Етика персоналізації: де межа між корисною рекомендацією та маніпуляцією?

dc.contributor.authorТкач, Д.І.
dc.contributor.authorТкач, Дмитро Іванович
dc.date.accessioned2025-12-30T09:12:27Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractСтаття присвячена критичному аналізу етичних проблем персоналізації контенту в цифровому медіапросторі та визначенню меж між корисними рекомендаціями і маніпулятивними практиками. У контексті стрімкого розвитку технологій штучного інтелекту та алгоритмічної курації контенту дослідження набуває особливої актуальності, оскільки рекомендаційні системи сьогодні формують інформаційне середовище мільярдів користувачів по всьому світу. Автор розглядає теоретичні основи персоналізації як технологічного феномену, аналізує механізми роботи рекомендаційних систем, що базуються на колаборативній фільтрації, аналізі поведінкових патернів та машинному навчанні. Особлива увага приділяється дуальній природі персоналізації: з одного боку, вона покращує користувацький досвід, економить час та надає релевантний контент, з іншого – створює ризики маніпуляції свідомістю, формування інформаційних бульбашок та обмеження когнітивної автономії особистості. У статті детально досліджуються етичні дилеми, пов'язані з використанням персональних даних, прозорістю алгоритмів та відповідальністю платформ за контент, що рекомендується. Розглядається феномен інформаційних бульбашок як наслідок надмірної персоналізації, що призводить до поляризації суспільства, ехо камер та обмеження доступу до різноманітних точок зору. Аналізуються психологічні механізми впливу рекомендаційних систем на прийняття рішень, формування переконань та поведінкові патерни користувачів. Автор виокремлює критерії розмежування корисної персоналізації та маніпулятивних практик, серед яких: прозорість алгоритмів, можливість користувацького контролю, дотримання принципів інформованої згоди, захист когнітивної автономії та соціальної відповідальності платформ. Особлива увага приділяється вразливим групам користувачів, зокрема дітям та підліткам, які є особливо чутливими до алгоритмічного впливу. Стаття пропонує концептуальну модель етичної персоналізації, яка базується на балансі між ефективністю рекомендацій та повагою до автономії користувача. Розглядаються міжнародні підходи до регулювання персоналізації, зокрема європейський Digital Services Act та інші законодавчі ініціативи, спрямовані на забезпечення прозорості та підзвітності алгоритмічних систем. Практична значущість дослідження полягає у формуванні рекомендацій для розробників рекомендаційних систем, регуляторів та користувачів щодо забезпечення етичної персоналізації. Автор наголошує на необхідності розвитку медіаграмотності та критичного мислення як інструментів протидії маніпулятивним практикам у цифровому середовищі. Висновки дослідження підкреслюють необхідність міждисциплінарного підходу до вирішення етичних проблем персоналізації, що поєднує технологічні, правові, психологічні та соціальні аспекти. Визначається потреба у розробці етичних стандартів та механізмів саморегулювання індустрії, які забезпечать баланс між інноваціями та захистом прав користувачів у цифровому суспільстві.
dc.identifier.citationТкач Д.І. Етика персоналізації: де межа між корисною рекомендацією та маніпуляцією? / Д. І. Ткач // Artificial Intelligence/ Штучний інтелект. - 2025. - № 4. - С. 24-34. - DOI https://doi.org/10.15407/jai2025.04.024
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.15407/jai2025.04.024
dc.identifier.issn2710-1681
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-0824-8559
dc.identifier.urihttps://dspace.krok.edu.ua/handle/krok/9367
dc.language.isouk
dc.publisherНаціональна академія наук України; Інститут проблем штучного інтелекту
dc.subjectетика персоналізації
dc.subjectрекомендаційні системи
dc.subjectштучний інтелект
dc.subjectінформаційні бульбашки
dc.subjectманіпуляція
dc.subjectалгоритмічна прозорість
dc.subjectмедіаетика
dc.subjectколаборативна фільтрація.
dc.titleЕтика персоналізації: де межа між корисною рекомендацією та маніпуляцією?
dc.title.alternativeEthics of personalization: where is the boundary between useful recommendation and manipulation?
dc.typeArticle

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
Artificial_Intelligence_2025_4_24-34.pdf
Розмір:
619.04 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
2.57 KB
Формат:
Item-specific license agreed to upon submission
Опис: