СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ФАКТОРЫ ВНЕДРЕНИЯ РАЗРАБОТОК МОДЕЛЕЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА: ОПЫТ ФЕДЕРАТИВНОЙ РЕСПУБЛИКИ ГЕРМАНИЯ

Введение
В настоящее время, в эпоху цифровизации общества, искусственный интеллект (ИИ) с каждым годом развития приобретает все большую популярность и значение, эволюционируя с огромной скоростью и распространяясь в разные сферы нашей жизни, начиная с удовлетворения бытовых потребностей людей, заканчивая обеспечением высокоэффективной автоматизацией сложных процессов в социальной, экономической и политической областях.
Относительно молодая отрасль науки искусственный интеллект, на основе которой строятся многофункциональные и разноуровневые модели, составляет значительную часть мировых инвестиций, учитывая, что только частные в 2022 году составили 92 миллиарда долларов. Государства стремятся повысить свои показатели развития инноваций для совершенствования различных процессов внутри страны, а также укрепления конкурентоспособности на мировой арене. По статистике Forbes, более 64% компаний уверены в потенциале использования ИИ, внедрение моделей которого способно повысить их производительность. В том числе прогнозируется, что среднегодовой темп роста области составит 37,3% с 2023 по 2030 год.
Отмечая рассматриваемые государства в исследовании, можно отметить, что Федеративная Республика Германия, важная экономика Европейского Союза, ставит перед собой серьезную цель обрести лидерство в области ИИ в объединении, реализуя проекты большого масштаба и значимости, тем самым повысив уровень конкурентоспособности ЕС. В Российской Федерации уделяется особое внимание совершенствованию внутренних разработок и их внедрению в отрасли экономики, социальную сферу и в систему государственного управления, а также укрепления мировой позиции по уровню развития технологий.

Несмотря на внушающие статистические показатели увеличения влияния моделей искусственного интеллекта, мировое сообщество сталкивается с рядом вызовов, связанных с поддержанием информационной безопасности, определения области ответственности, обеспечением всеобщей доступности, а также возможным возникновением проблем на рынке труда. Только в 2024 году Европейским Союзом был разработан первый всеобъемлющий документ по регулированию сферы ИИ, который требует дополнений, что показывает неполную изученность данной области. В Российской Федерации уже приняты документы, составляющие нормативно-правовую базу для осуществления контроля разработок, но также продолжается работа над новыми.
Актуальность данной работы объясняется тем, что в современном мире происходит скоростное развитие моделей искусственного интеллекта, безграничное расширение их возможностей, благодаря которым становится возможным применение их в социально-экономической области для автоматизации многих важных для общества процессов. Это требует адаптации в первую очередь структур отраслей экономики государства, разработки дополнительных мер регулирования и контроль соответствия нормам безопасности и защиты персональных данных. В Российской Федерации, учитывая настоящую нестабильную обстановку, помимо перечисленного важно делать особый упор на усиление и масштабирование внедрения отечественных разработок, что требует принятия дополнительных мер на законодательном уровне. Принимая во внимание упомянутые барьеры, а также тот факт, что функционал моделей ИИ далеко не полностью реализован, можно утверждать, что данная тема требует большего внимания и детального изучения для совершенствования российского уровня технологического развития.
Степень изученности темы. Модели искусственного интеллекта приобрели широкую известность совсем недавно, ещё позже начали применяться не только на уровне простых запросов пользователей, но и в

различных сферах жизни общества в связи с продолжительной адаптацией людей к новому этапу цифровизации. В связи с этим в настоящее время не так много работ научных деятелей и специалистов области. Несмотря на это можно выделить несколько ученых, посвятивших свои работы изучению этапов эволюции моделей ИИ, а именно: Киселева Д. Е., Щиголеву И. В., Згонникову, А. О., Прокопенко А. А., Торубарова А. Ю., Комарову А. О. В том числе можно выделить зарубежных деятелей науки, рассматривавших функциональные особенности искусственного интеллекта, среди которых Самуэль А., Розенблатт Ф., Хинтон Д., Бенджио Я., Лекун Я. В число ученых чьи работы были основаны на анализе перспектив области вошли Воронцов К. В., Рассел С., Тегмарк М.
Объект исследования: модели искусственного интеллекта из проектного опыта Федеративной Республики Германии.
Предмет исследования: социально-экономические факторы внедрения моделей искусственного интеллекта в зарубежной и национальной практике.
Цель исследования: изучение особенностей внедрения моделей искусственного интеллекта в Федеративной Республике Германии и разработка основ стратегии с применением немецкого опыта для Российской Федерации.
Задачи исследования:
• Изучить эволюцию разработок моделей искусственного интеллекта;
• Определить подходы ведущих технологических государств к развитию и использованию технологий искусственного интеллекта;
• Проанализировать нормативно-правовое регулирование искусственного интеллекта в Федеративной Республике Германии и Европейском союзе;

