CC BY
52
УДК 316.422.44
DOI 10.23672/d5787-1627-8553-r
Корчагин Сергей Алексеевич
кандидат физико-математических наук, доцент,
департамент анализа данных
и машинного обучения,
Финансовый университет
при Правительстве Российской Федерации
Sergey A. Korchagin
Candidate of Physical
and Mathematical Sciences,
Associate Professor,
Department of Data Analysis
and Machine Learning,
Financial University under the Government
of the Russian Federation
Исследование
возможностей влияния систем
искусственного интеллекта на социально-политические процессы
Study of the possibilities
of the influence of artificial intelligence systems on socio-political processes
Аннотация. В статье рассмотрены возможности влияния систем искусственного интеллекта на социально-политические процессы. Проведен анализ использования технологий искусственного интеллекта и их влияние на избирательную систему. Исследовано отношение граждан РФ к искусственному интеллекту в социально-политической сфере. Установлены основные причины негативного отношения респондентов от использования интеллектуальных информационных систем в избирательных процессах. Обозначен потенциал возможностей влияния новых информационных технологий на современное общество.
Ключевые слова: искусственный интеллект, избирательные процессы, общество, информационные технологии.
Annotation. The article examines the possibilities of the influence of artificial intelligence systems on sociopolitical processes. The analysis of the use of artificial intelligence technologies and their impact on the electoral system is carried out. The attitude of the citizens of the Russian Federation to artificial intelligence in the socio-political sphere is investigated. The main reasons for the negative attitude of respondents from the use of intelligent information systems in electoral processes have been identified. The potential of the possibilities of the influence of new information technologies on the modern society is indicated.
Keywords: artificial intelligence, electoral processes, society, information technology.
Политические события последних лет [5; 6] демонстрируют, с одной стороны, ограниченные возможности классических технологий анализа, прогноза и манипулирования настроениями граждан, а с другой - возрастание влияния новых информационных технологий, в частности искусственного интеллекта на избирательные процессы. Как показывают исследования [4; 9] наиболее точные прогнозы исхода выборов демонстрируют аналитики и статистики, использующие в своей работе самые новые технологии анализа, основанные на машинном обучении, больших данных и пр. В качестве примера можно привести такие громкие события, как референдум по выходу Великобритании из Европейского Союза и победа на выборах президента США Джо Бай-дона1.
Новые технологии, такие как нейронные сети, машинное обучение, большие данные в настоящее
1 Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ и ЭИСИ в рамках научного проекта
время все еще остаются, в значительной степени, недооцененными среди политтехнологов. В свою очередь, многие традиционные методы анализа и прогноза данных, которыми пользуются политологи и социологи, не всегда с высокой степенью позволяют предсказать результаты громких политических событий. Таким образом, у многих специалистов в области практического применения политических технологий возникаю вопросы к эффективности традиционных методов анализа и прогноза, не говоря уже о технологиях управления политическими процессами и манипулирования политическим мнением.
Несмотря на исследование [7], очевидно, что специалисты, использовавшие новейшие методы электорального анализа, основанные на технологиях машинного обучения и искусственного интеллекта, в абсолютном большинстве случаев давали верные прогнозы. Ярким примером
№ 20-011-32058.
точных прогнозов, построенных на нейросетевых технологиях и использованием больших данных, является проект индийской компании Genic.AI -система искусственного интеллекта для анализа общественного мнения MoglA. Данная система собирает и обрабатывает данные в динамическом режиме несколько десятков миллионов точек ввода данных пользователей различных Интернет-платформ: Twitter, Face-book, Google, YouTube. Интеллектуальная система MoglA верно прогнозирует результаты выборов Президента Соединенных Штатов Америки, а также внутрипартийные выборы кандидатов от политических партий Республиканцев и Демократов с 2004 года [2].
Ряд исследований, [см. ссылки 8; 3], показывают, что цифровая коммуникация находится в эпицентре современного взаимодействия политики и автоматизированных социальных систем. По данным [1] такие платформы, как Twitter, Facebook или Instagram являются не только средствами коммуникации, но и средствами массовой информации, роль которых во время чрезвычайных ситуаций, а также - политических событий, имеют существенное значение. Анализ алгоритмических структур социальных сетей, который был проведен в рамках настоящего исследования, показал, что Интернет-платформы все больше влияют на формирование политического мнения и вовлечения граждан в избирательный процесс. Именно возможность трансформации от анализа и прогноза общественного мнения к возможностям целенаправленного точечного воздействия на
Литература:
1. Bisht P. In Between Old and New, Local and Transnational: Social Movements, Hybrid Media and the Challenges of Making Memories Move // Social Movements, Cultural Memory and Digital Media. Palgrave Macmillan, Cham, 2020. P. 173-196.
