Когнитивные модели осознания социальных последствий алгоритмического разрыва

Сформирована концептуальная позиция о когнитивных моделях осознания последствий алгоритмического разрыва. Основу концепции составили три группы теорий, включающие идеи о дополненной современности (Д.В. Иванов), об алгоритмическом разрыве как четвертом уровне цифрового разрыва (Т.С. Мартыненко, Д.Е. Добринская), об академической идентичности, как факторе осознания цифровизации (В.Е. Драч, Ю.В. Торкунова). Сформулированы определения четырех типов когнитивных моделей осознания последствий алгоритмизации: социотехнического проникновения; асимметричная социоцентричная; асимметричная техноцентричная; отчужденного алгоритмического сознания. Характеристики моделей когнитивного осознания последствий алгоритмизации конкретизированы по результатам эмпирического исследования ИТ-специалистов, журналистов, социологов. Предложены основные направления работы по преодолению разрыва в осознании последствий алгоритмизации в работе со специалистами различных профилей подготовки.

1. Россия готовится закрепить за человеком решающую роль при применении ИИ в общественно значимых сферах: общество. URL: https://iz.ru/2041992/2026-02-13/ii-ogranichat-v-priniatiireshenii-v-sotcialno-znachimykh-sferakh (Дата обращения: 8.03.2026)

2. Иванов Д.В. Критическая теория цифровизации: господство алгоритмической рациональности и бунт аутентичности // Журнал социологии и социальной антропологии. 2023. № 26(3). С. 7–35. https://doi.org/10.31119/jssa.2023.26.3.1.

3. Иванов Д.В. Расширенная современность: эффекты постглобализации и пост-виртуализации // Социологические исследования. 2020. № 5. С. 44–55.

4. Мартыненко Т.С., Добринская Д.Е. Социальное неравенство в эпоху искусственного интеллекта: от цифрового к алгоритмическому разрыву // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. 2021. № 1. С. 171–192.

5. Драч В.Е., Торкунова Ю.В. Цифровая турбулентность в высшем образовании: ИИ как вызов академической идентичности // ДИСКУРС. 2025. Т. 11. № 4. С. 61–75. DOI: 10.32603/2412-85622025-11-4-61-75.

6. Воденко К.В. Академическое лидерство и высшее образование в контексте развития транспрофессиональной идентичности в условиях цифровизации и регионализации // Социальные и гуманитарные знания. 2022. № 3. URL: https://www.npitu.ru/upload/medialibrary/f0f/l5ccuqa1q9j1xkas12of5l5u8vxhbti/публикация%20(2022)%20Воденко%20К.В.%20Академическое%20лидерство%20и%20высшее%20образование.pdf (дата обращения: 28.02.26).

7. Буякова К.И., Дмитриев Я.А., Иванова А.С., Фещенко А.В., Яковлева К.И. Отношение студентов и преподавателей к использованию инструментов с искусственным интеллектом в вузе // Образование и наука. 2024. № 26(7). С. 160–193. DOI: 10.17853/1994-5639-2024-7-160-193.

8. Пономарёв А.М. Технологии искусственного интеллекта в контексте теорий П.А. Сорокина и Б. Латура // Вестн. Удм. ун-та. Социология. Политология. Международные отношения. 2025. Т. 9. Вып. 1. С. 9–13. https://doi.org/10.35634/25879030-2025-9-1-9-13

9. Meghanathan N. Quantifying the Theory Vs. Programming Disparity using Spectral Analysis // Artificial Intelligence and Fuzzy Logic System. 2022. Vol. 4. Iss. 1.

10. Предсказание достижений ИИ «Горький урок» Рича Саттона / Business Svaha Media // Дзен. URL: https://dzen.ru/a/ZV9XEL-ROUHoeN3J. (Дата обращения: 8.03.2026).

11. Драч В.Е., Торкунова Ю.В. Цифровая турбулентность в высшем образовании: ИИ как вызов академической идентичности // ДИСКУРС. 2025. Т. 11. № 4. С. 61–75. DOI: 10.32603/2412-85622025-11-4-61-75.

12. Гусельцева М.С. Обзор книги Joachim Diederich «The Psychology of Artificial Superintelligence» // Новые психологические исследования. 2025. № 3. С. 312–337. DOI: 10.51217/npsyresearch_2025_05_03_15

13. Сравнительный анализ ценностей молодых российских и китайских предпринимателей в координатах менеджмента: методика исследования и некоторые выводы / П.П. Дерюгин, Л.А. Лебединцева, Ц. Цзинь, А.С. Шиляева // Россия и Китай: история и перспективы сотрудничества: материалы VII межд. науч.-практ. конф., Благовещенск Хэйхэ, 22–23 мая 2017 г. Вып. 7. Благовещенск Хэйхэ: Благовещенский гос. пед. Ун-тет, 2017. С. 267–271.

14. Дерюгин П.П., Лебединцева Л.А., Ярмак О.В., Травин Р.А. Ценности и человеческий капитал сотрудников корпорации: опыт сетевой диагностики // Научный результат. Социология и управление. 2020. Т. 6. № 4. С. 10–25. DOI: 10.18413/2408-9338-2020-6-4-0-1.