аспирант
Наступившая эпоха быстрого технического прогресса в сфере искусственного интеллекта и машинного обучения заставила обратить внимание на анализ воздействия нейросетей на сегмент онлайн-сферы. Акцент сделан на исследовании эволюции пользовательского опыта в интернете под влиянием машинного обучения. Методы анализа включают процедуру анализа существующих методик, сопоставление, статистическую обработку и применение экспертных оценок. Особое место в работе отводится этическим проблемам и вызовам, связанным с распространением нейросетей, таким как достоверность информации, цифровая идентичность, конфиденциальность данных и изменение рынка труда. В результате исследования выявлены основные направления воздействия технологий машинного обучения на онлайн-сферу: персонализацию предоставляемого контента, автоматизацию общения с пользователем, повышение безопасности и оптимизацию пользовательского опыта. Результаты показывают значительное изменение взаимодействия интернет-пользователей и интернет-ресурсов под влиянием технологий машинного обучения.
нейросети, машинное обучение, онлайн-пространство, пользовательский опыт, искусственный интеллект
1. Машинное обучение, ИИ, нейросети: чем одно отличается от другого [Электронный источник] // ПостНаука URL:https://postnauka.org/faq/157301(дата обращения: 20.04.2025).
2. Искусственный интеллект [Электронный источник] // CyberLeninka URL: https://cyberleninka.ru/article/n/iskusstvennyy-intellekt-2 (дата обращения: 20.04.2025).
3. Конфиденциальность данных пользователей в общих сетях [Электронный источник] // CyberLeninka URL: https://cyberleninka.ru/article/n/konfidentsialnost-dannyh-polzovateley-v-obschih-setyah (дата обращения: 20.04.2025).
4. Аналитическое исследование методов и алгоритмов искусственного интеллекта [Электронный источник] // CyberLeninka URL: https://cyberleninka.ru/article/n/analiticheskoe-issledovanie-metodov-i-algoritmov-iskusstvennogo-intellekta (дата обращения: 20.04.2025).
