О взаимодействии человека и искусственного интеллекта: новая социальная реальность в представлении московских студентов

Антонина Николаевна Пинчук, Дмитрий Андреевич Тихомиров

Аннотация


Статья посвящена изучению социальных аспектов широкого применения технологий искусственного интеллекта в различных сферах деятельности индивида. В условиях интенсивного развития систем искусственного интеллекта подчеркивается своевременность получения прикладной информации об отношении современных людей к взаимодействию с данными технологиями, которые постепенно переходят из сферы научных открытий в реальную практику жизни, а вместе с тем приобретают определенность социального феномена в повседневных коммуникациях.

Представленные материалы эмпирического исследования, осуществленного авторами в апреле — мае 2019 г., позволяют сделать некоторые выводы о позиции московских студентов гуманитарных специальностей. Опрошенные молодые люди достаточно хорошо информированы о прорывных технологиях, однако проявляют неоднозначное отношение к их активному освоению в профессиональных и повседневных практиках. Итоги факторного анализа репрезентируют четыре способа взаимодействия человека и искусственного интеллекта, отражающие ориентации на расширенное («Интеллектуальная поддержка человека») и ограниченное («Прерогатива человека») использование интеллектуальных систем либо их пользу в прикладном аспекте («Рутинные операции», «Прикладные задачи»). Оптимистичные взгляды студентов связаны, с одной стороны, с ожиданиями улучшения жизни индивида, освобождением от монотонного труда, получением помощи в повседневных вопросах и усовершенствованием когнитивных способностей человека. С другой стороны, часть опрошенных осведомлена о возможной потере автономии социального субъекта в интеллектуальной сфере деятельности.

Ключевые слова


искусственный интеллект; новая социальная реальность; молодежь; факторный анализ

Полный текст:

PDF

Литература


Бергер, П., Лукман, Т. (1995) Социальное конструирование реальности. Трактат по социологии знания. М. : Медиум. 323 с.

Бостром, Н. (2016) Искусственный интеллект. Этапы. Угрозы. Стратегии. М. : Манн, Иванов и Фербер (МИФ). 496 с.

Бурдье, П. (2001) Практический смысл : пер. с фр. СПб. : Алетейя ; М. : Ин-т экспериментальной социологии. 562 с.

Гидденс, Э. (2005) Устроение общества. Очерк теории структурации. 2-е изд. М. : Академический проект. 528 с.

Гудошников, С. (2019) «Мы движемся в будущее, где рано или поздно машина не будет нуждаться в учителе», — Адил Хан, Университет Иннополис [Электронный ресурс] // Хайтек. URL: https://hightech.fm/2019/04/29/adil-khan (дата обращения: 25.05.2019).

Искусственный интеллект: что могут нейронные сети и как они изменят нашу жизнь? Лекция Фонда Егора Гайдара (2017) [Электронный ресурс] // Коммерсантъ. URL: https://www.kommersant.ru/doc/3495930 (дата обращения: 25.05.2019).

Коллинз, Р. (2004) Личностно-ориентированная социология. М. : Академический проект. 608 с.

Луков, Вал. А. (2012) Теории молодежи: Междисциплинарный анализ : науч. монография. М. : Канон+ ; РООИ «Реабилитация». 528 с.

Луков, Вал. А. (2018) Тезаурусная социология : в 4 т. М. : Изд-во Московского гуманитарного университета. Т. 1. 608 с.

Люгер, Дж. Ф. (2003) Искусственный интеллект. Стратегии и методы решения сложных проблем, 4-е изд. : пер. с англ. М. : Издательский дом «Вильямс». 864 с.

Маслов, В. И., Лукьянов, И. В. (2017) Четвертая промышленная революция: истоки и последствия // Вестник Московского университета. Серия 27. Глобалистика и геополитика. № 2. С. 38–48.

Пинчук, А. Н. (2016) Образовательные практики в концептуальном поле социологии // Знание. Понимание. Умение. № 4. С. 321–331. DOI: 10.17805/zpu.2016.4.29

Пинчук, А. Н. (2017) Проблема образовательных практик обучающихся вузов как потребителей образовательных услуг // Вестник Адыгейского государственного университета. Серия 1: Регионоведение: философия, история, социология, юриспруденция, политология, культурология. № 3 (204). С. 143–151.

Пинчук, А. Н. (2019) Конструирование социальной реальности в техносоциальном пространстве: новые вопросы и идеи // Знание. Понимание. Умение. № 1. С. 131–141. DOI: 10.17805/10.17805/zpu.2019.1.9

Райков, А. Н. (2016) Ловушки для искусственного интеллекта // Экономические стратегии. № 6. С. 172–179.

Рассел, С., Норвиг, П. (2007) Искусственный интеллект: современный подход, 2-е изд. : пер. с англ. М. : Издательский дом «Вильямс». 1408 с.

Саритас, О. (2013) Технологии совершенствования человека: перспективы и вызовы // Форсайт. Т. 7. № 1. С. 6–13.

Цветкова, Л. А. (2017) Технологии искусственного интеллекта как фактор цифровизации экономики России и мира // Экономика наук. Т. 3. № 2. С. 126–144.

Couldry, N., Hepp, A. (2017) The Mediated Construction of Reality. Cambridge : Polity Press. 290 p.

Sorgner, A. (2017) The Automation of Jobs: A Threat for Employment or a Source of New Entrepreneurial Opportunities? // Foresight and STI Governance, vol. 11, no 3, pp. 37–48.

Tshitoyan, V., Dagdelen, J., Weston, L., Dunn, A., Rong, Z., Kononova, O., Persson, K., Ceder, G. & Jain, A. (2019) Unsupervised word embeddings capture latent knowledge from materials science literature // Nature. № 571. Р. 95–98.

With little training, machine-learning algorithms can uncover hidden scientific knowledge by Lawrence Berkeley National Laboratory (2019) [Электронный ресурс] // TechXplore. URL: https://techxplore.com/news/2019-07-machine-learning-algorithms-uncover-hidden-scientific.html (дата обращения: 25.05.2019).




DOI: http://dx.doi.org/10.17805/zpu.2019.3.8

Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.


URL лицензии: http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/

 
Рейтинг@Mail.ru