Психологические механизмы формирования доверия к искусственному интеллекту: критический анализ определений и интегративная модель

Цель. Провести критический анализ существующих определений доверия к искусственному интеллекту (ИИ), выявить ключевые противоречия в концептуализации феномена и предложить интегративное определение, учитывающее специфику взаимодействия человека с интеллектуальными агентами.

Процедура и методы. Проведён систематический критический анализ определений доверия к ИИ из источников 2020–2025 гг., включая крупномасштабные эмпирические исследования, систематические обзоры, теоретические работы. Анализ проводился по критериям: структурные компоненты, антецеденты, типология, уровни анализа, культурная специфичность. Метод теоретического исследования включал отбор источников по критериям эмпирической обоснованности, теоретической рефлексивности и актуальности, систематизацию определений, сравнительный анализ по ключевым измерениям, выявление противоречий и синтез интегративного определения.

Результаты. Выявлено отсутствие консенсуса в определениях: доверие к ИИ концептуализируется как психологическая установка, многоуровневый социальный феномен или редуцируется до технических характеристик. Обнаружены десять ключевых парадоксов: прозрачности, опыта, антропоморфизма, предубеждения к автоматизации против неприятия алгоритмов, культурный и другие. Доверие к ИИ отличается от межличностного семью уникальными чертами: непрозрачность, антропоморфизм, объяснимость, эпистемическое по сравнению с социальным доверием, компенсаторное доверие, U-образная динамика опыта.

Теоретическая и/или практическая значимость. Предложено интегративное определение доверия к ИИ, объединяющее три компонента (когнитивный, аффективный, поведенческий), четыре уровня факторов (индивид, система, контекст, общество) и направленное на обоснованное доверие. Выявлены критические пробелы в исследованиях и приоритетные направления. Результаты значимы для разработки надёжных ИИ-систем, эффективных регуляторных рамок и программ повышения ИИ-грамотности.

1. Trust, Attitudes and Use of Artificial Intelligence: A Global Study 2025 / N. Gillespie, S. Lockey, T. Ward, A. Macdade, G. Hassed // The University of Melbourne and KPMG. 2025. URL: https://assets.kpmg.com (дата обращения: 10.10.2025). DOI: 10.26188/28822919.

2. Stevens A. F., Stetson P. Theory of Trust and Acceptance of Artificial Intelligence Technology (TrAAIT): An Instrument to Assess Clinician Trust and Acceptance of Artificial Intelligence // Journal of Biomedical Informatics. 2023. № 148. URL: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov (дата обращения: 10.10.2025). DOI: 10.1016/j.jbi.2023.104550.

3. Measuring Trust in Artificial Intelligence: Validation of an Adapted Trust in Automation and AI Scale (TIAS) / M. J. McGrath, O. Lack, J. Tisch, A. Duenser // Frontiers in Artificial Intelligence. 2025. № 8. URL: https://www.frontiersin.org/journals/artificial-intelligence (дата обращения: 10.10.2025). DOI: 10.3389/frai.2025.1582880.

4. Trust in AI: Progress, Challenges, and Future Directions / S. Afroogh, A. Akbari, E. Malone, M. Kargar, H. Alambeigi // Humanities and Social Sciences Communications. 2024. № 11. URL: https://arxiv.org/abs/2403.14680 (дата обращения: 10.10.2025). DOI: 10.1057/s41599-024-04044-8.

5. Horowitz M. C., Kahn L. Bending the Automation Bias Curve: A Study of Human and AI-Based Decision Making in National Security Contexts // International Studies Quarterly. 2024. № 68, iss. 2. URL: https://arxiv.org/abs/2306.16507 (дата обращения: 10.10.2025). DOI: 10.1093/isq/sqae020.

6. Twenty-Four Years of Empirical Research on Trust in AI: A Bibliometric Review of Trends, Overlooked Issues, and Future Directions / M. Benk, S. Kerstan, F. v. Wangenheim, A. Ferrario // AI & Society. 2025. № 40. P. 2083–2106. DOI: 10.1007/s11301-023-00401-5.

