Методология интеграции искусственного интеллекта в рабочий процесс OSINT-исследования: синергия, риски и управление

Д. А. Черенков

Аннотация


В статье рассматривается проблематика внедрения генеративного искусственного интеллекта (ИИ) в аналитические процессы разведки на основе открытых источников (OSINT). Анализируются комплементарные роли человека и ИИ, выявляются ключевые риски, включая фундаментальный риск «подхалимства» (sycophancy) ИИ, и рассматриваются вопросы операционной безопасности. Предлагается пошаговая методология интеграции и практические инструменты для минимизации рисков, основанная на принципах критического мышления, верификации и организационных процедурах. Статья носит научно-прикладной характер и предназначена для специалистов, стремящихся к ответственной и эффективной интеграции новых технологий.

Ключевые слова


Искусственный интеллект, разведка на основе открытых источников, анализ данных, принятие решений, безопасность.

Полный текст:

PDF

Литература


Christiano P. (2023). Thoughts on the impact of RLHF research. URL: https://www.alignmentforum.org/posts/vwu4kegAEZTBtpT6p/thoughts-on-the-impact-of-rlhf-research.

Elkhova O. I. Philosophy of AI design: Human-in-the-loop and bounded rationality // SIIT. 2025. Vol. 7, No. 4(23). P. 93-100. EDN: LULOGI.

Ganguli D., Askell A., et al. (2023). The Capacity for Moral Self-Correction in Large Language Models. DOI: 10.48550/arXiv.2302.07459.

Mahmudova N. N. The future of content production: a human-AI symbiosis // Ceteris Paribus. 2025. No. 6. P. 31-33. EDN: FEIEAO.

Даирбекова Ж. М., Полуян А. Ю. Деструктивное и манипулятивное влияние социальных сетей // СИИТ. 2024. Т. 6, № 1(16). С. 59-66. EDN: QGMIIO.

Колотов А. А. Принцип Анны Карениной как инструмент анализа генерализации и галлюцинций искусственного интеллекта // Science Time. 2025. № 4 (135). EDN: XKXPGT.

Резников Г. А., Синицын Р. Д., Шулик А. М. Современные архитектуры нейронных сетей для тегирования и аннотирования изображений: достижения, вызовы и перспективы // СИИТ. 2025. Т. 7, № 2(21). С. 78-85. EDN: TJFUGV.

Рудь Н. Ю., Можельский А. Н. Использование языка R для решения задач классификации социально-экономических данных с помощью искусственного интеллекта // СИИТ. 2025. Т. 7, № 2(21). С. 109-117. EDN: UABFBO.

Семенова В. А. Формирование контекста для вывода формальных понятий из неполных и противоречивых данных // СИИТ. 2025. Т. 7, № 1(20). С. 59-67. EDN: TRCDPY.

Сунами А. Н., Мусаев А. И. Проблема предвзятости нейросетей: конфликтные и этические вызовы // Управленческое консультирование. 2024. № 5 (185). EDN: UCLTCT.




DOI: https://doi.org/10.54708/SIIT-2026-no2-p92

Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.


(c) 2026 Д. А. Черенков