ЭПИСТЕМОЛОГИЧЕСКИЙ СТАТУС ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА: МЕЖДУ ИНСТРУМЕНТОМ И СУБЪЕКТОМ ЗНАНИЯ

АННОТАЦИЯ

В статье рассматриваются философские основания эпистемологического анализа искусственного интеллекта (ИИ). Автор анализирует возможность приписывания ИИ статуса носителя знания, обсуждает различие между функциональной и субъектной трактовками эпистемологического агента, а также исследует трансформацию познавательных практик в условиях участия ИИ. Особое внимание уделено вопросам интенциональности, ответственности и доверия в контексте ИИ. Делается вывод о необходимости переосмысления классических понятий знания в условиях технологически опосредованного познания.

ABSTRACT

The article examines the philosophical foundations of the epistemological analysis of artificial intelligence (AI). The author analyzes the possibility of attributing to AI the status of a knowledge bearer, discusses the difference between the functional and subjective interpretations of the epistemic agent, and explores the transformation of epistemic practices in the context of AI participation. Particular attention is paid to the issues of intentionality, responsibility, and trust in the context of AI. A conclusion is made about the need to rethink classical concepts of knowledge in the context of techno-mediated cognition.

Ключевые слова: знание, искусственный интеллект, эпистемология, интенциональность, ответственность, субъект, агент, социальная эпистемология.

Keywords: knowledge, artificial intelligence, epistemology, intentionality, responsibility, subject, agent, social epistemology.

Введение. Развитие искусственного интеллекта (ИИ) представляет собой не только технический и экономический, но и философский вызов. В частности, он радикально ставит под вопрос основания эпистемологии: кто или что может быть носителем знания? Каковы границы субъектности современной эпистемологии? Можно ли считать ИИ не только обработчиком информации, но и участником познания?

Эти вопросы особенно остро звучат в связи с прогрессом глубокого исследования, генеративных моделей и применения ИИ в науке, медицине, праве и образовании. Наряду с этим философия сталкивается с необходимостью переоценки таких базовых понятий, как знание, обоснование, истина, интенциональность, субъект и объект познания. В связи с этим целью данной статьи является критический анализ этих понятий в свете современной роли ИИ.

Методология исследования. Традиционное определение знания как «оправданного истинного убеждения» (justified true belief) восходит к Платону [1], однако уже в XX веке оно подверглось радикальной критике в работе Э. Геттье [3], показавшей, что наличие истины и обоснования не гарантирует знания. Это привело к появлению множества альтернативных теорий: релиабилизм (Голдман [4]), добродетельная эпистемология (Соса [5]), социальная эпистемология (Лонгино [6], Соломон [7]).

Каждая из этих теорий исходит из предпосылки существования субъекта — человека, обладающего убеждениями, способностями, мотивацией и ответственностью. Вопрос о том, применимы ли эти критерии к ИИ, остаётся открытым.

Результаты и обсуждение. В функционалистской трактовке, если система демонстрирует когнитивные функции (распознавание, обобщение, вывод), то её можно считать когнитивным агентом. Так, Флориди и Байнум [9; 10] предлагают рассматривать ИИ как часть инфосферы, перераспределяющей когнитивную нагрузку.

Однако критики указывают, что функциональное поведение не равнозначно интенциональному познанию. ИИ не обладает самосознанием, не понимает смыслы, не рефлексирует. Метцингер [8] подчёркивает, что без субъективной модели мира говорить о знании некорректно. Таким образом, возникает категорическая разница между симуляцией знания и его наличием.

Несмотря на отсутствие субъектности, ИИ играет ключевую роль в современных эпистемологических практиках: от научных открытий (AlphaFold [9]) до генерации гипотез.

В этом контексте он становится агентом в распределённой системе знания. Социальная эпистемология допускает существование коллективных и распределённых форм знания [6; 7], где ИИ выступает как эпистемологический посредник.

Такой подход требует новой категории: «артефактный агент знания», не обладающий сознанием, но участвующий в производстве, верификации и распространении знания. Возникает новая конфигурация отношений между человеком, ИИ и знанием.

Заключение/выводы. Субъектность и знание. ИИ не обладает субъектностью в классическом смысле: он не инициирует познавательную активность, не имеет намерений, не способен к самооценке. Следовательно, онтологически он не может быть эпистемологическим субъектом.

Ответственность и верификация. Современные модели ИИ часто непрозрачны (чёрные ящики), что делает невозможной у них эпистемологической ответственности. Знание, как указывает Соса [5], требует способности к рефлексивному оправданию, чего ИИ лишён. Следовательно, нормативные требования эпистемологии оказываются нарушенными.

Доверие и инфраструктура знания. ИИ требует особого вида эпистемологического доверия: мы доверяем не агенту, а инфраструктуре — разработчикам, институтам, протоколам. Это приводит к смещению акцента с индивидуального носителя знания к системной конфигурации, что требует от философии новой формы нормативной регуляции знания.

ИИ меняет саму природу эпистемологических практик: он не является субъектом знания, но всё чаще становится его производителем.

Это требует пересмотра классических понятий знания, обоснования и ответственности. Вместо отказа от эпистемологических норм предлагается их адаптация под условия распределённого, технологически опосредованного и артефактного познания. Эпистемология будущего — это философия границ между знанием, данными и доверием.

Список литературы:

1. Платон. Теэтет // Сочинения: в 3 т. — М.: Мысль, 1994. — Т. 2. — С. 129–218.
2. Декарт Р. Размышления о первой философии / Пер. с лат. и фр. — СПб.: Наука, 1994. — 208 с.
3. Геттье Э. Есть ли необходимость в условиях знания? // Вопросы философии. — 2000. — № 10. — С. 111–114.
4. Голдман А. Эпистемология и когнитивная наука // Вопросы философии. — 2005. — № 9. — С. 3–17.
5. Соса Э. Эпистемология как добродетель. — М.: Логос, 2015. — 264 с.
6. Лонгино Х. Наука как социальные знания. — СПб.: РХГИ, 2020. — 336 с.
7. Соломон М. Социальные измерения научного знания // Эпистемология науки. — М.: Канон+, 2017. — С. 87–103.
8. Метцингер Т. Быть никем. Феноменология самосознания и когнитивная наука. — М.: URSS, 2022. — 688 с.
9. Floridi L. The Philosophy of Information. — Oxford: Oxford University Press, 2011. — 432 p.
10. Bynum T. W., Moor J. H. The Digital Phoenix: How Computers are Changing Philosophy. — Oxford: Blackwell, 1998. — 338 p.