ОЕСР: ВІДКРИТІСТЬ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ

ОЕСР: ВІДКРИТІСТЬ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ

Sorry, this entry is only available in Українська. Організація економічного співробітництва та розвитку опублікувала  аналітичний документ «Відкритість штучного інтелекту: посібник для політиків» із серії «Документи ОЕСР зі штучного інтелекту».

Sorry, this entry is only available in Українська.

Організація економічного співробітництва та розвитку опублікувала  аналітичний документ «Відкритість штучного інтелекту: посібник для політиків» із серії «Документи ОЕСР зі штучного інтелекту».

У ньому зазначається, що починаючи з 1990-х років програмне забезпечення з відкритим кодом (Open Source Software /OSS) поширилося поряд з комерційним програмним забезпеченням, а часто – навіть у його складі, що сприяло розвитку співпраці, упровадженню (зокрема – в країнах, що розвиваються) завдяки зниженню витрат, урівноваженню ринкової сили великих компаній-розробників програмних продуктів, стимулювання інновацій, підвищення кваліфікації робітників. З огляду на названі та багато інших переваг, OSS поширене у спільноті  розробки штучного інтелекту, де модель ШІ (або деякі її елементи) публікуються для завантаження, модифікації й розповсюдження будь-ким на умовах відкритої ліцензії. Серед фахівців не зупиняється дискусія щодо ризиків, переваг та компромісів, пов’язаних з публічним доступом до моделей ШІ (або їх компонентів) з універсальними можливостями. Ця дискусія набрала обертів після нещодавнього запуску відкритих моделей Deepseek R1, GPT-OSS та Qwen. В опублікованому документі аналізується концепція відкритості штучного інтелекту, її базова термінологія та варіанти (ступені) відкритості.  Пояснюється, чому термін «відкритий вихідний код», що походить з галузі програмного забезпечення, не повною мірою відбиває складнощі, характерні для ШІ. Визначаються сучасні тенденції  та ризики у розвитку ШІ та OSS. Документ підтримує політичну дискусію щодо збалансування відкритості генеративних моделей ШІ з відповідальним управлінням.

Детальніше: https://qrpage.net/qr/dGbUf, https://qrpage.net/qr/XGFaK, https://doi.org/10.1787/02f73362-en

Фото: скріншот

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_OECD #НРАТ_ШтучнийІнтелект  #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини  #НРАТ_Інноваторам_новини

2025-08-15
Share
ВИРІШЕННЯ ПРОБЛЕМИ НАДМІРНОЇ ЗАЛЕЖНОСТІ ВІД ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ

ВИРІШЕННЯ ПРОБЛЕМИ НАДМІРНОЇ ЗАЛЕЖНОСТІ ВІД ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ

Sorry, this entry is only available in Українська. На сайті Times Higher Education опублікована стаття Попі Сотіріду та Дані Логан-Флемінг «Керівництво з інтерактивних усних іспитів пропонує вирішення проблеми надмірної залежності від штучного інтелекту у вищій освіті».

Sorry, this entry is only available in Українська.

На сайті Times Higher Education опублікована стаття Попі Сотіріду та Дані Логан-Флемінг «Керівництво з інтерактивних усних іспитів пропонує вирішення проблеми надмірної залежності від штучного інтелекту у вищій освіті».

У ній зазначається, що таке «Керівництво…» пропонує традиційний метод оцінювання на основі сценарію, який сприяє автентичному навчанню, знижує надмірну залежність від ШІ та підтримує у студентів розвиток навичок професійного спілкування. Стрімкий розвиток штучного інтелекту вимагає змін підходів до систем оцінювання, оскільки зростаючі масштаби його використання  зробили письмові та попередньо записані оцінювання надзвичайно вразливими до підробки та використання недостовірного контенту. Інтерактивні усні оцінки – практична та орієнтована на людину альтернатива, здатна зміцнити академічну чесність і розвинути навички реального спілкування. Він дозволяє студентам практикувати спілкування, швидку адаптацію та прийняття обґрунтованих рішень у реальних ситуаціях. Цей підхід упроваджений у  30 університетах Австралії, Європи та Південно-Східної Азії. Дана стаття відкриває нову серію публікацій з питань  інтерактивних усних іспитів, в яких будуть розглядатись принципи, методи, особливості нової системи перевірки набутих студентами знань.

Детальніше: https://qrpage.net/qr/iqLIb

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_АкадемДоброчесність_новини  #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини  #НРАТ_Освітянам_КращіПрактики

2025-08-14
Share
КЕРІВНІ ПРИНЦИПИ ВИКОРИСТАННЯ ГШІ В УНІВЕРСИТЕТІ ПІВДЕННОЇ ДАНІЇ

КЕРІВНІ ПРИНЦИПИ ВИКОРИСТАННЯ ГШІ В УНІВЕРСИТЕТІ ПІВДЕННОЇ ДАНІЇ

Sorry, this entry is only available in Українська. На сайті  Університету Південної Данії опубліковані «Керівні принципи щодо безпеки даних, авторського права та генеративного штучного інтелекту».

Sorry, this entry is only available in Українська.

На сайті  Університету Південної Данії опубліковані «Керівні принципи щодо безпеки даних, авторського права та генеративного штучного інтелекту».

Документ містить рекомендації щодо використання цифрових інструментів, сервісів та утиліт на основі генеративного штучного інтелекту (ChatGPT, Copilot Chat, Midjourney). Наголошується, що при використанні засобів ГШІ потрібно ураховувати, на яких даних проводилось навчання моделі, як використовуються персональні дані користувачів, як постачальник може використовувати різні типи даних та їх поширювати. Навіть якщо постачальник обіцяє не використовувати ваші дані для навчання моделі або доступу співробітників, це не завжди можна перевірити. Документ містить короткий опис питань, пов’язаних з авторським правом, безпекою даних і авторизацією послуг ШІ, поводженням з бізнес-інформацією, умовами ліцензій, застосування авторського права, доступу до персональних даних. Використання генеративного штучного інтелекту в університеті пропонується обмежити дослідницькими проектами та певними визначеними заздалегідь завданнями. Зокрема, співробітникам та здобувачам освіти пропонується уважно відноситись до ліцензійних умов, оскільки навіть безкоштовні рішення мають певні вимоги(ChatGPT попереджає, що його відповіді не можна використовувати для прийняття прямих рішень, які можуть мати юридичні наслідки для окремих осіб, а щодо згенерованого тексту необхідно вказати, що він був написаний за допомогою ШІ). Стосовно авторських прав є певні особливості щодо надання даних без порушення авторських прав третіх осіб. Рекомендації містять застереження щодо використання персональних даних: не слід їх використовувати як вхідні дані для генеративного ШІ, якщо рішення не було авторизовано для цієї мети. Якщо ви плануєте задіяти ГШІ у викладанні, необхідно переконатися, що система/сервіс (наприклад, Copilot або ChatGPT) схвалена університетом для відповідних цілей. У іншому випадку викладач не може вимагати від студентів реєстрації на платформі ГШІ та використання сервісу в рамках курсу. Однак це не заважає викладачам використовувати сервіси та їхні результати у викладанні за умови дотримання вищезгаданих правил введення даних. Системи/сервіси, які університет дозволяє використовувати для обмежених дослідницьких проектів або інших локальних цілей, не призначених для студентів, називаються локальними системами/сервісами. Вони можуть використовуватися локально за умови законного їх використання (безпека сервісу, дотримання правил обробки персональних даних, авторських прав тощо).

Детальніше: https://qrpage.net/qr/vIdLl

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_ВідкритіДані #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини #НРАТ_Інноваторам_новини

2025-08-14
Share
В УНІВЕРСИТЕТСЬКІЙ АУДИТОРІЇ ШІ МОЖЕ БУТИ ТРЕНЕРОМ, А НЕ КОНКУРЕНТОМ

В УНІВЕРСИТЕТСЬКІЙ АУДИТОРІЇ ШІ МОЖЕ БУТИ ТРЕНЕРОМ, А НЕ КОНКУРЕНТОМ

Sorry, this entry is only available in Українська. На сайті Times Higher Education опублікована стаття групи фахівців Центрального університету Квінсленда «Поза межами галасу: як ШІ може бути в університетській аудиторії тренером, а не конкурентом».

Sorry, this entry is only available in Українська.

На сайті Times Higher Education опублікована стаття групи фахівців Центрального університету Квінсленда «Поза межами галасу: як ШІ може бути в університетській аудиторії тренером, а не конкурентом».

У ній зазначається, що розміщення навчальних завдань, розрахованих як на штучний інтелект, так і на людські здібності, може допомогти університетським викладачам використовувати найкращі можливості з реального та віртуального світів. Поява ChatGPT та інших генеративних інструментів штучного інтелекту спричинила дискусії щодо використання ШІ у сфері вищої освіти. У них зазвичай домінує занепокоєння щодо академічної доброчесності, втрати робочих місць та руйнування людських зв’язків. Але залишається ключове питання: як викладачі можуть використовувати ШІ для покращення, а не перешкоджання процесу викладання та навчання? Широкий спектр навчальних завдань, що передбачають, зокрема, задіяння штучного інтелекту змінює роль викладачів. У разі зваженого підходу можна забезпечити, щоб технології доповнювали, а не замінювали чи спотворювали процес навчання, сприяли співпраці між викладачами та учнями. Модель, про яку говорять автори, побудована на основі інтерв’ю з експертами та учнями й удосконалена у рамках дослідницького процесу на основі дизайну. Багато моделей штучного інтелекту в освіті зосереджені на тому, що може робити технологія. Мало хто ставить під сумнів те, що вона повинна робити стосовно ролі людини у навчанні. Необхідно забезпечити розуміння цієї нової структури й комфортної взаємодії людини та машини, в рамках якої ураховується  глобальний зсув у мисленні та практичні міркування. Заклади освіти повинні почати думати про те, як можна ефективно інтегрувати ШІ. Зіставлення навчальних завдань з можливостями етичного застосування ГШІ може прояснити, де саме цей інструмент може суттєво допомогти в освіті. Не слід використовувати ШІ там, де потрібні людські здібності – судження, етика, емпатія. Необхідно, щоб застосування ГШІ зміцнювало, а не витісняло людський чинник в системі освіті. Майбутнє викладання не полягає у протистоянні машини та людини: робота з машиною буде завойовувати свій простір, залишаючи необхідність удосконалення процесу навчання.

Детальніше: https://qrpage.net/qr/ESHBi

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_АкадемДоброчесність_новини  #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини 

2025-08-13
Share
ЗАОХОЧЕННЯ СТУДЕНТІВ ДО ВИКОРИСТАННЯ ШІ

ЗАОХОЧЕННЯ СТУДЕНТІВ ДО ВИКОРИСТАННЯ ШІ

Sorry, this entry is only available in Українська. На сторінці блогу Міжнародного центру академічної доброчесності опублікована стаття Томаса Гіпкіна «Заохочення студентів до використання ШІ як інструменту підтримки при написанні текстів, а не як генератора ідей». 

Sorry, this entry is only available in Українська.

На сторінці блогу Міжнародного центру академічної доброчесності опублікована стаття Томаса Гіпкіна «Заохочення студентів до використання ШІ як інструменту підтримки при написанні текстів, а не як генератора ідей». 

У ній автор розглядає актуальні практичні питання, пов’язані з використанням студентами штучного інтелекту. Зокрема, він задається питанням, чи повинен Центр академічного письма використовувати генеративний штучний інтелект при навчанні студентів; чи слід протиставляти / розрізняти завдання генерування ідей та надання допомоги в редагуванні текстів; чи є різниця між оцінюванням вроджених здібностей учня до письма та здібностей до покращення письма завдяки використанню технологій. Звісно, допомога ШІ у написанні текстів має бути дозволена, говорить Томас.  Але політика ЗВО повинна зосереджуватись на конкретних результатах навчання у рамках курсу. «Як викладач письма, я обмежую те, які саме засоби покращання текстів можуть використовувати студенти, оскільки саме навички письма є основою того, що викладається та оцінюється». Доки студенти використовують ШІ для чіткого вираження власних знань, а не для заміни цих знань чужими ідеями, він може використовуватись як додаткова підтримка (репетитор з письма). Необхідно пояснювати студентам вирішальну різницю між використанням ШІ для генерування ідей та його використанням для підтримки власного письма. І викладачі повинні дати чіткі практичні поради у цій сфері.

