Таксономія автономності штучного інтелекту в наукових дослідженнях

Abstract

Статтю присвячено розробці систематизованої таксономії рівнів автономності штучного інтелекту в контексті наукових досліджень та визначенню відповідних профілів довіри для безпечної інтеграції систем штучного інтелекту у дослідницьку практику. Актуальність теми зумовлена стрімким зростанням ролі штучного інтелекту у процесах генерації знань, автоматизації досліджень, формування гіпотез та інтерпретації результатів, що потребує розробки нових підходів до класифікації автономності та систем довіри. Метою статті є створення п’ятирівневої таксономії автономності штучного інтелекту, адаптованої до специфіки генерації знань, критичного мислення та етичної відповідальності в науковій діяльності. Методика дослідження полягає у використанні системного аналіз сучасних джерел, порівняльного аналізу класифікацій автономності в різних галузях, таксономічного моделювання, синтезу міждисциплінарних підходів з теорії штучного інтелекту, психології довіри та людино-машинної взаємодії. Застосовано індуктивні та дедуктивні методи для узагальнення характеристик рівнів автономності та формування профілів довіри. Результатами є створення п’ятирівневої таксономії автономності штучного інтелекту, від пасивного інструмента до автономної наукової системи. Для кожного рівня визначено специфічний профіль довіри, що включає когнітивні, афективні та поведінкові компоненти. Систематизовано методики валідації довіри відповідно до рівня автономності системи: кількісні, якісні та змішані. Окрему увагу приділено концепції калібрування довіри як засобу запобігання її завищенню або заниженню. Наукова новизна – вперше запропоновано адаптовану до потреб наукових досліджень таксономію автономності штучного інтелекту, яка враховує когнітивну складність завдань, прозорість рішень та етичні аспекти відповідальності. Розроблено концептуальну модель багатокомпонентної довіри до автономних наукових систем. Практична значимість полягає у тому, що результати дослідження створюють методологічну основу для етичної інтеграції штучного інтелекту в наукову практику, формування стандартів валідації автономних систем, а також для підготовки дослідників до безпечної й ефективної взаємодії з штучним інтелектом різних рівнів автономності.