Artificial sociality: Ontological foundations of sociological research

Full Text

Современное общество стремительно трансформируется под воздействием цифровых технологий, ИИ и платформенной экономики. Возникают качественно новые формы социальной реальности, основанные не только на межчеловеческом взаимодействии, но и на участии в социальных процессах искусственных агентов — цифровых интерфейсов, нейросетей, чат--ботов, алгоритмов рекомендаций. Эти явления обозначаются в научной литературе как искусственная социальность [14; 16; 21–23] — относительно новое и еще не устоявшееся понятие, включающее в себя формы социального взаимодействия, опосредованные или генерируемые ИИ, компьютерными системами и сетевыми структурами.

Актуальность обращения к онтологическим основам этого феномена обусловлена несколькими факторами. Во--первых, искусственная социальность активно интегрируется в повседневную жизнь (виртуальные ассистенты, алгоритмическое управление, цифровые сообщества), влияя на коммуникации, идентичности и социальные нормы [1; 14; 23]. Во--вторых, ее институциональное и этическое оформление отстает от темпов технологической эволюции, что порождает правовые, политические и гуманитарные вызовы [1; 7; 17]. В-третьих, в социологической теории отсутствует устойчивая концептуализация искусственной социальности как онтологического феномена, а не только как технической среды [11; 24]. Современные исследования демонстрируют фрагментарность и междисциплинарную разобщенность: философия обсуждает киборгизацию и границы субъектности [15; 20], информационные науки — алгоритмическое посредничество, социология — преимущественно цифровое неравенство и трансформация труда [8; 22; 25]. Возникает вопрос: какова онтологическая природа искусственной социальности как новой формы социального бытия [11; 21] и как ее можно исследовать средствами социологической теории? Этот вопрос требует ответа как на теоретико--методологическом уровне (категории и модели анализа новой социальной реальности), так и на эмпирическом (как описывать и интерпретировать взаимодействие человека с искусственными агентами в социокультурных контекстах).

Цель статьи — обозначить онтологические основания социологического изучения искусственной социальности как специфической формы социальной организации, возникающей на стыке человеческого и искусственного, естественного и сконструированного. Для достижения этой цели рассмотрены существующие онтологические модели в социологии (в том числе системный подход Н. Лумана [9] и критический реализм [19]), обоснован концепт искусственной социальности как онтологически значимого феномена, описаны механизмы интеграции искусственной и естественной социальностей и намечены дальнейшие направления работы. Методологически статья опирается на онтологический анализ, сочетающий элементы социального конструктивизма (в духе П. Бергера и T. Лукмана [2]) и критического реализма, что позволят учитывать как нормативно--смысловые, так и материально--институциональные аспекты рассматриваемого феномена: понятия агента, сети, коммуникации, аутопойезиса, идентичности, медиатизации, гибридной социальности, цифровой интеграции, сетевого общества [8] и текучей современности (З. Бауман) отражают переход к новой логике социального бытия. Также кратко охарактеризованы значимые правовые и этические контексты, включая инициативы по регулированию ИИ (например, резолюции ООН [26]) и их влияние на формирование нормативных оснований искусственной социальности.

Онтологические подходы к пониманию (искусственной) социальности

Проблема онтологических оснований реальности занимает центральное место в теоретической социологии. То, как социология определяет «социальное», напрямую влияет на исследовательские модели, применяемые к новым феноменам, включая такие трансформативные явления, как искусственная социальность. Развитие технологий — от алгоритмических платформ до генеративного ИИ — требует пересмотра традиционных онтологий социального и адаптации их к реальности, где человеческие и искусственные агенты сосуществуют и взаимодействуют в едином коммуникативном пространстве.

Классические социологические онтологии: от объективизма к конструктивизму. Традиционно в социологии сложились два полярных подхода к социальной онтологии: объективизм, представленный в работах Э. Дюркгейма [5] и Т. Парсонса [13], рассматривает социальную реальность как надындивидуальную и устойчивую структуру, существующую независимо от сознания индивидов; субъективизм, напротив, подчеркивал конструктивный характер социального мира, акцентируя внимание на интерпретации, смыслах и контексте взаимодействия [2; 4]. Эти подходы нашли выражение в противопоставлении структурализма и интеракционизма, которое было преодолено в рамках интегративных парадигм, например теории структурации Э. Гидденса [6] или теории полей П. Бурдье [3]. В условиях цифровизации субъективистское направление получает новый импульс: социальная реальность все больше воспринимается как продукт конструирования (в том числе посредством алгоритмических интерфейсов и технических агентов), что требует учета как человеческого, так и нечеловеческого участия в этом процессе.