Детальніше:  https://qrpage.net/qr/ShtHO

Фото: ІСАІ

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_АкадемДоброчесність_новини  #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини 

2025-08-12
Share
ВИКОРИСТАННЯ ШІ СТУДЕНТАМИ ДЛЯ ВИКОНАННЯ НАВЧАЛЬНИХ ЗАВДАНЬ

ВИКОРИСТАННЯ ШІ СТУДЕНТАМИ ДЛЯ ВИКОНАННЯ НАВЧАЛЬНИХ ЗАВДАНЬ

Sorry, this entry is only available in Українська. На сайті Times Higher Education опублікована стаття Алекса Гржанковскі «Чи студенти передають завдання на аутсорсинг штучному інтелекту?».

Sorry, this entry is only available in Українська.

На сайті Times Higher Education опублікована стаття Алекса Гржанковскі «Чи студенти передають завдання на аутсорсинг штучному інтелекту?».

У ній зазначається, що сучасні студенти використовують штучний інтелект для виконання завдань, які можуть бути вирішальними для їхнього інтелектуального розвитку.  Коли викладачі обговорюють, як учням слід використовувати штучний інтелект, питання часто звучить простіше, ніж воно є насправді: які завдання можна безпечно передати на аутсорсинг, не підриваючи навчання? Розглядаючи це питання Алекс зосереджується на випадках, коли ШІ може взяти на себе ініціативу. Політика щодо використання інструментів штучного інтелекту не може бути універсальною. У ряді випадків дозвіл на задіяння ШІ може відкрити цінні можливості для персоналізованого навчання, підвищення доступності знань та ефективності їх опанування. В інших випадках дозвіл на використання штучного інтелекту може підірвати сам процес інтелектуального розвитку, для якого, власне, існує освіта. Деякі завдання можуть «маскуватися», непомітно наносять шкоду академічній доброчесності. Отже, перш ніж викладач вирішить, чи дозволити студентам використовувати штучний інтелект для виконання певного завдання, він має надати відповідь на запитання: чи не заважатиме це студенту розвивати власне мислення; чи не перешкоджатиме інтелектуальним чеснотам? Звісно, приймати рішення потрібно обдумано, враховуючи контекст. Інтегруючи штучний інтелект в освітній процес, потрібно діяти дуже зважено.

Детальніше: https://qrpage.net/qr/UQZVO

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект  #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини 

2025-08-08
Share
ДЕРЖАВНА ІНФРАСТРУКТУРА ДЛЯ ШІ

ДЕРЖАВНА ІНФРАСТРУКТУРА ДЛЯ ШІ

Sorry, this entry is only available in Українська. Міністерство цифрової трансформації  приступає до реалізації проєкту «AI Factory», завдяки якому в Україні буде створена перша державна інфраструктура для запуску та масштабування ШІ-продуктів.

Sorry, this entry is only available in Українська.

Міністерство цифрової трансформації  приступає до реалізації проєкту «AI Factory», завдяки якому в Україні буде створена перша державна інфраструктура для запуску та масштабування ШІ-продуктів.

Дані держави та громадян, задіяні у ШІ-сервісах, будуть  залишатись всередині країни під захистом суверенних датацентрів. ШІ-продукти для громадян, сектору оборони та державного управління розвиватимуться більш високими темпами завдяки державним ШІ-сервісам від WINWIN AI Center of Excellence. На порядку денному ШI-помічник у «Дії», ШI-тьютор у «Мрії», наукові та медичні проєкти. «AI Factory» надаватиме технічне обладнання для роботи ШІ-сервісів: обчислювальні потужності, сервери, сховища даних, програмне забезпечення для тренування моделей і підготовки даних, інструменти для роботи з даними, засоби інтеграції ШІ-сервісів з реєстрами, навчальні програми для фахівців, що працюватимуть з ШI-рішеннями.

Детальніше: https://qrpage.net/qr/5QoQT

Фото: скріншот

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини #НРАТ_Інноваторам_новини

2025-08-08
Share
ВИКОРИСТАННЯ ІНСТРУМЕНТІВ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ДЛЯ ДОСЛІДЖЕНЬ

ВИКОРИСТАННЯ ІНСТРУМЕНТІВ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ДЛЯ ДОСЛІДЖЕНЬ

Sorry, this entry is only available in Українська. На сайті Times Higher Education опублікована стаття Еріка Цуя «Чотирьохетапна структура категоризації інструментів штучного інтелекту для досліджень».

