ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
|
Интеллектуальная Система Тематического Исследования НАукометрических данных |
||
Осипов Ю.М., Юдина Т.Н., Купчишина Е.В. Институциональные ловушки в процессе цифровизации В мире идет гибридная война, частью которой является информационно-цифровая борьба за большие данные (Big Data), являющиеся основой современной экономики как экономики данных, а также за «искусственный интеллект». «Цифровой» экономике нужны цифровые профили (городов, предприятий, а главное – людей). Цифровые технологии (Big Data вкупе c «искусственным интеллектом», Artificial Intelligence), они же институты, решают задачу трансформации реальных физических объектов и субъектов в цифровые профили. Эта задача решается на технологическом и институциональном уровнях. Лидерами «цифровой» экономики являются прежде всего североамериканские IT-гиганты, т.н. FAGMA: Facebook, Amazon, Google, Microsoft, Apple, чья капитализация «зашкаливает». Для FAGMA основным продуктом являются фьючерсные контракты на человеческое поведение, обуславливаемое уже не «искусственным интеллектом», а «эмоциональным интеллектом». Информация достаётся FAGMA практически безплатно, что служит источником информационно-цифровой ренты IT-гигантам как бенефициарам. На глобальном информационно-цифровом рынке вполне отчетливо проявляются тенденции монополизации. Фактически каждый из вышеназванных IT-гигантов обладает монопольной властью в том или ином сегменте информационно-цифрового рынка. Монопольная власть и/или монопольное положение крупнейших представителей информационно-цифровой экономики (ИЦЭ) США – это основа для институциональных ловушек в форме эффекта задержания («эффекта блокировки») и неэффективных институтов. Концепт «ловушки» впервые введён в научный дискурс в 30-е гг. XX в. Дж. М. Кейнсом, который предложил термин «ловушка ликвидности». Концепт «ловушки» получил дальнейшее развитие в экономической теории в форме понятия «инвестиционной ловушки», использованного Дж. Р. Хиксом. Явление институциональных ловушек как «эффект блокировки» проанализировал Д. Норт. Он рассматривал их как неэффективные, препятствующие экономическому развитию нормы, отменить которые сложно. С.Дж. Либовитц, С. Е. Марголис (S. J. Liebowitz, S. E. Margolis) исследовали феномен эффекта колеи, основываясь на концепте Д. Норта «эффекта блокировки». Проблематику «институциональных ловушек» применительно к современной российской социально-экономической действительности исследовал В.М. Полтерович. Е.А. Бренделёва определяет институциональные ловушки через различие краткосрочных и долгосрочных интересов хозяйствующих акторов и моделей их поведения. М. Грэхэм (M. Graham), А. П. Бальцежак (A.P. Balcerzak), М.Б. Петржак (M.B. Pietrzak) исследовали институциональные ловушки в процессе цифровизации в контексте ловушки среднего дохода. Однако проблему институциональных ловушек в процессе цифровизации не нашла отражения в зарубежной литературе, в отечественной литературе данную проблему раскрывают А.А. Аузан, Т.Д. Санникова, Ю.М. Осипов, Т.Н. Юдина, Е.В. Купчишина. Данное исследование проведено на основе междисциплинарного анализа, институционально-экономического метода, метода интерпретации новых понятий и концептов, формальной логики, научного подхода к изучению новой экономической действительности. В результате исследования были выявлены, во-первых, институциональные ловушки (в форме «эффекта блокировки») в процессе цифровизации, связанные с деятельностью FAGMA. Так IT компания Google закрыла популярный в России YouTube-канал Царьград (количество подписчиков на 28 июля 2020 г. более 1 млн человек). Есть и другие примеры, когда Google удаляет информацию с некоторых российских Youtube-каналов. Не имея отечественного программного обеспечения (ПО), а также «железа», Россия в процессе цифровизации попадает в институциональные ловушки, которые проявляются в разных формах. В связи с событиями в Белоруссии отмечен обратный «эффект блокировки» (посредством мессенджера Telegram дирижировалась деятельность оппозиции, в результате чего отмечалась активизация оппозиционных сил). Во-вторых, определены институциональные ловушки как неэффективные институты на примере принятых в 2020 г. двух федеральных законов РФ: ФЗ № 168 «О едином федеральном информационном регистре, содержащем сведения о населении РФ» и ФЗ № 123 «О проведении эксперимента по установлению специального регулирования в целях создания необходимых условий для разработки и внедрения технологий искусственного интеллекта в субъекте Российской Федерации - городе федерального