СТАТЬЯ

Научно-практический журнал «Личность: ресурсы и потенциал» | Выпуск №4 (20) 2023

Таова В.М., Сидячева Н.В.

Влияние искусственного интеллекта на чувство субъектности при принятии решений

Статья посвящена анализу влияния искусственного интеллекта на чувство субъектности личности в процессах принятия решений. Цель – осмысление трансформации чувства субъектности в условиях взаимодействия человека и искусственного интеллекта и выявление факторов, влияющих на сохранение или ослабление переживания авторства. Методы исследования: теоретический анализ, систематизация и обобщение отечественных и зарубежных исследований в области психологии субъектности, когнитивной психологии и взаимодействия человека и цифровых технологий. Показано, что искусственный интеллект перераспределяет когнитивные функции, изменяя восприятие контроля и ответственности; проанализированы эффекты чрезмерного доверия алгоритму, снижения рефлексивности и размывания ответственности. Установлено, что степень трансформации субъектности зависит от прозрачности алгоритмов, объяснимости решений и возможности вмешательства пользователя. Теоретическая значимость исследования состоит в уточнении представлений о распределенной субъектности в цифровой среде, практическая – в обосновании принципов проектирования систем искусственного интеллекта, поддерживающих человеческую субъектность.

Ключевые слова
• субъектность • чувство субъектности • взаимодействие человека и цифровых технологий • искусственный интеллект • распределенная субъектность • принятие решений • ответственность •

