Демографический фактор восприятия технологий искусственного интеллекта

Введение. Статья посвящена анализу демографического фактора восприятия технологий искусственного интеллекта (ИИ). Актуальность исследования определяется тем, что общественное принятие ИИ зависит не только от характеристик самих технологий, но и от социально-демографических особенностей различных групп населения. Цель – раскрыть роль демографического фактора в восприятии технологий ИИ. Материалы и методы. Исследование носит теоретико-аналитический характер. В качестве эмпирической базы использованы международные социологические опросы и современные академические публикации, посвященные общественному восприятию ИИ. Методологическую основу составили сравнительный анализ, научное обобщение и интерпретация вторичных данных, что позволило сопоставить результаты массовых обследований и научных исследований, раскрывающих влияние демографических характеристик на отношение к ИИ. Результаты. Установлено, что восприятие технологий ИИ существенно различается по демографическим параметрам. Наиболее выраженные различия связаны с возрастом: молодые группы, как правило, демонстрируют более высокий уровень информированности, вовлеченности и готовности к использованию ИИ, тогда как старшие возрастные категории чаще характеризуются большей настороженностью и меньшей технологической уверенностью. Выявлено, что пол и уровень образования также оказывают влияние на доверие к ИИ, восприятие его рисков и выгод, а социально-экономическое положение усиливает или ослабляет включенность в цифровую среду. Показано, что демографические переменные не действуют изолированно, а сочетаются с цифровым опытом, ИИ-компетентностью и профессиональным контекстом. Сделан вывод о том, что учет демографической неоднородности является необходимым условием для формирования эффективных стратегий общественного информирования, развития ИИ-грамотности и более устойчивого внедрения технологий ИИ.

1. Zhang D., Wijaya T.T., Wang Y. et al. Exploring the relationship between AI literacy, AI trust, AI dependency, and 21st century skills in preservice mathematics teachers. Scientific Reports. 2025;15:14281. https://doi.org/10.1038/s41598-025-99127-0

2. Afroogh S., Akbari A., Malone E. et al. Trust in AI: progress, challenges, and future directions. Humanities and Social Sciences Communications. 2024;11:1568. https://doi.org/10.1057/s41599-024-04044-8

3. Цифровизация экономики и общества: проблемы, перспективы, безопасность. Монография. Донецк: Издательский дом EDIT; 2025.

4. Brauner Ph., Glawe F., Liehner G., Vervier L., Ziefle M. Mapping public perception of artificial intelligence: Expectations, risk–benefit tradeoffs, and value as determinants for societal acceptance. Technological Forecasting and Social Change. 2025;220:124304. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2025.124304

5. Ковалев А.И., Старостина Ю.А. Технологии виртуальной реальности как средство развития современного ребенка. Национальный психологический журнал. 2020;2(38):21-30. Доступно по ссылке: https://npsyj.ru/pdf/npj-no38-2020/npj_no38_2020_021-030.pdf

6. Kozak J., Fel S. How sociodemographic factors relate to trust in artificial intelligence among students in Poland and the United Kingdom. Scientific Reports. 2024;14:28776. https://doi.org/10.1038/s41598-024-80305-5

7. Шорохов М.А. Доверие молодежи к искусственному интеллекту (пилотное исследование). В кн.: Научно-образовательный потенциал молодежи в решении актуальных проблем XXI века. Сборник XIII международной студенческой научной конференции. Ачинск; 2025. С. 445-447.

8. Малинович Е.В., Довгялло Я.П. Доверие и принятие технологий искусственного интеллекта в эпоху цифровой медицины. Здоровье мегаполиса. 2026;7(1):124-131. https://doi.org/10.47619/2713-2617.zm.2026.v.7i1;124-131