Научный архив: статьи

В обзоре представлен критический анализ первого русскоязычного издания монографии Марка Уилсона «Имитация строгости: альтернативная история аналитической философии» (2024, перевод В. В. Целищева). Основная задача состояла в обнаружении достаточных оснований для центральной авторской формулировки: аналитическая философия XX в., романтизируя принципы логического эмпиризма, ошибочно заменила подлинную научную строгость на ее имитацию, выраженную в процедурах формальной аксиоматизации. Методологически обзор построен на последовательном разборе ключевых вех нетривиального исследования. Исследуется то, как Уилсон противопоставляет жесткую аксиоматику мультишкальным архитектурам современной науки, где различные уровни описания взаимодействуют через специфичные «корректирующие инструкции». Отдельно рассматривается уилсоновская критика философских категорий на примере каузальности. В обзоре показано, как реализуется авторская программа расширенного реализма, где референция и истина получают новую интерпретацию через понятие «корректирующих циклов» между уровнями описания

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.

В статье анализируются современные исследования этических аспектов ИИ, результаты которых были опубликованы за последние 5 лет. Рассмотрены ключевые проблемы: прозрачность алгоритмов, распределение ответственности, дискриминация, защита данных. Выявлены противоречия между теорией и практикой, раскрыты причины доминирования технократического подхода. Особое внимание уделено военному применению ИИ и необходимости разработки практических механизмов реализации этических принципов.