Ethical aspects of IT development in modern Western philosophy of science
Institute of Scientific Information on Social Sciences of the Russian Academy of Sciences, Russian Federation.
Email: mramor59@mail.ru
0009-0005-8853-1360Abstract
Background. The development of IT technologies and efforts to develop artificial intelligence (AI) are proving to be the most important trends of our time. The author seeks to substantiate that, in the context of ethical trust in the development of automated control systems (ACS), a key question deserving attention from information technology specialists is which technical tools and properties are relevant for ensuring the inherent reliability of systems. Reliability, in an ethical sense, means a conscientious and competent approach to the task at hand. Trust, in turn, based on reliability, simultaneously serves as a prerequisite, a result, and a fundamental ethical value for the full development of society.
Purpose – to analyze the ethical implications of using IT technologies through the prism of such categories as moral trust and reliability.
Materials and methods. The primary research method is axiological, normative, and comparative. Qualitative indicators were used to describe the ethical aspects of IT development. The article draws on a comprehensive set of theoretical sources related to this topic.
Results. In the context of trust in IT developments, a key question deserving attention from IT specialists is which technical tools can ensure moral trust in them. This question, in turn, leads to a more fundamental issue: what does trust in a non-human agent mean in domains such as human-computer and human-robot interactions? Empirical research shows that people develop different expectations of machines than they do of other humans, regardless of how intelligent these machines are perceived. For AI to support rather than undermine human well-being, it must be developed within a biopsychoethical paradigm that takes into account biological and social needs, as well as the psychological development of the subject.
Keywords
IT technologies, ethical aspects, moral implications, artificial intelligence, trust, reliability, automated control systems, semiotics, postmodernism, scientific and technological breakthroughs, philosophy of science
Этические аспекты развития IT-технологий в современной западной философии науки
Институт научной информации по общественным наукам РАН, Российская Федерация.
Email: mramor59@mail.ru
0009-0005-8853-1360Аннотация
Обоснование. Развитие IT-технологий и усилия по разработке искусственного интеллекта (ИИ) оказываются важнейшими трендами настоящего времени. Автор стремится обосновать, что в контексте этического доверия к разработкам автоматизированных систем управления (АСУ) ключевой вопрос, заслуживающий внимания со стороны специалистов в области информационных технологий, состоит в том, какие технические инструменты и свойства являются релевантными для обеспечения внутренней надёжности систем. Надежность в этическом аспекте означает добросовестное, компетентное отношение к поставленной задаче. В свою очередь, доверие, опираясь на надежность, одновременно выступает предпосылкой, результатом и основополагающей этической ценностью для полноценного развития социума.
Цель – анализ этических последствий использования IT-технологий сквозь призму таких категорий, как моральное доверие и надежность.
Материалы и методы. Основный метод исследования – аксиологический нормативно-компаративный. Качественные показатели использовались как средство описания этических аспектов развития IT-технологий. Статья основывается на совокупности теоретических источников, связанных с указанной тематикой.
Результаты. В контексте доверия к разработкам IT-технологий ключевой вопрос, заслуживающий внимания со стороны специалистов в области информационных технологий, заключается в том, какие технические инструменты способны обеспечить моральное доверие к ним. Данный вопрос, в свою очередь, выводит на более фундаментальную проблему: что означает доверие к нечеловеческому агенту в таких областях, как взаимодействие человека с компьютером и человека с роботом? Эмпирические исследования свидетельствуют, что у людей формируются иные ожидания в отношении машин по сравнению с их ожиданиями относительно других людей – независимо от того, насколько интеллектуальными воспринимаются эти машины. Для того чтобы ИИ поддерживал, а не подрывал человеческое благополучие, его необходимо разрабатывать в рамках биопсихоэтической парадигмы, в рамках которой учитывались бы биологические и социальные потребности, а также психологическое развитие субъекта.
Ключевые слова
IT-технологии, этические аспекты, моральные последствия, искусственный интеллект, доверие, надежность, автоматизированные системы управления, семиотика, постмодернизм, научно-технический прорыв, философия науки
Список литературы
1. Цветкова, М. (2025, 4 сентября). ИИ для каждого: как искусственный интеллект меняет жизнь россиян и зачем его поддерживает Путин. Gazeta.ru. https://www.gazeta.ru/social/2025/09/04/21644966.shtml (дата обращения: 02.04.2026).