• Оценить немецкий проект «Крупные европейские модели искусственного интеллекта как проект-маяк для Европы (LEAM.AI)» с социально-экономической стороны;
• Выявить направления внедрения моделей искусственного интеллекта в Российской Федерации;
• Сформулировать основы стратегии внедрения моделей искусственного интеллекта в отрасли экономики Российской Федерации.
Методология исследования определяется его целью и задачами. Методология исследования основывается на таких принципах как анализ, аналогия, историзм, научная достоверность и синтез. Аналитический метод применялся при рассмотрении материалов о принципах работы видов моделей искусственного интеллекта, а в совокупности с историческим методом для изучения эволюции развития области. С использованием принципа аналогии были рассмотрены подходы ведущих государств к развитию новых технологий, а также анализировалась конкурентная среда немецкого проекта. Применение принципа научной достоверности предусматривало рассмотрение подлинных источников информации с опорой на научные данные. С помощью синтеза были сформированы основные принципы авторской стратегии для Российской Федерации.
Информационную базу исследования составили исторические и научные статьи, посвященные рассмотрению истоков развития моделей искусственного интеллекта и этапов их эволюции, законодательные акты и национальные стратегии государств при изучении подходов стран, нормативно-правовой базы ЕС и Германии и России, статистические данные, опубликованные на зарубежных и российских официальных сайтах инициатив и проектов, аналитических центров, а также государственных структур. В том числе принимались во внимание новостные статьи для выявления актуального состояния немецкой инициативы, а также уровня развития моделей ИИ в компаниях.

Научная новизна работы заключается во всестороннем изучении моделей искусственного интеллекта с выделением социально- экономических особенностей подходов ведущих технологических государств в данной области, выявлении преимуществ и недостатков современной нормативно-правовой базы в Европейском Союзе и Германии. Немаловажной частью является осуществленная автором детальная социально-экономическая оценка немецкого проекта «LEAM.AI» и впоследствии определение барьеров для его реализации, а также перспектив на рынке. Кроме того, на основе проанализированной и структурированной информации автором была разработана всеобъемлющая стратегия по внедрению моделей искусственного интеллекта в отрасли экономики Российской Федерации, включающая выделенные положительные аспекты немецкого опыта и исключающая выявленные недостатки, и в том числе были даны рекомендации по развитию предложенных идей.
Практическая значимость исследования заключается в том, что автором были разработаны базовые принципы отельной стратегии для экономической сферы РФ, которые могут служить источником и основой для составления нормативных правовых актов в области регулирования и совершенствования разработок в отраслях экономики, а также внедрению стратегии на основе национальной. Выдвинутые рекомендации могут положить начало созданию в Российской Федерации огромной взаимосвязанной отечественной системы экономических моделей искусственного интеллекта, которые будут только ускорять процессы работы.
Структура работы определяется целью исследования и решением поставленных в нем задач. Выпускная квалификационная работа состоит из введения, трех разделов, шести подразделов, заключения, библиографического списка и приложений.

Содержание
Введение 3
1. Теоретические основы развития моделей искусственного интеллекта: социально-экономический аспект 8
1.1 Эволюция разработок моделей искусственного интеллекта 8
1.2 Подходы ведущих технологических государств к развитию и использованию технологий искусственного интеллекта 20
2. Анализ внедрения крупных моделей искусственного интеллекта в Германии 31
2.1 Нормативно-правовое регулирование искусственного интеллекта в Федеративной Республике Германии и Европейском союзе 31
2.2 Социально-экономическая оценка немецкого проекта «Крупные европейские модели искусственного интеллекта как проект-маяк для Европы (LEAM.AI)» 48
3. Разработка основ стратегии внедрения моделей искусственного интеллекта с использованием немецкого опыта в Российской Федерации 63
3.1 Направления внедрения моделей искусственного интеллекта в Российской Федерации 63
3.2 Основы стратегии внедрения моделей искусственного интеллекта в отрасли экономики Российской Федерации 73
Заключение 82
Библиографический список 85
Приложения 94

