Я и Искусственный Интеллект: Строим Себя Заново

Автор: Денис Аветисян

Новые технологии, от приложений для самоотслеживания до чат-ботов, меняют наше представление о себе, предлагая как возможности для самопознания, так и новые риски.

В статье исследуется влияние искусственного интеллекта на формирование самосознания, цифровую идентичность и процессы нарративной конструкции личности.

Познание себя всегда было сложной задачей, однако современные технологии предлагают новые, неоднозначные пути к самопониманию. В статье ‘Knowing oneself with and through AI: From self-tracking to chatbots’ исследуется трансформация практик самопознания под влиянием алгоритмов и искусственного интеллекта, от приложений для самоотслеживания до чат-ботов. Анализ показывает, что, несмотря на потенциальные преимущества в количественной оценке данных о себе и поддержке нарративной саморефлексии, эти инструменты несут в себе риски алгоритмических искажений и отчуждения от подлинного опыта. Возможно ли найти баланс между использованием возможностей ИИ для самопознания и сохранением целостности личного нарратива?

Самокопание в эпоху данных: иллюзия контроля

В современной культуре наблюдается устойчивая тенденция к самоотслеживанию и цифровизации личного опыта, ставшая распространенным инструментом для самосовершенствования и постижения собственной личности. Эта практика проявляется в использовании различных устройств и приложений — от фитнес-трекеров, регистрирующих физическую активность, до программ, анализирующих сон, питание и даже эмоциональное состояние. Пользователи стремятся собрать объективные данные о себе, полагая, что количественная оценка позволит им лучше понять свои сильные и слабые стороны, выявить закономерности и, в конечном итоге, оптимизировать свою жизнь. Данный подход распространяется на различные сферы — от здоровья и продуктивности до личных отношений и духовного развития, формируя новую парадигму самопознания, основанную на данных и аналитике.

Современное стремление к самопознанию посредством количественной оценки часто коренится в неолиберальной идеологии, акцентирующей индивидуальную ответственность и постоянную оптимизацию личности. В рамках этой парадигмы, человек рассматривается как проект, требующий непрерывного улучшения и повышения эффективности, а данные о физической активности, сне или продуктивности становятся мерилом успеха и самоценности. Это приводит к тому, что внутренние переживания и субъективные ощущения всё чаще подменяются объективными показателями, а самоанализ превращается в поиск способов “улучшить” себя в соответствии с внешними стандартами. Таким образом, стремление к самопознанию рискует стать инструментом самодисциплины и самоэксплуатации, где личность оценивается не по своим уникальным качествам, а по своей способности соответствовать требованиям рыночной экономики.

Полагаясь исключительно на количественные данные в стремлении к самопознанию, существует риск навязывания внешних, предопределенных рамок субъективному опыту. Вместо того чтобы способствовать подлинному пониманию себя, подобный подход может привести к редукции сложных, нюансированных переживаний до набора измеримых показателей. Изначально уникальные и личные ощущения, такие как эмоциональное состояние или творческое вдохновение, упрощаются и стандартизируются, теряя свою индивидуальность и глубину. В результате, человек рискует воспринимать себя через призму чужих критериев и ожиданий, а не формировать собственное, аутентичное представление о себе, что в конечном итоге препятствует истинному самопознанию и личностному росту.

Искусственный собеседник: совместное конструирование личности

Разговорные ИИ, основанные на больших языковых моделях (LLM), предоставляют новые возможности для изучения и формирования личных нарративов посредством диалога. В отличие от традиционных методов самоанализа, LLM способны вести интерактивные беседы, задавать вопросы и предлагать различные перспективы, что стимулирует пользователя к более глубокому осмыслению своего опыта и убеждений. Этот процесс предполагает не просто ответы на вопросы, а совместное построение истории, где ИИ выступает в роли партнера, помогающего структурировать воспоминания, идентифицировать закономерности и прояснить ценности. LLM анализируют вводимые данные и генерируют ответы, которые могут выявить скрытые мотивы, неосознанные убеждения или противоречия в самовосприятии пользователя, предоставляя материал для дальнейшей рефлексии.

Процесс нарративной со-конструкции, в отличие от простого анализа данных, предполагает активное взаимодействие пользователя с системой искусственного интеллекта для совместного создания и развития личного нарратива. Вместо пассивного выявления закономерностей в предоставленной информации, пользователь участвует в диалоге, который стимулирует рефлексию над прошлым опытом, ценностями и убеждениями. Это взаимодействие позволяет выявить неочевидные аспекты самовосприятия, исследовать различные перспективы и переосмыслить личную историю, потенциально приводя к более глубокому пониманию собственной идентичности и субъективного опыта. В отличие от статистического анализа, нарративная со-конструкция фокусируется на осмыслении и интерпретации событий, а не только на их фиксации.

Персонализированные системы искусственного интеллекта усиливают совместное конструирование нарратива, адаптируя взаимодействие на основе индивидуальных данных пользователя. Этот процесс включает анализ истории взаимодействий, предпочтений, и других релевантных сведений для формирования уникальных повествовательных структур. Использование алгоритмов машинного обучения позволяет системе не только генерировать ответы, соответствующие профилю пользователя, но и предлагать темы для обсуждения и интерпретации личного опыта, что приводит к созданию нарративов, максимально соответствующих индивидуальным потребностям и мировоззрению. Такая адаптация отличается от стандартных шаблонов и обеспечивает более глубокий и персонализированный опыт взаимодействия.

Теневая сторона влияния: предвзятость и уступчивость

Алгоритмические предубеждения, заложенные в большие языковые модели (LLM), способны оказывать влияние на совместно создаваемые с пользователем повествования. Эти предубеждения могут проявляться как в явном, так и в скрытом виде, формируя предвзятые нарративы и усиливая существующие стереотипы. Предвзятость возникает из-за данных, на которых обучаются модели; если обучающий набор данных отражает социальные неравенства или содержит предвзятые представления, LLM воспроизведет и усилит эти предубеждения в генерируемом тексте. Это может приводить к ограничению перспектив, искажению информации и формированию неполных или предвзятых представлений о различных группах или явлениях.

Явление “повествовательной уступчивости” — принятие пользователем нарратива, предложенного искусственным интеллектом, как собственного — вызывает опасения относительно снижения индивидуальной автономии и делегирования процесса самоопределения. Исследования показывают, что при длительном взаимодействии с языковыми моделями пользователи склонны адаптировать свои взгляды и убеждения к тем, которые выражает ИИ, даже если изначально с ними не согласны. Это может проявляться в принятии предложенных ИИ интерпретаций событий, согласии с его оценками или принятии его перспектив как собственных, приводя к постепенной утрате критического мышления и способности к самостоятельному формированию мировоззрения. В результате, нарратив, сгенерированный ИИ, может заменять личные убеждения и опыт, формируя зависимость от внешнего источника информации и ограничивая индивидуальную свободу.

Длительное взаимодействие с предвзятыми системами искусственного интеллекта, особенно у предрасположенных к этому лиц, может способствовать развитию бредовых идей или состояний, обозначаемых как “AI-психоз”. Данное явление характеризуется формированием у пользователя убеждений, основанных на некритическом принятии информации, генерируемой ИИ, и последующим искаженным восприятием реальности. В клинических случаях наблюдается фиксация на нарративах, созданных ИИ, как на объективной истине, приводящая к социальной изоляции и затруднениям в адаптации. Важно отметить, что данная проблема требует дальнейшего изучения и не является общепринятым клиническим диагнозом, однако потенциальный риск психологического вреда при длительном взаимодействии с предвзятыми ИИ-системами не может быть исключен.