Теория аутопойетических систем Н. Лумана [9] трактует общество как аутопойетическую систему коммуникаций, т.е., в отличие от традиционных антропоцентричных моделей, здесь не индивиды, а коммуникации являются элементами социальной системы. Социальность — не сумма взаимодействий субъектов, а сеть устойчивых форм коммуникаций, которые самовоспроизводятся через операции информирования и понимания. Эта модель особенно продуктивна в анализе искусственной социальности: если в цифровом пространстве возникают устойчивые паттерны обмена информацией, в которых участвуют как люди, так и искусственные агенты (чат--боты, алгоритмы рекомендаций, цифровые двойники), то эти паттерны могут рассматриваться как коммуникационные единицы, встроенные в аутопойетическую структуру сети. Таким образом, искусственная социальность выступает как часть более широкой системы социальной коммуникации, где субъектность распределена между биологическими и техническими участниками.

Конструктивизм и культурные матрицы восприятия ИИ. Согласно Бергеру и Лукману [2] социальная реальность — результат типизации и институционализации практик в ходе повседневного взаимодействия. Применительно к искусственной социальности это означает, что ИИ и цифровые агенты получают социальное значение не просто как технические артефакты, а как символически нагруженные элементы взаимодействия, признанные участниками социального поля как значимые. Например, чат--бот службы поддержки может быть воспринят как «реальный собеседник», если его ответы когерентны, а интерфейс имитирует социальную эмпатию [7]. В этом смысле агентность ИИ не «объективна», а конструируется в рамках культурных ожиданий и символических репертуаров [20; 25]. Иными словами, конструктивизм позволяет включить в онтологию искусственной социальности пластичность восприятия и зависимость от контекста взаимодействия.

Критический реализм: совмещение материального и социального. Онтология критического реализма [19] признает существование разных уровней реальности: эмпирического (то, что наблюдается), актуального (то, что происходит независимо от наблюдения) и глубокого (структурные механизмы). Этот подход описывает искусственную социальность как результат взаимодействия социальных структур (норм, институтов), технологических возможностей и человеческих практик, не сводя ее ни к одному из этих элементов. Так, системы ИИ имеют определенные технические ограничения и возможности (например, способность к машинному обучению), но их влияние на общество зависит от социального контекста внедрения (политики, регулирования, уровня цифровой грамотности). Критический реализм учитывает каузальную силу технологий без технооптимизма, признавая, что цифровые агенты не нейтральны, а структурированы и, в свою очередь, структурируют поведение людей.

Концепт гибридной и техносоциальной онтологии как попытка преодолеть бинарность «естественное–искусственное», «человек–машина». Гибридная социальность [22] формируется как коммуникативная сеть, включающая человеческих и искусственных агентов, где поведение последних влияет на динамику взаимодействия и структуру системы. Средой общения становится цифровое пространство, где технологии выступают не только посредниками, но и участниками, способными инициировать, фильтровать или модифицировать коммуникацию. Такая трактовка близка идее пост--гуманистических онтологий, где границы между субъектами размываются, и действующими силами становятся ансамбли — человеко--машинные связки, платформы, экосистемы. Данный подход позволяет не только онтологически «прописать» искусственную социальность как форму социального бытия, но и интегрировать ее в общую логику изменения современного общества — от иерархической к сетевой, от централизованной к распределенной [8].

Онтология как методологический каркас эмпирического анализа: понимание социального как коммуникации [9], конструкта [2] или совокупности структурных механизмов [14] определяет вопросы эмпирического исследования: кто или что считается социальным агентом; как фиксируются формы участия ИИ в социальной динамике; каким образом интеграция искусственных агентов отражается в нормах, идентичностях и институтах. Например, согласно системной модели Лумана исследователь будет искать паттерны устойчивых коммуникаций, независимо от того, кем они инициированы — человеком или ИИ. В рамках конструктивизма акцент сместится на перцепцию, дискурсивные практики и символическую легитимацию агентности машин. Опора на критический реализм предполагает изучение со--влияния технологий и социальных структур на формирование новых форм взаимодействия. Таким образом, онтология — не просто философское основание, но и инструмент анализа, определяющий, какие феномены считаются значимыми, а связи — каузальными.

