Cognitive Models of Awareness of the Social Consequences of the Algorithmic Gap

A conceptual position on cognitive models of awareness of the consequences of the algorithmic gap has been formed. The concept was based on three groups of theories, including ideas about augmented modernity (D.V. Ivanov), the algorithmic gap as the 4th level of the digital gap (T.S. Martynenko, D.E. Dobrinskaya), and academic identity as a factor in awareness of digitalization (V.E. Drach, Yu.V. Tolkunova). The article formulates definitions of four types of cognitive models of awareness of the consequences of algorithmization: sociotechnical penetration; asymmetric sociocentric; asymmetric technocentric; alienated algorithmic consciousness. The characteristics of the models of cognitive awareness of the consequences of algorithmization are specified based on the results of an empirical study of IT specialists, journalists, and sociologists. The article proposes main directions for overcoming the gap in awareness of the consequences of algorithmization in working with specialists of various fields of training.

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.