Этические аспекты развития IT-технологий в современной западной философии науки
Аннотация
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.
Скачивания
Литература
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).
Новости РБК. (2026, 10 апреля). RBC. https://www.rbc.ru/technology_and_media/10/04/2026/69d950709a794768374a7d51 (дата обращения: 09.04.2026).
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
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
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
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
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
Dattani, S., Rodés-Guirao, L., Ritchie, H., Ortiz-Ospina, E., & Roser, M. (2023). Life expectancy. Our World in Data. 242 p.
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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).
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
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
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).
RBC News. (2026, April 10). RBC. https://www.rbc.ru/technology_and_media/10/04/2026/69d950709a794768374a7d51 (Retrieved April 9, 2026).
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
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
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
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
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
Dattani, S., Rodés-Guirao, L., Ritchie, H., Ortiz-Ospina, E., & Roser, M. (2023). Life expectancy. Our World in Data. 242 p.
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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).
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
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.
Copyright (c) 2026 Oleg V. Letov
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
