Инновационное влияние искусственного интеллекта и менеджмента на возрождение сельских территорий при нечетком подходе к принятию решений

Умные инструменты для более сильных деревень

Во многих регионах мира сельские сообщества пытаются вырваться из порочного круга низких доходов, сокращающегося населения и неиспользуемых ресурсов. В этом исследовании рассматривается, как искусственный интеллект (ИИ) и современные методы управления можно комбинировать, чтобы помочь деревням выбирать наиболее разумные пути развития — такие как умное сельское хозяйство, сельская электронная коммерция и телемедицина — когда деньги ограничены, а будущее неопределенно. Предложен новый способ сравнения этих вариантов, который рассчитан на работу с нечеткими, колеблющимися человеческими суждениями, а не на предположении, что эксперты всегда согласны или располагают идеальными данными.

Почему выбор «лучшего» плана для сельской местности так сложен

Оживление сельских территорий — это не просто повышение урожаев или строительство дороги. Руководителям приходится одновременно взвешивать экономическую выгоду, готовность технологий, социальное благополучие, культурную идентичность, экологические последствия и затраты проекта. Разные эксперты по‑разному оценивают эти цели и часто испытывают неуверенность: например, программа может быть «почти выгодной» в экономическом плане, но «отчасти рискованной» с технологической точки зрения. Традиционные методы принятия решений обычно принуждают такое богатое, нечеткое мышление к жестким числам, что может скрывать сомнения и приводить к перестановкам в ранжировании при изменении исходных допущений. Авторы утверждают, что нужен более гибкий, человеческий способ обработки расплывчатых мнений для руководства развитием, основанным на ИИ.

Более нечеткий, но ясный способ учета экспертного мнения

Статья опирается на математическую идею, называемую пифагорейскими нечеткими множествами, которые позволяют описывать каждый вариант не только по тому, насколько сильно эксперты его поддерживают, но и по тому, насколько сильно они ему противостоят — и насколько они колеблются между этими позициями. Вместо единого балла каждая оценка содержит степень «да», степень «нет» и подразумеваемую часть «я не уверен». Эти элементы затем комбинируются с помощью операторов агрегации Dombi — гибкого семейства формул, чувствительность которых можно настраивать, чтобы отражать, насколько сильно взаимодействуют критерии и мнения экспертов. Этот подход сочетается с существующим методом ранжирования MARCOS, который сравнивает каждую стратегию с идеальной (лучшей по всем показателям) и анти‑идеальной (худшей по всем показателям) для получения окончательного компромиссного порядка.

Тестирование метода на реальных сельских задачах с ИИ

Чтобы показать работу фреймворка, авторы изучают пять реалистичных стратегий на основе ИИ для сельской местности: умное сельское хозяйство, цифровая цепочка поставок и платформа электронной коммерции, поддерживаемое ИИ здравоохранение и телемедицина, интеллектуальный культурный туризм и инструменты «умного» управления для местной администрации. Панель экспертов оценивает каждую стратегию по шести ключевым критериям: экономическая выгода, технологическая осуществимость, социальное влияние, сохранение культуры, экологическая устойчивость и стоимость. Их оценки, выраженные в повседневных терминах, таких как «очень хорошо» или «средне», преобразуются в пифагорейские нечеткие числа и подаются в процедуру MARCOS. Метод вычисляет, насколько каждая стратегия близка к идеальной комбинации высокого дохода, сильных технологий, социальных выгод, культурной заботы, экологической эффективности и приемлемых затрат.

Что показывают ранжирования для развития сельских территорий

Полученные ранжирования показывают, что в данном примере на первое место выходит вариант с цифровой цепочкой поставок и электронной коммерцией, за ним следуют умное управление, здравоохранение на базе ИИ, культурный туризм и затем умное сельское хозяйство. Такое распределение отражает веса, которые эксперты придали различным целям: экономическая выгода и технологическая готовность имели наибольшее значение, в то время как социальные и экологические аспекты оставались важными, а культура и затраты играли более умеренные роли. Иными словами, предпочтительная стратегия — та, которая может быстро повысить доходы и подключить сельских производителей к более широким рынкам, при этом поддерживая лучшие услуги и долгосрочную устойчивость. При сравнении их фреймворка с более традиционными методами авторы обнаруживают в целом сходные ранжирования, но с улучшенной стабильностью и более ясным объяснением того, как сомнения и компромиссы повлияли на результат.

Что это значит для людей, живущих в сельской местности

Для широкой публики и местных руководителей главный вывод заключается в том, что ИИ действительно может помочь сельским общинам — но выбор направлений инвестиций имеет решающее значение. Предложенная нечеткая система принятия решений предлагает структурированный, прозрачный способ сортировки конкурирующих ИИ‑проектов в условиях неопределенности, показывая, какие сочетания экономической выгоды, социального прогресса и экологической заботы наиболее реалистичны. Вместо того чтобы воспринимать мнения экспертов как точные факты, она уважает сомнения и разногласия и при этом приходит к четкой рекомендации. При грамотном использовании такие инструменты могут помочь правительствам и сельским лидерам направлять скудные средства на ИИ‑инициативы, приносящие широкие, долгосрочные выгоды сельским жителям — от лучшего доступа к рынкам до умных государственных услуг и более здоровой окружающей среды.

Цитирование: Wang, M., Zhang, H. & Zhao, H. Innovative impact of artificial intelligence and management in rural revitalization under fuzzy based decision-making approach. Sci Rep 16, 5492 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-35098-0

Ключевые слова: оживление сельских территорий, искусственный интеллект, многокритериальное принятие решений, нечеткая логика, сельская электронная коммерция