7. Developing Trustworthy Artificial Intelligence: Insights from Research on Interpersonal, Human-Automation, and Human-AI Trust / Y. Li, B. Wu, Y. Huang, S. Luan // Frontiers in Psychology. 2024. № 15. URL: https://www.frontiersin.org/journals/psychology (дата обращения: 10.10.2025). DOI: 10.3389/fpsyg.2024.1382693.

8. Dang Q., Li G. Unveiling Trust in AI: The Interplay of Antecedents, Consequences, and Cultural Dynamics // AI & Society. 2025. P. 669–692. DOI: 10.1007/s00146-025-02477-6.

9. Цифровое доверие как основа датацентричного управления: результаты опросного эксперимента / А. Г. Санина, А. М. Семенова, Е. М. Стырин, А. Г. Атаева // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. 2025. № 1. С. 168–194. DOI: 10.14515/monitoring.2025.1.2582.

10. Lukyanenko R., Maass W., Storey V. C. Trust in Artificial Intelligence: From a Foundational Trust Framework to Emerging Research Opportunities // Electronic Markets. 2022. Vol. 32, № 11. P. 1993–2020. DOI: 10.1007/s12525-022-00605-4.

11. Jose B., Thomas A. Digital Anthropomorphism and the Psychology of Trust in Generative AI Tutors: An Opinion-Based Thematic Synthesis // Frontiers in Computer Science. 2025. № 7. URL: https://www.frontiersin.org/journals/computer-science (дата обращения: 10.10.2025). DOI: 10.3389/fcomp.2025.1638657.

12. Купрейченко А. Б. Психология доверия и недоверия. М.: Институт психологии РАН, 2008. 564 с.

13. Vaish A., Grossmann T., Woodward A. Not All Emotions Are Created Equal: The Negativity Bias in Social Emotional Development // Psychological Bulletin. 2008. № 134 (3). P. 383–403. DOI: 10.1037/0033-2909.134.3.383.

14. Candrian C., Scherer A. Rise of the Machines: Delegating Decisions to Autonomous AI // Computers in Human Behavior. 2022. № 134. URL: https://www.sciencedirect.com/science (дата обращения: 10.10.2025). DOI: 10.1016/j.chb.2022.107308.

15. Küper A., Krämer N. Psychological Traits and Appropriate Reliance: Factors Shaping Trust in AI // International Journal of Human–Computer Interaction. 2025. № 41 (7). URL: https://www.sciencedirect.com/science/article (дата обращения: 10.10.2025). DOI: 10.1080/10447318.2024.2348216.

16. Kieslich K., Keller B., Starke C. Artificial Intelligence Ethics by Design: Evaluating Public Perception on the Importance of Ethical Design Principles of AI // Big Data & Society. 2022. Vol. 9, № 1. URL: https://journals.sagepub.com (дата обращения: 10.10.2025). DOI: 10.1177/20539517221092956.

17. Schilke O., Reimann M. The Transparency Dilemma: How AI Disclosure Erodes Trust // Organizational Behavior and Human Decision Processes. 2025. № 188. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article (дата обращения: 10.10.2025). DOI: 10.1016/j.obhdp.2025.104405.

18. Barnes A. J., Zhang Y., Valenzuela A. AI and Culture: Culturally Dependent Responses to AI Systems // Current Opinion in Psychology. 2024. № 58. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article (дата обращения: 10.10.2025). DOI: 10.1016/j.copsyc.2024.101939.

19. Лешкевич Т. Г. Парадокс доверия к искусственному интеллекту и его обоснование // Философия науки и техники. 2023. Т. 28, № 1. С. 34–47. DOI: 10.21146/2413-9084-2023-28-1-34-47.

20. Hoehl S., Krenn B., Vincze M. Honest Machines? A Cross-Disciplinary Perspective on Trustworthy Technology for Children // Frontiers in Developmental Psychology. 2024. № 2. URL: https://www.frontiersin.org/journals/developmental-psychology/articles (дата обращения: 10.10.2025). DOI: 10.3389/fdpys.2024.1308881.