Журнал: Полис. Политические исследованияВолоденков С. В., Федорченко С. Н.Особенности феномена субъектности в условиях современных технологических трансформаций

Институт социологии
ФНИСЦ РАН

версия для печати

Журнал: Полис. Политические исследования

Володенков С. В., Федорченко С. Н.

Особенности феномена субъектности в условиях современных технологических трансформаций

Володенков Сергей Владимирович , МГУ им. М.В. Ломоносова, Москва, Россия
s.v.cyber@gmail.com

Федорченко Сергей Николаевич , Московский государственный областной университет, Москва, Россия
s.n.fedorchenko@mail.ru

ID статьи на сайте журнала: 5939

Полный текст

Текст статьи

Ссылка при цитировании:

Володенков С. В., Федорченко С. Н. Особенности феномена субъектности в условиях современных технологических трансформаций . – Полис. Политические исследования. 2022. Том 31. № 5. С. 40-55.
DOI:

Рубрика:

Тема номера: новые медиа и политика

Аннотация

Активное проникновение в ключевые сферы жизнедеятельности государства и общества цифровых коммуникаций, интенсивное развитие технологий искусственного интеллекта и нейросетевых алгоритмов, рост влияния цифровых платформ как новых акторов современных общественно-политических процессов, переконфигурация привычной системы социальных отношений в цифровом пространстве формируют вопрос о содержательных и функциональных аспектах традиционного феномена субъектности, выступающего одним из ключевых элементов структуры власти и общества. Осуществляя критический анализ актуального научного дискурса в сфере трансформаций традиционной субъектности, авторы рассматривают концепты капитализма платформ и алгократии как объяснительные модели происходящих изменений в системе современных общественно-политических коммуникаций. В работе показано, что цифровизация и технологические трансформации, формирование нового социотехнического phygital-пространства внесли не просто коррективы в сферу привычной нам субъектности, но и интенсифицировали процессы ее эволюции. В качестве нового феномена, формирующегося в цифровом пространстве, особо выделяется атипичная субъектность, связанная с потенциалом самокоммуникации AI-агентов (от artificial intelligence, искусственный интеллект) в условиях становления искусственной социальности. Отдельное внимание в работе уделяется новому феномену гибридной субъектности, формируемому в рамках функционирования цифровых кентавров, потенциально способных выступать в качестве расширений действующих политических институтов государства. Предпринимается попытка показать, как современная алгоритмизация и технологизация сферы общественно-политических коммуникаций согласуются с подходами Дж. Агамбена и Ф. Анкерсмита к феномену “пустого политического центра”. Несмотря на то что рассмотренные перспективы формирования новых типов субъектности на сегодняшний день не реализованы и ограничены современными технологическими возможностями, в статье тем не менее обозначен потенциал для их реализации и сделан вывод, что данный потенциал определяется двумя ключевыми факторами: экспоненциальным ростом сложности AI-технологий, а также тенденцией, в соответствии с которой современный человек все в большей степени склонен полагаться на готовые решения AI-систем.

Ключевые слова

феномен субъектности, технологические трансформации, цифровизация, искусственный интеллект, нейросетевые алгоритмы, алгократия, искусственная социальность

Литература

Агамбен Дж. 2019. Царство и Слава. К теологической генеалогии экономики и управления. СПб.: Издательство Института Гайдара.

Альпидовская М.Л. 2021. Цифровой Левиафан. Вопросы политической экономии. № 1. С. 152-164. https://doi.org/10.5281/zenodo.466634

Анкерсмит Ф. 2014. Эстетическая политика. Политическая философия по ту сторону факта и ценности. М.: Изд. дом ВШЭ.

Вирно П. 2013. Грамматика множества: к анализу форм современной жизни. М.: Ад Маргинем.

Гаман-Голутвина О.В. 2020. Современная сравнительная политология перед вызовами развития. Перспективы. Электронный журнал. № 1. С. 6-29. https://doi.org/10.32726/2411-3417-2020-1-6-29

Гомеров И.Н. 2016. Политическая субъектность: предпосылки определения понятия. Политические институты и процессы. № 1. С. 5-13.

Ефанова Е.В., Веремеев Н.Ю. 2017. Политическая оппозиция как субъект электорального процесса: факторы участия, типы. Вестник Волгоградского государственного университета. Серия 4: История. Регионоведение. Международные отношения. Т. 22. № 6. С. 30-37. https://doi.org/10.15688/jvolsu4.2017.6.3

Иванов В.Г., Игнатовский Я.Р. 2020. Deepfakes: перспективы применения в политике и угрозы для личности и национальной безопасности. Вестник РУДН. Серия: Государственное и муниципальное управление. Т. 7. № 4. С. 379-386. https://doi.org/10.22363/2312-8313-2020-7-4-379-386

Искусственный интеллект – надежды и опасения. 2020. Под. ред. Джона Брокмана. М.: АСТ.

Каспэ С. И. 2015. Против автономного субъекта: как нельзя и как можно исправить политическую форму. Полития: Анализ. Хроника. Прогноз. № 3. С. 6-36. https://doi.org/10.30570/2078-5089-2015-78-3-6-36

Кастельс М. 2000. Информационная эпоха: экономика, общество и культура. М.: ГУ ВШЭ.

