Социологический анализ роли СМИ в формировании доверия к искусственному интеллекту
(Стр. 74-79)
Подробнее об авторах
Гараганов Артур Владимирович
старший научный сотрудник, Центр «Локомотивы Роста», департамент социологии, .
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации
г. Москва, Российская Федерация Разов Павел Викорович доктор социологических наук; профессор, кафедра социологии, факультет социальных наук и массовых коммуникаций
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации
г. Москва, Российская Федерация
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации
г. Москва, Российская Федерация Разов Павел Викорович доктор социологических наук; профессор, кафедра социологии, факультет социальных наук и массовых коммуникаций
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации
г. Москва, Российская Федерация
Аннотация:
В данной статье рассматривается вопрос, связанный с социологическим анализом роли СМИ в формировании доверия к искусственному интеллекту. Автором были изучены области применения искусственного интеллекта, его взаимосвязь со средствами массовой информации, а также понятие обработки естественного языка. Обработка естественного языка представляет собой одну из новейших технологий применения искусственного интеллекта и может быть интегрирована средствами массовой информации в процесс написания репортажей и текстов. Важное место в данной работе отведено авторскому исследованию, проведенному в августе 2022 г. Цель данного исследования заключалась в выявлении взаимосвязи между тем, как люди относятся к СМИ и искусственному интеллекту, а тем, как они оценивают заголовки, созданные журналистами или ИИ. По результатам исследования выявлена схожесть между текстами, составленными искусственным интеллектом, и текстами, написанными журналистами. В заключительной части статьи авторами сформулированы основные рекомендации по повышению доверия к искусственному интеллекту в контексте влияния на него со стороны СМИ. Ключевым выводом данной научной работы является следующий аспект: при автоматической генерации текста восприятие потребителями качества новостей играет важную роль для установления взаимосвязи между людьми и искусственным интеллектом.
Образец цитирования:
Разов П.В., Гараганов А.В. Социологический анализ роли СМИ в формировании доверия к искусственному интеллекту // Социально-политические науки. 2023. Т. 13. № 1. С. 74-79. DOI: 10.33693/2223-0092-2023-13-1-74-79
Список литературы:
Алейникова Ю.В., Матвеев В.В. Цифровая экосистема. анализ применения искусственного интеллекта // Здоровье – основа человеческого потенциала: проблемы и пути их решения. 2020. № 3. С. 1480–1487.
Бегишев И.Р. Концепция развития регулирования отношений в сфере технологий искусственного интеллекта и робототехники: анализ основных положений // Baikal Research Journal. 2020. Т. 11. № 4. С. 15–34.
Видясова Л.А., Видясов Е.Ю., Тенсина Я.Д. Исследование социального доверия информационным технологиям при предоставлении электронных государственных услуг и использовании порталов электронного участия (кейс Санкт-Петербурга) // Мониторинг. 2019. № 5 (153). С. 43–57.
Долганова О.И. Улучшение клиентского опыта взаимодействия с искусственным интеллектом путем соблюдения этических принципов // Бизнес-информатика. 2021. Т. 15. № 2. С. 34–46.
Жуков Д.С. Искусственный интеллект для общественно-государственного организма: будущее уже стартовало в Китае // Журнал политических исследований. 2020. Т. 4. № 2. С. 70–81.
Кода Е.А. Влияние СМИ на формирование общественного мнения // Социология в современном мире: наука, образование, творчество. 2020. Т. 1. № 12. С. 131–134.
Ларин С.Н., Елизарова М.И., Соколов Н.А. Анализ развития мирового рынка наукоемкой продукции на примере технологий искусственного интеллекта // Экономика и бизнес: теория и практика. 2019. № 5-2. С. 119–129.
Лебедев А.Н. Доверие и недоверие недостоверной информации в интернете // Институт психологии Российской академии наук. Социальная и экономическая психология. 2020. Т. 5. № 2. С. 365–389.
Лошкарев А.В., Дыдыгина Ю.Н. Вопросы цифровой среды доверия // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. 2020. № 10-3. С. 124–126.
Малышкин А.В. Интегрирование искусственного интеллекта в общественную жизнь: некоторые этические и правовые проблемы // Вестник Санкт-Петербургского университета. Право. 2019. Т. 10. № 3. С. 193–199.