Работа не выкладывалась в интернет и нигде, кроме Автор 24 ее нет. Качество написания и уровень анализа очень сильные, даже на уровне магистерской диссертации, работаю в этой сфере более 5-ти лет. Работа просто идеально написана и оформлена по ГОСТу, всё конкретно и "без воды". Успехов на защите! Может помочь как в самостоятельном написании, так и просто сразу "сдать", так как все готово.

Библиографический список
1. Указ Президента Российской Федерации «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации» от 10 октября 2019 года №490 // Президент Российской Федерации. – 2019.
2. Communication from the Commission to the European Parliament, the Council, the European Economic and Social Committee and the Committee of the Regions «Artificial Intelligence for Europe» of 25.04.2018 № 237 // European Commission. – 2018.
3. European Parliament legislative resolution on the proposal for a regulation of the European Parliament and of the Council on laying down harmonised rules on Artificial Intelligence (Artificial Intelligence Act) and amending certain Union Legislative Acts of 13 March 2024 (COM (2021)0206 – C9-0146/2021 – 2021/0106(COD)) // European Parliament. – 2021.
4. European Parliament resolution with recommendations to the Commission on Civil Law Rules on Robotics of 16 February 2017 №2103 // European Parliament. – 2015.
5. Executive Order on the Safe, Secure, and Trustworthy Development and Use of Artificial Intelligence of 30 October 2023 № 14110 // The White House. – 2023.
6. White Paper on Artificial Intelligence: A European approach to excellence and trust of 19.02.2020 №65 // European Commission. – 2020.
7. Strategie Künstliche Intelligenz der Bundesregierung von 15 November 2018 // Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz. – 2018.
8. Згонникова, А. О. История и развитие искусственного интеллекта / А. О. Згонникова, А. А. Прокопенко, А. Ю. Торубаров // Индустрия 1С: Сборник статей II региональной научно-практической конференции, Брянск, 28 ноября 2023 года. – Брянск: Брянский государственный инженерно-технологический университет, 2023. – С. 179– 184.

9. Киселев, Д. Е. Искусственный интеллект - понятие и история становления / Д. Е. Киселев // Современные тенденции развития образования, науки и технологий: Сборник научных трудов по материалам
VII международной научно-практической конференции, Москва, 28 декабря 2018 года / Под общей редакцией А. В. Туголукова. – Москва: Индивидуальный предприниматель Туголуков Александр Валерьевич, 2018. – С. 196–198.
10. Комарова А. О. Динамика развития искусственного интеллекта в Германии. Нормативная база // Столыпинский вестник. 2020.
№2. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/dinamika-razvitiya-iskusstvennogo- intellekta-v-germanii-normativnaya-baza (дата обращения: 14.04.2024).
11. Щиголева, И. В. История развития искусственного интеллекта / И. В. Щиголева // Исторические, философские, методологические проблемы современной науки: сборник статей 3-й Международной научной конференции молодых ученых / Юго-Западный государственный университет. – Курск: Закрытое акционерное общество "Университетская книга", 2020. – С. 71–75.
12. Van Der Malsburg, C. / Frank Rosenblatt // Principles of Neurodynamics: Perceptrons and the Theory of Brain Mechanisms. In: Palm, G., Aertsen, A. (eds) Brain Theory. - Berlin, 1986.
13. Индекс готовности приоритетных отраслей экономики Российской Федерации к внедрению искусственного интеллекта 2023 // Искусственный Интеллект Российской Федерации – URL: https://ai.gov.ru/upload/iblock/921/w0g8hixh4wxppikl2hu4j2vwv4tprjes.pdf (дата обращения: 18.05.2024).
14. Индекс интеллектуальной зрелости отраслей экономики, секторов социальной сферы и системы государственного управления Российской Федерации // Искусственный Интеллект Российской Федерации -
URL:https://ai.gov.ru/knowledgebase/infrastrukturaii/2023_indeks_intellektualy