2. Новости РБК. (2026, 10 апреля). RBC. https://www.rbc.ru/technology_and_media/10/04/2026/69d950709a794768374a7d51 (дата обращения: 09.04.2026).
3. Acemoglu, D., & Restrepo, P. (2020). Robots and jobs: Evidence from US labor markets. Journal of Political Economy, 128(6), 2188–2244. https://doi.org/10.1086/705716. EDN: https://elibrary.ru/SUEWLL
4. Alsaleh, A. (2024). The impact of technological advancement on culture and society. Scientific Reports, 14(1), Article 32140. https://doi.org/10.1038/s41598-024-83995-z. EDN: https://elibrary.ru/MKAMID
5. Backer, L. C. (2024). The soulful machine, the virtual person, and the «human» condition: An encounter with Jan M. Broekman, Knowledge in Change: The Semiotics of Cognition and Conversion. International Journal of Semiotics and Law, 37, 969–1083. https://doi.org/10.1007/s11196-023-10065-4. EDN: https://elibrary.ru/TTPMKQ
6. Broekman, J. M. (2023). Knowledge in Change: The Semiotics of Cognition and Conversion. Cham, Switzerland: Springer Nature. 200 p. https://doi.org/10.1007/978-3-031-23001-1
7. Chatila, R., et al. (2021). Trustworthy AI. В кн.: B. Braunschweig, M. Ghallab (Eds.), Reflections on Artificial Intelligence for Humanity (pp. 13–39). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-69128-8_2
8. Dattani, S., Rodés-Guirao, L., Ritchie, H., Ortiz-Ospina, E., & Roser, M. (2023). Life expectancy. Our World in Data. 242 p.
9. Hidalgo, C. A., Orghian, D., Albo Canals, J., de Almeida, F., & Martin, N. (2021). How Humans Judge Machines. The MIT Press. 256 p. https://doi.org/10.21428/cb6ab371.a6bc9cb4. EDN: https://elibrary.ru/RAPHTO
10. Kjell, O. N. E., Kjell, K., Garcia, D., & Sikström, S. (2019). Semantic measures: Using natural language processing to measure, differentiate, and describe psychological constructs. Psychological Methods, 24(1), 92–115. https://doi.org/10.1037/met0000191
11. Laestadius, L., Bishop, A., Gonzalez, M., Illenčík, D., & Campos-Castillo, C. (2022). Too human and not human enough: A grounded theory analysis of mental health harms from emotional dependence on the social chatbot Replika. New Media & Society, 26(10), 5923–5941. https://doi.org/10.1177/14614448221142007. EDN: https://elibrary.ru/LDJKHB
12. Lahusen, C., Maggetti, M., & Slavkovik, M. (2024). Trust, trustworthiness and AI governance. Scientific Reports, 14, Article 20752. https://doi.org/10.1038/s41598-024-71761-0
13. Lewicka, D., & Zakrzewska-Bielawska, A. F. (2022). Trust and distrust in interorganisational relations – Scale development. PLoS ONE, 17, Article e0279231. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0279231. EDN: https://elibrary.ru/CCTGBA
14. Martela, F., & Steger, M. F. (2023). The role of significance relative to the other dimensions of meaning in life – An examination utilizing the three dimensional meaning in life scale (3DM). The Journal of Positive Psychology, 18(4), 606–626. https://doi.org/10.1080/17439760.2022.2070528. EDN: https://elibrary.ru/BFOBLM
15. Mayer, R. C., Davis, J. H., & Schoorman, F. D. (1995). An integrative model of organizational trust. Academy of Management Review, 20, 709–734. https://doi.org/10.2307/258792. EDN: https://elibrary.ru/CCBGJT
16. Minotakis, A., & Faras, A. (2024). Nothing is inevitable but class struggle: A workerist perspective on AI regulation. tripleC: Communication, Capitalism & Critique, 22(2), 630–645. https://doi.org/10.31269/triplec.v22i2.1517. EDN: https://elibrary.ru/KADDLH