Когда обрываются связи: интервью с Зигмунтом Бауманом. 2017. Социологический журнал. Т. 23. № 1. С. 156-176. https://doi.org/10.19181/socjour.2017.23.1.5007

Конуров А.И., Будылин К.Ю. 2012. Субъектность как политологическая категория. Власть. № 6. С. 148-152.

Ледяев В.Г. 2001. Власть: концептуальный анализ. М.: РОССПЭН.

Ловинк Г. 2019. Критическая теория интернета. М.: Ad Marginem, Музей совр. иск. “Гараж”.

Луман Н. 2007. Социальные системы. Очерк общей теории. СПб.: Наука.

Маклюэн Г.М. 2003. Понимание медиа: Внешние расширения человека. М., Жуковский: КАНОН-пресс-Ц, Кучково поле.

Мамина Р.И., Толстикова И.И. 2020. Phygital поколение в условиях свободной глобальной коммуникации. International Journal of Open Information Technologies. Т. 8. №. 1. С. 34-41.

Манович Л. 2018. Язык новых медиа. М.: Ад Маргинем.

Мирошниченко И.В. 2012. Формирование субъектности сетевых сообществ в российской публичной политике. Человек. Сообщество. Управление. № 1. С. 76-86.

Михайленок О.М., Малышева Г.А. 2019. Политические отношения в контексте цифровых сетей. Каспийский регион: политика, экономика, культура. № 3. С. 79-87.

От искусственного интеллекта к искусственной социальности: новые исследовательские проблемы современной социальной аналитики. 2020. Под ред. А.В. Резаева. М.: ВЦИОМ.

Резаев А.В., Стариков В.С., Трегубова Н.Д. 2020. Социология в эпоху “искусственной социальности”: поиск новых оснований. Социологические исследования. № 2. С. 3–12. https://doi.org/10.31857/S013216250008489-0

Ремарчук В.Н. 2016. Социальные технологии как инструмент разрушения субъектности государства. Гуманитарный вестник. № 12. С. 1-12. https://doi.org/10.18698/2306-8477-2016-12-401

Русаков С.С. 2016. Трехуровневая концепция политической власти М. Фуко. Человек. Сообщество. Управление. Т. 17. № 1. С. 114-126.

Сачмен Л. 2019. Реконфигурация отношений человек – машина: планы и ситуативные действия. М.: Элементарные формы.

Соменков С.А. 2019. Искусственный интеллект: от объекта к субъекту? Вестник Университета имени О.Е. Кутафина (МГЮА). № 2. С. 75-85. https://doi.org/10.17803/2311-5998.2019.54.2.075-085

Срничек Н. 2020. Капитализм платформ. М.: Издательский дом Высшей школы экономики.

Тоффлер Э. 2002. Шок будущего. М.: ACT.

Философские проблемы развития искусственного интеллекта. 2019. Под ред. А.В. Волобуева, Н.А. Ореховской. М.: Прометей.

Хардт М., Негри А. 2006. Множество: война и демократия в эпоху империи. М.: Культурная революция.

Шайхитдинова С.К. 2014. Особенности политической субъектности российских СМИ в ситуации информационной войны. Вестник экономики, права и социологии. № 3. С. 243-253.

Akinwonmi, A.E., Kuboye, B.M., & Thompson, A.F. (2013). A neural network approach to selection of candidates for electoral offices by political parties. International Journal of Information Science, 3(3), 63-69. https://doi.org/10.5923/j.ijis.20130303.03

Aneesh, A. (2006). Virtual migration: the programming of globalization. Durham, NC; London: Duke University Press.

Barber, B. (1998). Three scenarios for the future of technology and strong democracy. Political Science Quarterly, 113(4), 573-589. https://doi.org/10.2307/2658245

Beer, D. (2017). The social power of algorithms. Information, Communication & Society, 20(1), 1-13. https://doi.org/10.1080/1369118X.2016.1216147

Fallis, D. (2021). The epistemic threat of deepfakes. Philosophy & Technology, 34, 623-643. https://doi.org/10.1007/s13347-020-00419-2

Hildebrandt, M. (2018). Algorithmic regulation and the rule of law. Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences, 376, 2128.20170355. https://doi.org/10.1098/rsta.2017.0355

Khaze, S.R., Masdari, M., & Hojjatkhah, S. (2013). Application of artificial neural networks in estimating participation in elections. International Journal of Information Technology, Modeling and Computing (IJITMC), 1(3), 23-31. https://doi.org/10.5121/ijitmc.2013.1303

Lewis, M., Yarats, D., Dauphin, Y.N., Parikh, D., & Batra, Dh. (2017). Deal or no deal? End-to-end learning for negotiation dialogues. In Proceedings of the 2017. Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (pp. 2433-2443). Copenhagen.

Muchlinski, D., Yang, X., Birch, S., Macdonald, C., & Ounis, I. (2021). We need to go deeper: Measuring electoral violence using convolutional neural networks and social media. Political Science Research and Methods, 9(1), 122-139. https://doi.org/10.1017/psrm.2020.32

Razquin, J.B., & Inigo, E.A. (2018). A friendly approach to Open Government: Chatbots. Navarra: Universidad Publica de Navarra.

Sruthi, M.S., & Shanjai, K. (2021). Automatic voting system using convolutional neural network. Journal of Physics: Conference Series, 1916.012074, 1-8. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1916/1/012074

Torres, M., & Cantu, F. (2022). Learning to see: convolutional neural networks for the analysis of social science data. Political Analysis, 30(1), 113-131. https://doi.org/10.1017/pan.2021.9