Sorry, this entry is only available in Українська.

На сайті Times Higher Education опублікована стаття Еріка Цуя «Чотирьохетапна структура категоризації інструментів штучного інтелекту для досліджень».

У ній йдеться про те, як використовувати інструменти штучного інтелекту на кожному етапі процесу дослідження. Автор зазначає, що упродовж останніх трьох років було розроблено велику кількість інструментів штучного інтелекту, спеціально орієнтованих на науковців. Ці інструменти можуть покращити практично кожен етап дослідницького процесу, пропонуючи нові можливості – від опрацювання початкової концепції до підготовки публікації про отримані результати. Розуміння їх специфіки та опанування ними допомагає дослідникам коректно та ефективно упроваджувати інструменти штучного інтелекту там, де вони можуть забезпечити максимальну користь та пришвидшити темпи досліджень. Якщо розглядати внесок інструментів штучного інтелекту через призму основних етапів традиційного дослідницького процесу, то їх можна класифікувати наступним чином: для ранньої фази дослідження (перегляд літератури, ознайомлення з науковою літературою, формулювання ідей, окреслення дослідницької області та ключових питань); для етапу огляду літератури (підсумовування інформації щодо еволюції поглядів та сучасного стану дослідженості обраних напрямків, визначення ключових/ фундаментальних робіт і формулювання значення дослідження); для фази аналізу даних (узагальнення інформації та підготовка висновків на основі даних спостереження, аналіз зібраних даних, виявлення тенденцій чи закономірностей, перевірка гіпотез, формування креативних ідей); для етапу підготовки рукопису (опис та оформлення результатів своїх досліджень для поширення, зокрема- публікацій, презентацій, повідомлень у засобах масової інформації та соцмережах). Для кожної фази найкраще використовувати різні інструменти підтримки на основі генеративного штучного інтелекту.  Найбільш корисними виявляються інструменти ШІ для аналізу даних, оптимізації експериментального дизайну, поглибленого аналізу та відстеження цитувань, підготовки документації, підтримка рецензування, які можуть бути підлаштовані до специфіки конкретних дисциплін та їхньої методології. Автор вважає, що правильне використання інструментів штучного інтелекту може принести цілий ряд переваг дослідникам, а саме: прискорений початок дослідження; покращене генерування ідей; повне охоплення літератури; ефективність посилань. Разом із тим, використання інструментів штучного інтелекту має бути збалансованим з їхніми недоліками та обмеженнями, такими як алгоритмічні упередження, проблеми конфіденційності даних, неповнота пошуку, неточність інформації. Важливо критично оцінювати контент, створений штучним інтелектом, здійснювати постійний належний нагляд за результатами ШІ, використовувати його для доповнення, а не заміни людського судження. Ринковий ландшафт інструментів штучного інтелекту дуже мінливий, науковці мають захистити себе від негативних наслідків таких перманентних змін. Для цього потрібно здійснювати часте збереження результатів виконаної роботи (включаючи дані, підказки та відповіді), резервне копіювання, експорт в інші системи, найголовніше – постійно розвивати власне мислення, змінювати моделі та сервіси ШІ.

Детальніше: https://qrpage.net/qr/ZQBTW

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект  #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини 

2025-08-07
Share
ЩОДО КОНКУРСІВ НАУКОВИХ ДОСЛІДЖЕНЬ І РОЗРОБОК

ЩОДО КОНКУРСІВ НАУКОВИХ ДОСЛІДЖЕНЬ І РОЗРОБОК

Sorry, this entry is only available in Українська. Міністерство освіти і науки України оновило «Положення про проведення конкурсних відборів проєктів наукових досліджень і науково-технічних (експериментальних) розробок та оцінювання результатів їх виконання».

Sorry, this entry is only available in Українська.

Міністерство освіти і науки України оновило «Положення про проведення конкурсних відборів проєктів наукових досліджень і науково-технічних (експериментальних) розробок та оцінювання результатів їх виконання».