17. Probasco, E. S., Toney, A. S., & Curlee, K. T. (2023). The Inigo Montoya problem for trustworthy AI. The use of keywords in policy and research [Technical report]. Center for Security and Emerging Technology, 1–24. https://doi.org/10.51593/20230014a
18. van Zyl, L. E., & Dik, B. J. (2025). Beyond universal prescriptions: Toward a person-centered, bottom-up science of wellbeing. International Journal of Applied Positive Psychology, 10(2), Article 42. https://doi.org/10.1007/s41042-025-00232-2. EDN: https://elibrary.ru/BNZWHZ
19. Wood, A. J., Graham, M., Lehdonvirta, V., & Hjorth, I. (2019). Good gig, bad gig: Autonomy and algorithmic control in the Global Gig Economy. Work, Employment and Society, 33(1), 56–75. https://doi.org/10.1177/0950017018785616
20. Zajko, M. (2022). Artificial intelligence, algorithms, and social inequality: Sociological contributions to contemporary debates. Sociology Compass, 16, Article e12962. https://doi.org/10.1111/soc4.12962. EDN: https://elibrary.ru/JCGLGQ
21. Касперская, Н. И. (2026). Клиповое мышление и отсутствие выбора. ARPP Soft. https://arppsoft.ru/blog-kasperskaya/artifiction-intelligence/klipovoe-myshlenie-i-otsutstvie-vybora-natalya-kasperskaya-ob-ugroze-ii-v-obrazovanii (дата обращения: 02.06.2026).
22. Молчанов, К. В. (2026). Ревитализация изначальной посылки AI: от Artificial Intelligence обратно к вопросу «Может ли машина мыслить?». Философия хозяйства, 1, 135–145. https://doi.org/10.5281/zenodo.18723348. EDN: https://elibrary.ru/KZJJUR
23. Егоров, Г. Г. (2026). К вопросу использования современных нейронных сетей в экономике России. Философия хозяйства, 1, 73–82. https://doi.org/10.5281/zenodo.18723160. EDN: https://elibrary.ru/DZTTWD
References
1. Tsvetkova, M. (2025, September 4). AI for everyone: How artificial intelligence is changing the lives of Russians and why Putin supports it. Gazeta.ru. https://www.gazeta.ru/social/2025/09/04/21644966.shtml (Retrieved April 2, 2026).
2. RBC News. (2026, April 10). RBC. https://www.rbc.ru/technology_and_media/10/04/2026/69d950709a794768374a7d51 (Retrieved April 9, 2026).
3. Acemoglu, D., & Restrepo, P. (2020). Robots and jobs: Evidence from US labor markets. Journal of Political Economy, 128(6), 2188–2244. https://doi.org/10.1086/705716. EDN: https://elibrary.ru/SUEWLL
4. Alsaleh, A. (2024). The impact of technological advancement on culture and society. Scientific Reports, 14(1), Article 32140. https://doi.org/10.1038/s41598-024-83995-z. EDN: https://elibrary.ru/MKAMID
5. Backer, L. C. (2024). The soulful machine, the virtual person, and the «human» condition: An encounter with Jan M. Broekman, Knowledge in Change: The Semiotics of Cognition and Conversion. International Journal of Semiotics and Law, 37, 969–1083. https://doi.org/10.1007/s11196-023-10065-4. EDN: https://elibrary.ru/TTPMKQ
6. Broekman, J. M. (2023). Knowledge in Change: The Semiotics of Cognition and Conversion. Cham, Switzerland: Springer Nature. 200 p. https://doi.org/10.1007/978-3-031-23001-1
7. Chatila, R., et al. (2021). Trustworthy AI. In B. Braunschweig & M. Ghallab (Eds.), Reflections on Artificial Intelligence for Humanity (pp. 13–39). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-69128-8_2
8. Dattani, S., Rodés-Guirao, L., Ritchie, H., Ortiz-Ospina, E., & Roser, M. (2023). Life expectancy. Our World in Data. 242 p.