Абульханова К.А. Стратегия жизни. М.: Мысль, 1991. 299 с.
Знаков В.В. Субъектно-аналитический подход в психологии понимания // Психологические исследования. 2015. Т. 8. № 42. С. 12. DOI: 10.54359/ps.v8i42.536 EDN: TDXHCY
Рубинштейн С.Л. Основы общей психологии. СПб.: Питер, 2019. 713 с.
Сергиенко Е.А. Системно-субъектный подход: обоснование и перспектива // Психологический журнал. 2011. Т. 32. № 1. С. 120-132. EDN: NSIPQT
A meta-analysis of factors influencing the development of trust in automation / K.E. Schaefer [et al.] // Human Factors. 2016. Vol. 58. N 3. P. 377-400. DOI: 10.1177/0018720816634228
Automation technology and sense of control: A window on human agency / B. Berberian [et al.] // PLoS ONE. 2012. Vol. 7. N 3. URL: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/22479528/ (дата обращения: 20.03.2026). DOI: 10.1371/journal.pone.0034075
Bainbridge L. Ironies of automation // Automatica. 1983. Vol. 19. N 6. P. 775-779. DOI: 10.1016/0005-1098(83)90046-8
Bratman M.E. Shared Agency: A Planning Theory of Acting Together. Oxford: Oxford University Press, 2014. 208 p.
Buçinca Z., Malaya M.B., Gajos K.Z. To trust or to think: Cognitive forcing functions can reduce overreliance on AI in AI-assisted decision-making // Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction. 2021. Vol. 5. CSCW1. Article 188. P. 1-21. DOI: 10.1145/3449287
Coeckelbergh M. AI Ethics. Cambridge, MA: MIT Press, 2020. 248 p.
De Jaegher H., Di Paolo E. Participatory sense-making // Phenomenology and the Cognitive Sciences. 2007. Vol. 6. N 4. P. 485-507. DOI: 10.1007/s11097-007-9076-9 EDN: VSAWVN
Ehsan U., Riedl M.O. Human-centered Explainable AI: Towards a Reflective Sociotechnical Approach // HCI International 2020 – Late Breaking Papers: Multimodality and Intelligence. Cham: Springer, 2020. P. 449-466. DOI: 10.1007/978-3-030-60117-1_33
Epley N., Waytz A., Cacioppo J.T. On seeing human: A three-factor theory of anthropomorphism // Psychological Review. 2007. Vol. 114. N 4. P. 864-886. DOI: 10.1037/0033-295X.114.4.864
Explanations can reduce overreliance on AI systems during decision-making / H. Vasconcelos [et al.] // Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction. 2023. Vol. 7. P. 1-38. DOI: 10.1145/3579605
Floridi L., Cowls J. A Unified Framework of Five Principles for AI in Society // Harvard Data Science Review. 2019. Vol. 1. N 1. DOI: 10.1162/99608f92.8cd550d1
Frith C.D., Blakemore S.-J., Wolpert D.M. Explaining the symptoms of schizophrenia: Abnormalities in the awareness of action // Brain Research Reviews. 2000. Vol. 31. N 2-3. P. 357-363. DOI: 10.1016/S0165-0173(99)00052-1 EDN: AETHXL
Guidelines for Human-AI Interaction / S. Amershi [et al.] // Proceedings of the 2019 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. 2019. Paper 3. P. 1-13. DOI: 10.1145/3290605.3300233
Haggard P. Sense of agency in the human brain // Nature Reviews Neuroscience. 2017. Vol. 18. N 4. P. 197-207. DOI: 10.1038/nrn.2017.14.
Hybrid Intelligence / D. Dellermann [et al.] // Business & Information Systems Engineering. 2019. Vol. 61. N 5. P. 637-643. DOI: 10.1007/s12599-019-00595-2 EDN: ZEGZJW
Jarrahi M.H. Artificial intelligence and the future of work: Human-AI symbiosis in organizational decision making // Business Horizons. 2018. Vol. 61. N 4. P. 577-586. DOI: 10.1016/j.bushor.2018.03.007
Latour B. Reassembling the Social: An Introduction to Actor-Network-Theory. Oxford: Oxford University Press, 2005. 320 p. DOI: 10.1093/oso/9780199256044.001.0001
Long D., Magerko B. What is AI Literacy? Competencies and Design Considerations // Proceedings of the 2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. 2020. P. 1-16. DOI: 10.1145/3313831.3376727
Miller T. Explanation in artificial intelligence: Insights from the social sciences // Artificial Intelligence. 2019. Vol. 267. P. 1-38. DOI: 10.1016/j.artint.2018.07.007
Moore J.W. What is the sense of agency and why does it matter? // Frontiers in Psychology. 2016. Vol. 7. URL: https://www.frontiersin.org/journals/psychology/articles/10.3389/fpsyg.2016.01272/full (дата обращения: 20.03.2026). DOI: 10.3389/fpsyg.2016.01272
On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?/ E.M. Bender [et al.] // Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency. 2021. P. 610-623. DOI: 10.1145/3442188.3445922.
O’Neil C. Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy. New York: Crown Publishing Group, 2016. 259 p.
Parasuraman R., Manzey D.H. Complacency and bias in human use of automation: An attentional integration // Human Factors. 2010. Vol. 52. N 3. P. 381-410. DOI: 10.1177/0018720810376055
Parasuraman R., Riley V. Humans and automation: Use, misuse, disuse, abuse // Human Factors. 1997. Vol. 39. N 2. P. 230-253. DOI: 10.1518/001872097778543886
Power to the people: The role of humans in interactive machine learning / S. Amershi [et al.] // AI Magazine. 2014. Vol. 35. N 4. P. 105-120. DOI: 10.1609/aimag.v35i4.2513
Rahwan I. Society-in-the-loop: Programming the algorithmic social contract // Ethics and Information Technology. 2018. Vol. 20. N 1. P. 5-14. DOI: 10.1007/s10676-017-9430-8 EDN: MCMADR
Rai A. Explainable AI: From black box to glass box // Journal of the Academy of Marketing Science. 2020. Vol. 48. N 1. P. 137-141. DOI: 10.1007/s11747-019-00710-5 EDN: MNBEIB
Shneiderman B. Human-Centered Artificial Intelligence: Reliable, Safe & Trustworthy // International Journal of Human-Computer Interaction. 2020. Vol. 36. N 6. P. 495-504. DOI: 10.1080/10447318.2020.1741118 EDN: ENPGDI
Synofzik M., Vosgerau G., Newen A. Beyond the comparator model: A multifactorial two-step account of agency // Consciousness and Cognition. 2008. Vol. 17. N 1. P. 219-239. DOI: 10.1016/j.concog.2007.03.010
Waytz A., Heafner J., Epley N. The mind in the machine: Anthropomorphism increases trust in an autonomous vehicle // Journal of Experimental Social Psychology. 2014. Vol. 52. P. 113-117. DOI: 10.1016/j.jesp.2014.01.005
Wegner D.M. The Illusion of Conscious Will. Cambridge, MA: MIT Press, 2002. 419 p. DOI: 10.7551/mitpress/3650.001.0001

ВСЕ СТАТЬИ ВЫПУСКА