У статті досліджено вплив штучного інтелекту (ШІ) та платформних технологій на концепцію людської агентності в контексті трансформації системи публічного управління. Метою був аналіз ризиків делегування прийняття рішень алгоритмам, пошук шляхів збереження людської суб’єктності в нових технологічних умовах. Основою була ідея «відповідального дослідження та інновацій» і концепція «технологічної медіації». Використання ШІ у публічному управлінні створює ризики «алгоритмічного управління» і втрати контролю з боку людини. Непрозорість ШІ-систем ставить під сумнів принципи демократичної підзвітності. У відповідь розробляються регуляторні й етичні принципи використання ШІ, але готовність системи працювати в умовах непрозорості викликає сумніви. У статті проаналізовано вплив ШІ та централізованих і децентралізованих платформ на ключові виміри людської агентності. Досліджено ризики звуження простору індивідуальної ініціативи та саморегуляції внаслідок пасивного покладання на поради ШІ-асистентів. Водночас відзначено потенціал ШІ в структуруванні людської саморефлексії через виявлення неусвідомлених емоційних та поведінкових патернів. Ці ефекти проілюстровано на прикладі гіпотетичної інтеграції можливостей ШІ в роботу української державної платформи «Дія» за моделлю «уряд як платформа». Показано, як впровадження персоналізованих ШІ-асистентів може, з одного боку, розширювати громадянську інтенціональність через вивільнення від адміністративної рутини, але з іншого – обмежувати поле вибору через активне «підштовхування» до певних поведінкових моделей. Відзначено небезпеку технократичного викривлення демократичного процесу за умови масштабного делегування аспектів політичної участі алгоритмічним системам. У підсумку констатовано, що розвиток ШІ та його інтеграція з платформними рішеннями несе значний потенціал впливу на різні виміри людської агентності. Реалізація цього потенціалу в бік розширення чи звуження автономії критично буде залежати від нормативних установок та цілей, закладених розробниками в архітектуру відповідних систем. Орієнтація на суспільне благо та розкриття людського потенціалу може зробити такі рішення емансипативними технологіями. Практична цінність цієї роботи полягає в розробці рекомендацій для адаптації системи публічного управління до викликів, спричинених впровадженням штучного інтелекту та платформних технологій, з акцентом на збереженні людської суб’єктності, демократичної підзвітності та етичності прийняття рішень
публічна політика; людська агентність; цифрова етика; цифровий гуманізм; людиноцентричність; саморегуляція; персоналізація
Отримано 13.12.2024, Доопрацьовано 10.03.2025, Прийнято 28.05.2025
Взято з Том 18, № 1, 2025
https://doi.org/10.56318/dg/1.2025.5
Сторінки 5-17
[1] Adamson, J., Ali, S., Santhouse, A., Wessely, S., & Chalder, T. (2020). Cognitive behavioural therapy for chronic fatigue and chronic fatigue syndrome: Outcomes from a specialist clinic in the UK. Journal of the Royal Society of Medicine, 113(10), 394-402. doi: 10.1177/0141076820951545.
[2] Angwin, J., Larson, J., Mattu, S., & Kirchner, L. (2016). Machine Bias. Retrieved from https://www.propublica.org/article/machine-bias-risk-assessments-in-criminal-sentencing.
[3] Barrinha, A., & Christou, G. (2022). Speaking sovereignty: The EU in the cyber domain. European Security, 31(3), 356-376. doi: 10.1080/09662839.2022.2102895.
[4] Bitbon System (2021). Bitbon system: Social network of economic relations. Retrieved from https://www.bitbon.space/ua.
[5] Blancato, F.G., & Carr, M. (2024). The trust deficit. EU bargaining for access and control over cloud infrastructures. Journal of European Public Policy, 1-32. doi: 10.1080/13501763.2024.2441418.
[6] Burrell, J. (2016). How the machine “thinks”: Understanding opacity in machine learning algorithms. Big Data & Society, 3(1). doi: 10.1177/2053951715622512.
[7] Carapinha, J.L., Botes, D., & Carapinha, R. (2024). Balancing innovation and ethics in AI governance for health technology assessment. Journal of Medical Economics, 27(1), 754-757. doi: 10.1080/13696998.2024.2352821.
[8] Centaur AI Institute. (2024). Neuro-Symbolic AI: Toward safer and smarter AI. Retrieved from https://centaur-ai.github.io/.
[9] De la Roche, M. (2024). AI regulations and blockchain: Bridging ethics and governance (policy recommendations). Retrieved from https://inatba.org/policy/ai-regulation-and-blockchain-bridging-ethics-and-governance/.
[10] Dunayev, I., Byelova, L., Kud, A., & Rodchenko, V. (2023a). Implementing the “government as a platform” concept: The assessment method and an optimal human-centered structure to address technological challenge. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2(13(122)), 6-16. /doi: 10.15587/1729-4061.2023.275613.
[11] Dunayev, I., Gavkalova, N., & Kud, A. (2023b). Designing a platform-based model of civic participation within the smart-city concept for post-war Ukrainian cities. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 4(13(124)), 46-56. doi: 10.15587/1729-4061.2023.285448.
[12] Floridi, L. (2014). The 4th revolution: How the infosphere is reshaping human reality. Oxford University Press.
