Искусственный интеллект, технологии Big Data (больших данных) и особенности современного политического процесса

  • Валентин Александрович Бажанов д. филос. н., профессор; исследователь, Межрегиональная общественная организация «Русское общество истории и философии науки» (Москва)
Ключевые слова: информационные технологии, естественный интеллект, искусственный интеллект, алгоритм, вепонизация информации, политика

Аннотация

В статье предпринимается попытка рассмотреть особенности современного этапа развития работ в области искусственного интеллекта (AI) и технологий больших данных (Big Data), их возможностей, а также оценить их принципиальные ограничения, связанные с алгоритмическим характером их функционала. Эти соображения преломляются по отношению к динамике политических процессов (предвыборные кампании Б. Обамы, Д. Трампа, Х. Клинтон, Э. Макрона), к специфике политической аргументации и к ее воздействию на избирателей. Высказывается мнение о наиболее предпочтительных методах и тактике электоральных кампаний, претендующих на эффективность. Обращается внимание на процесс вепонизации — использования в качестве своего рода оружия — информации, который стимулируется особенностями приложений функционала AI и Big Data. Обсуждаются вопросы о том, в какой мере легальны и/или легитимны решения, принятые на основе «подсказок» со стороны AI или технологий Big Data; насколько они способны придать политической активности более рациональный характер и сделать ее «продукты» не столько более приемлемыми для людей, сколько более желательными для всего общества в целом, а не лишь для каких-то его «избранных» страт; наконец, может ли все человечество, так сказать, на глобальном уровне выиграть от прогресса информационных технологий.

Скачивания

Данные скачивания пока не доступны.
Опубликован
2023-09-30
Как цитировать
Бажанов В. А. (2023). Искусственный интеллект, технологии Big Data (больших данных) и особенности современного политического процесса. Philosophy Journal of the Higher School of Economics, 7(3), 193-210. https://doi.org/10.17323/2587-8719-2023-3-193-210