Искусственная социальность как социологический объект: типология, признаки и формы проявления

Вопрос о том, можно ли считать феномен искусственной социальности самостоятельным объектом социологического изучения, становится все более актуальным в условиях стремительной цифровизации и алгоритмизации общественной жизни [7; 12; 24]. Современные формы социальности все чаще включают не только людей как субъектов коммуникации, но и искусственных агентов — от чат--ботов и цифровых помощников до автономных рекомендательных систем и виртуальных инфлюэнсеров [7; 12]. Формы социального взаимодействия, опосредованные алгоритмами и ИИ, все чаще оказываются не побочными продуктами технологической среды, а устойчивыми паттернами, формирующими привычки, идентичности и институциональные структуры [15; 16], поэтому возникает необходимость в теоретически осмысленной типологии и эмпирически верифицируемых признаках искусственной социальности как особого социотехнического явления.

Понимание искусственной социальности начинается с признания ее двойственной природы: с одной стороны, это результат технологического конструирования (программное обеспечение, алгоритмы, архитектура цифровых платформ), с другой стороны, она социокультурно легитимируется, интерпретируется и встраивается в существующую социальную ткань [24]. Как подчеркивает Т. Мальш [22], искусственная социальность представляет собой сеть коммуникаций, в которую включены как человеческие, так и нечеловеческие (искусственные) агенты. Средой, обеспечивающей функционирование этой сети, является интернет, обладающий характеристиками распределенности, асинхронности и высокой плотности взаимодействий. Следовательно, критерии выделения искусственной социальности должны учитывать не только ее технологическую специфику, но и социологические параметры (институциональную закрепленность, признание субъектности, символическую репрезентацию).

Один из основных признаков искусственной социальности — технологически опосредованное взаимодействие, в котором участвует искусственный агент, обладающий определенной степенью автономии (чат--бот в службе поддержки, автоматический модератор в социальных сетях, рекомендательная система на стриминговой платформе). Ключевым становится не только участие такого агента, но и его способность адаптироваться к действиям пользователя, реагировать на основе обучающихся алгоритмов, а в некоторых случаях даже инициировать взаимодействие. Возникает форма коммуникации, в которой граница между человеком и машиной размывается — поведение искусственного агента обретает характеристики, традиционно ассоциирующиеся с человеческой субъектностью.

Второй значимый признак — социальная легитимация искусственного агента. Как показали исследования Ш. Теркла [25], пользователи склонны приписывать машинам эмоциональные качества, воспринимать их как партнеров по взаимодействию и даже формировать с ними устойчивые отношения. В этом смысле искусственная социальность не ограничивается технической эффективностью, но включает в себя элементы символического обмена, ролевых ожиданий и социальных норм, что и позволяет говорить об ИИ и цифровых системах не просто как о средствах, но как об участниках социального порядка.

Третий признак — институциональная интеграция искусственной социальности: государства и корпорации активно используют ИИ в системах управления, правосудия, здравоохранения и образования. Чат--боты заменяют консультантов, алгоритмы — HR-специалистов, цифровые платформы — социальные службы. Причем ИИ-системы включаются в бюрократические и нормативные контуры: им доверяют принятие решений, их поведение регулируется, а ошибки подлежат юридической ответственности, что делает искусственную социальность не просто повседневной практикой, но и элементом институционального поля.

На основании этих признаков можно выделить несколько форм искусственной социальности, различающихся по уровню интеграции искусственных агентов, степени их автономии и типу выполняемых ими функций (таблица 1). Первая форма — имитационная: искусственный агент лишь воспроизводит поверхностные паттерны человеческого поведения (например, автоответчики или FAQ-боты). Вторая форма — ассистивная: ИИ оказывает поддержку в решении задач, например, предлагает маршрут, проверяет грамматику, помогает организовать день. Третья форма — гибридная интерактивная: искусственные агенты влияют на взаимодействие людей, выступая посредниками и модераторами (например, рекомендательные системы TikTok). Четвертая форма — агентно--инициируемая: ИИ управляет процессом коммуникации (например, цифровой модератор определяет видимость контента, порядок диалога и даже формулировки). Пятая форма — автономная: взаимодействие происходит преимущественно между цифровыми агентами без участия человека (например, в DAO — децентрализованных автономных организациях решения принимаются алгоритмически).