noy_zrelosti_otrasley_ekonomiki_sektorov_socialynoy_sfery_i_sistemy_gosuda rstvennogo_upravleniya_rossiyskoy_federacii_ncrii_pri_pravitelystve_rf/ (дата обращения: 16.05.2024).
15. Искусственный интеллект в России – 2023: тренды и перспективы // Яков и Партнеры – URL: https://yakov.partners/upload/iblock/c5e/c8t1wrkdne5y9a4nqlicderalwny7xh4/2 0231218_AI_future.pdf (дата обращения: 20.05.2024).
16. Минэкономразвития: Россия вошла в топ 10 стран по внедрению ИИ // Ведомости – URL: https://www.vedomosti.ru/technology/news/2024/03/13/1025039-reshetnikov- rossiya-voshla-v-top-10-stran-po-vnedreniyu-ii (дата обращения: 16.05.2024).
17. Развитие искусственного интеллекта // Министерство экономического развития Российской Федерации – URL: https://www.economy.gov.ru/material/departments/d01/razvitie_iskusstvennogo
_intellekta/ (дата обращения: 09.04.2024).
18. Тепловая карта // Искусственный Интеллект Российской Федерации – URL: https://ai.gov.ru/upload/iblock/75e/01bk924yaw7bal5n1v413oz0z94vo79j.pdf (дата обращения: 16.05.2024).
19. Технологии искусственного интеллекта и машинного обучения // Высшая школа бизнеса – URL: https://hsbi.hse.ru/articles/tekhnologii-iskusstvennogo-intellekta-i-mashinnogo- obucheniya/ (дата обращения: 10.03.2024).
20. Федеральный проект ИИ // Искусственный Интеллект Российской Федерации – URL: https://ai.gov.ru/strategy/federalnyy-proekt-ii/ (дата обращения: 16.05.2024).
21. Федеральный проект «Искусственный интеллект» // Министерство экономического развития Российской Федерации – URL: https://economy.gov.ru/material/directions/fed_proekt_iskusstvennyy_intellekt/ (дата обращения: 16.05.2024).

22. Что такое Кодекс этики в сфере ИИ? // Альянс в сфере искусственного интеллекта – URL: https://ethics.a-ai.ru/ (дата обращения: 18.05.2024).
23. A Brief History of Machine Learning // Dataversity – URL: https://www.dataversity.net/a-brief-history-of-machine-learning/ (дата обращения: 17.03.2024).
24. AI Act // European Commission – URL: https://digital- strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework- ai#:~:text=The%20AI%20Act%20is%20the%20first%2Dever%20comprehensiv e%20legal%20framework,powerful%20and%20impactful%20AI%20models (дата обращения: 12.04.2024).
25. AI History: the 1980s and expert systems // Klondike – URL: https://www.klondike.ai/en/ai-history-the-1980s-and-expert-systems/ (дата обращения: 17.03.2024).
26. Artificial intelligence // Britannica – URL: https://www.britannica.com/technology/artificial-intelligence (дата обращения: 12.02.2024).
27. Artificial Intelligence Definitions // Stanford University – URL: https://hai.stanford.edu/sites/default/files/2020-09/AI-Definitions-HAI.pdf (дата обращения: 12.02.2024).
28. Beijing Academy of Artificial Intelligence // BAAI - URL: https://www.baai.ac.cn/english.html (дата обращения: 01.05.2024).
29. Carter, William A., and William D. Crumpler. “China’s National Strategy for AI.” Smart Money on Chinese Advances in AI, Center for Strategic and International Studies (CSIS), 2019, pp. 4–6. – URL: https://www.jstor.org/stable/pdf/resrep22599.7.pdf?refreqid=fastly- default%3A1f105db9fbf9cf825610b17e08898f7a&ab;_segments=&origin;=&init; iator=&acceptTC=1 (дата обращения 29.03.2024).
30. China’s Emerging Approach to Regulating General-Purpose Artificial Intelligence: Balancing Innovation and Control // Asia Society – URL:

