НЕДОСТОВІРНІСТЬ ІНФОРМАЦІЇ ЦИФРОВОГО ПРОСТОРУ ЯК ВИКЛИК ШТУЧНОМУ ІНТЕЛЕКТУ В ПРОЦЕСІ УПРАВЛІННЯ РИЗИКАМИ

Анотація

Шухманн В.А. НЕДОСТОВІРНІСТЬ ІНФОРМАЦІЇ ЦИФРОВОГО ПРОСТОРУ ЯК ВИКЛИК ШТУЧНОМУ ІНТЕЛЕКТУ В ПРОЦЕСІ УПРАВЛІННЯ РИЗИКАМИ

Мета. Дослідження впливу недостовірної інформації та дезінформаційних потоків цифрового середовища на ефективність використання штучного інтелекту в системі управління ризиками підприємства, а також обґрунтування багаторівневих підходів до перевірки даних задля підвищення якості стратегічних управлінських рішень.

Методика дослідження. У процесі дослідження застосовано поєднання загальнонаукових і спеціальних методів. Системний аналіз використано для структурування інформаційних загроз, аналіз і синтез ‒ для встановлення взаємозв’язку між якістю даних та помилками алгоритмів, графічне моделювання ‒ для відображення логіки ескалації ризиків, а методи узагальнення і класифікації ‒ для впорядкування інструментів зниження інформаційних ризиків.

Результати дослідження. Визначено ключові загрози цифрового інформаційного середовища, що впливають на надійність рішень, сформованих із застосуванням штучного інтелекту. Доведено, що ці загрози мають зовнішній характер, пов’язаний з маніпулюванням інформаційними потоками, та внутрішній, обумовлений особливостями роботи генеративних моделей. Обґрунтовано, що спотворення даних запускає ланцюгову реакцію ризиків, яка проявляється у помилках оцінювання на операційному рівні та призводить до стратегічних прорахунків у довгостроковому розвитку підприємства. Запропоновано концептуальну модель мінімізації ризиків, що передбачає поєднання попередньої перевірки даних, інтерпретації результатів роботи алгоритмів та обов’язкової експертної оцінки управлінських рішень.

Наукова новизна результатів дослідження. Подальшого розвитку набуло теоретичне обґрунтування забезпечення інформаційної надійності в системах управління ризиками на основі штучного інтелекту. Запропоновано багаторівневу класифікацію методів верифікації даних відповідно до етапів їх обробки та розроблено модель каскадного перетворення інформаційних спотворень у стратегічні втрати підприємства.

Практична значущість результатів дослідження. Результати дослідження можуть бути використані у діяльності підприємств для вдосконалення систем підтримки прийняття рішень, зниження фінансових втрат від дезінформації та підвищення стійкості стратегічного управління в умовах цифрової невизначеності.

Ключові слова: штучний інтелект, ефективність, цифрова економіка, недостовірність інформації, галюцинації ШІ, Explainable AI, стратегічне управління, верифікація даних.

Schuchmann V.А. UNRELIABILITY OF INFORMATION IN THE DIGITAL SPACE AS A CHALLENGE TO ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN THE PROCESS OF RISK MANAGEMENT

Purpose. The aim of the article is to investigate the impact of unreliable information and disinformation flows in the digital environment on the efficiency of using artificial intelligence in the enterprise risk management system, as well as to substantiate multi-level approaches to data verification in order to improve the quality of strategic management decisions.

Methodology of research. A combination of general scientific and special methods was applied in the research process. System analysis was used to structure information threats; analysis and synthesis ‒ to establish the relationship between data quality and algorithmic errors; graphic modeling ‒ to display the logic of risk escalation; methods of generalization and classification ‒ to organize tools for reducing information risks.

Findings. Key threats of the digital information environment affecting the reliability of decisions formed using artificial intelligence are identified. It is proved that these threats have an external nature related to the manipulation of information flows, and an internal one conditioned by the peculiarities of generative models' operation. It is substantiated that data distortion triggers a chain reaction of risks, which manifests in assessment errors at the operational level and leads to strategic miscalculations in the long-term development of the enterprise. A conceptual model of risk minimization is proposed, which involves a combination of preliminary data verification, interpretation of algorithm results, and mandatory expert assessment of management decisions.

Originality. The theoretical substantiation of ensuring information reliability in AI-based risk management systems has received further development. A multi-level classification of data verification methods according to their processing stages is proposed, and a model of the cascade transformation of information distortions into strategic losses of the enterprise is developed.

Practical value. The research results can be used in the activities of enterprises to improve decision support systems, reduce financial losses from disinformation, and increase the resilience of strategic management in conditions of digital uncertainty.

Key words: artificial intelligence, efficiency, digital economy, information unreliability, AI hallucinations, Explainable AI, strategic management, data verification.