Статья посвящена исследованию методологических и этических аспектов научного открытия в эпоху стремительного прогресса систем искусственного интеллекта. Специфика указанного проблемного поля диктует принципы построения рассуждений. В статье рассмотрена связь эволюции эпистемологического статуса научного открытия методами машинных вычислений с аксиоматическими основаниями научного знания. Особое внимание уделено понятию апостериорной компрессии ранее открытых истин, выводимому из недавних открытий в математике, произведенных с помощью больших языковых моделей. Рассматриваемый пример указывает на то, что модель способна производить математически состоятельные шаги, не располагая ни пространственным созерцанием в кантовском смысле, ни категориальной структурой сознания, ни пониманием смысла доказательства. После прояснения природы подобного рода научных открытий становится возможной формулировка этических вопросов о прозрачности исследовательских алгоритмов, об ограничениях постфактумных методов объяснимого ИИ и о распределении ответственности между участниками научного процесса. В практической части работы разрабатывается матрица субсидиарной ответственности (ARMAI) как нормативный ответ на современные технологические и эпистемологические вызовы.
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Философия
Применение вычислительных машин и искусственных интеллектуальных систем в процедурах порождения нового научного знания насчитывает уже не одно десятилетие. После того, как в начале XX в. классические дедуктивные и индуктивные методы стали отходить на второй план, логика научного открытия была охарактеризована как набор эвристических принципов – в противовес классическому применению индукции или дедукции. Этот набор допущений должен привести к формулированию высказывания, истинность которого будет доказываться позднее более строгими методами [Carmichael, 1922, p. 586]. Поиск оснований эвристического подхода в науке был вытеснен нормативной философией науки, в рамках которой строго различалась контекст открытия (фактические процессы порождения гипотез и теорий) и контекст обоснования (их логическая проверка и валидация) [Arabatzis, 2006, p. 215]. До определенного этапа развития компьютерных технологий ментальные эвристические процессы оставались объектом психологии, социологии и прочих эмпирических наук. Философия науки при этом занималась логическим анализом нормативных научных высказываний.
Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.
Список литературы
1. Ботвинник М.М. Алгоритм игры в шахматы. М.: Наука, 1968. 94 с.
2. Вавилин Е.В. Статус искусственного интеллекта: от объекта к субъекту правовых отношений // Вестник Томского государственного университета. Право. 2022. № 45. С. 147-158.
3. Казанцев Д.А. Правовые механизмы распределения ответственности за вред, причиненный системами искусственного интеллекта // Journal of Digital Technologies and Law. 2025. Т. 3. № 3. С. 446-471.
4. Реформа административной ответственности в России / Под ред. А. Кирина, В. Плигина. М.: Национальный исследовательский университет “Высшая школа экономики”, 2018. 480 с.
5. Alai M. AI Scientific Discovery and Realism // Minds and Machines. 2004. Vol. 14. No. 1. P. 21-42.
6. Baryshnikov P., Velis L., Atakuev M. Natural Language Processing and the Representation of Phenomenal Experience // Technology and Language. 2025. Vol. 6. No. 4. P. 217-239.
7. Carmichael R.D. The Logic of Discovery // Monist. 1922. Vol. 32. No. 4. P. 569-608.
8. Ethics Guidelines for Trustworthy AI. European Commission, Directorate-General for Communications Networks. Luxembourg: Publications Office, 2019. 41 p. URL: https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/ethics-guidelines-trustworthy-ai (дата обращения: 02.03.2026).
9. Diez C.-P., Maia L. da, Nourdin I. Mathematical Research with GPT-5: A Malliavin-Stein Experiment // arXiv:2509.03065 [math]. URL: https://arxiv.org/abs/2509.03065 (дата обращения: 02.03.2026).
10. Döbler C., Vidotto A., Zheng G. Fourth Moment Theorems on the Poisson Space in Any Dimension // Electronic Journal of Probability. 2018. Vol. 23. DOI: 10.1214/18-EJP168
11. Ehrenfeucht A. Allen Newell and Herbert A. Simon. The Logic Theory Machine. A Complex Information Processing System // Journal of Symbolic Logic. 1957. Vol. 22. No. 3. P. 331-332.
12. Evstigneev M.D. What is Kantian Philosophy of Mathematics? An Overview of Contemporary Studies // Kantian Journal. 2021. Vol. 40. No. 2. P. 151-178.
