Искусственный интеллект и алгоритмические решения в социальной сфере: представления молодёжи
Научная статья
Для цитирования
Назаров М. М. Искусственный интеллект и алгоритмические решения в социальной сфере: представления молодёжи. — Социологическая наука и социальная практика, 2023. Т. 11. № 3. С. 141-158. DOI: https://doi.org/10.19181/snsp.2023.11.3.7. EDN: PSIJNC
Аннотация
В последнее десятилетие диффузия цифровых инноваций в социальной группе молодёжи проходила опережающими темпами. В статье представлен анализ отношения молодёжи к идее использования социальных рейтингов как одной из областей применения искусственного интеллекта (ИИ) и практик алгоритмического управления в социальной сфере. Эмпирическим объектом анализа являлись представители студенческой молодёжи в трёх российских городах – Москве, Белгороде, Кызыле. Более половины респондентов во всех регионах указали на то, что влияние технологий ИИ на жизнь людей будет иметь как положительные, так и отрицательные последствия. Анализ модельной ситуации – возможности широкого использования социальных рейтингов – фиксирует, что поддерживали эту идею около трети респондентов во всех регионах. В столице большая часть респондентов идею внедрения алгоритмов социальных рейтингов не поддержали, тогда как в других регионах большая часть опрошенных затруднились с оценкой этого вопроса. Наблюдается рост уровня поддержки и представлений об оценках алгоритмов социальных рейтингов как справедливых по мере удаления от столицы. По всей видимости, общая цифровая продвинутость московского региона сопровождается ростом представлений о неоднозначных социальных последствиях использования ИИ и алгоритмических решений и приводит к большей осторожности респондентов в оценке перспектив этих технологий. Результаты многомерного статистического анализа показывают, что дифференциация поддержки/неподдержки идеи широкого использования социальных рейтингов связана с общими установками по отношению к новым технологиям, особенностями цифрового медиапотребления, ценностными ориентациями, отдельными характеристиками социальной демографии. Неоднозначная оценка перспектив внедрения социальных рейтингов, отношение значительной доли опрошенных к алгоритмическим решениям как несправедливым говорят о необходимости взвешенных управленческих решений, в центре которых должны быть интересы развития человека и гуманистического потенциала общества.
Ключевые слова:
молодёжь, цифровизация, искусственный интеллект, алгоритмическое управление, инновации, система социального рейтинга, цифровой профиль
Литература
1. Энциклопедия эпистемологии и философии науки. М. : Канон+. 2009. 1247 с. ISBN 978-5-88373-089-3. EDN SAAGNR.
2. Burrell J., Fourcade M. The Society of Algorithms // Annual Review of Sociology. 2021. Vol. 47. P. 213–237. DOI 10.1146/annurev-soc-090820-020800.
3. Walorska A. M. The Algorithmic Society // Redesigning Organizations. Concepts for the Connected Society / D. Feldner (ed.). Cham : Springer Nature Switzerland AG, 2020. P. 149–160. ISBN 978-3-030-27956-1. DOI 10.1007/978-3-030-27957-8_11.
4. Киссинджер Г., Шмидт Э., Хаттенлокер Д. Искусственный разум и новая эра человечества. М. : Альпина ПРО, 2022. 200 с. ISBN 978-5-907534-65-0.
5. Galloway A. Protocol: How Control Exists after Decentralization. Cambridge, MA and London : The MIT Press, 2006. 288 p. ISBN 0-262-07247-5.
6. Pasquale F. The Black Box Society. The Secret Algorithms That Control Money and Information. Cambridge, MA : Harvard Univ. Press, 2015. 311 p. ISBN 9780-674-36827-9.
7. The Algorithmic Society. Technology, Power, and Knowledge / Еds. M. Schuilenburg, R. Peeters. London : Routledge, 2022. 214 p. DOI 10.4324/9780429261404.
8. Beer D. Metric Power. London : Palgrave Macmillan, 2016. 236 p. ISBN 9781137556486.
9. Leibkuechle P. Trust in the Digital Age – The Case of the Chinese Social Credit System // Redesigning Organizations. Concepts for the Connected Society / D. Feldner (eds). Cham : Springer Nature Switzerland AG, 2020. P. 279–290. DOI 10.1007/978-3-030-27957-8_21.
10. Зубофф Ш. Эпоха надзорного капитализма. Битва за человеческое будущее на новых рубежах власти. М. : Издательство Института Гайдара, 2022. 781 с. ISBN 978-5-93255-613-9.
11. In AI we trust? Perceptions about automated decision-making by artificial intelligence / T. Araujo, N. Helberger, S. Kruikemeier, C. H. de Vreese // AI & Society. 2020. Vol. 35, № 3. P. 611–623. DOI 10.1007/s00146-019-00931-w. EDN EEIWSR.
12. Lee M. K. Understanding perception of algorithmic decisions: Fairness, trust, and emotion in response to algorithmic management // Big Data & Society. 2018. № 1. P. 1–16. DOI 10.1177/2053951718756684.
13. Shin D. User Perceptions of Algorithmic Decisions in the Personalized AI System: Perceptual Evaluation of Fairness, Accountability, Transparency, and Explainability // Journal of Broadcasting & Electronic Media. 2020. Vol. 64, № 4. P. 541–565. DOI 10.1080/08838151.2020.1843357.
14. Рувинский Р. З., Рувинская Е. А., Комарова Т. Д. Общественное восприятие практик цифрового профилирования и социального рейтингования: ситуация в России и Китае // Социодинамика. 2021. № 12. С. 56–76. DOI 10.25136/24097144.2021.12.36824. EDN GGVZLL.
