Технологический дискурс в российских СМИ: основные стратегии в репрезентации искусственного интеллекта

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Восприятие общественностью искусственного интеллекта может не совпадать с его реальными возможностями, но при этом играть ключевую роль в том, как алгоритмы разрабатываются, внедряются, используются и регулируются. Средства массовой информации (СМИ) не являются сторонними наблюдателями этого восприятия, а формируют общественное мнение: оказывают влияние на отношение к технологиям посредством формирования повестки дня и фреймирования новостей. Учитывая тот факт, что тема искусственного интеллекта стала одной из самых запрашиваемых в поисковиках и обсуждаемых на новостных ресурсах в 2023-2024 годы, актуализировался вопрос о доминировании в технологическом дискурсе и контроле над трансформацией общества под влиянием технологий нового типа/порядка. Цель проведенного авторами социологического исследования - выявление репрезентаций и стратегий конструирования образа искусственного интеллекта в российских СМИ в условиях активного внедрения и рутинизации алгоритмических технологий. Был использован подход социологии знания к анализу дискурса, чтобы понять, как социальные акторы формируют и используют дискурсивные стратегии для реализации собственных интересов. В статье представлены результаты анализа, показывающие, как СМИ репрезентируют искусственный интеллект, какие акторы участвуют в дискуссии и какие метафреймы в отношении технологии присутствуют в новостях. В частности, отмечено, что новостной дискурс на момент проведения исследования оказался не чувствителен к потенциальным рискам использования алгоритмов: возможные негативные последствия упоминаются значительно реже преимуществ, список упоминаемых угроз зачастую имеет неполный и гиперболизированный характер. Авторы акцентируют внимание на тенденции воспринимать системы искусственного интеллекта как превосходящие возможности человека, что может привести к антропоморфизации технического прогресса, а значит, породить новые этические и социальные вызовы.

Об авторах

Ж. В. Пузанова

Российский университет дружбы народов

Автор, ответственный за переписку.
Email: puzanova-zhv@rudn.ru
ул. Миклухо-Маклая, 6, Москва, Россия, 117198

Анастасия Геннадьевна Тертышникова

Российский университет дружбы народов

Email: ertyshnikova-ag@rudn.ru
кандидат социологических наук, старший преподаватель кафедры социологии Российского университета дружбы народов ул. Миклухо-Маклая, 6, Москва, Россия, 117198

Ульяна Олеговна Павлова

Российский университет дружбы народов

Email: 1132236786@rudn.ru
магистрант кафедры социологии Российского университета дружбы народов ул. Миклухо-Маклая, 6, Москва, Россия, 117198