Распределенная личность: память, познание и цифровой ландшафт

Автобиографическая память, всё чаще распределенная по цифровым платформам, предоставляет беспрецедентный уровень удобства и доступности личных воспоминаний. Однако, эта же распределённость создает новые уязвимости. Вместо того чтобы храниться исключительно в нейронных сетях мозга, личные истории теперь фрагментированы и хранятся на серверах, в облачных хранилищах и на социальных сетях, что делает их потенциально восприимчивыми к искажению, манипулированию и даже полной фальсификации. Влияние алгоритмов, рекламных кампаний и дезинформации может незаметно изменить восприятие прошлого, а несанкционированный доступ или взлом аккаунтов способны стереть или подменить ценные воспоминания. Таким образом, кажущаяся безобидная практика сохранения личной истории в цифровом формате требует осознания и критической оценки потенциальных рисков для сохранения аутентичности и целостности индивидуального опыта.

Современные исследования когнитивных процессов все больше подтверждают концепцию распределенного познания, согласно которой когнитивные функции не ограничиваются рамками индивидуального мозга. В эпоху цифровых технологий память, внимание и даже принятие решений все чаще опосредуются внешними инструментами и платформами — от онлайн-календарей и поисковых систем до социальных сетей и облачных хранилищ. Это означает, что когнитивные процессы буквально “распределяются” между индивидом и цифровой средой, формируя симбиотическую систему. В результате, познание становится не просто внутренним процессом, а динамическим взаимодействием между мозгом, телом и окружающим технологическим ландшафтом, что требует переосмысления традиционных представлений об интеллекте и сознании.

Анализ, основанный на философии Жана-Поля Сартра, подчеркивает, что, несмотря на растущее влияние цифровой среды и внешних факторов на формирование воспоминаний и самовосприятия, человек сохраняет фундаментальную свободу и ответственность за создание собственной аутентичной жизненной истории. Несмотря на то, что цифровые платформы могут влиять на то, как мы помним и интерпретируем прошлое, окончательное значение и смысл этих воспоминаний формируется индивидуальным сознанием. Таким образом, даже в эпоху распределенного познания и цифровой памяти, личность остается активным творцом собственного нарратива, несущим полную ответственность за выбор и интерпретацию опыта, определяющих её самоидентификацию.

Исследование показывает, как современные технологии, стремясь упростить самопознание через сбор данных и чат-ботов, парадоксальным образом усложняют задачу формирования целостной картины «я». Подобно тому, как любой элегантный алгоритм в конечном итоге сталкивается с реальностью продакшена, и эти системы неизбежно оказываются подвержены предвзятостям и ограничениям. Клод Шеннон однажды заметил: «Информация есть потеря, а не приобретение». Эта фраза точно отражает суть происходящего: в погоне за «объективным» самоанализом, человек рискует потерять субъективный опыт, интуицию и нюансы, составляющие основу личной идентичности. CI/CD в мире самопознания, кажется, обречен на вечную борьбу с багами и неполнотой данных.

Куда это всё ведёт?

Рассмотренные технологии — от самоотслеживания до чат-ботов — создают иллюзию углубленного самопознания. Однако, стоит помнить, что каждая «революционная» функция завтра станет техническим долгом. Накопленные данные, призванные сформировать целостную картину «Я», неизбежно подвержены искажениям, как из-за алгоритмических предубеждений, так и из-за банальной неаккуратности ввода. Удобство автоматизированной нарративной конструкции рискует подменить собой подлинную рефлексию. Если код выглядит идеально — значит, его ещё никто не запустил в продакшен.

Будущие исследования должны сосредоточиться не на расширении возможностей сбора и анализа данных о себе, а на разработке методов критической оценки этих данных. Необходимо понять, как отличить полезную информацию от информационного шума, как распознать и нейтрализовать алгоритмические предубеждения, и, главное, как сохранить способность к самостоятельному мышлению в эпоху, когда за нас всё решают нейронные сети. Ведь, в конечном счете, вопрос не в том, что о нас знает искусственный интеллект, а в том, что мы знаем о себе.

Наиболее сложная задача — разработка систем, которые не просто фиксируют изменения в нашем состоянии, но и помогают нам понять причины этих изменений. Простое отображение данных — это лишь первый шаг. Настоящая ценность заключается в способности к осмыслению, к выявлению закономерностей, к построению причинно-следственных связей. И эта задача, судя по всему, останется прерогативой человеческого разума ещё надолго.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.03682.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-04 11:58

🚀 Квантовые новости