ДЕ-АНТРОПОЦЕНТРИЗМ КАК КОНЦЕПТУАЛЬНАЯ АЛЬТЕРНАТИВА АНТРОПОМОРФИЗАЦИИ В ЭПИСТЕМОЛОГИИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
DOI:
https://doi.org/10.5840/eps202663343Ключевые слова:
эпистемические понятия, искусственный интеллект, знание, семантика, нормативность, агентность, антропоморфизацияПоддерживающие организации:
Исследование подготовлено при поддержке Российского научного фонда, проект № 26-18-00851 «Цифровые трансформации семантики понятия науки в социаль- но-сетевую эпоху: лингво-аналитические, теоретико-эволюционные и социально-коммуникативные исследования».Аннотация
Статья посвящена вопросу о том, могут ли эпистемические понятия – такие как убеждение, знание, обоснование, владение понятиями, сомнение и другие – быть обоснованно приписаны моделям искусственного интеллекта. Рассматривается широкий спектр позиций по данному вопросу – от скептических до радикально оптимистических. При этом отстаиваемая в статье позиция относится скорее к оптимистической части спектра. Ключевой выдвигаемый тезис заключается в том, что уместность приписывания эпистемических понятий моделям искусственного интеллекта определяется не внутренними свойствами системы, но ее способностью функционировать в качестве нормативного эпистемического агента, а также ее способностью корректно взаимодействовать с другими эпистемическими агентами. Такая позиция призвана противостоять выдвигаемым в адрес оптимистических подходов возражениям о неоправданной антропоморфизации представлений об устройстве и функционировании систем искусственного интеллекта. Эта цель достигается путем отстаивания тезиса де-антропоцентризма. Данный тезис гласит, что ничто ни в природе человека, ни в природе эпистемических понятий не дает нам оснований полагать, что лишь человек в силу его особой природы способен к «подлинному» знанию, пониманию, рассуждению и владению понятиями. При этом обоснование тезиса де-антропоцентризма не требует ни пересмотра человеческой природы, ни трансформации взглядов о природе и статусе существующих технологий искусственного интеллекта, но требует лишь принятия определенной позиции в отношении семантики эпистемических понятий. Тем самым обоснование тезиса де-антропоцентризма относится преимущественно к сфере эпистемологии и философии языка, а не к области когнитивных наук и не к области специальных исследований искусственного интеллекта.
Библиографические ссылки
Бажанов В.А. Феномен числа с позиций психологизма: можно ли утверждать, что числа «сочиняются»? // Эпистемология и философия науки. 2025. Т. 62. № 1. С. 134–147.
Вострикова Е.В. Знание и контекст. Размышления о книге Майкла Бломе-Тилльманна «Семантика атрибуции знания» // Эпистемология и философия науки. 2025. Т. 62. № 1. С. 215–233.
Alvarado, R. “AI as an Epistemic Technology”, Science and Engineering Ethics, 2023, vol. 29, pp. 1–18.
Anscombe, E. Intention. Cambridge, MA: Harvard University Press, 2000, 94 p.
Arsenault, L.M. “Humanizing: On the Anthropomorphization of AI as a Tactic of Cultural Integration”, AI & Society, 2026, vol. 41, pp. 3789–3799.
Bazhanov, V.A. “Fenomen chisla s pozitsii psikhologizma: mozhno li utverzhdat’, chto chisla ‘sochinyayutsya’?” [The Phenomenon of Number From The Lens of Psychologism: Can We Claim that Numbers Are Being “Made Up”?], Epistemology & Philosophy of Science, 2025, vol. 62, no. 1, pp. 134–147. (In Russian)
Blackburn, S. Ruling Passion: A Theory of Practical Reasoning. Oxford: Clarendon Press, 1998.
Bratman, M. Structures of Agency: Essays. Oxford: Oxford University Press, 2007.
Budnik, C. “Can We Trust Artificial Intelligence?”, Philosophy & Technology, 2025, vol. 38, pp. 1–23.
