Алгоритмы эпохи компутоцена: от эпистемологической машины к цифровому суверенитету личности
DOI:
https://doi.org/10.37482/2687-1505-V518Ключевые слова:
алгоритмы, эпистемологическая машина, алгоритмическая агентность, цифровая реальность, социотехнический подход, алгоритмическая справедливость, прозрачность данных, искусственный интеллектАннотация
В условиях тотальной цифровой трансформации алгоритмы перестали быть нейтральными инструментами обработки данных, эволюционировав в активных архитекторов социального взаимодействия. Статья посвящена критическому осмыслению этого сдвига в рамках эпохи компутоцена, где алгоритмические системы выступают полноценными агентами, формирующими новую эпистемологическую реальность. Цель работы заключается в раскрытии механизмов влияния алгоритмизации на процессы познания и общественной коммуникации. Используя социотехнический подход и методы критических алгоритмических исследований, автор концептуализирует алгоритмы как эпистемологические машины – технико-коммуникативные аппараты, структурирующие человеческий опыт через подмену когнитивного понимания статистической релевантностью. Полученные результаты показывают, что функционирование таких систем на принципах перформативного предсказания и механистической ахроматичности ведет к следующим рискам: социальной поляризации, формированию эхо-камер и когнитивному упадку. В работе обосновывается необходимость перехода от чисто технического регулирования к модели алгоритмической справедливости, включающей дистрибутивный, процедурный и взаимодействующий уровни. Автор доказывает, что сохранение субъектности человека невозможно без внедрения строгих стандартов прозрачности выходных данных. В качестве практической меры защиты цифрового суверенитета личности предлагается обязательная маркировка контента, созданного искусственным интеллектом, при помощи водяных знаков. Это позволит пользователю различать результат работы машины и человеческое творчество, снижая эффект манипулятивного воздействия и создавая основу для правовой ответственности платформ. Исследование направлено на поиск баланса между технологической эффективностью и защитой прав личности в цифровой среде. Подчеркивается, что алгоритмы являются новой формой социального интеллекта, требующей глубокой философской рефлексии и междисциплинарного контроля для предотвращения эрозии человеческого достоинства в автоматизированном обществе.
Скачивания
Библиографические ссылки
Dyson G. Analogia: The Emergence of Technology Beyond Programmable Control. New York, 2020. 304 p.
Шалак В.И. Алгоритмическая модель социальных процессов // Филос. проблемы информ. технологий и киберпространства. 2021. № 1. С. 46–62. https://doi.org/10.17726/philIT.2021.1.3
Severini S. Computocene: Notes from an Age of Observation // ArXiv. 2025. P. 1–16. https://doi.org/10.48550/arXiv.2505.21744
Rheinberger H.J. Experimental Systems: Difference, Graphematicity, Conjuncture // Dombois F., Bauer U.M., Mareis C., Schwab M. Intellectual Birdhouse: Artistic Practice as Research. Köln, 2012. P. 89–99.
Eckhardt S., Kühl N., Dolata M., Schwabe G. A Survey of AI Reliance // ACM Comput. Surv. 2025. Vol. 58, № 6. Art. № 161. https://doi.org/10.1145/3776528
Esposito E. Artificial Communication: How Algorithms Produce Social Intelligence. Cambridge, 2022. 200 p. https://doi.org/10.7551/mitpress/14189.001.0001
Nabil A., Sony R. Understanding the Algorithm: Meaning, Socio-Legal Context and Concerns // Legal Issues in the Digital Age. 2021. Vol. 2, № 4. P. 70–97. https://doi.org/10.17323/2713-2749.2021.4.70.97
Saputra K., Muhammad S., Agung A. Systematic Literature Review of Understanding Social Media Algorithms and Their Impacts on Online Experiences // Proc 3rd Int. Multi-Disciplinary Conf.: “Integrated Sciences and Technologies”. 2024. P. 12–25. https://doi.org/10.4108/eai.25-10-2023.2348715
Narayanan A. Understanding Social Media Recommendation Algorithms. New York, 2023. 39 p. https://doi.org/10.7916/khdk-m460
Dolata M., Feuerriegel S., Schwabe G. A Sociotechnical View of Algorithmic Fairness // Inf. Syst. J. 2021. Vol. 32, № 4. P. 754–818. https://doi.org/10.1111/isj.12370
Sun H. The Right to Know Social Media Algorithms // Harv. L. Pol. Rev., 2023. Vol. 18, № 1. P. 1–57. URL: https://journals.law.harvard.edu/lpr/wp-content/uploads/sites/89/2024/08/18.1-Right-to-Know-Social-Media-Algorithms.pdf (дата обращения: 10.12.2023).