13. Gibbs W.W. Monstrous Moonshine is True // Scientific American. 1998. Vol. 279. No. 5. P. 40-41.
14. Gillies D., Gillies M. Artificial Intelligence and Philosophy of Science from the 1990s to 2020 // Current Trends in Philosophy of Science: A Prospective for the Near Future / Ed. by W.J. Gonzalez. Cham: Springer International Publishing, 2022. P. 65-79.
15. Kim S. Cross-Axiomatic Evolution: A Formal Model of Mutual Axiom Acceptance Between Humans and Artificial Intelligence: PhD Thesis. Independent Researcher, 2025. URL: https://philpapers.org/archive/KIMCEA-7.pdf (дата обращения: 02.03.2026).
16. Langley P. The Computational Support of Scientific Discovery // International Journal of Human-Computer Studies. 2000. Vol. 53. No. 3. P. 393-410.
17. Liu X., Huang D., Yao J. et al. From Black Box to Glass Box: A Practical Review of Explainable Artificial Intelligence (XAI) // AI. 2025. Vol. 6. No. 11. DOI: 10.3390/ai6110285
18. Salih A.M., Raisi-Estabragh Z., Galazzo I.B. et al. A Perspective on Explainable Artificial Intelligence Methods: SHAP and LIME // Advanced Intelligent Systems. 2025. Vol. 7. No. 1. DOI: 10.1002/aisy.202400304
19. Arabatzis T. On the Inextricability of the Context of Discovery and the Context of Justification // Revisiting Discovery and Justification. Dordrecht: Kluwer Academic Publishers, 2006. P. 215-230.
20. Simon H.A. Comments on the Symposium on “Computer Discovery and the Sociology of Scientific Knowledge” // Social Studies of Science. 1991. Vol. 21. No. 1. P. 143-148.
Выпуск
Другие статьи выпуска
Статья сфокусирована на рассмотрении позитивно-диалектической концепции взаимосвязи философии и науки, складывающейся в контексте динамики культуры, которая предложена в новой монографии С. А. Лебедева. Показаны особенности преломления выдвинутого им подхода применительно к многоуровневой интерпретации научного знания. Выявляется также соотношение позитивно-диалектической концепции с разработанным им в серии философско-методологических трудов видением консенсуальной природы научного знания.
В статье анализируются дискуссии о современных отношениях науки, общества и власти на материале коллективной монографии «Наука как политический субъект. Проблемы, аналитика, дискуссии» (ред. В. Н. Порус, В. А. Бажанов. М.: Издательство РОИФН, 2023). В книге обсуждаются условия гармонизации отношений науки и власти путем наделения первой политической субъектностью и автономностью, без чего общественные интересы зачастую превращаются в средство примитивизации и коммерциализации науки. Показывается, что особенно сложна роль политической сферы как медиатора общественных интересов. В целом соглашаясь со звучащим в книге выводом о недостаточной степени осознания социального и политического веса современной науки, автор статьи высказывает мнение, согласно которому рост политической роли науки может быть не столько связан с демократизацией общества (наука в недемократических странах часто имела большее влияние, чем в демократических) или увеличением положительного влияния науки на общество через медицинскую, биологическую экспертизу, что предлагается некоторыми авторами монографии (нейронаука, эпигенетическая экспертиза могут легко стать инструментом политического давления), сколько с осознанием реальной субъектности науки и, как результат, получением относительной самостоятельности, которую и необходимо отстаивать. Особое внимание уделяется перспективам и опасностям политической биологии и политологии, моделям взаимодействия науки и общества в экспертизе проектов.