[13] Floridi, L. et al. (2018). AI4People-an ethical framework for a good AI society: Opportunities, risks, principles, and recommendations. Minds and Machines, 28(4), 689-707. doi: /10.1007/s11023-018-9482-5
[14] GREAT. (2022). Guidelines for responsible research and innovation. Retrieved from https://www.great-project.eu/Deliverables10
[15] Gunkel, D.J. (2020). Perspectives on ethics of AI: Philosophy. In M.D. Dubber, F. Pasquale & S. Das (Eds.), The Oxford handbook of ethics of AI (pp. 539-553). Oxford: Oxford University Press.
[16] Habermas, J., & McCarthy, T. (1984). The theory of communicative action: Reason and the rationalisation of society (Vol.1). Boston: Beacon Press.
[17] Jobin, A., Ienca, M., & Vayena, E. (2019). The global landscape of AI ethics guidelines. Nature Machine Intelligence, 1, 389-399. doi: 10.1038/s42256-019-0088-2.
[18] Kissinger, H., Schmidt, E., & Huttenlocher, D. (2023). The age of AI and our human future. Boston: Little, Brown & Company.
[19] Kissinger, H.A., Schmidt, E., & Mundie, C. (2024). genesis: artificial intelligence, hope, and the human spirit. Boston: Little, Brown and Company.
[20] Kud, A.A. (2021). Decentralized information platforms in public governance: Reconstruction of the modern democracy or comfort blinding? International Journal of Public Administration, 46(3), 195-221. doi: 10.1080/01900692.2021.1993905.
[21] Kud, A.A. (2024). The mechanism of tokenisation of currency values for modernisation of a national infrastructure of financial settlements. Pressing Problems of Public Administration, 1(64), 56-81. doi: 10.26565/1684-8489-2024-1-04.
[22] Kuziemski, M., & Misuraca, G. (2020). AI governance in the public sector: Three tales from the frontiers of automated decision-making in democratic settings. Telecommunications Policy, 44(6), article number 101976. doi: 10.1016/j.telpol.2020.101976.
[23] Kvitka, S., Novichenko, N., & Bardakh, O. (2021). Artificial intelligence in municipal governance: Development vectors. Public Administration Aspects, 9(4), 85-94. doi: 10.15421/152140.
[24] OECD. (2019). Artificial Intelligence in society. Retrieved from https://doi.org/10.1787/eedfee77-en.
[25] OECD. (2021). Good practice principles for data ethics in the public sector. Retrieved from http://surl.li/lhhtbw.
[26] Pariser, E. (2011). The filter bubble: How the new personalized web is changing what we read and how we think. New York: Penguin Books.
[27] Pasquale, F. (2015). The black box society. Harvard: Harvard University Press.
[28] Proposal for a Regulation of the European Parliament and of the Council No. COM(2021)206final “Laying down Harmonised Rules on Artificial Intelligence (Artificial Intelligence Act) and Amending Certain Union Legislative Acts”. (2021, April). Retrieved from https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?qid=1623335154975&uri=CELEX%3A52021PC0206.
[29] Rahwan, I. et al. (2019). Machine behaviour. Nature, 568, 477-486. doi: 10.1038/s41586-019-1138-y.
[30] Scholta, H., Mertens, W., Kowalkiewicz, M., & Becker, J. (2019). From one-stop shop to no-stop shop: An e-government stage model. Government Information Quarterly, 36(1), 11-26. doi: 10.1016/j.giq.2018.11.010.
[31] Shahin, J. (2024). Dancing to the same tune? EU and US approaches to standards setting in the global digital sector. Journal of European Integration, 46(7), 1111-1131. doi: 10.1080/07036337.2024.2398430.
[32] Sun, T., & Medaglia, R. (2019). Mapping the challenges of artificial intelligence in the public sector: Evidence from public healthcare. Government Information Quarterly, 36(2), 368-383. doi: 10.1016/j.giq.2018.09.008.
[33] Topol, E.J. (2019). High-performance medicine: The convergence of human and artificial intelligence. Nature Medicine, 25, 44-56. doi: 10.1038/s41591-018-0300-7.
[24] Van Rijmenam, M., & Logue, D. (2020). Revising the “science of the organisation”: Theorising AI agency and actorhood. Innovation, 23(1), 127-144. doi: 10.1080/14479338.2020.1816833.
[35] Veale, M., Van Kleek, M., & Binns, R. (2018). Fairness and accountability design needs for algorithmic support in high-stakes public sector decision-making. In Proceedings of the 2018 CHI conference on human factors in computing systems (paper No. 440, pp. 1-14). Montreal: ACM. doi: 10.1145/3173574.3174014.
[36] Vosoughi, S., Roy, D., & Aral, S. (2018). The spread of true and false news online. Science, 359(6380), 1146-1151. doi: 10.1126/science.aap9559.
[37] Willson, M. (2016). Algorithms (and the) everyday. Information, Communication & Society, 20(1), 137-150. doi: 10.1080/1369118X.2016.1200645.
[38] Wirtz, B. W., Weyerer, J. C., & Geyer, C. (2018). Artificial intelligence and the public sector – applications and challenges. International Journal of Public Administration, 42(7), 596-615. doi: 10.1080/01900692.2018.1498103.
[39] Xu, J., Lee, T., & Goggin, G. (2024). AI governance in Asia: Policies, praxis and approaches. Communication Research and Practice, 10(3), 275-287. doi: 10.1080/22041451.2024.2391204.