Sun H. Output Transparency: Differentiating Human and AI Creativity Through Legal Reforms // Univ. Hong Kong Faculty Law Res. Paper. 2025. Art. № 2025/30.
Wagner C., Strohmaier M., Olteanu A., Kiciman E., Contractor N., Eliassi-Rad T. Measuring Algorithmically Infused Societies // Nature. 2021. Vol. 595. P. 197–204.
Putri S.D.G., Purnomo E.P., Khairunissa T. Echo Chambers and Algorithmic Bias: The Homogenization of Online Culture in a Smart Society // SHS Web of Conferences. 2024. Vol. 202. P. 1–8. https://doi.org/10.1051/shsconf/202420205001
Tucker J.S. The Negative Impact of Social Media’s Algorithms on Society // Emerg. Writ. 2023. Vol. 6. Art. № 9. URL: https://digitalcommons.kennesaw.edu/emergingwriters/vol6/iss1/9/ (дата обращения: 15.01.2024).
da Nobrega Martins K., Lopes Catão Rodrigues A. Networked Democracy: The Role of Algorithms in Freedom of Expression and Political Pluralism // Science and Connections: The Interdependence of Disciplines. 2024. P. 1255–1273. https://doi.org/10.56238/sevened2024.037-079
Jung H., Dai W., Albarracín D. How Social Media Algorithms Shape Offline Civic Participation:
A Framework of Social-Psychological Processes // Perspect. Psychol. Sci. 2024. Vol. 19, № 5. P. 767–780. https://doi.org/10.1177/17456916231198471
Красиков В.И., Кудашов В.И. Как алгоритмы социальных сетей и социально-психологические уязвимости формируют участников радикальных онлайн-сообществ // Журн. Сиб. федер. ун-та. Гуманит. науки. 2023. Т. 16, № 12. С. 2208–2215.
Ceylan G., Anderson I.A., Wood W. Sharing of Misinformation is Habitual, Not Just Lazy or Biased // Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 2023. Vol. 120, № 4. Art. № E2216614120. https://doi.org/10.1073/pnas.2216614120
Metzler H., Garcia D. Social Drivers and Algorithmic Mechanisms on Digital Media // Perspect. Psychol. Sci. 2024. Vol. 19, № 5. P. 735–748. https://doi.org/10.1177/17456916231185057
Voorveld H., Meppelink C.S., Boerman S.C. Consumers’ Persuasion Knowledge of Algorithms in Social Media Advertising: Identifying Consumer Groups Based on Awareness, Appropriateness, and Coping Ability // Int. J. Advertis. 2023. Vol. 43, № 7. P. 960–986.
Beer D. The Social Power of Algorithms // Inf., Commun. Soc. 2017. Vol. 20, № 1. P. 1–13.
Singh D.P. The Algorithmic Bias of Social Media // The Motley Undergrad. J. 2023. Vol. 1, № 2. P. 109–118. https://doi.org/10.55016/ojs/muj.v1i2.77457
Yousef A.M.F, Alshamy A., Tlili A., Metwally A.H.S. Demystifying the New Dilemma of Brain Rot in the Digital Era: A Review // Brain Sci. 2025. № 15. Art. № 283. https://doi.org/10.3390/brainsci15030283
Ünsal F., Korkmaz Z. Excessive Digital Content Consumption and Cognitive Decline: Current Review of the ‘Brain Rot’ Phenomenon // Psikiyatride Guncel Yaklasimlar – Current Approaches in Psychiatry. 2026. № 18(2). P. 498–509. https://doi.org/10.18863/pgy.1644556
Corredoira L., Mallén I., Cetina Presuel R. The Handbook of Communication Rights, Law, and Ethics. Hoboken, 2021. 352 p. https://doi.org/10.1002/9781119719564.fmatter
Chander A., Sun H. Sovereignty 2.0 // Georgetown Law Faculty Publications and Other Works. 2021. № 2021/041. P. 1–32. https://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3904949
Лизикова М.С. Этические и правовые вопросы развития искусственного интеллекта // Тр. Ин-та государства и права РАН. 2022. Т. 17, № 1. С. 177–194. https://doi.org/10.35427/2073-4522-2022-17-1-lizikova
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2026 Зашихина И.М.
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