https://asiasociety.org/policy-institute/chinas-emerging-approach-regulating- general-purpose-artificial-intelligence-balancing-innovation-and (31.03.2024).
31. Communication from the Commission to the European Parliament, the Council, the European Economic and Social Committee and the Committee of the Regions «Artificial Intelligence for Europe» // EUR-Lex - URL: https://eur-lex.europa.eu/legal- content/EN/TXT/?uri=COM%3A2018%3A237%3AFIN (дата обращения: 10.04.2024).
32. Creating safe AGI that benefits all of humanity // OpenAI – URL: https://openai.com/ (дата обращения: 30.04.2024).
33. Daten Ethik Kommission // Federal Ministry of the Interior and Community – URL: https://www.bmi.bund.de/EN/topics/it-internet-policy/data- ethics-commission/data-ethics-commission-node.html (дата обращения: 21.04.2024).
34. De Spiegeleire, Stephan, et al. “What is artificial intelligence?” artificial intelligence and the future of defense: strategic implications for small- and medium-sized force providers, Hague Centre for Strategic Studies, 2017, pp. 25–42. – URL:
https://www.jstor.org/stable/pdf/resrep12564.7.pdf?refreqid=fastly- default%3A85c81f33bf9076ad9c564049ed2fa023&ab_segments=0%2Fbasic_se arch_gsv2%2Fcontrol&origin;=&initiator;=&acceptTC=1 (дата обращения: 18.03.2024).
35. Drivers, Supporters & Collaborators // LEAM:AI – URL: https://leam.ai/drivers-supporters-collaborators/ (дата обращения: 28.04.2024).
36. EU Member States sign up to cooperate on Artificial Intelligence // European Commission – URL: https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/news/eu- member-states-sign-cooperate-artificial- intelligence#:~:text=On%2010%20April%2025%20European,European%20app roach%20to%20deal%20therewith (дата обращения: 10.04.2023).

37. European AI Office // European Commission – URL: https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/ai-office (дата обращения: 13.04.2024).
38. European Parliament resolution of 16 February 2017 with recommendations to the Commission on Civil Law Rules on Robotics (2015/2103(INL)) // European Parliament – URL: https://www.europarl.europa.eu/doceo/document/TA-8-2017-0051_EN.html (дата обращения: 10.04.2023).
39. Executive Order on the Safe, Secure, and Trustworthy Development and Use of Artificial Intelligence // The White House – URL: https://www.whitehouse.gov/briefing-room/presidential- actions/2023/10/30/executive-order-on-the-safe-secure-and-trustworthy- development-and-use-of-artificial-intelligence/ (дата обращения 28.03.2024).
40. German standardization roadmap on artificial intelligence // Federal Ministry for Economic Affairs and Energy – URL: https://www.din.de/resource/blob/772610/8bfea3055c03aa1e2563afc16001b06f/ normungsroadmap-en-data.pdf (дата обращения: 21.04.2024).
41. Germany AI Strategy Report // European Commission – URL: https://ai-watch.ec.europa.eu/countries/germany/germany-ai-strategy- report_en#networking (дата обращения: 23.04.2024).
42. Gesetzentwurf der Bundesregierung // Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz – URL: https://www.bmwk.de/Redaktion/DE/Artikel/Service/gwb- digitalisierungsgesetz.html (дата обращения: 23.04.2024).
43. In 1950, Alan Turing Created a Chess Computer Program That Prefigured A.I. // History – URL: https://www.history.com/news/in-1950-alan- turing-created-a-chess-computer-program-that-prefigured-a-i (дата обращения: 09.03.2024).
44. LEAM - Large European AI Models // LEAM:AI – URL: https://leam.ai/ (дата обращения: 27.04.2024).