Синева Н.Л. и др. Инновационно-технологическое развитие и искусственный интеллект // Инновационная экономика: перспективы развития и совершенствования. 2019. № 2 (36). С. 397–404.
Ястреб Н.А. Как проблема персональных данных меняет этику искусственного интеллекта? // Философские проблемы информационных технологий и киберпространства. 2020. № 1 (17). С. 491–504.
Andras A. et al. Trusting intelligent machines: Deepening trust within socio-technical systems // IEEE Technology and Society Magazine. 2018. No. 37 (4). Pp. 76–83.
Cassidy W.P. Online news credibility: An examination of the perceptions of newspaper journalists // Journal of Computer Mediated Communication. 2020. Vol. 12. No. 2. Pp. 144–164.
Flanagin A.J. Credibility and trust of information in online environments: The use of cognitive heuristics // Journal of Pragmatics. 2021. Vol. 59. Pp. 210–220.
Gretton C. Trust and transparency in machine learning-based clinical decision support / J. Zhou, F. Chen (eds.). Human and Machine Learning, 2018. Pp. 279–292.
Strubell E., Ganesh A., McCallum A. Energy and policy considerations for deep learning in NLP // arXiv preprint arXiv:1906.02243. 2019. Vol. 9. No. 1. Pp. 291–307.
Wagner A.R. et al. Overtrust in the robotic age // Communications of the ACM. 2018. No. 61 (9). Pp. 22–24.
Бегишев И.Р. Концепция развития регулирования отношений в сфере технологий искусственного интеллекта и робототехники: анализ основных положений // Baikal Research Journal. 2020. Т. 11. № 4. С. 15–34.
Видясова Л.А., Видясов Е.Ю., Тенсина Я.Д. Исследование социального доверия информационным технологиям при предоставлении электронных государственных услуг и использовании порталов электронного участия (кейс Санкт-Петербурга) // Мониторинг. 2019. № 5 (153). С. 43–57.
Долганова О.И. Улучшение клиентского опыта взаимодействия с искусственным интеллектом путем соблюдения этических принципов // Бизнес-информатика. 2021. Т. 15. № 2. С. 34–46.
Жуков Д.С. Искусственный интеллект для общественно-государственного организма: будущее уже стартовало в Китае // Журнал политических исследований. 2020. Т. 4. № 2. С. 70–81.
Кода Е.А. Влияние СМИ на формирование общественного мнения // Социология в современном мире: наука, образование, творчество. 2020. Т. 1. № 12. С. 131–134.
Ларин С.Н., Елизарова М.И., Соколов Н.А. Анализ развития мирового рынка наукоемкой продукции на примере технологий искусственного интеллекта // Экономика и бизнес: теория и практика. 2019. № 5-2. С. 119–129.
Лебедев А.Н. Доверие и недоверие недостоверной информации в интернете // Институт психологии Российской академии наук. Социальная и экономическая психология. 2020. Т. 5. № 2. С. 365–389.
Лошкарев А.В., Дыдыгина Ю.Н. Вопросы цифровой среды доверия // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. 2020. № 10-3. С. 124–126.
Малышкин А.В. Интегрирование искусственного интеллекта в общественную жизнь: некоторые этические и правовые проблемы // Вестник Санкт-Петербургского университета. Право. 2019. Т. 10. № 3. С. 193–199.
Синева Н.Л. и др. Инновационно-технологическое развитие и искусственный интеллект // Инновационная экономика: перспективы развития и совершенствования. 2019. № 2 (36). С. 397–404.
Ястреб Н.А. Как проблема персональных данных меняет этику искусственного интеллекта? // Философские проблемы информационных технологий и киберпространства. 2020. № 1 (17). С. 491–504.
Andras A. et al. Trusting intelligent machines: Deepening trust within socio-technical systems // IEEE Technology and Society Magazine. 2018. No. 37 (4). Pp. 76–83.
Cassidy W.P. Online news credibility: An examination of the perceptions of newspaper journalists // Journal of Computer Mediated Communication. 2020. Vol. 12. No. 2. Pp. 144–164.
Flanagin A.J. Credibility and trust of information in online environments: The use of cognitive heuristics // Journal of Pragmatics. 2021. Vol. 59. Pp. 210–220.
Gretton C. Trust and transparency in machine learning-based clinical decision support / J. Zhou, F. Chen (eds.). Human and Machine Learning, 2018. Pp. 279–292.