15. Прогнозирование в социологических исследованиях. Методологические проблемы / И.В. Бестужев-Лада [и др.] ; отв. ред. И. В. Бестужев-Лада. М. : «Мысль», 1978. 272 с.
16. Бессокирная Г. П. Дискриминантный анализ для отбора информативных переменных // Социология: Методология, методы, математические модели. 2003. № 16. С. 25–35. EDN PEYDBR.
17. Назаров М. М., Иванов В. Н., Кублицкая Е. А. Медиа, институты и доверие российских граждан // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Социология. 2019. Т. 19, № 2. С. 277–288. DOI 10.22363/2313-22722019-19-2-277-288. EDN WAVOYQ.
18. Российское общество и государство в условиях глобальной многополярности. Социально-политическое положение России в 2022 году / Н. В. Березина, И. Я. Богданов, Н. М. Великая [и др.] ; отв. ред. В. К. Левашов. М. : ФНИСЦ РАН, 2023. 549 с. DOI 10.19181/monogr.978-5-89697-409-3.2023. EDN ORTSAQ.
2. Burrell J., Fourcade M. The Society of Algorithms // Annual Review of Sociology. 2021. Vol. 47. P. 213–237. DOI 10.1146/annurev-soc-090820-020800.
3. Walorska A. M. The Algorithmic Society // Redesigning Organizations. Concepts for the Connected Society / D. Feldner (ed.). Cham : Springer Nature Switzerland AG, 2020. P. 149–160. ISBN 978-3-030-27956-1. DOI 10.1007/978-3-030-27957-8_11.
4. Киссинджер Г., Шмидт Э., Хаттенлокер Д. Искусственный разум и новая эра человечества. М. : Альпина ПРО, 2022. 200 с. ISBN 978-5-907534-65-0.
5. Galloway A. Protocol: How Control Exists after Decentralization. Cambridge, MA and London : The MIT Press, 2006. 288 p. ISBN 0-262-07247-5.
6. Pasquale F. The Black Box Society. The Secret Algorithms That Control Money and Information. Cambridge, MA : Harvard Univ. Press, 2015. 311 p. ISBN 9780-674-36827-9.
7. The Algorithmic Society. Technology, Power, and Knowledge / Еds. M. Schuilenburg, R. Peeters. London : Routledge, 2022. 214 p. DOI 10.4324/9780429261404.
8. Beer D. Metric Power. London : Palgrave Macmillan, 2016. 236 p. ISBN 9781137556486.
9. Leibkuechle P. Trust in the Digital Age – The Case of the Chinese Social Credit System // Redesigning Organizations. Concepts for the Connected Society / D. Feldner (eds). Cham : Springer Nature Switzerland AG, 2020. P. 279–290. DOI 10.1007/978-3-030-27957-8_21.
10. Зубофф Ш. Эпоха надзорного капитализма. Битва за человеческое будущее на новых рубежах власти. М. : Издательство Института Гайдара, 2022. 781 с. ISBN 978-5-93255-613-9.
11. In AI we trust? Perceptions about automated decision-making by artificial intelligence / T. Araujo, N. Helberger, S. Kruikemeier, C. H. de Vreese // AI & Society. 2020. Vol. 35, № 3. P. 611–623. DOI 10.1007/s00146-019-00931-w. EDN EEIWSR.
12. Lee M. K. Understanding perception of algorithmic decisions: Fairness, trust, and emotion in response to algorithmic management // Big Data & Society. 2018. № 1. P. 1–16. DOI 10.1177/2053951718756684.
13. Shin D. User Perceptions of Algorithmic Decisions in the Personalized AI System: Perceptual Evaluation of Fairness, Accountability, Transparency, and Explainability // Journal of Broadcasting & Electronic Media. 2020. Vol. 64, № 4. P. 541–565. DOI 10.1080/08838151.2020.1843357.
14. Рувинский Р. З., Рувинская Е. А., Комарова Т. Д. Общественное восприятие практик цифрового профилирования и социального рейтингования: ситуация в России и Китае // Социодинамика. 2021. № 12. С. 56–76. DOI 10.25136/24097144.2021.12.36824. EDN GGVZLL.
15. Прогнозирование в социологических исследованиях. Методологические проблемы / И.В. Бестужев-Лада [и др.] ; отв. ред. И. В. Бестужев-Лада. М. : «Мысль», 1978. 272 с.
16. Бессокирная Г. П. Дискриминантный анализ для отбора информативных переменных // Социология: Методология, методы, математические модели. 2003. № 16. С. 25–35. EDN PEYDBR.
17. Назаров М. М., Иванов В. Н., Кублицкая Е. А. Медиа, институты и доверие российских граждан // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Социология. 2019. Т. 19, № 2. С. 277–288. DOI 10.22363/2313-22722019-19-2-277-288. EDN WAVOYQ.
18. Российское общество и государство в условиях глобальной многополярности. Социально-политическое положение России в 2022 году / Н. В. Березина, И. Я. Богданов, Н. М. Великая [и др.] ; отв. ред. В. К. Левашов. М. : ФНИСЦ РАН, 2023. 549 с. DOI 10.19181/monogr.978-5-89697-409-3.2023. EDN ORTSAQ.
Статья
Поступила: 10.04.2023
Опубликована: 25.09.2023
Форматы цитирования
Другие форматы цитирования:
Harvard
Назаров, М. М. (2023) ’Искусственный интеллект и алгоритмические решения в социальной сфере: представления молодёжи’, Социологическая наука и социальная практика, 11(3), сс. 141-158. doi: https://doi.org/10.19181/snsp.2023.11.3.7.
Раздел
ИННОВАЦИИ В РОССИЙСКОМ ОБЩЕСТВЕ