Все эти формы не существуют изолированно, а наслаиваются и переплетаются, образуя сложные гибридные структуры. Например, пользователь онлайн--платформы может одновременно взаимодействовать с другим человеком (через комментарии), цифровым интерфейсом (через UX) и ИИ-системой, предлагающей контент или контролирующей видимость сообщений, т.е. искусственная социальность проявляется как поле множественных связей (человек–человек, человек–машина, машина–машина) в рамках единой медиатизированной среды.

Анализ форм искусственной социальности требует учета сферы ее реализации: в экономике это алгоритмы персонализированного маркетинга, автоматизированные биржи, финансовые роботы, в образовании — цифровые тьюторы и адаптивные платформы, в политике — системы предиктивного анализа общественного мнения, автоматизированные решения о доступе к услугам, в культуре — нейросетевое искусство, цифровые инфлюэнсеры, генеративные сценарии коммуникации, в повседневности — голосовые помощники, чат--боты в мессенджерах, алгоритмы «умного дома». В каждой сфере искусственная социальность становится неотъемлемой частью социальной инфраструктуры, одновременно инструментом, актором и средой, причем не устраняя традиционные формы социальности, а трансформируя их и порождая новые ролевые структуры, модели координации, формы стратификации. Например, способность взаимодействовать с цифровыми агентами становится социальной компетенцией; алгоритмическое ранжирование формирует иерархии значимости; пользователь, обладающий цифровым капиталом (умеет адаптироваться к интерфейсам, использовать ИИ), получает преимущество. Возникает алгоритмическая форма социальной дифференциации — основанная на доступе к технологиям и способности адаптироваться к ним.

Типология форм искусственной социальности (основана на [10])

* Степень включенности искусственного агента в реальные социальные процессы, структуры и институты, а также то, насколько неотъемлемой частью социальной системы он стал (насколько глубоко и устойчиво ИИ-агент встроен в социальную жизнь — от эпизодического использования до системной зависимости):

• низкий уровень интеграции: ИИ используется точечно, не влияет на принятие решений и легко заменим (инструмент);
• средний: агент регулярно используется в повседневной жизни, но вспомогательно — человек принимает основные решения;
• высокий: ИИ влияет на то, как люди взаимодействуют (например, алгоритмы формируют ленту новостей, список контактов, рекомендации), но контроль еще разделен;
• очень высокий: ИИ самостоятельно управляет каналами взаимодействия, влияет на социальную структуру, например, кто что видит, с кем контактирует;
• максимальный: социальная система функционирует без или с минимальным участием человека (алгоритмы определяют правила, управляют процессами и принимают решения).

** Способность искусственного агента действовать самостоятельно — без прямых команд человека, с учетом контекста, цели и инициативы (насколько ИИ сам принимает решения, адаптируется к ситуации, инициирует взаимодействие, обладает выходящим за пределы жестко заданных скриптов «поведением»):

• минимальная автономия: агент реагирует строго по шаблону, без контекста;
• ограниченная: агент может варьировать поведение в рамках задачи;
• частичная (адаптивная): агент анализирует поведение пользователя и подстраивается;
• высокая: агент сам инициирует взаимодействие и регулирует его;
• полная: агент действует без участия человека, управляет системой и взаимодействует с другими агентами.

*** Основная социальная роль/функция искусственного агента в процессе взаимодействия — что именно делает ИИ в контексте конкретной формы искусственной социальности (обслуживает, направляет, управляет, заменяет или полностью организует социальное взаимодействие):

• эмуляция общения, простые ответы (ИИ имитирует диалог, не обладает «пониманием» или адаптивностью);
• поддержка, сопровождение (ИИ помогает человеку выполнять задачи, облегчает ориентацию);
• модерация, фильтрация, персонализация контента (ИИ упорядочивает или подстраивает контент/взаимодействие между людьми);
• самостоятельная организация взаимодействия (ИИ запускает процессы общения, предлагает сценарии или группы);
• самоуправление, автономная координация системы (ИИ принимает решения, формирует правила и поддерживает их выполнение без вмешательства человека).

Вместе с тем искусственная социальность ставит под сомнение базовые социологические категории: субъект, действие, коммуникация, институт. Если субъект — тот, кто способен действовать и нести ответственность, может ли им быть ИИ? Если коммуникация — это обмен смыслами, можно ли считать диалог с языковой моделью полноценным взаимодействием? Искусственная социальность требует интегративного подхода, сочетающего конструктивизм, системную теорию и критический реализм, поскольку речь идет о феномене, который одновременно сконструирован, структурирован и институционализирован [10; 11]. Таким образом, искусственная социальность выступает как новый объект социологического анализа — многоуровневый, динамичный, гибридный. Ее признаки и формы охватывают как повседневные практики, так и макросоциальные структуры. Ее изучение требует новых типологий, методов сбора и анализа данных, языка описания. Это не только вызов, но и шанс для социологии — переосмыслить собственные основания в условиях, когда социальное больше не является исключительно человеческим.

Социологические последствия и риски искусственной социальности

Расширение искусственной социальности, т.е. систематическое включение искусственных агентов (ИИ, алгоритмов, цифровых платформ) в процессы социального взаимодействия, — один из наиболее трансформативных факторов современного общества, поскольку выходит далеко за рамки технологических инноваций — затрагивает фундаментальные категории социологического анализа, изменяет устоявшиеся структуры и формы социального порядка и порождает новые теоретические и практические вызовы, включая этико--нормативные и политико--правовые [15].

Одно из ключевых последствий распространения искусственной социальности — деформация институтов социализации. Традиционные агенты социализации (семья, школа, государство) дополняются, а иногда и вытесняются цифровыми платформами, которые управляют логикой коммуникации, формируют повестку, стандарты успешности и идентичности. Такие платформы, как YouTube, TikTok и др., все чаще становятся основными пространствами, в которых индивид осваивает социальные роли и получает обратную связь, но ее часто формируют алгоритмические системы, ориентированные не на ценности, а на вовлеченность, что приводит к эффекту «алгоритмической социализации» — с приоритетом поверхностной эмоциональности, конфликта и сенсационности [25].

В контексте теории Кастельса можно утверждать, что логика сетевого общества — фрагментированная, децентрализованная, управляемая потоками информации — смещает логику иерархически организованного индустриального общества, причем искусственные агенты, встроенные в сети, не просто обслуживают взаимодействия, но и управляют ими, создавая новые центры власти, распределения и влияния, которые часто лишены прозрачности. Кастельс подчеркивал, что новая структура власти и опыта формируется в «глобальных потоках, пересекающих время и пространство», и искусственная социальность встраивается в эти потоки как агент ускорения и концентрации [8].

Другой важный вызов — размывание границ субъекта: в традиционной социологии субъект рассматривался как человек, обладающий намерением, ответственностью и социальной рефлексией, но в системах с искусственной социальностью эти качества частично распределяются между человеком и машиной. Алгоритмы, участвующие в принятии решений — будь то в медицине, образовании, правосудии или найме персонала — начинают выполнять субъектные функции. При этом юридическая и этическая ответственность остается неурегулированной. Классический вопрос: кто виноват в случае ошибки ИИ — разработчик, пользователь или сама система — до сих пор не имеет однозначного ответа, что создает зону нормативной неопределенности и порождает риски социальной несправедливости.

Возникает и проблема новых форм стратификации: если в индустриальном обществе она базировалась на экономическом капитале, а в постиндустриальном — на знании и информации, то в условиях искусственной социальности все большую роль начинает играть алгоритмический капитал — способность быть видимым, считываемым и «предсказуемым» для цифровых систем. Люди, не владеющие цифровыми навыками или избегающие активного взаимодействия с платформами, маргинализируются, что усиливает цифровое неравенство, углубляет социальную сегрегацию и усложняет доступ к ресурсам (образованию, труду, информации) [24].

Еще один важный аспект — трансформация межличностных отношений [25]: цифровые технологии подменяют «настоящее общение» имитацией, что приводит к одиночеству, фрагментации внимания и снижению эмпатии. В ситуации, когда значимая часть взаимодействий происходит с искусственными агентами (чат--ботами, цифровыми ассистентами), формируется особый тип эмоциональной привязанности, в котором исчезает взаимность — один из базовых признаков социальных связей. В итоге общество рискует столкнуться с «псевдосоциальностью», в которой взаимодействие больше похоже на потребление, чем на диалог.

