Monitoring Obŝestvennogo Mneniâ: Ekonomičeskie i Socialʹnye Peremeny (Nov 2023)
Новые алгоритмы власти в мире алгоритмов. Рец. на кн.: Hasselbalch G. Data Ethics of Power: A Human Approach in the Big Data and AI Era. Cheltenham; Northampton, MA: Edward Elgar, 2021
Abstract
Опубликованная в 2021 г. книга европейской исследовательницы Гри Хассельбальх посвящена анализу актуальных вопросов, касающихся влияния больших данных и искусственного интеллекта на социальные процессы и перераспределение власти в обществе. Уникальность исследования связана не только с оригинальным авторским взглядом на то, что происходит с властными отношениями в социотехнических системах, где люди и технологии взаимодействуют столь тесно, что не всегда можно отличить антропную и нон-антропную составляющую принимаемых решений. Интерес представляет и профессиональный бэкграунд автора: она не только академический исследователь, но и политик, занимающийся разработкой стратегических документов и стандартов регулирования новых информационных технологий, а также реализацией общественных проектов, направленных на обеспечение этичного управления данными и защиту прав человека. В связи с вышесказанным книга может быть полезна не только ученым, но и юристам, политикам, инженерам — всем, кто в той или иной форме включен в разработку и создание технологий, нормативное регулирование их дизайна и использования. Хотя в работе отражен западноевропейский опыт внедрения больших данных и искусственного интеллекта, концептуальные схемы могут быть масштабированы и перенесены в другие социально-политические контексты. Книга наталкивает на размышления о том, какая культура данных воспроизводится в России; как развивается отечественное пространство переговоров, в котором стейкхолдеры отстаивают свои интересы в социотехнических инфраструктурах; как происходит борьба за новые формы власти; наконец, приближают ли нас большие данные и искусственный интеллект к «хорошему обществу» или, наоборот, делают его недостижимым. Благодарность. Работа подготовлена в рамках реализации гранта Российского научного фонда № 23-28-01288, https://rscf.ru/project/23-28-01288/.
Keywords