2. Федорченко С.Н. Искусственный интеллект в сфере политики, медиапространства и государственного управления: размышления над тематическим портфелем // Журнал политических исследований. 2020. Т. 4. № 2. С. 3-9.
3. Garvey C. Sentiment analysis of the news media on artificial intelligence does not support claims of negative bias against artificial intelligence / C. Garvey, C. Maskal // OMICS: A Journal of Integrative Biology. 2020. Vol. 24. № 5. P. 286-299.
4. Chen M.Y. Modeling public mood and emotion: blog and news sentiment and politico-economic phenomena / M.Y. Chen et [al.] // Politics and Technology in the Post-Truth Era. Emerald Publishing Limited, 2019.
5. Kane T. B. Artificial Intelligence in Politics: Establishing Ethics // IEEE Technology and Society Magazine. 2019. Vol. 38. № 1. P. 72-80.
6. Karami A. Political popularity analysis in social media / A. Karami, A. Elkouri // International Conference on Information. Springer, Cham, 2019. P. 456-465.
настроения граждан и их политические предпочтения, вызывает в настоящее время высокий интерес политтехнологов всего мира.
В ходе анализа использования технологий искусственного интеллекта и их влияния на избирательную систему мы выделяем несколько основных трендов:
- интеллектуальные системы, основанные на анализе больших данных, поступающих из социальных сетей;
- интеллектуальные парсинговые системы по автоматизированному сбору данных из поисковых систем;
- интеллектуальные системы традиционных социологических опросов на основе методов машинного обучения и нейросетевых технологиях;
- интеллектуальные чат-боты.
На сегодняшний день в социально-политических процессах наметились выраженные тенденции к внедрению и использованию технологий искусственного интеллекта. Прикладные методы и инструменты влияния на общество, в основе которых лежат нейросетевых технологии и большие данные находятся на ранней стадии формирования, поэтому в этих условиях важно привлекать интерес общественности и органов власти к этой актуальной области.
Literature:
1. Bisht P. In Between Old and New, Local and Transnational: Social Movements, Hybrid Media and the Challenges of Making Memories Move // Social Movements, Cultural Memory and Digital Media. Palgrave Macmillan, Cham, 2020. P. 173-196.
2. Fedorchenko S.N. Artificial intelligence in politics, media space and public administration: reflections on a thematic portfolio // Journal of Political Research. -2020. T. 4. № 2. P. 3-9.
3. Garvey C. Sentiment analysis of the news media on artificial intelligence does not support claims of negative bias against artificial intelligence / C. Garvey, C. Maskal // OMICS: A Journal of Integrative Biology. 2020. Vol. 24. № 5. P. 286-299.
4. Chen M.Y. Modeling public mood and emotion: blog and news sentiment and politico-economic phenomena / M.Y. Chen et [al.] // Politics and Technology in the Post-Truth Era. Emerald Publishing Limited, 2019.
5. Kane T. B. Artificial Intelligence in Politics: Establishing Ethics // IEEE Technology and Society Magazine. 2019. Vol. 38. № 1. P. 72-80.
6. Karami A. Political popularity analysis in social media / A. Karami, A. Elkouri // International Conference on Information. Springer, Cham, 2019. P. 456-465.
7. Krawatzek F. Two centuries of flows between «here» and «there»: political remittances and their transformative potential / F. Krawatzek, L. MüllerFunk. 2020.
8. Numerico T. Politics and Epistemology of Big Data: A Critical Assessment // On the Cognitive, Ethical, and Scientific Dimensions of Artificial Intelligence. Springer, Cham, 2019. P. 147-166.
9. Unver H.A. Artificial intelligence, authoritarianism and the future of political systems // EDAM Research Reports. 2018.
7. Krawatzek F. Two centuries of flows between «here» and «there»: political remittances and their transformative potential / F. Krawatzek, L. MüllerFunk. 2020.
8. Numerico T. Politics and Epistemology of Big Data: A Critical Assessment // On the Cognitive, Ethical, and Scientific Dimensions of Artificial Intelligence. Springer, Cham, 2019. P. 147-166.
9. Unver H.A. Artificial intelligence, authoritarianism and the future of political systems // EDAM Research Reports. 2018.