Статья посвящена анализу проблемы взаимосвязи и соотносимости когнитивного бессознательного, феноменального сознания и сознания доступа. В качестве теоретической рамки используется дистинкция Н. Блока между феноменальным сознанием (субъективный опыт, «каково это быть») и сознанием доступа (информация, доступная для контроля поведения и вербального отчета). На основе этого подхода анализируется характер взаимодействия указанных феноменов с областью неосознаваемых когнитивных процессов. В работе прослеживаются концептуальные истоки, начиная с идей Р. Декарта и Г. В. Лейбница, через психоаналитическую традицию до когнитивного поворота, в результате которого бессознательное было переосмыслено как сфера «когнитивного бессознательного» – совокупности автоматических процессов обработки информации, влияющих на поведение, эмоции и мышление без осознания. Основной целью статьи является эмпирический и теоретический анализ взаимосвязи и разграничения трех ключевых компонентов познавательной деятельности человека: когнитивного бессознательного, феноменального сознания и сознания доступа. Проблема их соотносимости заключается в том, что, несмотря на интуитивную связь в целостном психическом опыте человека, провести четкие концептуальные и эмпирические границы крайне трудно. На примере экспериментов с подпороговым восприятием, «слепотой невнимания» и «слепым зрением» демонстрируется сложность соотнесения нейронной обработки информации с возникновением субъективного опыта (квалиа) и подчеркивается ключевая роль внимания как фильтра. Вопрос о возможности «феноменального бессознательного» рассматривается как открытый. В частности, при сопоставлении сознания доступа и когнитивного бессознательного выявляется проблема их разграничения из-за диспозиционального характера доступности информации. Предложены критерии дифференциации: контролируемость, возможность вербализации и характер интеграции в когнитивные операции. В заключение предлагается модель иерархического взаимодействия, в которой когнитивное бессознательное выполняет функции первичной обработки и фильтрации, феноменальное сознание порождает субъективный опыт, а сознание доступа обеспечивает рациональный контроль и отчет. Делается вывод о том, что дальнейший прогресс в понимании познания связан с исследованием бессознательных процессов, и это также имеет важное значение для сравнения естественного и искусственного интеллекта.
В статье рассматривается возможность расширенного искусственного интеллекта, основывающаяся на параллелях между предполагаемыми случаями когнитивного расширения у человека в соответствии с гипотезой расширенного разума и большими языковыми моделями, способными генерировать ответы на основе информации из внешних источников. Поскольку источником вдохновения для идеи расширенного искусственного интеллекта выступает известная гипотеза Кларка – Чалмерса, в статье оцениваются аргументы как в пользу, так и против возможности когнитивного расширения у человека. Автор подчеркивает важные функциональные отличия между кодируемыми мозгом диспозициональными убеждениями и информацией на внешних носителях. Делается вывод о проблематичности идеи расширения разума в мир без тесной интеграции между мозгом и внешними носителями информации. Указывается, что аналогичные проблемы могут быть характерны и для больших языковых моделей, оснащенных технологией дополненной поиском генерации, но не находящихся в тесном непрерывном информационном контакте с внешним хранилищем информации. В связи с этим отмечается, что для осмысления отношения агентов к внешним информационным средам могут потребоваться более умеренные гипотезы, находящиеся в согласии с текущими методологическими посылками когнитивных наук.
Рассматривается эффект цифрового опосредования, метафорически названный «ленивый мозг». Основная проблема связана с неоднозначностью делегирования когнитивных функций человека цифровым интеракциям. Цель статьи состоит в сопоставлении партнерства с «умными» устройствами, привлекающими возможностями когнитивной разгрузки, с одной стороны, и негативными последствиями, ведущими к «инфантилизации мозга», – с другой. В статье рассматривается «внешняя память», процессы «цифровой деменции», выученной беспомощности, анализируются попытки оправдания галлюцинации ИИ и специфика «AI-лексики». Методологическая стратегия опирается на системный подход к процессам цифрового опосредствования, включает в себя субъектно-ориентированное измерение. Исследование базируется на компаративистском анализе современных позиций отечественных и зарубежных ученых. Особое значение приобретает процедура концептуализации полученных обобщений. Обосновывается вывод о том, что вовлеченность в цифровые интеракции сталкивается с необходимостью «цифрового минимализма». Постоянная подключенность к цифровым технологиям, тесное партнерство с «умными» устройствами и эффект «внешней памяти» не обеспечивают усиление умственных способностей индивида, напротив, нейросеть, выполняя все запросы, ослабляет его когнитивные навыки. Нейрофизиологические деформации и трансформации познавательной активности с доминантой на сканирование информации ведут к несформированности основополагающих мыслительных операций: умения отделять главное от второстепенного, определять основания для сравнения, выявлять причинно-следственные связи и распознавать проблемные ситуации. Оптимизация современной жизнедеятельности на основе цифрового опосредования нуждается в разъяснении рисков самоинфляции человека, возникающих вследствие делегирования компьютеру процессов собственной когнитивной деятельности.
