Искусственный интеллект и новые фронты мировой политики

Автор: Денис Аветисян

Статья исследует, как вовлечение разработчиков и специалистов по ИИ в процессы критической рефлексии и коллективные действия может стать ключевым фактором в управлении геополитическими рисками, связанными с развитием искусственного интеллекта.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

Необходимость участия специалистов в формировании стратегий развития ИИ в контексте международной политической экономики и алгоритмического коллективизма.

Несмотря на растущие усилия по международному регулированию искусственного интеллекта, существующие подходы зачастую оказываются недостаточными для обеспечения этичного и ответственного развития технологий. В работе «AI Workers, Geopolitics, and Algorithmic Collective Action» рассматривается возможность преодоления этих ограничений путем вовлечения разработчиков ИИ в процессы принятия решений. Основной тезис заключается в том, что активизация критического осмысления и коллективных действий среди ИИ-специалистов может стать ключевым фактором в формировании более справедливого и устойчивого развития технологий, учитывающего геополитические аспекты. Способны ли методы партисипаторного дизайна стимулировать осознанное и ответственное поведение разработчиков, способствуя тем самым формированию алгоритмического коллективного действия?

Сдвиг Власти: От Государств к Алгоритмам

Традиционные теории международных отношений, сформировавшиеся в эпоху доминирования государств как главных акторов на мировой арене, испытывают значительные трудности в адекватном объяснении растущего влияния негосударственных субъектов, таких как разработчики искусственного интеллекта. Эти теории, основанные на концепциях суверенитета, баланса сил и национальной безопасности, изначально не предусматривали возможность того, что частные компании или технологические консорциумы могут обладать сравнимой, а в некоторых случаях и превосходящей, властью над государствами. Возникающие алгоритмические инструменты, способность к сбору и анализу огромных объемов данных, а также потенциал для автоматизации принятия решений создают новые формы влияния, которые не поддаются традиционным категориям и требуют переосмысления базовых принципов геополитического анализа. Игнорирование этого сдвига ведет к неполному пониманию современных международных процессов и упускает из виду ключевые факторы, определяющие будущее мирового порядка.

Способность негосударственных субъектов, таких как разработчики искусственного интеллекта, оказывать влияние на геополитическую обстановку стремительно возрастает, что ставит под вопрос устоявшиеся нормы международных отношений. Ранее геополитическая власть рассматривалась как прерогатива государств, однако появление и развитие мощных технологических компаний, способных формировать информационное пространство, влиять на экономические процессы и даже разрабатывать автономные системы вооружений, существенно меняет эту картину. Данные организации, обладая значительными ресурсами и технологическим превосходством, способны проводить независимую политику, заключать союзы и оказывать давление на государства, что приводит к размыванию границ между государственным и частным влиянием. Это требует переосмысления традиционных подходов к анализу международных отношений и учета новых акторов, определяющих современный мировой порядок.

Традиционные представления о геополитической власти, фокусирующиеся исключительно на государствах, требуют переосмысления. Современный мир демонстрирует растущее влияние негосударственных акторов, таких как разработчики искусственного интеллекта, чьи возможности формировать международные процессы становятся все более значимыми. Анализ власти, ограничивающийся государственными институтами, больше не позволяет адекватно оценить реальную картину. Необходим переход к многоуровневому пониманию, учитывающему взаимодействие различных сил — от правительств и международных организаций до частных компаний и технологических гигантов. Игнорирование этого сдвига ведет к неполным и ошибочным прогнозам относительно будущего миропорядка, поскольку ключевые факторы влияния выходят за рамки традиционных государственных границ и институтов.

Искусственный Интеллект: Новые Агенты Влияния

Специалисты в области искусственного интеллекта (ИИ) обладают политическим влиянием, выступая ключевыми узлами в разработке и внедрении мощных технологий. Их экспертные знания и принимаемые решения непосредственно формируют функциональность и возможности ИИ-систем, используемых в различных сферах, включая оборону, экономику и социальное управление. Этот процесс означает, что специалисты по ИИ не просто технические исполнители, но и активные участники формирования технологической политики и, как следствие, оказывают влияние на геополитические стратегии и общественные изменения. Влияние проявляется в конкретных технических решениях, архитектуре систем и выборе приоритетов при разработке, определяя, как технологии ИИ будут применяться и какие последствия они будут иметь.

Экспертиза и принятие решений специалистами в области искусственного интеллекта (ИИ) оказывают непосредственное влияние на развитие технологий ИИ, что, в свою очередь, формирует геополитические стратегии. Разработка и внедрение алгоритмов машинного обучения, особенно в сферах обороны, кибербезопасности и анализа данных, напрямую определяют возможности государств и их влияние на международной арене. Специалисты, участвующие в создании этих систем, определяют их функциональность, точность и предвзятость, что может привести к усилению или ослаблению позиций определенных стран. Например, развитие систем распознавания лиц и анализа больших данных может использоваться для мониторинга, прогнозирования и контроля, а также для разработки новых видов вооружений, что оказывает существенное влияние на баланс сил в мире.

