Transforming the future: a review of artificial intelligence models

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

A comprehensive review of existing artificial intelligence models, focusing on fourteen prominent language and multimodal generative models from four rapidly evolving categories: Marketing, Copywriting, Image Improvement, and Social Media, is made. As of May 2023, 1,523 AI models are available to end users, with notable Russian services such as Balaboba, GigaChat, and Kandinskiy 2.0 emerging as counterparts to popular foreign neural networks. The potential applications of these tools in various media production domains, including journalism, marketing, and copywriting, are explored. It was necessary to talk about language models, since these are the ones, most connected not only to the media sphere, but to academic writing as well. Moreover, the authors delve into the ethical considerations associated with the use of AI models in professional settings, addressing potential challenges and concerns. The importance of responsible development, use, and regulation of AI technology, as well as the need for collaboration among researchers, governments, and private organizations to ensure ethical AI practices, is highlighted. The authors also outline the prospects for further development of AI models and related research, emphasizing the need to foster an environment of continuous learning for innovation that is inclusive and accessible. This approach will help maximize the benefits of AI while minimizing potential harm, paving the way for a more prosperous, equitable, and sustainable future. The presented materials can serve as an introduction to the emerging branch of AI models development.

Sobre autores

Andrei Pugachev

RUDN University

Autor responsável pela correspondência
Email: quadriptych@gmail.com
ORCID ID: 0000-0001-6722-2431

PhD student, Department of Mass Communication, Faculty of Philology

6 Miklukho-Maklaya St, Moscow, 117198, Russian Federation

Alina Kharchenko

RUDN University

Email: kharchenko-av@rudn.ru
ORCID ID: 0009-0001-8105-892X

lecturer, Department of Mass Communication, Faculty of Philology

6 Miklukho-Maklaya St, Moscow, 117198, Russian Federation

Nikolai Sleptsov

RUDN University

Email: nikolai.slepcov@skillbox.ru
ORCID ID: 0000-0002-3447-8008

lecturer, Department of Mass Communication, Faculty of Philology

6 Miklukho-Maklaya St, Moscow, 117198, Russian Federation

Bibliografia

  1. Benefo, E.O., Tingler, A., White, M., Cover, J., Torres, L., Broussard, C., Shirmohammadi, A., Pradhan, A.K., & Patra, D. (2022). Ethical, legal, social, and economic (ELSE) implications of artificial intelligence at a global level: A scientometrics approach. AI Ethics, 2, 667-682. https://doi.org/10.1007/s43681-021-00124-6
  2. Boddington, P. (2017). Towards a code of ethics for artificial intelligence. Cham: Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-319-60648-4
  3. Bostrom, N., & Yudkowsky, E. (2014). The ethics of artificial intelligence. In K. Frankish & W. Ramsey (Eds.), The Cambridge Handbook of Artificial Intelligence (pp. 316 -334). Cambridge: Cambridge University Press. https://doi.org/:10.1017/CBO9781139046855.020
  4. Brown, T., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J.D., Dhariwal, P., Neelakantan, A., Shyam, P., Sastry, G., Askell, A., & Agarwal, S. (2020). Language models are few-shot learners. Advances in Neural Information Processing Systems, 33, 1877-1901. https://doi.org/10.48550/arXiv.2005.14165
  5. Coeckelbergh, M. (2021). Time machines: Artificial intelligence, process, and narrative. Philosophy & Technology, 34(4), 1623-1638. https://doi.org/10.1007/s13347-021-00479-y
  6. Córdova, P.R., & Vicari, R.M. (2023, January). Practical ethical issues for artificial intelligence in education. Technology and Innovation in Learning, Teaching and Education: Third International Conference, TECH-EDU 2022, Lisbon, Portugal, August 31 - September 2, 2022, Revised Selected Papers (pp. 437-445). Cham: Springer Nature Switzerland. https://doi.org/10.1007/978-3-031-22918-3_34
  7. Dignum, V. (2018). Ethics in artificial intelligence: Introduction to the special issue. Ethics and Information Technology, 20(1), 1-3. https://doi.org/10.1007/s10676-018-9450-z
  8. Hartmann, K., & Giles, K. (2020). The next generation of cyber-enabled information warfare. 2020 12th International Conference on Cyber Conflict (CyCon), Estonia, 2020, 233-250. https://doi.org/10.23919/CyCon49761.2020.9131716
  9. Heaven, W.D. (2022). Language models like GPT-3 could herald a new type of search engine. K. Martin (Ed.), Ethics of Data and Analytics (pp. 57-59). Auerbach Publications. https://doi.org/10.1201/9781003278290
  10. Lukina, M.M., Zamkov, A.V., Krasheninnikova, M.A., & Kulchitskaya, D.Y. (2022). Artificial intelligence in the Russian media and journalism: the issue of ethics. Theoretical and Practical Issues of Journalism, 11(4), 680-694. (In Russ.) https://doi.org/10.17150/2308-6203.2022.11(4).680-694
  11. Lund, B.D., Wang, T., Mannuru, N.R., Nie, B., Shimray, S., & Wang, Z. (2023). ChatGPT and a new academic reality: artificial intelligence-written research papers and the ethics of the large language models in scholarly publishing. Journal of the Association for Information Science and Technology, 74(5), 570-581. https://doi.org/10.1002/asi.24750
  12. Luzi, L., Siahkoohi, A., Mayer, P.M., Casco-Rodriguez, J., & Baraniuk, R. (2022). Boomerang: Local sampling on image manifolds using diffusion models. https://doi.org/10.48550/arXiv.2210.12100
  13. McKay, F., Williams, B.J., Prestwich, G., Bansal, D., Hallowell, N., & Treanor, D. (2022). The ethical challenges of artificial intelligence-driven digital pathology. The Journal of Pathology: Clinical Research, 8(3), 209-216. https://doi.org/10.1002/cjp2.263
  14. Paek, S., & Kim, N. (2021). Analysis of worldwide research trends on the impact of artificial intelligence in education. Sustainability, 13(14), 7941. https://doi.org/10.3390/su13147941
  15. Thorne, S. (2020). Hey Siri, tell me a story: Digital storytelling and AI authorship. Convergence, 26(4), 808-823. https://doi.org/10.1177/13548565209138
  16. Zhou, K.Q., & Nabus, H. (2023). The ethical implications of DALL-E: Opportunities and challenges. Mesopotamian Journal of Computer Science, 2023, 17-23. https://doi.org/10.58496/MJCSC/2023/003
  17. Zhu, P., Pang, C., Wang, S., Chai, Y., Sun, Y., Tian, H., & Wu, H. (2023). ERNIE-music: Text-to-waveform music generation with diffusion models. https://doi.org/10.48550/arXiv.2302.04456

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».