Влияние искусственного интеллекта на трансформацию цифрового неравенства

Искусственный интеллект является одним из наиболее динамично развивающихся комплексов технологий, и его влияние на современное общество становится все более очевидным. Если ранее искусственный интеллект использовался преимущественно в математических и инженерно-технических областях науки, то сейчас технологии искусственного интеллекта уже применяются в ключевых сферах общественной жизни, и в дальнейшем практика его применения будет расширяться. В связи с динамичностью распространения искусственного интеллекта актуальным становится выявление его влияния на возможную трансформацию цифрового неравенства. В статье предпринята попытка проанализировать возможные направления трансформации цифрового неравенства под влиянием искусственного интеллекта. Используя концепцию трех уровней цифрового неравенства, авторы приходят к выводу, что искусственный интеллект может оказать как положительное влияние на нивелирование цифрового неравенства (в части необходимости создания и предиктивного обслуживания информационной инфраструктуры, персонализированного подхода к обучению и повышению мотивации использования цифровых технологий), так и отрицательное (в части ограничения доступа к технологиям искусственного интеллекта и увеличения экономического разрыва между организациями, использующими цифровые технологии). Сформулировано предположение, что широкое применение технологий искусственного интеллекта может сформировать новый уровень цифрового неравенства, выражающийся в новом способе квантификации общества и возможной дискриминации при реализации прав человека.

1. Авдеева И. Л. Цифровая экономика: проблемы и последствия современных технологий / И. Л. Авдеева, Е. Ю. Андиева, В. Б. Афанасьев. Орел: Среднерусский институт управления — филиал РАНХиГС, 2019. 222 с.

2. Гладкова А. А., Гарифуллин В. З., Рагнедда М. Модель трех уровней цифрового неравенства: современные возможности и ограничения (на примере исследования Республики Татарстан) // Вестник Московского университета. Серия 10: Журналистика. 2019. № 4. С. 41–72.

3. Глушков В. М. Введение в кибернетику. Киев: Изд-во Академии наук УССР, 1964. 324 с.

4. Применение искусственного интеллекта на финансовом рынке. Доклад Центрального Банка Российской Федерации для общественных консультаций. М, 2023. 52 с.

5. Петрунин Ю. Ю. Развитие концепции социального искусственного интеллекта // Вестник Московского университета. Серия 21. Управление (государство и общество). 2023. № 1. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/razvitie-kontseptsii-sotsialnogo-iskusstvennogo-intellekta (дата обращения: 05.08.2024).

6. Тертышникова А. Г., Павлова У. О., Цимбал М. В. Социальное исключение как побочный эффект механизмов нейрообучения // Цифровая социология. 2022. Т. 5. № 4. С. 23–30.

7. Федоров М. Ф., Линдре Ю. А. Искусственный интеллект и социальный рейтинг: начало эпохи цифрового концентрационного лагеря «в интересах человечества»? 2021. URL: https://russiancouncil.ru/analytics-and-comments/analytics/iskusstvennyy-intellekt-i-sotsialnyy-reyting-nachalo-epokhitsifrovogo-kontsentratsionnogo-lagerya-v/ (дата обращения: 03.08.2024)

8. Andreyuk D. S., Petrunin, Yu. Shuranova, A. and Ushakov V. L. Information agenda as an analogue of attention in sociomorphic neuronal networks, Procedía computer science. 2022. № 213. Pp. 292–295.

9. Dressel J. & Farid H. The accuracy, fairness, and limits of predicting recidivism. Science Advances, 2018. 4(1).

10. Google Shopping: General Court of the European Union. European Commission, 2021.

11. Mau S. Numbers matter! The society of indicators, scores and ratings, International Studies in Sociology of Education. 2020. V. 29, № 1–2, pp. 19–37.

12. Russell S. J. and Norvig P. Artificial Intelligence: A Modern Approach. Hoboken: Pearson, 2021. 133 p.

13. Knight W. The Myth of ‘Open Source’ AI, Wired. 2023. URL: https://www.wired.com/story/the-myth-ofopen-source-ai/ (дата обращения: 05.08.2024).