ОТВЕТЫ НЕЙРОСЕТЕЙ НА ЗАПРОСЫ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ: ИНТЕРПРЕТАЦИИ И ОСОБЕННОСТИ ВОСПРИЯТИЯ

Авторы

  • Александр Владимирович Соколов Ярославский государственный университет им. П. Г. Демидова, Ярославль, Россия. https://orcid.org/0000-0002-7325-8374
  • Руслан Владимирович Габайдулин Ярославский государственный университет им. П. Г. Демидова, Ярославль, Россия. https://orcid.org/0009-0009-5881-6380
  • Нина Анатольевна Сухонина Ярославский государственный университет им. П. Г. Демидова, Ярославль, Россия. https://orcid.org/0000-0002-1349-4156

DOI:

https://doi.org/10.17072/2218-1067-2025-1-100-111

Ключевые слова:

нейросети, общественное мнение, политология, манипуляция, доверие к технологиям, предвзятость алгоритмов, цифровое неравенство, этическая ответственность, информационная безопасность, адаптивные алгоритмы, обратная связь, искусственный интеллект

Аннотация

Рассматривается взаимодействие пользователей с нейросетями в политическом контексте, с акцентом на их влияние на формирование общественного мнения и интерпретацию политических событий. Основная цель работы – выявить факторы, определяющие восприятие ответов нейросетей, включая когнитивные особенности, культурный контекст и уровень доверия к технологиям. Исследование показывает, что, несмотря на высокую функциональность нейросетей, существует ряд проблем, связанных с их адаптацией под аудиторию, таких как предвзятость алгоритмов и недостаточная прозрачность формирования ответов. Кроме того, особую важность в контексте данного исследования приобретает вопрос доверия самих пользователей алгоритмам работы нейросетей. Предложены рекомендации для повышения эффективности нейросетей, включая разработку адаптивных алгоритмов и улучшение обучающих данных. В заключении выделяются важные политические вызовы, связанные с манипуляцией общественным мнением, этической ответственностью политиков, недоверием к информации, цифровым неравенством и угрозами национальной безопасности. Выявленные проблемы подчеркивают необходимость междисциплинарного подхода и разработки стратегий регулирования, обеспечивающих безопасное и этичное применение нейросетей в общественно-политической жизни, что является ключом к их эффективному использованию в будущем.

Биографии авторов

Александр Владимирович Соколов , Ярославский государственный университет им. П. Г. Демидова, Ярославль, Россия.

доктор политических наук, доцент, заведующий кафедрой социально-политических теорий

Руслан Владимирович Габайдулин , Ярославский государственный университет им. П. Г. Демидова, Ярославль, Россия.

аспирант кафедры социально-политических теорий

Нина Анатольевна Сухонина , Ярославский государственный университет им. П. Г. Демидова, Ярославль, Россия.

ассистент кафедры социально-политических теорий

Библиографические ссылки

Блануца, В. И. (2020) ‘Государственная политика развития искусственного интеллекта в России: анализ стратегических целей’, Вестник Забайкальского государственного университета, 8, сс. 69–76. [Blanuca, V. I. (2020) ‘State policy for the development of artificial intelligence in Russia: analysis of strategic goals’ [Gosudarstvennaya politika razvitiya iskusstvennogo intellekta v Rossii: analiz strategicheskih celey], Vestnik Zabaykalskogo gosudarstvennogo universiteta, 8, рp. 69–76. (In Russ.)].

Воробьева, Е. (2023) ‘Специфика восприятия текста, написанного человеком и нейросетью’, Язык. Культура. Медиакоммуникация, 1, сс. 23–27. [Vorobyova, E. (2023) ‘The specifics of the perception of text written by a person and a neural network’ [Specifika vospriyatiya teksta, napisannogo chelovekom I neyrosetyu], Yazik. Kultura. Mediakommunikaciya, 1, рp. 23–27. (In Russ.)]. EDN: LFKLMQ

