Leveraging AI Technologies in Politics: Navigating Threats and Unveiling Opportunities

封面

如何引用文章

全文:

详细

Presently, the rapid evolution of digital technologies that profoundly reshape diverse facets of human endeavor stands as a pivotal theme in both scholarly discourse and practical application. Prominent among these advancements are artificial intelligence (AI henceforth) and neural networks, emerging as indispensable instruments within the realm of politics. The pervasive transformation wrought by integrating AI extends across numerous dimensions of political engagement - spanning strategic design of electoral campaigns through efficient governance mechanisms. Artificial intelligence can provide the opportunity to analyze huge amounts of data and is already being actively used in various countries, opening up new perspectives for understanding social dynamics. In this regard, the article analyzes the main risks and potential of introducing artificial intelligence technologies into the political sphere. The purpose of the study is to identify the main threats and opportunities for the use of artificial intelligence technologies in modern Russian politics. The methods of collecting empirical data were: in-depth interviews of experts (32 experts, representatives of the academic community, IT specialists, government officials, as well as experts in the field of implementation and implementation of digital technologies) from 7 regions of the country, a series of focus groups (5 focus groups) among young people (18-35 years old), average age (36-59 years); senior (retirement) age (60 and over). 10 respondents participated in each focus group. According to the results of the study, the main threats and opportunities for the use of artificial intelligence technologies in the political sphere were identified.

作者简介

Alexander Sokolov

P.G. Demidov Yaroslavl State University

编辑信件的主要联系方式.
Email: alex8119@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-7325-8374

Doctor of Political Sciences, Docent, Head of Socio-Political Theories Department

Yaroslavl, Russian Federation

Alexander Frolov

P.G. Demidov Yaroslavl State University

Email: a.a.froloff@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-8775-016X

Candidate of Political Sciences, Associate Professor of the Department of Socio-Political Theories

Yaroslavl, Russian Federation

Papik Babajanyan

P.G. Demidov Yaroslavl State University

Email: babajanyanpapik@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-2828-5581

research intern

Yaroslavl, Russian Federation

参考

  1. Ageev, A.I., Zolotareva, O.A., & Zolotarev, V.A. (2022). Russia in the global world of artificial intelligence: assessment by world ratings. Economic strategies, (2), 20–31. (In Russian). http://doi.org/10.33917/es-2.182.2022.20-31; EDN: QAYTDY
  2. Birgit, S. (2020). Artificial Intelligence and Democratic Politics. Political Insight, 11(1), 32–35. http://doi.org/10.1177/2041905820911746; EDN: ISDTMB
  3. Bykov, I.A. (2020). Artificial intelligence as a source of political judgments. Journal of Political Research, 4(2), 23–33. (In Russian). http://doi.org/10.12737/2587-6295-2020-23-33; EDN: FCGCZO
  4. Clauberg, R. (2020). Cyber-­physical systems and artificial intelligence: chances and threats to modern economies. World Civilizations, 5 (3–4), 107–115. EDN: GTWIMJ
  5. Dunleavy, P., Margetts, H. (2023). Data science, artificial intelligence and the third wave of digital era governance. Public Policy and Administration, 40(2), 185–214. https://doi.org/10.1177/09520767231198737; EDN: MLOOYR
  6. Guskova, A.B., & Kalimullin, N.R. (2020). Modern threats to society with the introduction of artificial intelligence. Actual problems of law and the state in the XXI century, 12(1), 275–281. (In Russian). EDN: PDSIFC
  7. Izilyaeva, L.O., Vasiliev, Ya.K., Mirokiyants, K.S., & Yasavieva, A.I. (2024). Opportunities and risks of using artificial intelligence in the field of political relations of the Russian Federation. Economics and Management: scientific and practical journal, (1), 136–139. (In Russian). http://doi.org/10.34773/EU.2024.1.24; EDN: CZSMPT
  8. Kreps, S., & Kriner, D. (2023). How AI Threatens Democracy. Journal of Democracy, 34(4), 122–131. http://doi.org/10.1353/jod.2023.a907693; EDN: LXKFNX
  9. Pinell, P. (2024). Does Artificial Intelligence Speak Our Language?: A Gadamerian Assessment of Generative Language Models. Political Research Quarterly, 77(3), 713–728. https://doi.org/10.1177/10659129241243038; EDN: FIJAIE
  10. Ri, M.A. (2024). The evolution of artificial intelligence — real and hypothetical social threats. Sociology and Law, 16(3), 380–390. (In Russian). http://doi.org/10.35854/2219-6242-2024-3-380-390; EDN: LHXCHI
  11. Seliverstova, A.D. (2024). Opportunities and risks, ethical problems of using artificial intelligence in public administration. Humanities, socio-­economic and social sciences, 3, 56–60. (In Russian). http://doi.org/10.23672/SAE.2024.88.31.023; EDN: PWECRW
  12. Solomonov, E.V. (2023). The concept and features of artificial intelligence. Bulletin of Omsk University. Series: Law, 4(4), 57–65. (In Russian). http://doi.org/10.24147/1990-5173.2023.20(4).57-65; EDN: OAEOBP
  13. Starke, C, & Lünich, M. (2020). Artificial intelligence for political decision-­making in the European Union: Effects on citizens’ perceptions of input, throughput, and output legitimacy. Data & Policy, 2(16), 917–926. http://doi.org/10.1017/dap.2020.19; EDN: PPKCGD
  14. Turk, Ž. (2024). Regulating artificial intelligence: A technology-­independent approach. European View, 23(1), 87–93. https://doi.org/10.1177/17816858241242890; EDN: APMQML
  15. Volodenkov, S.V. (2024). Neural network algorithms in the actual processes of transformation of traditional worldview and ideological systems. Contours of global transformations: politics, economics, law, 17(2), 6–30. (In Russian). http://doi.org/10.31249/kgt/2024.02.01; EDN: BCFLDQ
  16. Volodenkov, S.V., Fedorchenko, S.N., & Pechenkin, N.M. (2024). Risks, threats and challenges of the introduction of artificial intelligence and neural network algorithms into the modern system of socio-­political communications: based on the materials of an expert study. Bulletin of the Peoples’ Friendship University of Russia. Series: Political Science, 26(2), 406–424. (In Russian). http://doi.org/10.22363/2313-1438-2024-26-2-406-424; EDN: LWSYCV
  17. Vykhodets, R.S. (2022). Strategy of the USA and Canada in the field of artificial intelligence. USA and Canada: economics, politics, culture, (7), 110–122. (In Russian). http://doi.org/10.31857/S2686673022070094; EDN: GTLHJS

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».