Аннотация результатов, полученных в 2025 году
В отчетном периоде исследовательская работа была сосредоточена на формировании комплексного методологического базиса этики искусственного интеллекта, проведении сравнительного анализа международных и российских нормативных практик, а также на выявлении фундаментальных пробелов в существующих этических системах. Для определения понятийного аппарата исследования был проведен анализ научной литературы, словарей и дискурсивных практик разработчиков систем искусственного интеллекта (https://www.elibrary.ru/item.asp?id=82381267). Этика искусственного интеллекта в рамках исследования рассматривается как междисциплинарная область, направленная на максимизацию пользы технологий при минимизации рисков через внедрение специализированных систем управления и контроля. Под этическими вызовами понимаются системные ограничения, препятствующие справедливому использованию технологий, а этические критерии базируются на сочетании утилитаризма, деонтологии и этики добродетели. Значимой частью работы стало проведение сравнительного анализа систем принципов этики искусственного интеллекта, принятых за основу этических кодексов и нормативных актов России и зарубежных стран. Для сравнения были выбраны документы четырех ключевых геополитических игроков, которыми являются Российская Федерация, США, Китай и Европейский союз. Анализ показал, что при совпадении базовых принципов, таких как прозрачность, безопасность и недискриминация, механизмы их реализации существенно различаются. Соединенные Штаты Америки реализуют либерально-рыночную модель, опирающуюся на мягкое право, где этический фокус направлен на защиту прав индивида, честную конкуренцию и управление рисками через отраслевые стандарты. Китай применяет государственно-центричную модель с жестким вертикальным регулированием, приоритетами которой выступают социальная стабильность, государственная безопасность и соответствие социалистическим ценностям. Европейский союз выстраивает модель этической крепости с приоритетом фундаментальных прав граждан, используя принцип предосторожности и сложную систему сертификации, что создает высокие барьеры для входа на рынок. Российская Федерация развивает гибридную модель, сочетающую государственный контроль с гибкостью саморегулирования, примером чего служит Кодекс этики. Ключевым фокусом отечественного подхода являются человекоцентричность, суверенитет данных и опора на традиционные нормы морали, а для развития инноваций активно применяются экспериментальные правовые режимы. Общий глобальный тренд характеризуется переходом от эпохи деклараций к регуляторному прагматизму и попыткам закрепить этику на уровне программного кода. На основе анализа более двухсот этических кодексов и рекомендаций были выявлены фундаментальные пробелы текущего регулирования (https://nbpublish.com/library_read_article.php?id=77033). Одним из главных является декларативность норм, создающая разрыв между заявленными принципами и реальной практикой. Для решения этой проблемы предложено создание трехуровневой системы фильтров, включающей разработчиков, заказчиков и государство. Другим значимым пробелом является проблема черного ящика, выражающаяся в сложности интерпретации решений нейросетей. Также выявлен разрыв ответственности, затрудняющий определение виновного в сложных цепочках создания алгоритмов. В качестве решения предложен переход от поиска виновного к модели ответственности бенефициара, подразумевающей обязанность устранять ущерб. Кроме того, зафиксирован эпистемологический разрыв, связанный с изменением типа научной рациональности, когда переход от дедуктивных методов к дата-ориентированным ставит под вопрос доверие к научному знанию, полученному с помощью непрозрачных моделей. С целью выявления ключевых методологических подходов к построению этики искусственного интеллекта был осуществлен масштабный наукометрический анализ с использованием баз данных Crossref и Google Scholar. Были проанализированы метаданные более тысячи источников за период с 2022 по 2025 годы (https://www.elibrary.ru/item.asp?id=82690024). Ознакомиться с исходным кодом можно перейдя по ссылке: https://colab.research.google.com/drive/13fTKxNHxq74I4bOtNz37W5JIkYQPNtw-?usp=sharing. Это позволило верифицировать четыре основных подхода: подход, основанный на принципах (принципиализм), при котором жестких этических правил формируются абстрактные принципы, которые должны адаптироваться к контексту; личностно ориентированный подход, при котором ставится задача установления персональной моральной ответственности за последствия применения системы ИИ; риск-ориентированный подход, при котором считается, что не все системы ИИ требуют одинакового этического контроля, а уровень требований зависит от величины риска, который система несет для человека; критический подход, при котором в фокусе внимания оказываются социальные, ценностные и другие изменения, происходящие в результате внедрения систем ИИ (разрабатывается в рамках данного проекта). В ходе работы были эксплицированы преимущества и методологические ограничения основных подходов к этике искусственного интеллекта. Подход, основанный на принципах, демонстрирует гибкость и универсальность, однако его недостатком является сложность практической реализации и субъективность интерпретации. Личностно ориентированный подход обладает преимуществом сохранения человеческой субъектности и защиты от дегуманизации, что повышает доверие к технологиям. При этом его существенным недостатком выступает снижение эффективности процессов из-за необходимости постоянного человеческого контроля, а также трудность установления причинно-следственных связей в работе автономных систем. Критический подход отличается системным взглядом, позволяющим выявлять скрытые социальные неравенства и защищать уязвимые группы. Он помогает формировать критическое мышление и противостоять манипуляциям. Вместе с тем данный подход сложно переводим в конкретные инженерные решения и несет риски избыточной политизации технологий. Показано, что этические проблемы возникают не столько на уровне самой технологии, сколько на уровне гибридных систем, включающих человека, технологии и социальные институты. Проведенная работа создает теоретическую базу для следующего периода реализации проекта, в котором запланирован переход к формированию прикладной методологии этического анализа для решения реальных кейсов и формулирования рекомендаций для исследователей и представителей индустрии. Результаты проекты были представлены в пленарных докладах на четырех всероссийских и международных научных конференциях и опубликованы в шести статьях в рецензируемых журналах. Проект получил информационную поддержку Губернатора Вологодской области Г.Ю. Филимонова (https://vk.com/filimonovgy_official?w=wall832483485_109299).