СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ФАКТОРЫ РАСПРОСТРАНЕНИЯ ГЕНЕРАТИВНОГО ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА: МЕЖСТРАНОВОЙ АНАЛИЗ
DOI:
https://doi.org/10.51579/1563-2415.2026.-2.08Ключевые слова:
генеративный искусственный интеллект, социально-экономические показатели, статистика, ВВП на душу населения, занятость в секторе услуг, межстрановой анализ, регрессионная модель.Аннотация
Статья посвящена статистической оценке взаимосвязи между использованием генеративного искусственного интеллекта (GenAI) населением и социально-экономическими характеристиками стран. Уровень использования GenAI измеряется долей населения в возрасте 15-64 лет, применявшего генеративные ИИ-сайты или приложения во второй половине 2025 года. После объединения данных и исключения пропущенных значений эмпирическая выборка составила 64 страны. Страновые характеристики взяты за 2024 год, что позволяет сохранить временную последовательность между социально-экономическими условиями и последующим уровнем использования GenAI. Методика исследования включает описательную статистику, корреляционный анализ, регрессионную оценку, диагностику мультиколлинеарности и проверку устойчивости модели. Полученные результаты показывают, что межстрановые различия в использовании GenAI связаны не только с доступом к интернету, но и с более широким социально-экономическим контекстом. Наиболее устойчивые связи выявлены для показателей, отражающих уровень экономического развития и структуру занятости, тогда как самостоятельная роль интернет-доступа ослабевает после учёта уровня экономического развития и структуры занятости. Научная новизна работы состоит в рассмотрении использования GenAI населением как самостоятельного статистического показателя фактической вовлечённости в практики применения GenAI, отличного от индикаторов готовности стран к внедрению искусственного интеллекта. Практическая значимость результатов заключается в уточнении условий, при которых генеративные инструменты получают более широкое распространение среди населения. Это важно для разработки мер, сочетающих развитие цифровой инфраструктуры с расширением образовательных, профессиональных и экономических сценариев применения GenAI.
Библиографические ссылки
United Nations General Assembly. Seizing the opportunities of safe, secure and trustworthy artificial intelligence systems for sustainable development: Resolution adopted by the General Assembly on 21 March 2024 [Электронный ресурс]. - New York: United Nations, 2024. - A/RES/78/265. - URL: https://digitallibrary.un.org/record/4043244 (дата обращения: 20.03.2026).
Rogers E. M. Diffusion of Innovations. 5th ed. - New York: Free Press, 2003. - 576 p.
Davis F. D. Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, and User Acceptance of Information Technology // MIS Quarterly. - 1989. - Vol. 13, no. 3. - P. 319-340. - DOI: 10.2307/249008.
Venkatesh V., Morris M. G., Davis G. B., Davis F. D. User Acceptance of Information Technology: Toward a Unified View // MIS Quarterly. - 2003. - Vol. 27, no. 3. - P. 425-478. - DOI: 10.2307/30036540.
Hargittai E. Second-Level Digital Divide: Differences in People’s Online Skills // First Monday. - 2002. - Vol. 7, no. 4. - DOI: 10.5210/fm.v7i4.942.
Warschauer M. Technology and Social Inclusion: Rethinking the Digital Divide. - Cambridge, MA: MIT Press, 2003. - 260 p.
van Dijk J. A. G. M. The Deepening Divide: Inequality in the Information Society. - London: SAGE Publications, 2005. - 248 p.
van Deursen A. J. A. M., van Dijk J. A. G. M. Internet Skills and the Digital Divide // New Media & Society. - 2011. - Vol. 13, no. 6. - P. 893-911. - DOI: 10.1177/1461444810386774.
Ali H., ul Mustafa A., Aysan A. F. Global adoption of generative AI: What matters most? // Journal of Economy and Technology. - 2025. - Vol. 3. - P. 166-176. - DOI: 10.1016/j.ject.2024.10.002.
Liu Y., Huang J., Wang H. Who on Earth Is Using Generative AI? Global Trends and Shifts in 2025 [Электронный ресурс]. - Washington: World Bank, 2025. - Policy Research Working Paper no. 11231. - URL: https://openknowledge.worldbank.org/entities/publication/f4eea48b-41cd-4242-87ad-82dfa0dc85f2 (дата обращения: 20.03.2026).
Bick A., Blandin A., Deming D. J. The Rapid Adoption of Generative AI. - Cambridge, MA: National Bureau of Economic Research, 2024 [Электронный ресурс]. - NBER Working Paper no. 32966. - URL: https://www.nber.org/papers/w32966 (дата обращения: 20.03.2026).
Gambacorta L., Jappelli T., Oliviero T. Exploring Household Adoption and Usage of Generative AI: New Evidence from Italy. - Basel: Bank for International Settlements, 2025 [Электронный ресурс]. - BIS Working Papers no. 1298. - URL: https://www.bis.org/publ/work1298.htm (дата обращения: 20.03.2026).
Aldasoro I., Armantier O., Doerr S., Gambacorta L., Oliviero T. The Gen AI Gender Gap. - Basel: Bank for International Settlements, 2024 [Электронный ресурс]. - BIS Working Papers no. 1197. - URL: https://www.bis.org/publ/work1197.htm (дата обращения: 20.03.2026).
Otis N. G., Delecourt S., Cranney K., Koning R. Global Evidence on Gender Gaps and Generative AI. - Boston: Harvard Business School, 2024 [Электронный ресурс]. - Working Paper no. 25-023. – URL: https://www.hbs.edu/faculty/Pages/item.aspx?num=66548 (дата обращения: 20.03.2026).
Kacperski C., Ulloa R., Bonnay D., Kulshrestha J., Selb P., Spitz A. Characteristics of ChatGPT Users from Germany: Implications for the Digital Divide from Web Tracking Data // PLOS ONE. - 2025. - Vol. 20, no. 1. - e0309047. - DOI: 10.1371/journal.pone.0309047.
Amoah A., Asiama R. K., Kwablah E. ChatGPT Early Usage among Students: A Global Evidence of Determinants // Development and Sustainability in Economics and Finance. - 2025. - Vol. 7. - e100065. DOI: 10.1016/j.dsef.2025.100065.
Capraro V. et al. The Impact of Generative Artificial Intelligence on Socioeconomic Inequalities and Policy Making // PNAS Nexus. - 2024. - Vol. 3, no. 6. - е191. DOI: 10.1093/pnasnexus/pgae191.
Our World in Data. Estimated share of working-age adults who use generative AI. [Электронный ресурс]. - 2026. - URL: https://ourworldindata.org/grapher/estimated-share-people-generative-ai (дата обращения: 20.03.2026).
World Bank. World Development Indicators [Электронный ресурс]. - Washington: World Bank. – URL: https://databank.worldbank.org/source/world-development-indicators (дата обращения: 20.03.2026).
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2026 А.Б. Жанбозова, С.Е. Велесько, Ж.Г. Имангали
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