Дополнительная угроза — возможные манипуляции общественным мнением и поведением. Искусственная социальность создает идеальные условия для влияния на когнитивные и поведенческие паттерны: алгоритмы точно предсказывают реакции, адаптируются в реальном времени и масштабируемы. Примеры политической манипуляции через социальные сети и таргетированные рекламные кампании (например, скандал с Cambridge Analytica) показали, насколько эффективно можно использовать искусственную социальность в целях, не совместимых с демократическими нормами.

Риски искусственной социальности проявляются и в десубъективации — когда система ИИ делает выбор за пользователя (например, автоматически отбирая новостную ленту, предлагая друзей, управляя аудиовизуальным контентом), человек постепенно утрачивает инициативу и способность к критическому мышлению. Эта тенденция может привести к «цифровому патернализму», при котором субъект делегирует ключевые аспекты своей автономии системам, чья логика остается закрытой. С другой стороны, искусственная социальность может быть и ресурсом — обеспечивает новые формы инклюзии (для людей с ограничениями), облегчает доступ к информации, усиливает горизонтальные связи и создает возможности для самовыражения. Все зависит от условий интеграции: институтов, регулирующих ИИ; прозрачности алгоритмов; участия граждан в обсуждении цифровой повестки. Именно здесь важна социология — как наука, способная не только описывать, но и проектировать более справедливые и инклюзивные формы социального порядка.

Таким образом, искусственная социальность — не просто технологическая инновация, но вызов социальному мышлению. Она требует пересмотра категорий субъекта, института, действия, стратификации и идентичности. Ее последствия носят амбивалентный характер: с одной стороны, расширение возможностей, с другой — новые формы контроля, зависимости и неравенства. Задача социологии заключается не только в критическом анализе, но и в разработке нормативных ориентиров, поддерживающих человека как ценность в условиях растущей агентности машин. Как подчеркивает Н. Луман [9], социальные системы — это коммуникации, а не акторы, поэтому в центре внимания должны оставаться формы, в которых возможен диалог, ответственность и саморефлексия, даже в присутствии нечеловеческих участников.

Перспективы изучения искусственной социальности

Развитие феномена искусственной социальности требует не только осмысления его сущности и последствий, но и разработки адекватного исследовательского инструментария. Современные социологические теории и методологии, сложившиеся в эпоху индустриального и раннего постиндустриального общества, нуждаются в адаптации к новым реалиям: взаимодействию человека с нечеловеческими агентами, алгоритмизации коммуникаций, цифровизации идентичности и трансформации институтов. Первый ключевой вектор изменений — методологическая гибридизация, т.е. интеграция исследовательских подходов, направленных на изучение как человеческих, так и нечеловеческих акторов. Здесь особенно значим синтез конструктивизма, позволяющего понять, как символически и социально конструируются формы взаимодействия с ИИ, и критического реализма, ориентированного на выявление структурных условий, в которых искусственная социальность становится возможной и репродуцируемой [10; 22]. Такая методологическая установка позволяет не только фиксировать внешние проявления цифровой коммуникации, но и исследовать глубинные механизмы, нормирующие поведение агентов — как биологических, так и искусственных.

Следующий вектор — развитие цифровой методологии как совокупности инструментов анализа больших данных (big data), цифровой этнографии, анализа взаимодействия на онлайн--платформах, алгоритмической деконструкции. Искусственная социальность не оставляет привычных «следов» (интервью, опросов, текстов), а формируется в потоках клик--данных, сетевых логах, метаинформации и машинных логиках, что требует новых форм наблюдения и фиксации: трекинга поведения пользователей в онлайн--пространствах, анализа кодов и интерфейсов, реконструкции логики работы алгоритмов. В этом контексте особое значение обретают работы, использующие «обратную инженерию» как способ раскрытия скрытых норм алгоритмического управления [27; 29].

Однако методологические трудности не ограничиваются только сбором данных. Возникают вопросы: что считать эмпирией в условиях искусственной социальности; является ли генерация ответа языковой моделью актом коммуникации; считается ли реакция пользователя на рекомендацию взаимодействием. Эти вопросы требуют переопределения категорий взаимодействия, действия и структуры, и социология, ориентированная на межличностную коммуникацию, должна научиться «слышать» не только людей, но и код, архитектуру, среду. Здесь важны концепции Н. Лумана, трактующего общество как систему коммуникаций [9], и Д. Харауэй, предлагающей рассматривать техно--социальные гибриды как новые формы субъективности [20].

