Три взгляда на ИИ в социологии: от игнорирования к революции

Дилемма социальных наук перед лицом ИИ

Искусственный интеллект больше не футуристическая абстракция — он формирует реальность:

• алгоритмы подбирают нам контент в соцсетях;
• чат‑боты заменяют службу поддержки;
• системы распознавания лиц контролируют общественные пространства.

Но как социология должна реагировать на этот вызов? В выпуске «СоциоДиггер» (ВЦИОМ, 2020) обозначены три концептуальных подхода, отражающие разные философии науки. Разберём их — и покажем, почему только радикальная трансформация социологии позволит оставаться на волне изменений.

1. Первый подход: ИИ как временная мода

1.1. Суть концепции

Сторонники этого взгляда утверждают:

• ИИ — лишь технологический тренд, не меняющий фундаментальных основ общества;
• социальные процессы (взаимодействие, солидарность, конфликты) остаются прежними;
• социологам не стоит «гнаться» за технологиями — нужно изучать человека и его связи.

Как телеграф в XIX веке не отменил дружбу, так и чат‑бот не заменит живое общение.

1.2. Аргументы сторонников

• Историческая преемственность: многие инновации (радио, ТВ, интернет) не разрушили социальные институты.
• Методологическая устойчивость: классические теории (Дюркгейм о солидарности, Вебер о рационализации) по‑прежнему объясняют ключевые процессы.
• Опасность техноцентризма: увлечение ИИ отвлекает от реальных проблем — неравенства, миграции, кризиса идентичности.

1.3. Критика подхода
Этот взгляд рискует стать слепым пятном социологии:

• Недооценка масштаба: ИИ уже меняет рынок труда (автоматизация профессий), образование (адаптивные платформы), политику (алгоритмическое таргетирование).
• Игнорирование новых форм взаимодействия: например, отношения человека с голосовыми ассистентами или виртуальными персонажами.
• Утрата релевантности: социология, не изучающая цифровые феномены, превратится в «музейную» науку.

2. Второй подход: инкорпорация ИИ в существующие области социологии

2.1. Варианты интеграции

Здесь ИИ становится частью уже сложившихся направлений:

• Новая отрасль: «социология ИИ» — изучение влияния алгоритмов на поведение групп.
• Подотрасль: «социология техники» — анализ ИИ как этапа технологической эволюции.
• Направление внутри теорий:
  1. STS (Science and Technology Studies) — исследование взаимодействия науки, технологий и общества;
  2. этнометодология — разбор повседневных практик взаимодействия с ИИ (например, как люди «очеловечивают» чат‑ботов);
  3. социология знания — изучение того, как ИИ формирует представления о «правде» (например, через рекомендательные алгоритмы).

2.2. Преимущества

• Преемственность: сохранение связи с классическими теориями.
• Гибкость методов: возможность использовать опросы, интервью, наблюдение для изучения конкретных кейсов (например, автоматизация колл‑центров).
• Практичность: точечное решение проблем (например, анализ предвзятости алгоритмов найма).

2.3. Ограничения

• Фрагментация знаний: ИИ изучается в «отсеках» (экономика, право, коммуникации), но нет целостной картины.
• Методический разрыв: традиционные инструменты плохо подходят для анализа Big Data или логов ИИ‑систем.
• Этическая слепота: мало внимания уделяется последствиям вроде алгоритмической дискриминации или потери приватности.

3. Третий подход: трансформация социальных наук

3.1. Почему нужны радикальные изменения?

ИИ создаёт феномены, которых не было в классической социологии:

• «Цифровые двойники»: виртуальные копии людей, генерируемые на основе данных.
• Алгоритмическое управление: платформы (Uber, Wildberries) диктуют условия труда через код.
• Гибридные сообщества: группы, где люди взаимодействуют с ИИ‑ассистентами как с «членами» коллектива.

Традиционные теории не объясняют:

• как алгоритмы формируют идентичность (например, через персонализированную ленту);
• кто несёт ответственность за решения ИИ;
• что считать «социальным действием» в мире, где часть коммуникаций ведут боты.

3.2. Ключевые требования к новой социологии

1. Антидисциплинарность: отказ от жёстких границ между социологией, информатикой, философией, правом.

2. Атипичные методы:

• анализ Big Data (например, изучение трендов в соцсетях);
• цифровые этнографии (наблюдение за поведением в онлайн‑играх);
• симуляции социальных процессов через ИИ.

3. Этическая рефлексия: разработка норм для ИИ (прозрачность алгоритмов, защита данных).

4. Междисциплинарные команды: сотрудничество социологов с программистами, психологами, юристами.

3.3. Примеры «новой социологии»

• Исследование предвзятости ИИ в рекрутинге (например, гендерные стереотипы в автоматизированных отборах).
• Анализ влияния чат‑ботов на психическое здоровье (например, замена терапевта ИИ).
• Моделирование социальных последствий автономных транспортных систем (как изменится городская среда?).

4. Почему третий подход — единственный путь вперёд?

1. Реализм: ИИ уже изменил общество — игнорировать это значит потерять связь с реальностью.
2. Прогностичность: только новая социология может предсказывать последствия (например, рост безработицы из‑за автоматизации).
3. Практичность: позволяет разрабатывать решения для:
   преодоления цифрового неравенства (доступ к технологиям в регионах);
   защиты прав в эпоху алгоритмов (борьба с дискриминацией);
   гуманизации ИИ (создание этичных интерфейсов).

Контрдоводы и ответы:

• «Социология потеряет свою суть» → Нет: она сохранит фокус на человеке, но расширит инструменты.
• «Это удел IT‑специалистов» → Только социологи могут анализировать социальные последствия, а не технические детали.

Вызов для социологии XXI века

Три подхода — это три сценария будущего:

1. Консервативный (ИИ как мода): риск стать «археологией» социальных наук.
2. Компромиссный (инкорпорация): частичное понимание, но без глубины.
3. Революционный (трансформация): шанс остаться релевантными в цифровую эпоху.

Что делать социологам?

• осваивать цифровые методы (анализ данных, цифровые этнографии);
• вступать в диалог с IT‑специалистами (совместные проекты);
• пересматривать классические теории через призму цифровых реалий;
• активно участвовать в публичной дискуссии об этике ИИ.

Какой из трёх подходов кажется вам наиболее перспективным? Почему? Делитесь в комментариях!