Петрунин Юрий Юрьевич Доктор философских наук, профессор
Факультет государственного управления
Москва
Yuriy Y. Petrunin DSc (Philosophy), Professor
School of Public Administration
Moscow
Нуралиева Нателла Загидовна
Соискатель
Факультет государственного управления
Москва
Natella Z. Nuralieva
PhD applicant
School of Public Administration
Moscow
Статья посвящена анализу взаимосвязей доверия к генеративному искусственному интеллекту (генИИ) как особому типу технологий и доверия к социальным институтам, а также поиску методов, способных раскрывать глубинные причины подобных взаимосвязей. Актуальность темы обусловлена растущей автономностью технологий, что повышает их включенность в социальные отношения и усложняет распределение ответственности между акторами, вовлеченными в процесс создания, развития и эксплуатации технологии. Целью работы является демонстрация того, что уровень доверия к технологиям генИИ и способы их использования могут служить индикатором институционального доверия и отражать более широкий социальный контекст. Методологически статья опирается на теоретико-аналитический подход: проведен обзор классических и современных работ в областях институционального доверия, социологии технологий и исследований доверия к искусственному интеллекту. Особое внимание уделено сопоставлению классических социологических концепций с современными эмпирическими трудами и анализу существующих противоречий в эмпирических данных. Описано взаимное влияние доверия к институтам и технологиям: в условиях низкого институционального доверия технологии нередко замещают институты, выступая их функциональными аналогами, тогда как высокий уровень доверия к институтам, напротив, усиливает доверие к внедряемым ими технологиям. Выявлены методологические сложности определения доверия к генеративному искусственному интеллекту, и охарактеризованы последствия данных сложностей. Результаты анализа показывают, что доверие к генИИ не может сводиться к техническим критериям надежности и объяснимости в силу социальной природы доверия, а также культурных и институциональных предпосылок его формирования. Делается вывод о необходимости применения качественных интерпретативных методов — нарративного, феноменологического и этнографического анализа — для выявления механизмов формирования и перераспределения доверия между институтами и технологиями. Эти подходы позволяют раскрыть социокультурные основания доверия и определить перспективы дальнейших исследований.
The article examines the relationship between trust in generative artificial intelligence (GenAI) as a specific type of technology and trust in institutions, as well as methods capable of uncovering the deeper causes of these interconnections. The relevance of the topic is determined by the growing autonomy of technologies, which increases their integration into social relations and complicates the distribution of responsibility among actors involved in the creation, development, and operation of technology. The aim of the study is to demonstrate that the level of trust in GenAI technologies and the ways they are used can serve as an indicator of institutional trust and reflect a broader social context. Methodologically, the paper relies on a theoretical and analytical approach: it includes a review of classical and contemporary works in the fields of institutional trust, sociology of technology, and trust in artificial intelligence. Special attention is paid to comparing classical sociological concepts with modern empirical research and analyzing existing contradictions in empirical data. The paper describes the mutual influence between institutional and technological trust: in conditions of low institutional trust, technologies often substitute for institutions, serving as their functional analogues, whereas a high level of institutional trust, conversely, strengthens trust in technologies introduced by those institutions. The study identifies methodological challenges in defining trust in GenAI and characterizes their implications. The results show that trust in GenAI cannot be reduced to technical criteria of reliability and explainability due to the social nature of trust and its cultural and institutional foundations. The paper concludes by emphasizing the need for qualitative interpretative methods — narrative, phenomenological, and ethnographic analysis — to uncover the mechanisms of trust formation and redistribution between institutions and technologies. These approaches make it possible to reveal the sociocultural foundations of trust and outline perspectives for further interdisciplinary research.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.