Влияние специалистов в области искусственного интеллекта (ИИ) выходит за рамки корпоративных целей и способно приводить к значительным общественным и политическим изменениям благодаря их непосредственному участию в разработке и внедрении технологий ИИ. Их экспертные оценки и принимаемые решения формируют функциональность и возможности ИИ-систем, которые, в свою очередь, оказывают влияние на различные сферы жизни, включая государственное управление, экономику и социальные процессы. Поскольку ИИ-системы все шире применяются для анализа данных, автоматизации процессов и принятия решений, действия специалистов в области ИИ могут косвенно, но существенно, влиять на политические стратегии, общественное мнение и социальные нормы, приводя к долгосрочным последствиям, выходящим за рамки изначальных коммерческих задач.

Связь между специалистами в области искусственного интеллекта и коллективными действиями, координируемыми алгоритмами, формирует новый подход к влиянию и, потенциально, контролю. Наблюдается тенденция к переходу к «снизу-вверх» вмешательству, где сами разработчики ИИ выступают в качестве агентов изменений. Это предполагает, что коллективные действия, организованные и поддерживаемые этими специалистами, могут влиять на траекторию развития и внедрения технологий искусственного интеллекта, а также на связанные с ними политические и социальные последствия. Вместо традиционных «сверху-вниз» подходов, где регулирование и контроль исходят от государственных органов или крупных корпораций, акцент смещается на действия самих создателей алгоритмов, использующих свои знания и влияние для формирования желаемых результатов.

Концентрация Власти и Пробелы в Управлении

Неолиберальная политика, характеризующаяся дерегулированием рынков и приватизацией, способствовала концентрации власти в руках немногих доминирующих компаний в сфере искусственного интеллекта (ИИ). Политика свободной торговли и ослабление антимонопольного контроля позволили этим компаниям масштабировать свою деятельность и приобретать конкурентов, что привело к формированию олигополистических структур. Эта концентрация не ограничивается экономическим влиянием; благодаря развитию технологий ИИ и анализу больших данных, эти компании обладают значительным геополитическим охватом, влияя на международные отношения и национальную безопасность. В частности, контроль над ключевыми алгоритмами, инфраструктурой данных и рынками технологий позволяет этим организациям оказывать влияние на политические процессы и формировать глобальную повестку дня.

Концентрация власти в руках немногих компаний, разрабатывающих искусственный интеллект, усиливается за счет механизмов паноптического контроля. Данные механизмы предполагают сбор и анализ обширных объемов информации о пользователях, сотрудниках и потенциальных конкурентах, что позволяет осуществлять постоянный мониторинг и контроль за их действиями. Это включает в себя сбор данных через различные источники, такие как онлайн-активность, социальные сети, устройства IoT и системы видеонаблюдения, а также применение алгоритмов машинного обучения для выявления закономерностей и прогнозирования поведения. Подобный всеобъемлющий сбор и анализ данных создает асимметричное распределение информации, позволяя доминирующим компаниям укреплять свою власть и контролировать рыночные процессы, а также оказывать влияние на принятие решений в различных сферах общественной жизни.

Существующие рамки управления искусственным интеллектом (ИИ) демонстрируют неспособность эффективно решать проблему концентрации власти в руках нескольких доминирующих компаний. Анализ текущих нормативных актов и политик показывает, что они часто исходят из предпосылок о децентрализованной разработке и применении ИИ, что противоречит наблюдаемой тенденции к монополизации рынка. В частности, принципы, касающиеся прозрачности, подотчетности и справедливости, труднореализуемы в условиях, когда ключевые решения принимаются ограниченным кругом лиц, обладающих значительными ресурсами и влиянием. Несмотря на усилия по разработке этических кодексов и стандартов, фактическое исполнение этих принципов затруднено из-за отсутствия эффективных механизмов контроля и правоприменения, способных противостоять влиянию крупных корпораций. Это приводит к ситуации, когда существующие рамки управления ИИ не только не смягчают, но и усиливают дисбаланс власти, способствуя дальнейшей концентрации контроля над технологией и ее применением.

Критический анализ и методы участия, такие как партисипативный дизайн, являются необходимыми для формирования более справедливых и эффективных стратегий управления искусственным интеллектом. Данный подход предполагает активное вовлечение заинтересованных сторон, включая разработчиков ИИ, в процесс определения и решения этических и социальных проблем, связанных с развитием технологий. Особое внимание уделяется сочетанию формального регулирования со «снизу-вверх» инициативами, направленными на поддержку и расширение прав работников, занятых в сфере разработки и обслуживания систем ИИ. Такой комбинированный подход позволяет учесть специфику и потребности различных групп заинтересованных сторон, а также повысить легитимность и эффективность принимаемых решений в области управления ИИ.

