества. Назовем лишь некоторые из них. На переднем крае стоит разработка средств радиоэлектронной борьбы. Этот метод помогает нейтрализовать способность противника к сбору разведывательной информации и координации своих сил, используется для достижения тактического преимущества при решении как оборонительных, так и наступательных задач. Другим направлением является создание беспилотных летательных аппаратов, которые используются для патрулирования границ, обнаружения потенциальных угроз, проведения разведывательных операций, нанесения ударов и многого другого. Еще одно важнейшее направление – разработка ядерных энергетических установок, например, создание атомных станций малой мощности и плавучих энергоблоков, которые способны решить проблемы дефицита энергии.
За технологическим прогрессом в сфере военно-промышленного комплекса, модернизацией имеющегося и созданием нового вооружения стоят ученые, инженеры и исследователи. Сегодня их ряды пополняют яркие и талантливые представители молодого поколения. Один из них – доцент Воронежского государственного университета, кандидат физико-математических наук, лауреат премии Президента России в области науки и инноваций Константин Титов. Он отметил: «Фактически мы занимаемся разработкой техники будущего, то есть нам приходится анализировать тенденции развития современных технологий, определять, выстраивать прогнозы, рассчитывать вероятности применения тех или иных средств. И уже на основе этих данных проводить свои аналитические, экспериментальные исследования, заниматься разработкой техники, ее испытаниями, применением».
От имени редакции хотела бы поздравить всех ученых, работающих на оборону России, с двумя важными праздниками и пожелать им прорывных достижений в области использования технологий информационного общества для защиты Отечества.
ИРИО поздравляет своих партнеров и коллег с днем защитника Отечества
Дорогие коллеги, партнеры, друзья!
Поздравляем вас со славным праздником — днем защитника Отечества! Пусть каждый из нас внесет свой вклад в дело нашей победы во имя мира и процветания России!
Коллектив Института развития информационного общества от всей души поздравляет А. Н. Райкова, члена Наблюдательного совета ИРИО, со славным юбилеем! Желаем Александру Николаевичу, нашему верному другу и товарищу на протяжении десятков лет, доброго здоровья, неиссякаемой энергии, новых идей и долгих лет жизни!
