<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.3 20210610//EN" "JATS-journalpublishing1-3.dtd">
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xml:lang="ru"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">dgisocio</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="ru">Цифровая социология/Digital Sociology</journal-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Digital Sociology</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn pub-type="ppub">2658-347X</issn><issn pub-type="epub">2713-1653</issn><publisher><publisher-name>Государственный университет управления</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.26425/2658-347X-2025-8-2-4-16</article-id><article-id custom-type="elpub" pub-id-type="custom">dgisocio-373</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Research Article</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="ru"><subject>ЦИФРОВАЯ СОЦИОЛОГИЯ: НАПРАВЛЕНИЯ ИССЛЕДОВАНИЙ</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="en"><subject>DIGITAL SOCIOLOGY: RESEARCH AREAS</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title>Социокультурная рекурсия в контексте акторно-сетевого взаимодействия с генеративным искусственным интеллектом</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Sociocultural recursion in the context of actor-network interaction with generative artificial intelligence</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0002-5075-5984</contrib-id><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Шелгинская</surname><given-names>В. А.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Shelginskaya</surname><given-names>V. A.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Шелгинская Виктория Алексеевна, соискатель</p><p>г. Екатеринбург</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Victoria A. Shelginskaya, Applicant</p><p>Yekaterinburg</p></bio><email xlink:type="simple">victoria.shelg@yandex.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff-1"><aff xml:lang="ru"><institution>Уральский институт управления – филиал Российской академии народного хозяйства и государственной службы&#13;
при Президенте Российской Федерации</institution><country>Россия</country></aff><aff xml:lang="en"><institution>Ural Institute of Management – Branch of the Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration</institution><country>Russian Federation</country></aff></aff-alternatives><pub-date pub-type="collection"><year>2025</year></pub-date><pub-date pub-type="epub"><day>01</day><month>08</month><year>2025</year></pub-date><volume>8</volume><issue>2</issue><fpage>4</fpage><lpage>16</lpage><permissions><copyright-statement>Copyright &amp;#x00A9; Шелгинская В.А., 2025</copyright-statement><copyright-year>2025</copyright-year><copyright-holder xml:lang="ru">Шелгинская В.А.</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="en">Shelginskaya V.A.</copyright-holder><license xml:lang="ru" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.</license-p></license><license xml:lang="en" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.</license-p></license></permissions><self-uri xlink:href="https://digitalsociology.guu.ru/jour/article/view/373">https://digitalsociology.guu.ru/jour/article/view/373</self-uri><abstract><p>Технологии генеративного искусственного интеллекта (далее – ИИ), (англ. generative artificial intelligence, далее – GenAI) становятся неотъемлемым спутником общества, внедряясь в различные социокультурные и социально-экономические сферы, что обостряет проблему социокультурного воспроизводства. Несмотря на активную разработку этого исследовательского вектора в части эффектов и рисков генеративного синтеза, отсутствует подробная концептуализация процессов перехода между текущим и прогнозным состояниями. Цель работы – раскрыть содержание процесса формирования социокультурных искажений при взаимодействии с генеративным ИИ. Методологическим базисом является акторно-сетевая теория. В исследовании раскрывается акторная структура взаимодействия с GenAI в составе социального и генеративного акторов и опосредующего их связь массива данных. Аргументировано, что результирующий характер социально-генеративного взаимодействия определяется социальной детерминированностью массива данных, которую предложено выделять в четырех вариантах. При этом каждый из вариантов определяет четыре типа взаимосвязи акторов, и в итоге происходит социокультурное смыслообразование. Концептуализирован процесс перехода информационно-объективного результата социально-генеративного взаимодействия к его социально субъективной репрезентации и генеративно субъективного результата к его социально объективной репрезентации. Сделан вывод о том, что этот процесс представляет собой рекурсивный цикл искажающегося воспроизводства социо-культурной системы. Результаты вносят вклад в концептуализацию феномена ИИ и его роль в социальных системах, дополняют дискуссию относительно вероятных эффектов и рисков для общества и могут послужить основой для разработки регулирующих решений в различных сферах использования GenAI.