9. Hidalgo, C. A., Orghian, D., Albo Canals, J., de Almeida, F., & Martin, N. (2021). How Humans Judge Machines. The MIT Press. 256 p. https://doi.org/10.21428/cb6ab371.a6bc9cb4. EDN: https://elibrary.ru/RAPHTO
10. Kjell, O. N. E., Kjell, K., Garcia, D., & Sikström, S. (2019). Semantic measures: Using natural language processing to measure, differentiate, and describe psychological constructs. Psychological Methods, 24(1), 92–115. https://doi.org/10.1037/met0000191
11. Laestadius, L., Bishop, A., Gonzalez, M., Illenčík, D., & Campos-Castillo, C. (2022). Too human and not human enough: A grounded theory analysis of mental health harms from emotional dependence on the social chatbot Replika. New Media & Society, 26(10), 5923–5941. https://doi.org/10.1177/14614448221142007. EDN: https://elibrary.ru/LDJKHB
12. Lahusen, C., Maggetti, M., & Slavkovik, M. (2024). Trust, trustworthiness and AI governance. Scientific Reports, 14, Article 20752. https://doi.org/10.1038/s41598-024-71761-0
13. Lewicka, D., & Zakrzewska-Bielawska, A. F. (2022). Trust and distrust in interorganisational relations — Scale development. PLoS ONE, 17, Article e0279231. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0279231. EDN: https://elibrary.ru/CCTGBA
14. Martela, F., & Steger, M. F. (2023). The role of significance relative to the other dimensions of meaning in life — An examination utilizing the three dimensional meaning in life scale (3DM). The Journal of Positive Psychology, 18(4), 606–626. https://doi.org/10.1080/17439760.2022.2070528. EDN: https://elibrary.ru/BFOBLM
15. Mayer, R. C., Davis, J. H., & Schoorman, F. D. (1995). An integrative model of organizational trust. Academy of Management Review, 20, 709–734. https://doi.org/10.2307/258792. EDN: https://elibrary.ru/CCBGJT
16. Minotakis, A., & Faras, A. (2024). Nothing is inevitable but class struggle: A workerist perspective on AI regulation. tripleC: Communication, Capitalism & Critique, 22(2), 630–645. https://doi.org/10.31269/triplec.v22i2.1517. EDN: https://elibrary.ru/KADDLH
17. Probasco, E. S., Toney, A. S., & Curlee, K. T. (2023). The Inigo Montoya problem for trustworthy AI. The use of keywords in policy and research [Technical report]. Center for Security and Emerging Technology, 1–24. https://doi.org/10.51593/20230014a
18. van Zyl, L. E., & Dik, B. J. (2025). Beyond universal prescriptions: Toward a person-centered, bottom-up science of wellbeing. International Journal of Applied Positive Psychology, 10(2), Article 42. https://doi.org/10.1007/s41042-025-00232-2. EDN: https://elibrary.ru/BNZWHZ
19. Wood, A. J., Graham, M., Lehdonvirta, V., & Hjorth, I. (2019). Good gig, bad gig: Autonomy and algorithmic control in the Global Gig Economy. Work, Employment and Society, 33(1), 56–75. https://doi.org/10.1177/0950017018785616
20. Zajko, M. (2022). Artificial intelligence, algorithms, and social inequality: Sociological contributions to contemporary debates. Sociology Compass, 16, Article e12962. https://doi.org/10.1111/soc4.12962. EDN: https://elibrary.ru/JCGLGQ
21. Kasperskaya, N. I. (2026). Clip thinking and the absence of choice. ARPP Soft. https://arppsoft.ru/blog-kasperskaya/artifiction-intelligence/klipovoe-myshlenie-i-otsutstvie-vybora-natalya-kasperskaya-ob-ugroze-ii-v-obrazovanii (Retrieved June 2, 2026).
22. Molchanov, K. V. (2026). Revitalization of the original premise of AI: From Artificial Intelligence back to the question «Can machines think?». Filosofiya khozyaistva [Philosophy of Economy], 1, 135–145. https://doi.org/10.5281/zenodo.18723348. EDN: https://elibrary.ru/KZJJUR
23. Egorov, G. G. (2026). On the use of modern neural networks in the Russian economy. Filosofiya khozyaistva [Philosophy of Economy], 1, 73–82. https://doi.org/10.5281/zenodo.18723160. EDN: https://elibrary.ru/DZTTWD.