Buijsman, S. “Conceptual Disconnect: The Prospect of Concept-Based AI Explanations”, in: Pantsar, M., Stjernfelt, F., Gramelsberger, G., Olteanu A. (eds.) Philosophy of Artificial Intelligence: Optimistic and Pessimistic Views. Cham: Springer, 2025, pp. 1–16.
Cappelen, H., Dever, J. Making AI Intelligible: Philosophical Foundations. Oxford: Oxford University Press, 2021, 175 pp.
Cappelen, H., Dever, J. Going Whole Hog: A Philosophical Defense of AI Cognition, 2025. DOI: 10.48550/arXiv.2504.13988.
Cappelen, H., Dever, J. “A Hyper-Externalist Manifesto for LLMs”, in: Cappelen, H., Dever, J. (eds.) Communicating with AI: Philosophical Perspectives. Oxford: Oxford University Press, 2025, pp. 1–21.
Cash, T., Oppenheimer, D., Christie, S., Devgan, M. “Quantifying Uncert-AI-nty: Testing the Accuracy of LLMs’ Confidence Judgments”, Memory & Cognition, 2025, vol. 54, pp. 375–400.
Cochrane, T. The Emotional Mind: A Control Theory of Affective States. Cambridge: Cambridge University Press, 2018.
Dennett, D. Kinds of Minds: Toward an Understanding of Consciousness. New York: Basic Books, 1997.
Hardy-Vallee, B., Dubreuil, B. “Folk Epistemology as Normative Social Cognition”, Review of Philosophy and Psychology, 2010, vol. 1, pp. 483–498.
Humphreys, P. Extending Ourselves: Computational Science, Empiricism, and Scientific Method. New York: Oxford University Press, 2004.
Ma, W., Valton, V. “Toward an Ethics of AI Belief”, Philosophy & Technology, 2024, vol. 37, pp. 1–28.
Milliere, R., Buckner, C. “A Philosophical Introduction to Language Models – Part II: The Way Forward”, 2024, DOI: 10.48550/arXiv. 2405.03207.
Shanahan, M. “Talking about Large Language Models”, Communications of the ACM, 2024, vol. 67, no. 2, pp. 68–79.
Peacocke, C. Being Known. Oxford: Oxford University Press, 1999.
Price, H. “Defending Desire-as-Belief”, Mind, 1989, vol. 98, pp. 119–127.
Scorici, G., Schultz, M.D., Seele, P. “Anthropomorphization and Beyond: Conceptualizing Humanwashing of AI-enabled Machines”, AI & Society, 2024, vol. 39, pp. 789–795.
Sellars, W. Empiricism And The Philosophy Of Mind. Cambridge, MA: Harvard University Press, 1997.
Shin, D. Automating Epistemology: How AI Reconfigures Truth, Authority, and Verification”, AI & Society, 2025, vol. 41, pp. 1553–1559.
Simbolon, L., Manugeren, M., Barus, E. “Does AI Know Things? An Epistemological Perspective on Artificial Intelligence”, Journal of English Language and Education, 2025, vol. 10, pp. 1022–1028.
Simion, M., Kelp, C. “Trustworthy Artificial Intelligence”, Asian Journal of Philosophy, 2023, vol. 2, pp. 1–12.
Sosa, E. “Epistemic Agency”, The Journal of Philosophy, 2013, vol. 110, pp. 585–605.
Steyvers, M., Tejeda, H., Kumar, A., Belem, C., Karny, S., Hu, X., Smyth, P. “What Large Language Models Know and What People Think They Know”, Nature Machine Intelligence, 2025, vol. 7, pp. 221–231.
Vostrikova, E. “Znanie i kontekst. Razmyshleniya o knige Maikla Blome-Till’manna “Semantika atributsii znaniya” [Knowledge and Context. Reflections on Michael Blome-Tillmann’s “Semantics of Knowledge Attribution”], Epistemology & Philosophy of Science, 2025, vol. 62, no. 1, pp. 215–233. (In Russian)
Wang, C., Liu, X, Awadallah, A. “Cost-Effective Hyperparameter Optimization for Large Language Model Generation Inference”, Proceedings of Machine Learning Research, 2023, vol. 224, pp. 1–17.