значения Москве и внесении изменений в статьи 6 и 10 федерального закона «О персональных данных». Так, закон об информационном регистре сопровождается прямой угрозой личной безопасности (сосредоточением всех данных о каждой личности в одной базе – едином федеральном информационном регистре (ЕФИР) и передачей их ключевым бенефициарам экономики данных, преследующих меркантильные, корыстные цели, использующих риск-ориентированный подход), а также национальной безопасности (потерей всех персональных данных обо всём народонаселении РФ). Согласно ФЗ № 123, «искусственный интеллект» может превратиться в единственный институт управления разных сфер жизнедеятельности города федерального значения Москвы: здравоохранение, образование, социальная сфера, наука, культура, экономика столичного города, финансовый сектор, государственное и муниципальное управление, жилищно-коммунальное хозяйство и др.). ФЗ № 123 связан с «Форсайт-проектом Концепция Москвы «Умный город-2030». Без локальных научно-практических экспериментов, предварительной адаптации москвичам с 01 июля 2020 г. предложена жизнь под контролем «искусственного интеллекта» (т.н. «Большого брата» по Дж. Оруэллу): «умная медицина» с роботами-хирургами и «искусственным интеллектом»-терапевтом, всевозможные датчики и др. В-третьих, институциональные ловушки находят множество примеров на практике. Условно их возможно проклассифицировать по уровням воздействия на хозяйственную деятельность. Так, ярким примером институциональной ловушки в практике Японии является достаточно жёсткая привязка пользователя к конкретному мобильному оператору. Данная привязка выражается не только в контексте формальных институтов – условий контракта с мобильным оператором, подразумевающих использование абонентом услуг мобильной связи на срок не менее чем два года. В случае разрыва контракта в отношении абонента применяются санкции в форме существенных штрафов, что усиливает возможности мобильного оператора в закреплении за ним доли рынка мобильной связи и интернета в Японии. При этом есть и иная, институционально-технологическая ипостась данной «блокировки»: каждый мобильный оператор продаёт абоненту мобильный телефон, функционирующий строго с SIM-картами данного мобильного оператора. В условиях рынка телекоммуникационных услуг Японии, оплачивая услуги связи в рамках контракта, абонент фактически выплачивает и стоимость используемого им мобильного устройства, что существенно влияет на стоимость данных услуг. В план предстоящих исследовательских задач входит также рассмотрение других форм институциональных ловушек (ловушки среднего дохода, различие интересов хозяйствующих акторов и моделей их поведения) в процессе цифровизации. Литература Аузан А.А. Цифровая экономика как экономика: институциональные тренды // Вестник Московского университета. Серия 6: Экономика. – 2019. №6. – С. 12-19. Осипов Ю.М., Юдина Т.Н., Купчишина Е.В. «Искусственный интеллект», большие данные как институты экономики нового технологического поколения // Вестник Московского университета. Серия 6. Экономика. – 2020. - № 4. – С. 27-46. Полтерович В.М. Институциональные ловушки и экономические реформы // Экономика и математические методы. – 1999. – Т. 35, № 2. – С. 3-20. Санникова Т.Д. Институциональные и ресурсные ограничения на пути решения задачи перехода к цифровой экономике // Вопросы инновационной экономики. – 2019. – Т. 9, № 3. – С. 633-646. Федеральный закон от 24.04.2020 N 123-ФЗ «О проведении эксперимента по установлению специального регулирования в целях создания необходимых условий для разработки и внедрения технологий искусственного интеллекта в субъекте Российской Федерации - городе федерального значения Москве и внесении изменений в статьи 6 и 10 Федерального закона «О персональных данных»» // URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_351127/ (дата обращения: 10.09.2020). Федеральный закон от 08.06.2020 N 168-ФЗ «О едином федеральном информационном регистре, содержащем сведения о населении Российской Федерации» // URL: https://www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/74132857/ (дата обращения: 11.09.2020). Balcerzak P.A., Pietrzak B.M. Digital Economy in Visegrad Countries. Multiple-criteria Decision Analysis at Regional Level in The Years 2012 and 2015 // Journal of Competitiveness. – 2017. – Vol. 9. Issue 2. – P. 5-18. Graham M. Digital economies at global margins. – Cambridge, MA : MIT Press, 2018. – 378 p. Liebowitz S.J., Margolis S.E. Path Dependence, Lock-In, and History // Journal of Law, Economics and Organization. – 1995. - 11-1. – P. 205-226.