Відповідний наказ від 30 червня 2025 року № 947, зареєстрований у Міністерстві юстиції України 31 липня 2025 року за № 1131/44537, оприлюднено на офіційному сайті МОН. Документ об’єднує найбільші конкурсні механізми МОН – основний конкурс для закладів вищої освіти та конкурс для молодих учених. «Положення» встановлює однакові принципи організації, оцінювання та звітування проєктів незалежно від виду конкурсу. Згідно «Положення», зокрема, збільшує підтримку і суб’єктність молодих учених – не менше 30% загального обсягу фінансування щороку буде спрямовуватись на конкурси для молодих дослідників (молоді науковці становлять половину Науково-експертної ради МОН); підтримує участь учених НАН України – дослідники з Національної академії наук України можуть повноцінно входити до складу колективів університетських заявок; запроваджує прозору автоматизовану експертизу заявок у єдиній базі даних – Національній електронній науково-інформаційній системі, де здійснюється три паралельні експертизи та обов’язково розглядаються відхилення оцінок на рівні ±25% та унеможливлюється конфлікт інтересів; запроваджує Кодекс експерта (нові правила для експертів щодо доброчесності, конфлікту інтересів, конфіденційності, об’єктивності); встановлюються чіткі вимоги до академічної доброчесності (недопущення плагіату, фальсифікації даних, «купівлі» наукових робіт, показників і результатів); створює спеціальну Комісію з етики експертів; визначено допустимі умови використання ШІ;  скасовує «сумування» цитувань, індексів Гірша, надання «листів про зацікавленість чи упровадження» тощо. Натомість фокус у відборі проєктів зміщується на їхню якість і очікувані результати.

Детальніше: https://qrpage.net/qr/0VenV, https://qrpage.net/qr/XZvC1

Фото: МОН

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_АкадемДоброчесність_новини #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини #НРАТ_Інноваторам_новини

2025-08-07
Share
ОЕСР: ПОКАЗНИКИ ПРОДУКТИВНОСТІ

ОЕСР: ПОКАЗНИКИ ПРОДУКТИВНОСТІ

Sorry, this entry is only available in Українська. Організація економічного співробітництва та розвитку опублікувала звіт «Збірник показників продуктивності ОЕСР 2025» із серії «Збірник показників продуктивності ОЕСР».

Sorry, this entry is only available in Українська.

Організація економічного співробітництва та розвитку опублікувала звіт «Збірник показників продуктивності ОЕСР 2025» із серії «Збірник показників продуктивності ОЕСР».

У ньому зазначається, що зростання продуктивності є основою економічного розвитку і лежить в основі покращення рівня життя. Темпи та характер змін продуктивності значно відрізняються між країнами та у часі, є результатом взаємодії широкого кола чинників – структурних, циклічних, зовнішніх та внутрішніх.  Міжнародно порівняні показники продуктивності дозволяють здійснювати оцінювання міжкраїнної варіації тенденцій продуктивності та впливу на макроекономічні тренди.  Перше видання такого звіту відбулось у 2006 році, де було представлено міжнародну та національну статистику продуктивності праці, багатофакторної продуктивності та пов’язаних з ними показників.  Наразі експерти констатують, що зростання продуктивності залишалося помірним у 2023 та 2024 роках на тлі суттєвих змін у геополітичному та економічному ландшафті. Після падіння на 0,2% у 2022 році продуктивність праці в усіх країнах ОЕСР дещо відновилася (до 0,6% у 2023 році). У єврозоні продуктивність праці різко впала на 0,9% у 2023 році, що стало найбільшим падінням з часів фінансової кризи 2008 року. І надалі зростання продуктивності праці, ймовірно, буде помірним і становитиме в середньому близько 0,4% (за винятком Туреччини). Штучний інтелект, як очікується, позитивно вплине на майбутні тенденції продуктивності за умови упровадження відповідальної політики, його вплив не є очевидним у контексті статистики продуктивності. У звіті  подано глибокий огляд короткострокових та довгострокових тенденцій продуктивності в країнах ОЕСР та у країнах-кандидатах, розглядаються його ключові компоненти – капітал, трудові ресурси, представлений аналіз відмінностей продуктивності між галузями промисловості, малими та середніми підприємствами і великими компаніями, а також його вплив на циклічні економічні коливання.

Детальніше: https://qrpage.net/qr/UGmN1, https://qrpage.net/qr/go4lE, https://doi.org/10.1787/b024d9e1-en

Фото: скріншот

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_OECD #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини #НРАТ_Інноваторам_новини

2025-08-06
Share