| Title: | Объяснимый искусственный интеллект как фактор доверия к системам поддержки принятия решений в АПК |
| Other Titles: | Explainable artificial intelligence as a factor of trust in decision support systems in agriculture |
| Authors: | Клименко, И. В. |
| Keywords: | материалы конференций;искусственный интеллект;цифровая трансформация;агропромышленные комплексы;интерпретируемость моделей;продовольственная безопасность;технологический суверенитет. |
| Issue Date: | 2026 |
| Publisher: | БГУИР |
| Citation: | Клименко, И. В. Объяснимый искусственный интеллект как фактор доверия к системам поддержки принятия решений в АПК = Explainable artificial intelligence as a factor of trust in decision support systems in agriculture / И. В. Клименко // Актуальные вопросы экономики и информационных технологий : сборник материалов докладов 62-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов БГУИР, Минск, 13–17 апреля 2026 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники. – Минск, 2026. – С. 402–406. |
| Abstract: | В статье рассматривается проблема интерпретируемости систем искусственного интеллекта в контексте цифровой трансформации государственного и корпоративного управления. Автор исследует влияние непрозрачных алгоритмов на процесс принятия управленческих решений и соблюдение принципа рациональности. Обосновывается значимость внедрения технологий объяснимого ИИ (XAI) для агропромышленного комплекса Республики Беларусь как фактора обеспечения продовольственной безопасности. Проанализированы методические подходы LIME и SHAP, а также возможности семантических технологий для верификации выводов моделей. Дана оценка организационным барьерам и когнитивным искажениям, возникающим при эксплуатации интеллектуальных систем. Предложены приоритетные направления использования прозрачных архитектур для повышения эффективности распределения ресурсов и селекционной работы в аграрном секторе. |
| Alternative abstract: | The article examines the issue of interpretability in artificial intelligence systems within the framework of the digital transformation of public and corporate governance. The author explores the impact of opaque algorithms on the managerial decision making process and adherence to the principle of rationality. The significance of implementing Explainable AI (XAI) technologies in the agro-industrial complex of the Republic of Belarus is substantiated as a key factor in ensuring food security. The study analyzes methodological approaches such as LIME and SHAP, alongside the potential of semantic technologies for verifying model outputs. Furthermore, the author evaluates organizational barriers and cognitive biases arising from the operation of intelligent systems. Priority areas for utilizing transparent architectures are proposed to enhance resource allocation efficiency and breeding operations in the agricultural sector. |
| URI: | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/65332 |
| Appears in Collections: | Актуальные вопросы экономики и информационных технологий : материалы 62-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов (2026)
|
