Процесс взаимодействия человека и искусственного интеллекта в медиапространстве компьютерных игр

Целью исследования является установление этических стандартов взаимодействия человека и искусственного интеллекта в медиапространстве компьютерной игры. Актуальность исследования определяется, с одной стороны, активной медиатизацией различных сфер нашей жизни и усилением роли игровых коммуникативных практик в формировании медийного ландшафта в целом, а с другой – в интенсивном развитии технологий искусственного интеллекта и проблем, возникающих в связи с этим в коммуникации человек – искусственный интеллект в медиасфере. В качестве основных методов исследования заявлены метод анализа контента, кросс-анализ и историко-функциональный метод, на основе которых установлены ключевые формы взаимодействия искусственного интеллекта и человека в разных типах игр, а также предложен этический стандарт такого взаимодействия, который может быть экстраполирован на медиакоммуникацию в целом. Определено, что типология ролей, выполняемых искусственным интеллектом в играх, может быть выстроена на основе таких признаков, как сложность, комплексность и внутреннее устройство искусственного интеллекта. Выяснено, что отношения человек – искусственный интеллект выстраиваются преимущественно на следующих типах взаимодействия: вражеское, контролирующее, условно дружеское и дружеское. В качестве принципиальных этических норм общения в звене человек – искусственный интеллект предлагаются постулаты, основанные на принципе равноправия участников коммуникативного процесса, когда рассматривается вопрос не только о безопасности игрока, но и о безопасности искусственного интеллекта, приобретающего признаки, подходящие под определение живого.

1. Волкова И.И. Компьютерные игры и новые медиа: игровой подход к коммуникациям в виртуальном пространстве // Вестник РУДН. Серия: Литературоведение. Журналистика. 2017. № 2. С. 312-320.

2. Hulsebosch P. Control Review: Verwarrend, goed en kort // Tweakers. URL: https://tweakers.net/reviews/7314/6/control-verwarrend-goed-en-kort-raytracing.html (accessed: 02.09.2021).

3. Shummon Maass L. Artificial Intelligence in Video Games // Towards data science. URL: https://towardsdatascience.com/artificial-intelligence-in-video-games-3e2566d59c22 (accessed: 02.09.2021).

4. Dickson B. Unfair Advantage: Don't Expect AI to Play Like a Human // PCmag. URL: https://www.pcmag.com/opinions/unfair-advantage-dont-expect-ai-to-play-like-a-human (accessed: 02.09.2021).

5. Замков А.В., Крашенинникова М.А., Лукина М.М., Цынарёва Н.А. Роботизированная журналистика: от научного дискурса к журналистскому образованию // Медиаскоп. 2017. Вып. 2. URL: http://www.mediascope.ru/2295 (accessed: 30.03.2020).

6. Diamond J. Zebras and the Anna Karenina principle // Natural History. 1994. № 103. P. 4.

7. Deisenroth M. A survey on policy search for robotics // Foundations and Trends in Robotics. 2013. № 2. P. 1-142.

8. Pang B. Seeing stars: Exploiting class relationships for sentiment categorization with respect to rating scales // ACL. 2005. P. 115-124.

9. Schrödinger E. What is Life? With Mind and Matter and Autobiographical Sketches. URL: http://strange-beautiful.com/other-texts/schrodinger-what-is-life-mind-matter-auto-sketches.pdf (accessed: 17.09.2021).

10. Challe T. The Rights of Nature – Can an Ecosystem Bear Legal Rights? // Columbia Climate School. URL: https://news.climate.columbia.edu/2021/04/22/rights-of-nature-lawsuits/ (accessed: 17.09.2021).

11. Mathew H. Plants as Persons: A Philosophical Botany. N. Y.: State University of New York Press, 2011. 229 p.

12. Simpson C. Behavior Trees for AI: How They Work. 2014 // Gamasutra. URL: https://www.gamasutra.com/blogs/ChrisSimpson/20140717/221339/Behavior_trees_for_AI_How_they_work.php (accessed: 17.09.2021).