Від Азімова до GPT: еволюція проблем безпеки та відповідальності в системах штучного інтелекту

Abstract

У статті здійснена спроба комплексного соціально-філософського аналізу еволюції проблем безпеки та відповідальності в системах штучного інтелекту (ШІ) від класичних «законів робототехніки» Айзека Азімова до сучасних генеративних моделей типу GPT-4. Обґрунтовується необхідність виходу за межі вузькоетичного трактування технологічних ризиків, пропонуючи розглядати їх як фундаментальні виклики для людської ідентичності, екзистенції та соціальної структури. Метою статті є теоретичне обґрунтування та аналізу трансформації інституційних форм освіти в умовах мережевого суспільства, виявлення особливостей просторової, комунікативної та ризикованої динаміки як стійких (традиційних), так і рухливих (слабоінституціоналізованих) освітніх структур у контексті цифровізації та глобалізації соціального буття. Досягненню поставленої мети сприяло застосування наукових методів і підходів за принципом взаємодоповнуваності. Рух дослідницької методології здійснювався від філософського рівня методології (діалектичний метод) до загальнонаукових методів і прийомів (історико-порівняльного аналізу, аналізу і синтезу, абстрагування й формалізації). У статті доведено, що «перший закон» Азімова залишається центральною проблемою, проте сучасні системи ШІ створюють нові форми загроз — від втрати людиною сенсу буття через автоматизацію до підриву критичного мислення та творчої унікальності. Виокремлено низку проблем: непрозорість алгоритмів, упередженість (дискримінація), дефіцит відповідальності та загрозу конфіденційності. На прикладі GPT-4 продемонстровано суперечливість сучасного ШІ, який, попри здатність імітувати творчу діяльність, залишається «вузьким» інструментом, не здатним на справжню інноваційність та розуміння смислів. У висновках підкреслюється, що людина залишається єдиним джерелом справжньої творчості, а подолання технологічних загроз можливе лише через системну гуманітарну експертизу та чітке визначення меж делегування повноважень алгоритмам.