Перспективное направление — развитие аналитических моделей гибридной агентности, способных учитывать сложную конфигурацию распределенной субъектности. Например, в принятии решения на платформе участвуют: пользователь; алгоритм, формирующий выбор; дизайн интерфейса; корпоративная политика платформы. Методология, способная захватывать такую «расщепленную» субъектность, требует отхода от линейных моделей причинности и обращения к сетевым, нелинейным, контекстуальным схемам анализа. В этом смысле полезны разработки сетевой теории акторов [28], где машины рассматриваются как полноправные участники взаимодействия, наделенные определенной «социальной силой».

Анализ искусственной социальности предполагает и рефлексию над позицией исследователя: в цифровом мире он неизбежно становится частью изучаемого объекта (например, при сборе данных через API или модерации на платформе), поэтому необходимо учитывать не только наблюдаемое поведение, но и собственную вовлеченность, интервенцию, позициональность. Это ставит под вопрос классическую объективность и требует развития новых форм этической и эпистемологической чувствительности. Возникают и юридические ограничения: в некоторых случаях исследователь не имеет права знать, как функционирует алгоритм — проблема «черного ящика». Последняя связана с другой важной задачей — интерпретацией алгоритмических процессов: в отличие от респондентов, которые могут объяснить мотивы своего поведения, алгоритмы действуют на основании правил, не всегда доступных верификации. Поэтому социология должна развивать формы интерпретации «молчаливого знания» алгоритмов — через реконструкцию их эффектов, контекстов и следствий. Например, рекомендательная система может быть интерпретирована через изменения в культурном потреблении, структуре внимания, эмоциональных реакциях аудитории, что требует использования как количественных методов (корреляции, визуализации), так и качественных (интервью, контент--анализ, цифровая этнография).

Особого внимания заслуживает разработка индикаторов и метрик искусственной социальности: как измерять уровень автономии ИИ в коммуникации; как оценивать степень социальной легитимации искусственного агента; как фиксировать институциональную интеграцию ИИ в конкретные сферы — право, медицину, образование. Эти вопросы требуют междисциплинарной работы: социология должна заимствовать инструменты из инженерии, UX-дизайна, правоведения и прикладной информатики, например, при анализе чат--бота в сфере психического здоровья важно учитывать не только количество диалогов, но и тональность, степень отклонения от скрипта, наличие эмпатических фраз.

Перспективной задачей является и создание типологий искусственной социальности, пригодных для эмпирической оценки. Выше мы отмечали, что искусственная социальность может быть имитационной, ассистивной, интерактивной, автономной и т.д. Однако эти категории должны были операционализированы: необходимо разработать диагностические критерии (уровень инициативности, способность к рефлексии, институциональная включенность), позволяющие отнести конкретный кейс к тому или иному типу, что обеспечит накопление сопоставимых эмпирических данных и позволит строить обобщения.

Наконец, важнейшее направление — развитие этико--ориентированных методологий, способных сочетать аналитическую мощность и нормативную чувствительность. В условиях, когда ИИ-системы участвуют в принятии решений, затрагивающих судьбы людей (например, в распределении социальных благ, принятии кредитных решений, управлении поведением учащихся), возникает острая потребность в инструментах выявления дискриминации, предвзятости, нарушения прав, что требует включения в исследовательский процесс процедур аудита, открытого рецензирования, анализа этических импликаций, согласования с нормативными стандартами (например, рекомендациями ЮНЕСКО, ОЭСР, ЕС).

Таким образом, перспективы изучения искусственной социальности связаны с переопределением категориального аппарата социологии, разработкой новых методологических подходов, внедрением цифровых инструментов анализа и усилением этической рефлексии, что требует от исследователя не только профессиональной гибкости, но и готовности к междисциплинарному диалогу, переосмыслению границ между человеком и технологией, наблюдением и участием. В условиях стремительно меняющейся цифровой среды именно социология способна задать рамку для понимания и управления новыми, гибридными, сетевыми структурами социального бытия.

