ОСНОВНЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ СОЦИАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

MAIN DIRECTIONS IN THE FIELD OF SOCIAL RESEARCH OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE

Kuzmina Aleksandra

master's student, Department of Sociology and Personnel Management, St. Petersburg State University of Economics,

Russian Federation, St. Petersburg

АННОТАЦИЯ

Рост интереса и доступность технологий ИИ широкому числу пользователей в последние несколько лет открывает новые перспективы для социальных исследований технологий. В данной статье выделяются существующие направления в исследованиях умных систем в рамках социологии.

ABSTRACT

The growing interest and availability of AI technologies to a wide range of users over the past few years has opened up new perspectives for social research on the technology. This article highlights existing directions in the research of smart systems within sociology.

Ключевые слова: искусственный интеллект, алгоритмическая агентность, социология.

Keywords: artificial intelligence, algorithmic agency, artificial sociality.

Рассматривая динамику поисковых запросов Яндекс в отношении категории “искусственный интеллект” за последние шесть лет можно заметить очевидный рост интереса в геометрической прогрессии 900 тыс. запросов за март 2024 года против 90 тыс. за март 2018 года. Очевидно, что интерес возрастает пропорционально доступности и интуитивной понятности взаимодействия с технологией. Если ещё 2018 году генеративный предобученный трансформер как термин и как технология, были доступны узкому кругу лиц, имеющих квалификацию в области информационных технологий, то к 2024 году трудно представить человека ни разу не слышавшего про GPT (генеративный предобученный трансформер). Выход наиболее популярной и доступной широкому пользователю генеративной модели можно обозначить как точку отсчета на луче влияния технологии на повседневную жизнь людей.

Рисунок 1. Рост числа поисковых запросов в Яндекс по ключевому слову “искусственный интеллект”

Безусловно, первый контакт с умными системами пользователей сети случился значительно раньше релиза чат-бот версии GPT (2022 год). Так, например, задерживаясь на контенте в социальных сетях, ставя лайки и пересылая посты знакомых пользователи обучали умные ленты VK и других платформ. Именно с умными лентами связано первое направление социальных исследований в области – фильтровые пузыри и эхо-камеры.

В контексте социальных сетей термин "эхо-камеры" используется для обозначения явления, когда пользователи сталкиваются с постоянным отражением своих собственных убеждений, мнений и точек зрения в своем информационном окружении. Это означает, что пользователи сталкиваются в основном с контентом, который подтверждает или поддерживает их уже существующие взгляды и убеждения, что создает виртуальную "камеру отзвука", где их мнения и установки отражаются и усиливаются. Эхо-камеры в социальных сетях могут ограничивать разнообразие мнений и точек зрения, так как пользователи становятся подвержены исключительно информации, соответствующей их уже существующим убеждениям [1]. Это может приводить к укреплению пузыря фильтров и формированию информационного беспорядка. Проблема эхо-камер чаще рассматривается через политическую линзу в том числе, в контексте однополярной радикализации контента за счет работы умных алгоритмов. В этом же векторе также лежит проблема персонализации рекламного контента и влияния умных агентов на выбор человека и на объемы потребления, и их потенциального влияния на экологию. Наиболее популярная работа в данном векторе исследований – статья Дена Котлияра [4] о социально-алгоритмически обусловленном выборе.

Кроме осмысления выбора в новых реалиях, Котлияр затрагивает вопрос агентности умных систем, который является спорным в контексте социальных исследований по принципу подхода определению самих технологии, т. к. для разных субдисциплин и школ сам конструкт “технология” рассматривается по-разному. Так в одной из рамок для исследования технологий является SCOT. Исследователи SCOT придерживаются идеи, что технологии не развиваются независимо от общества, а являются результатом социальных взаимодействий и влияния. Они анализируют процессы создания, внедрения и использования технологий с позиции социальных конструкций и интересов различных групп. С другой стороны, в рамках классического осмысления технологии, она выступает скорее вещью в себе, никак не связанной с создателями, заинтересованными и угнетаемыми группами, и имеющей опосредованное влияние на социум. В данном контексте можно обозначить ещё одно исследовательское направление – влияние умных технологий на труд, можно обозначить их как закономерный ответ на научно-технический прогресс и сопутствующие социальные риски и угрозы. Из исследований социальных рисков и угроз также следует рекомендации и попытка введения превентивных мер – этических ограничений для технологии.

Направления исследований различаются не только по выбираемой оптике, но и по аналитической перспективе ИИ. Исследования в каждой категории основаны на одной аналитической перспективе и анализируют один конкретный "тип", или концепцию ИИ. Исследования, основанные на "научной перспективе ИИ", анализируют ИИ как науку или область научных исследований. Исследования, основанные на "техническом ИИ", изучают "ИИ" как метатехнологию и анализируют его различные приложения и субтехнологии. Исследования, основанные на "культурной перспективе ИИ", рассматривают развитие ИИ как социальное явление и изучают его взаимодействие с более широкими социальными, культурными, экономическими и политическими условиями, в которых он развивается и под влиянием которых формируется [5]. Отдельно можно выделить субтехнологические исследования, внимание в которых концентрируется на конкретном ИИ-базированном продукте или направлению развития системы:

• Надзорный ИИ
• Беспилотные автомобили
• Роботы
• Алгоритмы
• Машинное обучение
• Банковский ИИ
• Маркетинговый ИИ
• и т.д.

Таким образом, исследования искусственного интеллекта в рамах социлогии можно разделить по трём крупным группам, фокусирующиеся на конкретном виде социальных угроз и рисков, на аналитической перспективе модели и на ИИ-базированном продукте или группе продуктов.

Список литературы:

1. Бажанов В.А. Особенности познавательных механизмов в информационную эпоху: «эхо-пузыри» и «эхо-камеры» // Философский журнал – 2022 – №4. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/osobennosti-poznavatelnyh-mehanizmov-v-informatsionnuyu-epohu-eho-puzyri-i-eho-kamery (дата обращения: 20.04.2024)
2. Кошмаров М. Ю. Конфликт глобализации медиапотребления: от эхо-камер к инфо-капсулам // Конфликтология – 2022 – №2. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/konflikt-globalizatsii-mediapotrebleniya-ot-eho-kamer-k-info-kapsulam (дата обращения: 20.04.2024).
3. Русаков А. Ю. Эхо-камеры в современной массовой культуре // Вестник СПбГИК – 2019 –  №2 (39).
4. Kotliar D. M.  Who Gets to Choose? On the Socio-algorithmic Construction of Choice. // Science, Technology, and Human – 2021 – № 46 (2)
5. Liu, Z. Sociological perspectives on artificial intelligence: A typological reading. // Sociology Compass – 2021 – №15
6. Panke S., Stephens J. “Beyond the Echo Chamber: Pedagogical Tools for Civic Engagement Discourse and Reflection.” Journal of Educational Technology & Society – 2018 – № 21 (1)