Strubell E., Ganesh A., McCallum A. Energy and policy considerations for deep learning in NLP // arXiv preprint arXiv:1906.02243. 2019. Vol. 9. No. 1. Pp. 291–307.
Wagner A.R. et al. Overtrust in the robotic age // Communications of the ACM. 2018. No. 61 (9). Pp. 22–24.
Ключевые слова:
искусственный интеллект, средства массовой информации, обработка естественного языка, доверие, восприятие искусственного интеллекта, фейковые новости, автоматическая генерация текста.
Статьи по теме
Информатика и информационные процессы Страницы: 182-193 DOI: 10.33693/2313-223X-2025-12-1-182-193 Выпуск №188734
Применение -моделей для извлечения ценовой информации из неструктурированных диалогов
искусственный интеллект
малый и средний бизнес
NLP в бизнесе
обработка естественного языка
рынок
Подробнее
Социология управления Страницы: 203-209 DOI: 10.33693/2223-0092-2024-14-6-203-209 Выпуск №169134
Как фильмы про искусственный интеллект влияют на отношение жителей мегаполисов к технологиям умного города
искусственный интеллект
кинематограф
доверие
кино
культура
Подробнее
ТЕОРЕТИКО-ИСТОРИЧЕСКИЕ ПРАВОВЫЕ НАУКИ Страницы: 14-19 Выпуск №24576
Эволюция понимания аспектов авторства, связанных с применением искусственного интеллекта, в США
искусственный интеллект
теория права
концепция авторства
генеративное искусство
цифровые технологии.
Подробнее
Государственное управление и отраслевые политики Страницы: 15-20 DOI: 10.33693/2223-0092-2023-13-2-15-20 Выпуск №22898
Искусственный интеллект в муниципальном управлении: международный опыт и возможности применения в России
искусственный интеллект
муниципальное управление
цифровизация муниципального управления
цифровая трансформация
цифровое управление
Подробнее
Искусственный интеллект и машинное обучение Страницы: 9-18 DOI: 10.33693/2313-223X-2022-9-3-9-18 Выпуск №21873
Элементы искусственного интеллекта для задачи определения положения автотранспортного средства на изображении
компьютерное зрение
нейронные сети
сверточные нейронные сети
распознавание изображений
YOLO
Подробнее
5.2.3. РЕГИОНАЛЬНАЯ И ОТРАСЛЕВАЯ ЭКОНОМИКА Страницы: 16-22 Выпуск №21250
Влияние искусственного интеллекта на инвестиционный климат и социально-экономическое развитие России
искусственный интеллект
инвестиционный климат
цифровая экономика
нейронные сети
аддитивный метод
Подробнее
1. ТЕОРИЯ И ИСТОРИЯ ПРАВА И ГОСУДАРСТВА; ИСТОРИЯ УЧЕНИЙ О ПРАВЕ И ГОСУДАРСТВЕ (СПЕЦИАЛЬНОСТЬ 12.00.01) Страницы: 12-15 Выпуск №13507
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ КАК СПОСОБ ОПТИМИЗАЦИИ НОРМОТВОРЧЕСКОГО ПРОЦЕССА
нормотворческий процесс
корпоративное нормотворчество
искусственный интеллект
информационные технологии
оптимизация
Подробнее
Теоретико-исторические правовые науки Страницы: 21-28 DOI: 10.33693/2782-7372-2025-4-1-21-28 Выпуск №185581
Регулирование технологий искусственного интеллекта: столкновение этики и закона
право
этика
цифровые технологии
искусственный интеллект
цифровизация
Подробнее
Искусственный интеллект и машинное обучение Страницы: 19-24 DOI: 10.33693/2313-223X-2024-11-4-19-24 Выпуск №173588
Анализ и оценка алгоритмов персонализации взаимодействия с пользователем для разработки социальной сети
социальная сеть
машинное обучение
искусственный интеллект
рекомендательная система
K-Nearest Neighbors
Подробнее
Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ Страницы: 20-36 DOI: 10.33693/2313-223X-2024-11-5-20-36 Выпуск №172073
Методы машинного обучения для определения оптимального времени орошения кукурузы
искусственный интеллект
нейронные сети
компьютерное зрение
гиперспектральное изображение
классификация кукурузы
Подробнее