Human-Machine Research Synthesis: Epistemological and Phenomenological Aspects of the Use of Artificial Intelligence Systems in Science

Мұқаба

Толық мәтін

Ашық рұқсат Ашық рұқсат
Рұқсат жабық Рұқсат берілді
Рұқсат жабық Тек жазылушылар үшін

Аннотация

The article focuses on the influence of artificial intelligence (AI) systems on the transformation of research activity and the formation of a new type of human-machine interaction — managed research synthesis. The main point of attention is the identification of difficulties and risks arising in the implementation of AI systems in research projects, as well as the positive effects. The authors propose to consider research synthesis as an optimal way of interaction, in which the leading role belongs to a human being, who retains the ability to form and hold the research goals, as well as to take responsibility for the results obtained. The concepts of subjective reality and phenomenal experience are discussed, emphasizing the impossibility of replacing these qualities in researchers by the computational capabilities of machines. An important direction of further research is the development of effective and safe practices of interaction with AI, aimed at optimizing human cognitive activity and expanding its capabilities in the study of a complex and multidimensional world.

Авторлар туралы

A. Ignatyev

School of Philosophy and Cultural Studies, HSE University; Centre for Global IT Cooperation

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: a.ignatev@ihe.ru
ORCID iD: 0000-0003-4256-0850
Postgraduate Student; Head of Analytical Direction Moscow, Russian Federation; Moscow, Russian Federation

A. Ugleva

School of Philosophy and Cultural Studies, Laboratory of Critical Theory of Culture, HSE University

Email: augleva@ihe.ru
ORCID iD: 0000-0002-9146-1026
PhD, Professor, Leading Researcher Moscow, Russian Federation