Навигация по Рискам: От Безопасности к Автономному Оружию

Вопросы безопасности, связанные с развитием искусственного интеллекта, приобретают первостепенное значение. По мере усложнения систем ИИ, возрастает потребность в заблаговременных мерах по смягчению потенциальных рисков. Исследования показывают, что недостаточно просто реагировать на возникающие проблемы — необходима проактивная стратегия, включающая в себя разработку надежных механизмов контроля и предвидения нежелательных последствий. Особое внимание уделяется обеспечению соответствия алгоритмов этическим нормам и принципам прозрачности, что позволит минимизировать вероятность непреднамеренных ошибок или злоупотреблений. Эффективное управление рисками в сфере ИИ требует междисциплинарного подхода, объединяющего усилия специалистов в области компьютерных наук, этики, права и социологии, для создания устойчивых и безопасных систем, служащих на благо человечества.

Разработка автономных систем вооружения представляет собой острую проблему, поскольку они все больше полагаются на коллективные действия, координируемые алгоритмами. Эти системы, способные самостоятельно выбирать и поражать цели, не просто автоматизируют существующие военные процессы, а создают качественно новый уровень принятия решений, делегируя его сложным алгоритмам. Вместо четкой цепочки командования, решения принимаются в результате взаимодействия множества программных агентов, что приводит к непредсказуемым последствиям и затрудняет установление ответственности. Такая «коллективная автономия» требует глубокого понимания принципов, по которым эти алгоритмы взаимодействуют, и потенциальных рисков, возникающих из-за их непредсказуемости и отсутствия человеческого контроля. Исследование данной области становится критически важным для обеспечения безопасности и предотвращения нежелательных последствий в будущем.

Исследования науки и технологий предоставляют критически важный контекст для понимания того, как искусственный интеллект и автономные системы оружия формируются не только техническими инновациями, но и социальными, политическими и культурными силами. Эти исследования показывают, что технологии не развиваются в вакууме, а являются результатом конкретных решений, ценностей и предубеждений, заложенных в них разработчиками и институтами. Анализ социальных процессов, формирующих эти технологии, позволяет выявить потенциальные предвзятости, непредвиденные последствия и этические дилеммы, которые могут возникнуть при их развертывании. Понимание этой социальной обусловленности необходимо для разработки более ответственных и справедливых подходов к управлению развитием и внедрением искусственного интеллекта, а также для смягчения рисков, связанных с автономными системами оружия, путем критической оценки их предполагаемого использования и влияния на общество.

Комплексный подход к управлению искусственным интеллектом требует приоритета этических соображений и сохранения человеческого контроля, даже по мере развития возможностей ИИ. Существующие нормативные рамки нуждаются в дополнении мерами, направленными на расширение прав и возможностей специалистов, работающих с ИИ, превращая их в активных агентов перемен. Осознание того, что именно люди, проектирующие, обучающие и внедряющие эти системы, несут ответственность за их воздействие, является ключевым. Необходимо стимулировать развитие профессиональных стандартов, этических кодексов и механизмов отчетности для работников отрасли ИИ, позволяя им активно формировать более безопасное и ответственное будущее этой технологии. Подобный подход позволит не только минимизировать риски, связанные с развитием ИИ, но и обеспечить его соответствие общественным ценностям и потребностям.

Данное исследование справедливо указывает на ограниченность формальных механизмов управления искусственным интеллектом. Вместо погони за иллюзорной гарантией контроля, акцент на вовлечении “AI-работников” посредством партисипативного дизайна представляется более перспективным подходом. Ведь, как заметил Линус Торвальдс, “Разговоры о гарантиях — это просто переговоры с вероятностью”. Устойчивость системы не в жёстких рамках, а в способности адаптироваться к непредсказуемости, что достигается благодаря критическому осмыслению и коллективным действиям тех, кто непосредственно формирует её основу. Попытки построить “идеальную” систему обречены на провал; гораздо важнее создать экосистему, способную эволюционировать и самокорректироваться.

Что дальше?

Представленная работа, стремясь обойти формальные ограничения в управлении искусственным интеллектом, неизбежно сталкивается с вопросом о масштабируемости. Вовлечение “работников ИИ” в процессы критической рефлексии и коллективных действий представляется не строительством системы, а скорее взращиванием экосистемы. Каждый архитектурный выбор в этой области — это, по сути, пророчество о будущей точке отказа, о непредсказуемом сбое, который рано или поздно проявится.

Настоящая устойчивость, как показывает анализ, начинается там, где кончается уверенность в полноте контроля. Исследование ставит под вопрос саму концепцию “управления” ИИ, предлагая вместо этого фокусироваться на создании условий для осознанного страха — мониторинга не ради предотвращения ошибок, а ради готовности к ним. Остается открытым вопрос о том, как обеспечить репрезентативность “работников ИИ” и избежать формирования новых форм цифрового неравенства.

Дальнейшие исследования должны быть направлены не на поиск идеальных алгоритмов управления, а на изучение динамики самоорганизации в сложных системах. Понимание того, как коллективные действия возникают спонтанно, а не по плану, может оказаться более ценным, чем попытки построить централизованные механизмы контроля. И, возможно, самое важное — признать, что истинная задача не в том, чтобы предсказать будущее ИИ, а в том, чтобы подготовиться к его непредсказуемости.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.17331.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-24 11:02