Современная электроника №1/2026

СОВРЕМЕННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ 49 WWW.CTA.RU СОВРЕМЕННАЯ ЭЛЕКТРОНИКА • № 1 / 2026 Искусственный интеллект и современные методы отслеживания с помощью электронных устройств Рис. 1. Архитектура и основные функции системы защиты данных В последнее время расцвет цифровизации заметен практически во всех сферах приложения идей. Широкое внедрение цифрового рубля в России начнётся с июля 2025 года. С 23 февраля 2025 года требования уже частично распространются на операции по переводу цифровых рублей. Электронные устройства-помощники качественно сделали нашу жизнь как минимум совершенно иной. Вместе с нашим корреспондентом в аналитическом обзоре мы постарались разобраться в том, какую пользу и риски несёт развитие ИИ и усиление с помощью электронных устройств возможностей отслеживания перемещений и транзакций граждан, оставляющих цифровые следы. Андрей Кашкаров ИИ и GPT Нейросети с использованием функ- ционального программирования уже настолько обучены, что пишут дипломные работы за людей. Не секрет, что можно поручить искус- ственному интеллекту написать ста- тью, а самому практически ничего не делать, разве что минимально скорректировать результат. Если сегодняшний Интернет заполнен продуктами трудов копирайтеров разных уровней компетентности, то завтрашний будет состоять пре- имущественно из текстов нейросе- тей, которые учились на статьях этих копирайтеров. Причём результаты творчества ИИ могут быть разными в зависимости от темы, задачи и электронных средств ИИ; они постоянно совершенствуют- ся. ИИ обучается ежедневно и ежесе- кундно. Результат LLM-нейросети выдают в течение нескольких секунд, при этом результаты ИИ до сих пор ещё не могут никого обмануть. Профессиональный редактор всегда распознает, напи- сал текст человек или робот. Если же использовать ИИ как помощника, к примеру, добавить список рекомендуе- мой литературы по теме, чтобы резуль- тат выглядел максимально убедитель- ным, – тогда это имеет смысл, и то с обязательной проверкой и корректи- ровкой со стороны автора работы. Ино- гда полезным может быть с помощью нейросети уточнить оригинальность текста, проверить, написана ли рабо- та «роботом» или ответственным чело- веком, уважающим свой труд, а глав- ное, труд и время читателей. Будущее GPT-моделей В браузер будет встроена нейро- сеть, которая из входящего инфор- мационного шума сможет генериро- вать осмысленный контент, фильтруя условный «мусор». Всё так же будут статьи, информация и ресурсы с раз- ной степенью ценности, актуально- сти и верифицируемости. Но с каж- дым годом будет сложнее отличить настоящие статьи-алмазы от компи- лированных «поддельных». Опасность тут есть, но не для хоро- ших СМИ и, в частности, професси- ональных журналов. Ибо профес- сиональное сообщество по ряду критериев всегда распознает «под- делку» или откровенный бред. А для нетребовательных клиентов, соци- альных сетей, блогеров, ориентиру- ющихся прежде всего на презента- цию и популярность, ИИ открывает кладезь возможностей. Поэтому диф- ференциация между качественным контентом в уважающих себя СМИ и «простыми текстовыми формами» будет нарастать. Для обывателей, незнакомых с правилами научной дискуссии и верификации информа- ции, в том числе жалеющих время на поиски альтернативных мнений или научных исследований, инфор- мации в простом формате ответа на вопрос, сгенерированного ИИ, будет достаточно.