Жусип, М. Н., Жаксыбаев, Д. О. (2024) ‘Сравнение чат-ботов с использованием трансформеров и нейросетей: исследование применения архитектур GPT и BERT’, Вестник науки, 9, [online]. [Jusip, M. N., Jaksybaev, D. O. (2024) ‘Comparison of chatbots using transformers and neural networks: a study of the use of GPT and BERT architectures’ [Sravnenie chat-botov s ispolzovaniem transformerov I neyrosetey: issledovanie primeneniya arhitektur GPT i BERT], Vestnik nauki, 9, [Оnline] (In Russ.)]. Available at: https://cyberleninka.ru/

article/n/sravnenie-chat-botov-s-ispolzo¬vaniem-transformerov-i-neyrosetey-issledovanie-primeneniya-arhitektur-gpt-i-bert (Accessed 12 December 2024). EDN: DEXNMS

Карленок, Ю. А. (2019) ‘Применение нейронных сетей в экономике’, Новые математические методы и компьютерные технологии в проектировании, производстве и научных исследованиях: Материалы XXII Республиканской научной конференции студентов и аспирантов, сс. 371–373. [Karlenok, Y.A. (2019) ‘The use of neural networks in economics’ [Primenenie neyronnih setey v ekonomike], Novie matematicheskie metodi I kompyternie tehnologii v proektirovanii, proizvodstve I nauchnih issledovaniyah: Materiali XXII Respublikanskoy nauchnoy konferencii studentov I aspirantov, рp. 371–373. (In Russ.)].

Малыгина, Ю. П. (2018) ‘Нейронные сети: особенности, тенденции, перспективы развития’, Молодой исследователь Дона, [online]. [Malygina, Y. P. (2018) ‘Neural networks: features, trends, development prospects’ [Neyronnie seti: osobennosti, tendencii, perspektivi razvitiya], Molodoy issledovatel Dona, [Оnline] (In Russ.)]. Available at: https://cyber¬leninka.ru/article/n/neyronnye-seti-oso¬ben¬nosti-tendentsii-perspektivy-razvitiya (Accessed 12 December 2024).

Победин, П. К. (2022) ‘Цифровые технологии и искусственный интеллект в политическом прогнозировании, проектировании политических институтов и процессов’, Политконсультант, 1, сс. 1–8. [Pobedin, P. K. (2022) ‘Digital technologies and artificial intelligence in political forecasting, designing political institutions and processes’ [Cifrovie tehnologii I iskusstvenniy intellect v politicheskom prognozirovanii, proektirovanii politicheskih institutov I processov], Politkosultant, 1, рp. 1–8. (In Russ.)]. EDN: GITOSR

Рыбаков, Д. А. (2023) ‘Актуальность и доступность нейросетей в современном обществе’, Компьютерные и информационные науки: Вестник науки журн., [online]. [Rybakov, D.A. (2023) ‘Relevance and accessibility of neural networks in modern society’ [Aktualnost i dostupnost neyrosetey v sovremennom obschestve], Kompyuternie I informaci¬onnie nauki: Vestnik nauki jurn [online] (In Russ.)]. Available at: https://cyber-leninka.ru/article/n/aktualnost-i-dostup¬nost-neyrosetey-v-sovremen¬nom-ob¬schestve (Accessed 12 December 2024).

Angerschmid, A., Theuermann, K., Holzinger, A., Chen, F., Zhou, J. (2024) ‘Effects of Fairness and Explanation on Trust in Ethical AI’ in Machine Learning and Knowledge Extraction, рp. 51–67. DOI: 10.1007/978-3-031-14463-9_4

Chen, P., Wu, L., Wang, L. (2023) ‘AI Fairness in Data Management and Analytics: A Review on Challenges, Methodologies and Applications’, Applied Sciences, 13(18), [online]. Available at: https://www.mdpi.com/2076-3417/13/18/10258 (Accessed 12 December 2024).