Статья посвящена анализу феномена антропоморфизма в контексте социокультурного восприятия искусственного интеллекта и проблеме культурологической интерпретации последнего. Несмотря на широкое распространение тенденции наделять ИИ человеческими качествами, такая практика сталкивается с принципиальными ограничениями, обусловленными радикальным отличием машинного интеллекта от человеческого. Современные ИИ-структуры, особенно децентрализованные мультиагентные модели и «рассуждающие» языковые системы, демонстрируют принципиально иную логику работы, основанную на статистической обработке данных и алгоритмических процессах, что делает их не подходящими для описания через антропоцентрические метафоры. В статье рассматриваются альтернативные подходы к пониманию природы ИИ, включая использование концепций «инопланетного интеллекта», экосистем и самоорганизующихся структур, а также исследуются параллели между ИИ и изучением роевого поведения у животных, демонстрирующего распределенную природу интеллекта. Подчеркивается не только необходимость преодоления чрезмерной антропоморфизации для более точного научного понимания и этически корректного использования ИИ, но также эпистемическая значимость сохранения антропоцентричных метафор при описании принципов работы искусственных систем для прогресса в когнитивных науках. Исследование предлагает переосмыслить культурные нарративы о машинном интеллекте через призму множественности форм разума, что способствует развитию новых теоретических и практических подходов к взаимодействию человека и ИИ в современном обществе.
В статье обсуждается проект, предложенный Ф. Бэконом в период зарождения науки Нового времени, и реализация его прочтений в технократической цивилизации XX в. Автор опирается на сравнительный метод, исследуя идеи Бэкона и проблемы современной технонауки. Проект модерна, совпавший с началом индустриализации в Англии, преследовал цель с помощью науки и техники реализовать всемогущество человека и его господство над силами преображенной по его замыслам природы. Слова Ф. Бэкона «Знание – сила» стали девизом современной цивилизации, которую в начале XX в. называли «механической», «технической», к концу XX в. – «техногенной», а в XXI в. все чаще называют «технократической». Тезис «Знание – сила» допускает технократическое, экологическое и духовно-экологическое прочтение. Согласно Бэкону, экологические основы сотрудничества с природой могут обеспечить могущество человечества. Проблема технократического насилия над природой в условиях капиталистической экономики и общества потребления, экологический императив в концепциях гармоничного развития техносферы и биосферы исследуются в контекстах трех интерпретаций данного тезиса. Ключом к пониманию могущества может служить эпистемологический критерий «истинное знание – добродетели – полное понимание», который выдвигали розенкрейцеры в отношении науки и ее практического использования. Приводятся примеры идейных параллелей между технологиями, о которых рассказывается в «Новой Атлантиде», и современными инновациями. Ставится проблема этики в отношении нетрадиционных технологий. Автор считает, что в выборе пути цивилизационного развития и культуры будущего ключевым является осознание антропологической сущности техники.
Смерть и умирание – конститутивные и экзистенциальные состояния человека. Одним из ответов, который позволяет преодолеть приносимые умиранием страдания, является паллиативная помощь. В данной статье паллиативная помощь анализируется не только в своем изначальном понимании – как избавление от физических страданий, но как комплексный подход, учитывающий социальные, психологические и духовные потребности пациента и его близких. Основной акцент при этом делается на анализе проблемы субъектности в контексте паллиативной помощи с позиций этико-философского и биоэтического анализа. В качестве ключевых характеристик субъектности умирающего человека в статье описываются автономия и достоинство. Особое внимание уделено этическим моделям, дополняющим принцип уважения автономии: суррогатному принятию решений в виде медицинских завещаний, совместному принятию решений, этике заботы и этике уязвимости. Рассматриваются их преимущества и ограничения в условиях паллиативной помощи, а также делается вывод, что дополнение принципа уважения автономии четырьмя этическими моделями позволяет осуществить более качественную настройку пространства паллиативной помощи, в котором методы дискурсивной рациональности или испрошенного согласия сталкиваются с ограничениями. Отдельно поднимается вопрос о достоинстве пациента, способе его сохранения через терапию достоинства, а также проблемы социальной справедливости в доступе к паллиативной помощи.
В статье предпринимается попытка анализа когнитивных искажений, которые могут проявлять себя в области медицины. Поскольку история медицины дает множество примеров диагностики и методов лечения, которые ныне признаются не просто ошибочными, а не выдерживающими никакой критики с точки зрения правильности диагнозов заболеваний и применяемых для избавления от них лекарственных средств и процедур, то выражается мнение, что конструктивный эмпиризм Б. ван Фраассена описывает историческое развитие медицины ближе к реальному, нежели иные концепции развития естественнонаучного знания. Обращается внимание на сложные условия работы врача, сопряженные с факторами неопределенности и ограниченного времени при постановке диагноза, которые могут приводить к необратимым последствиям в ходе медицинского вмешательства. Констатируется, что значительная доля врачебных ошибок и предубеждений имеет когнитивную природу. Приводится анализ такого рода ошибок и предубеждений, они осмысливаются через призму методологических принципов науки, предлагаются некоторые способы их минимизации. Особый акцент делается на необходимости развития аналитического мышления у врачей и медицинских работников, которое должно дополнять их опыт и интуитивные суждения, часто возникающие при экстренных ситуациях и постановке первоначального диагноза. Подчеркивается значение чек-листов в обыденной медицинской деятельности с целью не допустить ошибок в принятии решений на тех или иных этапах врачебного вмешательства.