Әдебиет тізімі

  1. Анохин К.В. Мозг и память: биология следов прошедшего времени (Доклад на научной сессии общего собрания Российской академии наук «Мозг: фундаментальные и прикладные проблемы» 15–16 декабря 2009) // Вестник Российской академии наук. 2010. Т. 80. № 5–6. С. 455–460.
  2. Бергер П., Лукман Т. Социальное конструирование реальности. Трактат по социологии знания / Пер. с англ. Е. Руткевича. М.: Медиум, 1995.
  3. Витгенштейн Л. Логико-философский трактат / Пер. с нем. И. Добронравова, Д. Лахути; общ. ред. и предисл. В.Ф. Асмуса. М.: Наука, 1958 (2009).
  4. Гаспарян Д.Э. Теория «диалогического я» и рецепция идей М. Бахтина в западных теориях сознания // Наука. Искусство. Культура. 2021. №3 (31). С. 30–48.
  5. Деникин А.А. Философские основания постчеловеческой коммуникативистики // Сибирский философский журнал. 2024. Т. 22, № 1. С. 52–69.
  6. Дубровский Д.И. Биологическая основа познания и антропотехнологическая эволюция. Познание и сознание в междисциплинарной перспективе. Часть 2 / Отв. ред. В.А. Лекторский. М.: ИФРАН, 2014.
  7. Дубровский Д.И. Информация. Сознание. Мозг: Расшифровка мозговых кодов психических явлений. Серия: Философия сознания. № 11. Изд. 2 (дополненное). М.: Ленанд, 2021.
  8. HИгнатьев А.Г., Курбатова Т.А. Дипфейки в цифровом пространстве: основные международные подходы к исследованию и регулированию. M: АНО «Центр компетенций по глобальной ИТ-кооперации», 2023.
  9. Канаев И.А., Дряева Э.Д. Эволюционный путь сознания и разума: когнитом с точки зрения философии // Журнал высшей нервной деятельности. 2023. Т. 73, № 1. C. 124–140.
  10. Князева Е.Н. Понятие ‘Umwelt’ Якоба Фон Икскюля и его значимость для современной эпистемологии // Вопросы философии. 2015. № 5. C. 30–44.
  11. Лекторский В.А. Что есть знание? Знание как предмет эпистемологии / Oтв. ред. В.А. Лекторский. М.: ИФРАН, 2011.
  12. Лекторский В.А. Познание, действие, реальность // Вопросы философии. 2017а. № 9. С. 5–23.
  13. Лекторский В.А. Являются ли иллюзией представления о субъективном мире? Субъективный мир в контексте вызовов современных когнитивных наук / Общ. ред. и сост. В.А. Лекторского, отв. ред. Е.О. Труфанова, А.Ф. Яковлева. М.: Аквилон, 2017б..
  14. Лепский В.Е. Доминирующие этические установки в различных типах научной рациональности и их отражение в моделях В.А. Лефевра / Научнотехническое развитие и прикладная этика / Отв. ред. В.Г. Горохов, В.М. Розин. М.: ИФРАН, 2014. С.181–200
  15. Лепский В.Е. Седьмой социогуманитарный технологический уклад — контуры будущего человечества // Глобальный мир: системные сдвиги, вызовы и контуры будущего: XVII Международные Лихачевские научные чтения, 18–20 мая 2017 г. СПб.: СПбГУП, 2017. С. 357–360.
  16. Лосский Н.О. Обоснование интуитивизма. Серия: Записки Историко-филоло­ гического факультета Императорского Санкт-Петербургского университета, ч. 78. СПб.: Типография М.М. Стасюлевича, 1906.
  17. Полани М. Личностное знание / Пер. с англ. М.Б. Гнедовского, Н.М. Смирновой, Б.А. Старостина. М.: Прогресс, 1985.
  18. Рябцева Н.К. Естественный язык и искусственный интеллект: когнитивный аспект / Язык как он есть. 2023. С. 283–287
  19. Труфанова E.O. Дилемма «nature vs nurture» в стационарных личностных характеристиках. Я. Половина в сознании в междисциплинарной перспективе. Часть 2 / Отв. ред. В.А. Леонидский. М.: ИФРАН, 2014.
  20. Юлина Н.С. Физикализм: дивергентные векторы исследования сознания // Во­ просы философии, 2011. №9. С. 153–166.
  21. Baars B.J. A Cognitive Theory of Consciousness. New York: Cambridge University Press, 1988.
  22. Baum S. Artificial Interdisciplinary: Artificial Intelligence for Research on Complex Societal Problems. Philosophy & Technology. 2020. N 34. P. 45-63.
  23. Chalmers D.J. Moving Forward on the Problem of Consciousness. Journal of Consciousness Studies. Imprint Academic. 1997. Vol. 4, N 1. P. 3-46.
  24. De Ceglia R., Ledonne A., Litvin D.G. et al. Specialized astrocytes mediate glutamatergic gliotransmission in the CNS. Nature. 2023. N 622. P. 120-129.
  25. Elbadawi M., Li H., Basit A., Gaisford S. The Role of Artificial Intelligence in Generating Original Scientific Research. International Journal of Pharmaceutics. 2024. Vol. 652. P. 1-5.
  26. Guzman A., Lewis S. Artificial intelligence and communication: A Human-Machine Communication research agenda. New Media & Society. 2019. N 22. P. 70-86.
  27. Hogan A. et al. Knowledge graphs. ACM Computing Surveys (CSUR). 2021. Vol. 54, N 4. P. 1-37.
  28. Ke Y.H et al. Retrieval augmented generation for 10 large language models and its generalizability in assessing medical fitness. Nature, npj Digital Medicine. 2025. N 8. P. 187.
  29. Levine J. Materialism and Qualia: the Explanatory Gap. Pacific Philosophical Quarterly. 1983. Vol. 64. P. 354-361.
  30. Lewis C.I. Mind and the world-order: Outline of a theory of knowledge. New York: Charles Scribner's Sons, 1929.
  31. Ojelanki N, Rowe F. Should We Collaborate with AI to Conduct Literature Reviews? Changing Epistemic Values in a Flattening World. Journal of the Association for Information Systems. 2024. N 25(1). P. 122-136.
  32. Peer M. et al. Structuring Knowledge with Cognitive Maps and Cognitive Graphs. Trends in Cognitive Sciences. 2021. Vol. 25, Iss. 1. P. 37-54.
  33. Rabeyron T. Finkel A. Consciousness, Free Energy and Cognitive Algorithms. Front. Psychol. 2020. N 11. P. 1675.
  34. Drake-Clark et al. Book Review: Reissman C. K. Narrative Methods for the Human Sciences. Adult Education Quarterly. 2008. N 59(2). P. 176-177.
  35. Tononi G. An information integration theory of consciousness. BMC Neuroscience, 2004. Vol. 2, N 5. P. 42.
  36. Uexkull J. Von Umwelt und Innenwelt der Tiere. Berlin: Verlag von Julius Springer, 1909.
  37. Younas A., Zeng Yi. A Philosophical Inquiry into AI-Inclusive Epistemology. 2024. URL: SSRN: https://ssrn.com/abstract=4902415 (date of access: 03.05.2025).
  38. Zhentao Xu, Cruz M. J., Guevara M., Wang T., Deshpande M., Wang X., Li Z. Retrieval-Augmented Generation with Knowledge Graphs for Customer Service Question Answering. Proceedings of the 47th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR '24), Association for Computing Machinery. New York, 2024. P. 2905-2909.

© Russian Academy of Sciences, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».