Duenser, A., Douglas, D. (2023) ‘Who to Trust, How and Why: Untangling AI Ethics Princip¬les, Trustworthiness and Trust’ in IEEE In¬tel¬ligent Systems, рp. 1–8. DOI: 10.1109/MIS.2023.3322586 EDN: DPHVMD

Ferrara, E. (2024) ‘Fairness and Bias in Artificial Intelligence: A Brief Survey of Sources, Impacts, and Mitigation Strategies’, Sci, 6(1), [online]. Available at: https://www.mdpi.com/2413-4155/6/1/3 (Accessed 12 December 2024). DOI: 10.3390/sci6010003 EDN: XRHYWG

Hagendorff, T. (2024) ‘Mapping the Ethics of Generative AI: A Comprehensive Scoping Review’, Minds and Machines, 34(4), [online]. Available at: https://www.re¬search-gate.net/publication/384084343_Mapping_the_Ethics_of_Generative_AI_

A_Comprehensive_Scoping_Review (Accessed 12 December 2024). DOI: 10.1007/s11023-024-09694-w EDN: OUSHRX

Li, Y., Wu, B., Huang, Y., Luan, S. (2024) ‘Developing trustworthy artificial intelligence: insights from research on interpersonal, human-automation, and human-AI trust’, Frontiers in Psychology, 15. DOI: 10.3389/fpsyg.2024.1382693 EDN: XPRBCE

Mylrea, M., Robinson, N. (2023) ‘Artificial Intelligence (AI) Trust Framework and Maturity Model: Applying an Entropy Lens to Improve Security, Privacy, and Ethical AI’, Entropy, 25(10), [online]. Available at: https://www.mdpi.com/1099-4300/25/10/1429 (Accessed 12 December 2024).

Загрузки

Опубликован

2025-04-04

Как цитировать

Соколов , А. В., Габайдулин , Р. В., & Сухонина , Н. А. (2025). ОТВЕТЫ НЕЙРОСЕТЕЙ НА ЗАПРОСЫ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ: ИНТЕРПРЕТАЦИИ И ОСОБЕННОСТИ ВОСПРИЯТИЯ . Вестник Пермского университета. Политология / Bulletin of Perm University. Political Science, 1(19), 100–111. https://doi.org/10.17072/2218-1067-2025-1-100-111

Выпуск

Том 1 № 19 (2025): Вестник Пермского университета. Политология / Bulletin of Perm University. Political Science

Раздел

Политические институты, процессы, технологии

Лицензия

Автор предоставляет Издателю журнала (Пермский государственный национальный исследовательский университет) право на использование его статьи в составе журнала, а также на включение текста аннотации, полного текста статьи и информации об авторах в систему «Российский индекс научного цитирования» (РИНЦ).

Автор даёт своё согласие на обработку персональных данных.

Право использования журнала в целом в соответствии с п. 7 ст. 1260 ГК РФ принадлежит Издателю журнала и действует бессрочно на территории Российской Федерации и за её пределами.

Авторское вознаграждение за предоставление автором Издателю указанных выше прав не выплачивается.

Автор включённой в журнал статьи сохраняет исключительное право на неё независимо от права Издателя на использование журнала в целом:

  1. Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и передают журналу право первой публикации вместе с работой, одновременно лицензируя ее на условиях Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным указанием авторства данной работы и ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале.
  2. Авторы сохраняют право заключать отдельные, дополнительные контрактные соглашения на неэксклюзивное распространение версии работы, опубликованной этим журналом (например, разместить ее в университетском хранилище или опубликовать ее в книге), со ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале.
  3. Авторам разрешается размещать их работу в сети Интернет (например, в университетском хранилище или на их персональном веб-сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению, а также к большему количеству ссылок на данную опубликованную работу (Смотри The Effect of Open Access).

Направление автором статьи в журнал означает его согласие на использование статьи Издателем на указанных выше условиях, на включение статьи в систему РИНЦ, и свидетельствует, что он осведомлён об условиях её использования. В качестве такого согласия рассматривается также направляемая в редакцию справка об авторе, в том числе по электронной почте.

Редакция размещает полный текст статьи на сайте Пермского государственного национального исследовательского университета: http://www.psu.ru и в системе OJS на сайте http://press.psu.ru

Плата за публикацию рукописей не взимается. Гонорар за публикации не выплачивается. Авторский экземпляр высылается автору по указанному им адресу.