***

В современном социальном мире, стремительно трансформируемом под влиянием цифровизации, алгоритмизации и внедрения ИИ, возникает качественно новая реальность, в которой традиционные границы между человеческим и нечеловеческим, естественным и сконструированным, индивидуальным и институциональным оказываются размыты. Искусственная социальность — специфический тип социального бытия, формируемый и воспроизводимый в среде, где коммуникация осуществляется между распределенными и гетерогенными агентами — биологическими и цифровыми.

В этих условиях наиболее продуктивным представляется междисциплинарный онтологический подход: использование системной теории Лумана [20], конструктивизма Бергера и Лукмана [13], критического реализма Бхаскара [14] и концептов постгуманистической теории [17; 21; 28] показало, что искусственная социальность не может быть сведена лишь к технологическому инструменту или внешнему посреднику. Она выступает как часть самовоспроизводящейся системы социальных коммуникаций, в которой цифровые агенты не только обслуживают взаимодействия, но и формируют их структуру, содержание, нормы и даже аффективные состояния, поэтому социологическая онтология должна быть расширена, чтобы вместить формы агентности, выходящие за пределы антропоцентрической модели.

Типология искусственной социальности — от имитационной до автономной — подтверждает, что речь идет не о единичных технологических решениях, а о комплексном спектре форм, каждая из которых реализуется в определенных институциональных, культурных и коммуникационных условиях. Искусственная социальность проявляется в самых разных сферах — от повседневного общения до государственного управления, от образования до искусства, в каждой формируя новую логику взаимодействия, асимметрию власти, правила включенности и исключения, становясь новой средой социализации, пространством формирования идентичностей, полем воспроизводства стратификационных механизмов. Таким образом, искусственная социальность — не частный феномен, а структурная характеристика современной социальной реальности.

В условиях, когда ИИ-системы получают статус участников принятия решений, а алгоритмы начинают выполнять функции, ранее принадлежащие исключительно человеку (модерация, оценка, фильтрация, ранжирование), возникают серьезные проблемы нормативной и правовой неопределенности, без разрешения которых искусственная социальность может превратиться в инструмент неограниченного контроля и структурного насилия. В этом контексте становится особенно важной задача разработки социологически обоснованных критериев социальной легитимации, оценки институциональной ответственности и формирования новых режимов подотчетности. Кроме того, поскольку значимая часть социальных коммуникаций осуществляется при посредничестве или при участии искусственных агентов, необходимы новые модели наблюдения, фиксации, анализа и интерпретации данных — классические методы дополняются цифровой этнографией, анализом больших данных, реконструкцией алгоритмической логики, причем меняется не только объект исследования, но и позиция исследователя, который становится участником цифровой среды, объектом платформенной логики, элементом распределенной системы. Особое значение обретает этико--нормативный аспект методологии — в изучении взаимодействия человека с ИИ необходимо учитывать не только технико--процедурные, но и моральные, правовые и политические измерения. Возникает задача этического аудита — как алгоритмы влияют на социальную справедливость, чью позицию они усиливают, кого исключают, какие формы дискриминации воспроизводят. Социология, традиционно претендующая на критическую функцию в обществе, должна сохранить ее в цифровую эпоху, выступая не только как наука наблюдения, но и как дисциплина нормативного анализа, социального проектирования и общественного вмешательства.

Исследование искусственной социальности — это не только изучение нового объекта, но и способ пересмотра природы социального, радикальной реконцептуализации социологического мышления, расширения горизонтов анализа и укрепления междисциплинарного диалога. Искусственная социальность требует новой чувствительности — к коду, интерфейсу, инфраструктуре — и нового языка, способного описывать формы жизни, в которых границы между человеком и машиной становятся все более проницаемыми. От того, насколько адекватно наука сможет описать и осмыслить искусственную социальность, зависит не только будущее социологии как дисциплины, но и способность общества ориентироваться в новой социальной реальности, сохранять достоинство человека, открытость институтов и демократичность коммуникации в условиях возрастающей агентности нечеловеческих форм. Поэтому исследование искусственной социальности — не просто научная задача, но и социальная обязанность.

About the authors

V. V. Menshikov

Author for correspondence.
Email: vladimirs.mensikovs@du.lv
Vienības St. 13, Daugavpils, LV-5401, Latvia

V. F. Komarova

Email: vera.komarova@du.lv
Vienības St. 13, Daugavpils, LV-5401, Latvia

References

Supplementary files