В статье обсуждается понятие технологии, предлагаются реконструкция его становления и современное понимание. Формулируются проблемы, заставляющие анализировать и уточнять это понятие: вопрос о времени происхождения (неолит или XVIII столетие?), различие понятий «технология» и «техника», оппозиция узкого и широкого понимания технологии, техническая трактовка технологии. Для разрешения этих проблем автор обращается к работам первых теоретиков технологии – И. Бекмана, Ч. Бэббиджа, Ф. Тейлора. Вторая половина XVIII и XIX столетие – время развития в Европе капитализма и промышленных революций, когда обостряется рыночная конкуренция, в которой выигрывает тот, кто более эффективен в производстве и торговле. Одно из следствий давления капиталистической среды – оптимизация и совершенствование производства. Они проходили под знаком «научной организации производства», что понятно, учитывая бурное развитие в этот период естествознания и инженерии. В свою очередь научный подход к производству предполагал, с одной стороны, анализ производственной деятельности, в результате чего она разбивается на отдельные процессы и операции, с другой – синтез этих новых единиц в целостность. В антропологическом плане разбиению на отдельные единицы и их синтезу соответствуют процессы разделения и кооперации труда. В результате возникает не только представление производства в форме отдельных операций и условий их осуществления, но и разделение и новая кооперация труда и установка на экономию, к которой со временем добавляются установки на стандартизацию и качество изделий, требование исследования производства с целью его совершенствования (позднее также модернизации), необходимость его проектирования и перепроектирования. Автор утверждает, что на развитие технологии влияют два основных фактора: характер деятельности, которая описывается как новая технология, а также особенности социальной среды, в которой эта деятельность сформировалась и функционирует. По мере изменения указанных двух факторов разработчикам и теоретикам приходится вводить новые характеристики технологии. Например, современные организации предполагают работу по их оптимизации и развитию, а их новая среда на несколько порядков сложнее, чем предыдущие. Это заставило ввести в технологию развития организации модели развития, работу с сотрудниками и лидерами, разные стратегии развития.
В статье в рамках синергетического подхода рассмотрена эволюция представлений о кибернетике как науке об управлении. На основе логики, заложенной во всеобщей организационной науке, показано, что рост сложности представлений об управляемой системе (вещи, люди, идеи) приводит к усложнению понимания управляющей системы и выделению трех контуров управления: технического, социального, дискурсивного. Дискурс рассматривается как ментальный инструмент коллективного субъекта, как проект совместного будущего, побуждающий к его реализации. В дискурсивном контуре осуществляется управление пространством культуры, в рамках которого создаются представления о возможности совместного саморазвития в будущем. При проектировании совместного будущего определяющую роль играет не столько сам дискурс, сколько аттрактор пространства культуры будущего автора, обусловливающий парадигму его самоорганизации. Выбираемая парадигма самоорганизации соотносится со сложностью дискурса будущего коллективного автора: простого, сложного, сложностного (предполагающего саморазвитие автора в процессе). Наличие дискурсивного контура управления предполагает возможность влиять на саморазвитие субъекта управления в процессе самого управления путем предложения инструмента согласования дискурса коллективного автора совместного будущего. В качестве этого инструмента выступает этика, что и позволяет говорить об этической кибернетике или кибернетике совместного будущего.
Статистика статьи
Статистика просмотров за 2026 год.
Издательство
- Издательство
- Институт философии
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- 109240, г. Москва, ул. Гончарная, д. 12, стр. 1.
- Юр. адрес
- 109240, г. Москва, ул. Гончарная, д. 12, стр. 1.
- ФИО
- Гусейнов Абдусалам Абдулкеримович (Директор)
- E-mail адрес
- iph@iphras.ru
- Контактный телефон
- +7 (495) 6979109
- Сайт
- https:/iphras.ru