Страницы: 160-169 | DOI: 10.37724/RSU.2026.78.2.016 |
EDN: — | УДК: 159.923.2:004
Аннотация В статье представлено теоретическое обоснование и эмпирическая верификация концепции гибридной антропотехнической реальности «Человек — Искусственный интеллект — Человек» как формы социально-психологического взаимодействия. Показано, что включение искусственного интеллекта (далее — ИИ) в структуру коммуникации приводит к перераспределению когнитивных функций между человеком и технологиями ИИ. Целью исследования является теоретическое обоснование и эмпирическая верификация концепции гибридной антропотехнической реальности «Человек — ИИ — Человек» как формы социально-психологического взаимодействия. Задачи исследования состоят в том, чтобы провести теоретический анализ трансформации структуры взаимодействия в условиях внедрения ИИ и обосновать переход от системы «Человек — Человек» к новой реальности «Человек — ИИ — Человек», разработать концепцию гибридной антропотехнической реальности, определив ее структурные уровни и функциональные характеристики; эмпирически оценить влияние использования ИИ на эффективность и характер социального взаимодействия, а также определить роль субъектной позиции человека. Гипотеза заключается в положениях о том, что включение технологий ИИ в структуру межличностного взаимодействия приводит к формированию новой антропотехнической реальности «Человек — ИИ — Человек», проявляющейся в системном повышении эффективности взаимодействия и изменении его коммуникативных и поведенческих характеристик по сравнению с системой «Человек — Человек»; эффективность функционирования реальности «Человек — ИИ — Человек» определяется активной субъектной позицией человека. Для верификации гипотезы использованы теоретический анализ, лабораторный эксперимент с межгрупповым дизайном (n = 60), экспертная оценка эффективности взаимодействия, анализ поведенческих стратегий (методика Томаса — Килманна), статистическая обработка данных (t-критерий Стьюдента, U-критерий Манна — Уитни). Результаты эмпирического исследования показывают, что использование ИИ повышает эффективность взаимодействия на 25 %, снижает временные затраты на достижение договоренностей и переводит стратегии взаимодействия от конкурентных к кооперативным. Также было зафиксировано, что эффективность взаимодействия зависит от способа использования технологий ИИ. Максимальные показатели достигаются при рефлексивной интерпретации рекомендаций ИИ, тогда как некритичное следование рекомендациям приводит к снижению качества решений. Полученные результаты позволяют рассматривать взаимодействие с ИИ как формирующуюся форму социального взаимодействия, характеризующуюся опосредованностью коммуникации и повышенными требованиями к субъектной позиции человека. Перспективы исследования связаны с анализом изменений социально-психологических процессов в системе взаимодействия «Человек — ИИ — Человек». Особое значение имеет изучение формирования субъектности и ответственности в условиях опосредованной коммуникации, а также выявление закономерностей распределения ролей, влияния и кооперации в гибридных антропотехнических системах.
нет
Список литературы
1. Андреева Г. М. Презентации идентичности в контексте взаимодействия // Психологические исследования. — 2012. — Т. 5, № 26. — С. 1. — DOI: https://doi.org/10.54359/ps.v5i26.731.
2. Гофман О. О., Кузьмин А. Ю., Ковальчук С. В. Симбиотическое взаимодействие «человек — искусственный интеллект» в системах поддержки принятия решений // Организационная психология. — 2025. — Т. 15, № 1. — С. 297–321.
3. Емельяненко В. Д., Яненко Е. М. Человек и интернет. Диалектика знаний и информации // Философские проблемы информационных технологий и киберпространства. — 2021. — № 2. — С. 4–21.
4. Зинченко В. П. Психология предметного действия. — М. : Принт, 2022. — 384 с.
5. Климов Е. А. Психология труда / под ред. Е. А. Климова, О. Г. Носковой. — 2-е изд., перераб. и доп. — М. : Юрайт, 2023. — 308 с.
6. Лебедев А. Н. Искусственный интеллект и психология // Ученые записки Института психологии РАН. — 2023. — Т. 3, № 2. — С. 6–22. — DOI: https://doi.org/10.38098/proceedigs_2022_02_03_03.
7. Леньков С. Л., Рубцова Н. Е., Кочнева А. Ю. Методологическое обоснование нового профессионального типа «Человек — Искусственный интеллект» в системе классификации профессий // Вестник Тверского государственного университета. Сер. «Педагогика и психология». — 2026. — № 1 (74). — С. 75–88. — DOI: https://doi.org/10.26456/vtpsyped/2026.1.075.
8. Ломов Б. Ф. Психическая регуляция деятельности. Избр. тр. — М. : ИП РАН, 2006. — 624 с.
9. Майерс Д. Интуиция. Возможности и опасности. Исследование социального мышления и интуитивных процессов. — СПб. : Питер, 2012. — 272 с.
10. Щедровицкий П. Г. Введение в философскую и педагогическую антропологию. Работы 1981–1996 годов. — М. : Политическая энциклопедия, 2018. — 359 с.
11. Энгельмейер П. К. Современная философия // Философия техники. — Вып. 2. — М., 1912. — 160 с.
12. Glikson E., Woolley A.W. Human trust in artificial intelligence. Review of empirical research // Academy of Management Annals. — 2020. — Vol. 14, N 2. — Pp. 627—660. — DOI: https://doi.org/10.5465/annals.2018.0057.
13. Guidelines for human-AI interaction / S. Amershi, D. Weld, M. Vorvoreanu [et al.] // Proceedings of the 2019 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. — 2019. — Pp. 1–13. — DOI: https://doi.org/10.1145/3290605.3300233.
14. Hollan J., Hutchins E., Kirsh D. Distributed cognition: Toward a new foundation for human-computer interaction research // ACM Transactions on Computer-Human Interaction. — 2000. — Vol. 7, N 2. — Pp. 174–196. — DOI: https://doi.org/10.1145/353485.353487.
15. Hybrid intelligence / D. Dellermann, P. Ebel, M. Söllner, J. M. Leimeister // Business & Information Systems Engineering. — 2019. — Vol. 61, N 5. — Pp. 637–643. — DOI: https://doi.org/10.1007/s12599-019-00595-2.
16. Is the most accurate AI the best teammate? Optimizing AI for teamwork / G. Bansal, B. Nushi, E. Kamar, E. Horvitz // Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. — 2021. — Vol. 35, N 13. — Pp. 11405–11414. — DOI: https://doi.org/10.1609/aaai.v35i13.17359.
17. Machine behaviour / I. Rahwan, M. Cebrian, N. Obradovich [et al.] // Nature. — 2019. — Vol. 568, N 7753. — Pp. 477–486. — DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-019-1138-y.
18. Machines as teammates: A research agenda on AI in team collaboration / I. Seeber, E. Bittner, R. O. Briggs [et al.] // Information & Management. — 2020. — Vol. 57, N 2. — DOI: https://doi.org/10.1016/j.im.2019.103174.