Технологии искусственного интеллекта стали частью нашей повседневности: голосовые помощники, рекомендательные системы, генеративные нейросети и AI-агенты проникают во все сферы нашей жизни — от выбора фильма до управления сложными производствами. Но наше общество относится к этому явлению с осторожностью. Подробнее — в комментарии ведущего консультанта практики «Гостех» Аналитического центра ВЦИОМ Николая Серенченко.
Пользовательская осознанность
Согласно данным АЦ ВЦИОМ за июль 2026 года, две трети респондентов (67%) выступают за избирательное применение ИИ — только там, где польза от него очевидна, а риски сведены к минимуму. Сторонников повсеместного внедрения ИИ не больше 19%. О чем говорят эти числа? Речь здесь, вероятно, идет не столько о технофобии, сколько о пользовательской осознанности — запросе на ясные правила для разработчиков и эксплуатантов ИИ-систем, которые должны опираться на моральные императивы, оформленные в правовую норму.
На вопрос «Может или не может ИИ принимать решения в соответствии с морально-этическими нормами?» 51% опрошенных ответили утвердительно. Противоположного мнения придерживаются 34% респондентов — ИИ «никогда не сможет» автономно принимать решения этического характера.
Как видим, согласия по этому вопросу нет, так как он, вероятно, не столько о возможностях машины, сколько о готовности человека принять ИИ в качестве равного себе морального субъекта. Более того, это вопрос о (не)повторимости человеческой природы: способен ли ИИ воспроизвести моральную автономность человека, может ли он отвечать на вопрос «Что такое хорошо и что такое плохо?», если сам человек, как показывает наша история, с трудом находит (и находит ли?) на него однозначный ответ.
Впрочем, неоднозначность ответов респондентов сменяется их однозначностью, когда речь заходит о жизни и здоровье индивида. Только 3% опрошенных готовы доверить себя ИИ-врачу, 82% допускают применение ИИ лишь в качестве помощника врача, 11% отказывают ему в субъектности — категорически против диагностирования и лечения на основе решений искусственного интеллекта.
Необходима регуляторная определенность
Массовое внедрение ИИ в социально чувствительных отраслях — медицине, пассажирских перевозках, образовании — ускорится, если общество примет ясные и недвусмысленные правила распределения ответственности.
А пока что морально-этическая неопределенность и производная от нее регуляторная неопределенность тормозят массовое внедрение даже хорошо и глубоко проработанных технологий.
Например, массовый запуск беспилотного пассажирского транспорта — как общественного, так и личного, — с технической точки зрения станет возможен уже в ближайшее время. Однако отсутствие общественного консенсуса по ряду этических дилемм — как ИИ должен в аварийной ситуации определять, кому уцелеть, а кому нет; кто несет ответственность за ДТП и другие спорные вопросы, — сдерживает массовое внедрение беспилотников. Поэтому сейчас законодатели, ученые и эксперты ведут напряженную работу: прорабатываются различные варианты правового регулирования, без которых беспилотный автомобиль не выйдет на дороги общего пользования.
И таких «болевых» точек немало. Взять хотя бы предвзятость алгоритмов — поскольку ИИ обучается на данных, созданных людьми, он неизбежно наследует наши стереотипы. Это приводит к систематическим ошибкам при найме сотрудников или выдаче кредитов, невольно дискриминируя целые группы по социальному, этноконфессиональному, материальному признакам.
Или проблема «черного ящика» — мы не всегда можем понять логику ИИ при решении той или иной задачи. В практической плоскости это означает, что, например, врач должен довериться ИИ и взять в работу диагноз, который он не может перепроверить, что, однако, не снимает с врача ответственность за здоровье пациента.
Впервые регулируется поведение не людей, а математических моделей
Индустрия работает с этой проблемой. Регулярно выходят и обновляются корпоративные, отраслевые, страновые ИИ-кодексы и стандарты. Это важный процесс, исторический по своему значению — впервые мы пытаемся описывать и регулировать на языке этики и права вероятностное поведение не людей, как это было раньше, а математических моделей.
Пока что в медиа больше говорят о емкости контекстных окон новейших LLM [1], производительности «железа» и т.д. Однако не менее важно говорить об алгоритмической справедливости, о нашей способности выработать этико-правовой контур, который позволит перевести моральные императивы на язык страховых коэффициентов, инженерных протоколов и т.д. От этого (не в последнюю очередь) зависит, какой будет наша экономика в следующие 30-50 лет.
[1] Большая языковая модель — тип искусственного интеллекта на основе глубоких нейросетей, который обучен на огромных объемах текста.