Этические пробелы в этике искусственного интеллекта
- Авторы: Авдюнин В.А.1
-
Учреждения:
- ФГБОУ ВО Вологодский государственный университет
- Выпуск: № 12 (2025)
- Страницы: 32-41
- Раздел: Статьи
- URL: https://journals.rcsi.science/2409-8728/article/view/368431
- EDN: https://elibrary.ru/FICGLO
- ID: 368431
Цитировать
Полный текст
Аннотация
Развитие нейросетей и их активное внедрение в различные сферы экономики поставило задачу этической оценки и правового регулирования разработки и применения систем искусственного интеллекта (ИИ). В последнее десятилетие в мире было создано более 200 этических кодексов и рекомендаций, которые активно рассматриваются в рамках научных исследований. В основу большинства этих документов положен подход, основанный на принципах, задающий рамки этичности в сфере ИИ. В статье рассматриваются этические пробелы в этике искусственного интеллекта через разработку многоуровневой системы стратегий их преодоления. Предметом исследования выступают конкретные механизмы и стратегии трансформации абстрактных этических принципов в работающие практики на каждом из уровней. В данной статье рассматриваются основные подходы к решению проблем в сфере этики искусственного интеллекта В качестве методологической основы предлагается системный подход, интегрирующий технические решения, организационные изменения и правовые механизмы. Применимость предложенного подхода демонстрируется на анализе ключевых этических проблем ИИ: систематического воспроизводства предрассудков, «черного ящика» и распределения ответственности, декларативности этических и правовых норм, проблемы распределения ответственности. Для каждой проблемы выделены конкретные методы решения – от создания алгоритмов контрфактической справедливости до чек-листов проверки этичности систем ИИ. Сделаны выводы о том, что для системного устранения этических пробелов в этике ИИ необходимо создание трехуровневой системы «фильтров», дифференциациях подходов на уровне разработки, организационные изменения, создание новых принципов государственного регулирования и смена парадигмы в распределении ответственности. Основным выводом исследования является необходимость комплексного системного подхода, при котором строгость регулирования пропорциональна потенциальному вреду от использования системы ИИ.
Об авторах
Василий Андреевич Авдюнин
ФГБОУ ВО Вологодский государственный университет
Email: vasya.avdiunin@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-5220-7255
старший преподаватель; кафедра философии;аспирант; кафедра философии;
Список литературы
Jobin A., Ienca M., Vayena E. The Global landscape of AI ethics guidelines // Nature Machine Intelligence. 2019. Vol. 1, No. 9. P. 389-399. Hagendorff T. The Ethics of AI Ethics: An Evaluation of Guidelines. 2020. P. 99-120. Morin-Martel A. AI Ethics: Institutional Turn // Digital Society. 2025. No. 4(18). Bar-Gil O. Examining trends in AI ethics across countries and institutions via quantitative discourse analysis // AI & Society. 2025. Харитонова Ю. С., Савина В. С., Паньини Ф. Предвзятость алгоритмов искусственного интеллекта: вопросы этики и права // Вестник Пермского университета. Юридические науки. 2021. Вып. 53. С. 488-515. doi: 10.17072/1995-4190-2021-53-488-515. EDN: EUKCPY. Шталь Б. К., Шредер Д., Родригес Р. Этика искусственного интеллекта: кейсы и варианты решения этических проблем // Экономическая социология. 2024. Т. 25. № 1. С. 85-92. doi: 10.17323/1726-3247-2024-1-85-95. EDN: HVDDTQ. Buolomwini J., Gebru T. Gender Shades: Intersectional Accuracy Disparities in Commercial Gender Classification // Proceedings of Machine Learning Research. 2018. P. 1-15. O'Neil C. Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy. New York: Crown, 2016. 209 p. Смирнова А. И. Предвзятость как проблема алгоритмов ИИ: этические аспекты // Философия и общество. 2023. № 3. С. 118-126. doi: 10.20884/jfio/2023.03.07. EDN: VNZKTC. Бессараб О. С., Газизова И. И., Телякаева А. Ф. Философия искусственного интеллекта и этика технологий: как философия формирует этические принципы для развития ИИ, моральные дилеммы, связанные с роботизацией // Вестник науки. 2025. № 6(87). Т. 1. С. 1285-1296. EDN: JDJWXV. Чесалов А. Ю. Глоссариум по искусственному интеллекту: 2500 терминов. М.: Издательские решения, 2022. 670 с. Барышников П. Н. "Черный ящик" или прозрачный алгоритм: аналитический обзор источников по этике искусственного интеллекта // Вестник Томского государственного университета. Философия. Социология. Политология. 2025. № 85. С. 5-20. doi: 10.17223/1998863X/85/1. EDN: IWICPO. ГОСТ Р 59276-2020. Системы искусственного интеллекта. Способы обеспечения доверия. Общие положения [Электронный ресурс] // Федеральное агентство по техническому регулированию и метрологии (Росстандарт). Режим доступа: https://www.rst.gov.ru/portal/gost (дата обращения 01.12.2025). Бирюков Д. Н., Дудкин А. С. Объяснимость и интерпретируемость – важные аспекты безопасности, принимаемых интеллектуальными системами (обзорная статья) // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2025. Т. 25. № 3. С. 373-386. doi: 10.17586/2226-1494-2025-25-3-373-386. EDN: NHHVUJ. Custers B., Lahmann H., Scott B. From liability gaps to liability overlaps: shared responsibilities and fiduciary duties in AI and other complex technologies // AI & Society. 2025. P. 4035-4050. Ястреб Н. А. Концепции этики искусственного интеллекта: от принципов к критическому подходу // Семиотические исследования. 2024. Т. 4. № 1. С. 24-30. doi: 10.18287/2782-2966-2024-4-1-24-30. EDN: UFLHKD. Ястреб Н. А. Идеализированная когнитивная модель абстрактного понятия "искусственный интеллект" // Вестник Томского государственного университета. Философия. Социология. Политология. 2025. № 84. С. 44-54. doi: 10.17223/1998863X/84/5. EDN: SJPHNJ.
Дополнительные файлы