Список литературы

  1. Abrosimov V.K. Iskusstvenny intellekt i problemy razvitiya vooruzheniya i voennoj tekhniki [Artificial intelligence and development of weapons and military equipment]. Vooruzhenie i Ekonomika. 2021; 2. (In Russ.).
  2. Gorodnova N.V. Primenenie iskusstvennogo intellekta v biznes-sfere: sovremennoe sostoyanie i perspektivy [Application of artificial intelligence in business: Current status and prospects]. Voprosy Innovatsionnoj Ekonomiki. 2021; 11 (4). (In Russ.).
  3. Gorokhova S.S. Iskusstvenny intellekt v kontekste obespecheniya natsionalnoj bezopasnosti [Artificial intelligence in the context of national security]. Natsionalnaya Nezopasnost/Nota Bene. 2020; 3. (In Russ.).
  4. Dallakyan K.A. Tekhnosotsialnoe neravenstvo v tsifrovuyu epokhu [Technological-social inequality in the digital age]. Vestnik Moskovskogo Universiteta. Seriya 18: Sotsiologiya i Politologiya. 2020; 26 (1). (In Russ.).
  5. Dobrinskaya D.E., Martynenko T.S. Vozmozhno li tsifrovoe ravenstvo? [Is digital equality possible?]. Sociologicheskie Issledovaniya. 2020; 10. (In Russ.).
  6. Dobrinskaya D.E., Martynenko T.S. Perspektivy rossiyskogo informatsionnogo obshchestva: urovni tsifrovogo razryva [Perspectives of the Russian information society: Digital divide levels]. RUDN Journal of Sociology. 2019; 19 (1). (In Russ.).
  7. Kamolov S.G. i dr. Dominanty natsionalnyh strategij razvitiya iskusstvennogo intellekta v Rossii, Germanii i SShA [Dominants of national strategies for the development of artificial intelligence in Russia, Germany, and the USA]. Voprosy Gosudarstvennogo i Munitsipalnogo Upravleniya. 2022; 2. (In Russ.).
  8. Castells M. Galaktika Internet [The Internet Galaxy]. Moscow; 2003. (In Russ.).
  9. Krasikova T.R. Problema konstruirovaniya sotsialnoj realnosti v teorii massovoj kommunikatsii [The issue of constructing social reality in the theory of mass communication]. Sovremenny Diskurs-Analiz. 2013; 1. (In Russ.).
  10. Lakoff G., Johnson M. Metafory, kotorymi my zhivem [Metaphors We Live By]. Moscow; 2004. (In Russ.).
  11. Lyubimov A.P., Ponomareva D.V., Barabashev A.G. O natsionalnoj strategii razvitiya iskusstvennogo intellekta [On the national strategy for the development of artificialiIntelligence]. Predstavitelnaya Vlast — XXI Vek: Zakonodatelstvo, Kommentarii, Problemy. 2019; 5–6. (In Russ.).
  12. Malyshkin A.V. Integrirovanie iskusstvennogo intellekta v obshhestvennuyu zhizn: nekotorye eticheskie i pravovye problem [Integration of artificial intelligence into public life: Some ethical and legal issues]. Vestnik Sankt-Peterburgskogo Universiteta. Pravo. 2019; 10 (3). (In Russ.).
  13. Martynenko T.S., Dobrinskaya D.E. Sotsialnoe neravenstvo v epokhu iskusstvennogo intellekta: ot tsifrovogo k algoritmicheskomu razryvu [Social inequality in the era of artificial intelligence: From digital to algorithmic gap]. Monitoring Obshchestvennogo Mneniya: Ekonomicheskie i Sotsialnye Peremeny. 2021; 1. (In Russ.).
  14. Fomina A.N. Problemy i perspektivy razvitiya rynka iskusstvennogo intellekta v Rossii [Challenges and prospects for the development of the artificial intelligence market in Russia]. Voprosy Innovatsionnoj Ekonomiki. 2022; 12 (2). (In Russ.).
  15. Brayne S., Christin A. Technologies of crime prediction: The reception of algorithms in policing and criminal courts. Social Problems. 2021; 68 (3).
  16. Bunz M., Braghieri M. The AI doctor will see you now: Assessing the framing of AI in news coverage. AI & Society. 2022; 37 (1).
  17. Cave S., Dihal K. Hopes and fears for intelligent machines in fiction and reality. Nature Machine Intelligence. 2019; 1 (2).
  18. Crépel M., Cardon D. Criticism and prophecy in media coverage of AI controversies. Society for Social Studies of Science; 2021.
  19. Cruz T.M. Perils of data-driven equity: safety-net care and big data’s elusive grasp on health inequality. Big Data & Society. 2020; 7 (1).
  20. Daniels J. Cyber Racism: White Supremacy Online and the New Attack on Civil Rights. Rowman & Littlefield Publishers; 2009.
  21. Kalluri P. Don’t ask if artificial intelligence is good or fair, ask how it shifts power. Nature. 2020; 583.
  22. Keller R. Doing Discourse Research: An Introduction for Social Scientists. Sage; 2012.
  23. Lasswell H. Function of mass communication in society. Mass Communications. Ed. by W Schramm. Urbana; 1960.
  24. Ossewaarde M., Gulenc,E. National varieties of artificial intelligence discourses: Myth, utopianism, and solutionism in West European policy expectations. Computer. 2020; 53 (11).
  25. Strauß S. Deep automation bias: How to tackle a wicked problem of AI? Big Data and Cognitive Computing. 2021; 5 (2).
  26. Suresh H., Guttag J. A framework for understanding sources of harm throughout the machine learning life cycle. Equity and Access in Algorithms, Mechanisms, and Optimization. Sage; 2021.
  27. Trotsuk I.V. All power to the experts? Contradictions of the information society as both depending on and devaluating expertise. Russian Sociological Review. 2021; 20 (1).
  28. Trotsuk I. When methodology beats techniques; or, why we prefer discourse and narrative analysis to interpret textual data. Russian Sociological Review. 2015; 14 (3).
  29. Webster J., Phalen P. Victim, consumer or commodity. Audience models in communication policy. Audience-Making. How the Media Create the Audience. Sage; 1994.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».