Почему недостаточно просто «разработать ИИ»
На протяжении многих десятилетий развитие искусственного интеллекта рассматривалось в первую очередь как инженерная задача. Исследования концентрировались на алгоритмах, моделях, вычислительной эффективности, способности систем к обучению и обобщению. Главной метрикой «успеха» считалась точность модели, измеряемая на тестовой выборке. В рамках такой парадигмы предполагалось, что если система демонстрирует высокий уровень точности или классификационной силы, то она по определению полезна, применима и эффективна. Однако с развитием практического применения ИИ, особенно в пользовательских и социально чувствительных сферах – от медицины до образования и социальных сетей – стало очевидно, что алгоритмическая эффективность не гарантирует качество взаимодействия с человеком.
Иными словами, разработать работающий ИИ – это необходимое, но не достаточное условие создания полезной, безопасной и этичной интеллектуальной системы.
I. Алгоритмическая корректность ≠ пользовательская приемлемость
Интеллектуальная система может формально выполнять задачу, но оставаться для пользователя:
– непонятной – её поведение будет казаться случайным или не поддающимся объяснению;
– непредсказуемой – человек не сможет интерпретировать, когда и как сработает тот или иной механизм;
– неконтролируемой – пользователь не ощущает возможности влиять на результат или отменить решение;
– неприемлемой – модель может воспроизводить или усиливать дискриминационные паттерны, даже если это отражает «реальные» данные.
Типичный пример – алгоритмы рекомендаций, применяемые в социальных сетях или маркетплейсах. Даже если они эффективно повышают engagement и кликабельность, пользователь может чувствовать тревожность, потерю контроля, снижение автономии принятия решений, что приводит к эмоциональному выгоранию и цифровому отторжению.