45. National strategies on Artificial Intelligence. A European perspective in 2019 // European Commission – URL: https://knowledge4policy.ec.europa.eu/sites/default/files/france-ai-strategy- report.pdf (дата обращения 06.04.2024).
46. Number of Newly Funded AI Companies by Geographic Area, 2023 // Stanford University – URL: https://aiindex.stanford.edu/wp- content/uploads/2024/04/HAI_AI-Index-Report-2024.pdf (дата обращения: 27.03.2024).
47. NVIDIA Selene: Leadership-Class Supercomputing Infrastructure
// NVIDIA – URL: https://www.nvidia.com/en-us/on- demand/session/supercomputing2020-sc2019/ (дата обращения: 03.05.2024).
48. Our European Network // LEAM:AI – URL: https://leam.ai/our- european-network/ (дата обращения: 28.04.2024).
49. Press // LEAM:AI – URL: https://leam.ai/press/ (дата обращения: 28.04.2024).
50. Private investment in AI by geographic area, 2013–23 (sum) // Stanford University – URL: https://aiindex.stanford.edu/wp- content/uploads/2024/04/HAI_AI-Index-Report-2024.pdf (дата обращения: 25.03.2024).
51. The Act Texts // EU Artificial Intelligence Act - URL: https://artificialintelligenceact.eu/the-act/ (дата обращения: 12.04.2024).
52. The AI Origins: Arthur Lee Samuel // Datategy – URL: https://www.datategy.net/2023/11/09/the-ai-origins-arthur-lee-samuel/ (дата обращения: 12.03.2024).
53. The History of Artificial Intelligence // University of Washington – URL: https://courses.cs.washington.edu/courses/csep590/06au/projects/history- ai.pdf (дата обращения: 15.02.2024).
54. The History of Convolutional Neural Networks // GLASS BOX – URL: https://glassboxmedicine.com/2019/04/13/a-short-history-of- convolutional-neural-networks/ (дата обращения: 18.03.2024).

55. Understanding Google's Switch Transformer // Towards Data Science – URL: https://towardsdatascience.com/understanding-googles-switch- transformer-904b8bf29f66 (дата обращения: 30.04.2024).
56. What is an AI model? // IBM – URL: https://www.ibm.com/topics/ai-model (дата обращения: 21.02.2024).
57. What is an Expert System? // Javatpoint – URL: https://www.javatpoint.com/expert-systems-in-artificial-intelligence (дата обращения: 17.03.2024).
58. What is a Recurrent Neural Network (RNN)? // clickworker – URL: https://www.clickworker.com/ai-glossary/recurrent-neural- networks/#:~:text=the%20final%20results.-
,History%20of%20RNN,by%20John%20Hopfield%20in%201982 (дата обращения: 20.03.2024).
59. White Paper on Artificial Intelligence: A European approach to excellence and trust // European Commission - URL: https://eur- lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/PDF/?uri=CELEX:52020DC0065 (дата обращения: 11.04.2024).
60. GWB-Digitalisierungsgesetz // Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz – URL: https://www.bmwk.de/Redaktion/DE/Downloads/Gesetz/gwb- digitalisierungsgesetz-zusammenfassung.pdf? blob=publicationFile&v=4
(дата обращения: 21.04.2024).
61. KI-Strategie // Nationale Strategie für Künstliche Intelligenz – URL: https://www.ki-strategie-
deutschland.de/home.html?file=files/downloads/Nationale_KI- Strategie_engl.pdf (дата обращения: 14.04.2024).
62. Konzeptpapier: Large European AI Models (LEAM) als Leuchtturmprojekt für Europa // LEAM:AI – URL: https://leam.ai/wp- content/uploads/2022/06/LEAM-Konzeptpapier-V1.2-1.pdf (дата обращения: 28.04.2024).

63. Kosten // LEAM:AI – URL: https://leam.ai/wp- content/uploads/2023/01/LEAM- MBS_KIBV_webversion_mitAnhang_V2_2023.pdf (дата обращения: 03.05.2024).
64. Machbarkeitsstudie hält KI-Leuchtturmprojekt hierzulande für möglich // NWZ – URL: https://www.nwzonline.de/region/deutschlands-rolle- bei-kuenstlicher-intelligenz-machbarkeitsstudie-haelt-ki-leuchtturmprojekt- hierzulande-fuer-moeglich_a_51,12,975788250.html (дата обращения: 15.05.2024).
65. Strategie Künstliche Intelligenz der Bundesregierung // Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz – URL: https://www.bmwk.de/Redaktion/DE/Publikationen/Technologie/strategie- kuenstliche-intelligenz-der-bundesregierung.html (дата обращения: 14.04.2024).
66. Verkauf von Rechenzentrumskapazität // LEAM:AI – URL: https://leam.ai/wp-content/uploads/2023/01/LEAM- MBS_KIBV_webversion_mitAnhang_V2_2023.pdf (дата обращения: 13.05.2024).
67. LA STRATÉGIE NATIONALE POUR L'INTELLIGENCE
ARTIFICIELLE // entreprises.gouv.fr – URL: https://www.entreprises.gouv.fr/fr/numerique/enjeux/la-strategie-nationale-pour- l-ia (дата обращения 05.04.2024).