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><p>Technologies of generative artificial intelligence (hereinafter referred to as GenAI) are becoming an integral part of society, taking part in various socio-cultural and socio-economic spheres, and therefore they actualise the problem of socio-cultural reproduction. Despite the active development of this research vector in terms of generative synthesis effects and risks, there is no detailed conceptualisation of transition processes between the current and predicted states. The purpose of the article is to reveal the essence of the process of forming socio-cultural distortions when interacting with the GenAI. The methodological basis is the actor-network theory. The study reveals the actor structure of interaction with the GenAI as part of the composition of social and generative actors and data array mediating their connection. It is argued that the resulting nature of socio-generative interaction is determined by the social predestination of the data array, which we propose to distinguish in four variants. Moreover, these variants set four types of relationship between the actors, and in the end, socio-cultural meaning-making occurs. The process of transition including the direct one (in which the information-objective result of social-generative interaction transfers to its socially subjective representation) and the revers one (in which the generative-subjective result transfers to its socially objective representation) are conceptualised. It is concluded that this process is a recursive cycle of distorting reproduction of the socio-cultural system. The results contribute to the conceptualisation of the phenomenon of the AI and its role in social systems, complement the discussion regarding the likely effects and risks for society and can serve as a basis for developing regulatory solutions in various areas of the GenAI use.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>Нейросеть</kwd><kwd>синтетические данные</kwd><kwd>цифровой социальный фактор</kwd><kwd>цифровой другой</kwd><kwd>чат-боты</kwd><kwd>цифровая социализация</kwd><kwd>цифровое искусство</kwd><kwd>социокультурная коммуникация</kwd><kwd>цифровая культура</kwd><kwd>источники генеративных данных</kwd><kwd>ценности искусственного интеллекта</kwd><kwd>риски искусственного интеллекта</kwd><kwd>галлюцинации искусственного интеллекта</kwd><kwd>генеративный симулякр</kwd><kwd>рекурсивные циклы</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="en"><kwd>Neuronet</kwd><kwd>synthetic data</kwd><kwd>digital social actor</kwd><kwd>the digital other</kwd><kwd>chatbot</kwd><kwd>digital socialisation</kwd><kwd>digital art</kwd><kwd>socio-cultural communication</kwd><kwd>digital culture</kwd><kwd>generative database</kwd><kwd>values of artificial intelligence</kwd><kwd>risks of artificial intelligence</kwd><kwd>hallucinations of artificial intelligence</kwd><kwd>generative simulacra</kwd><kwd>recursive cycles</kwd></kwd-group></article-meta></front><back><ref-list><title>References</title><ref id="cit1"><label>1</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Алексеева Е.А. Возможен ли искусственный преподаватель? Технологос. 2020;4:40–55. https://doi.org/10.15593/perm.kipf/2020.4.04</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Alekseeva E.A. Is an artificial teacher possible? Technologos. 2020;4:40–55. (In Russian). https://doi.org/10.15593/perm.kipf/2020.4.04</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit2"><label>2</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Батенова Ю.В. Информационное пространство: междисциплинарный ракурс. Новое в психолого-педагогических исследованиях. 2015;4(40):7–19.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Barnes J.A. Class and committees in a Norwegian Island parish. Human Relations. 1954;1(7):39–58. https://doi.org/10.1177/001872675400700102</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit3"><label>3</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Былевский П.Г. Социально-культурные риски мультимодальных больших генеративных моделей «искусственного интеллекта» (GenAI). Культура и искусство. 2024;6:213–224. https://doi.org/10.7256/2454-0625.2024.6.70926</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Batenova Yu.V. Information space: an interdisciplinary perspective. Innovation in psychological and pedagogical studies. 2015;4(40):7–19. (In Russian).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit4"><label>4</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Денисова Г.С., Полонская И.Н., Сусименко Е.В. Акторно-сетевая теория: инновационные аспекты социологической методологии. Вестник Института социологии. 2022;2(13):137–158. https://doi.org/10.19181/vis.2022.13.2.797</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Bylevsky P.G. Socio-cultural risks of large multimodal generative models of “artificial intelligence” (GenAI). Culture and Art. 2024;6:213–224. (In Russian). https://doi.org/10.7256/2454-0625.2024.6.70926</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit5"><label>5</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Каллон М. Акторно-сетевая теория. Пер. с англ. А.Г. Кузнецова. International Encyclopedia of the Social &amp; Behavioral Sciences. 2001. https://doi.org/10.1016/b0-08-043076-7/03168-5</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Callon M. Actor network theory. Trans. from Eng. A.G. Kuznetsov. International Encyclopedia of the Social &amp; Behavioral Sciences. 2001. (In Russian). https://doi.org/10.1016/b0-08-043076-7/03168-5</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit6"><label>6</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Ким А.В. Методологический подход к изучению отношений в сети: качественный сетевой анализ. Интеракция. Интервью. Интерпретация. 2023;3(15):11–30. https://doi.org/10.19181/inter.2023.15.3.1</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Chubarov I.M., Popova T.A., Sentsova K.A. The digital other: problems of identity in the artificial intelligence paradigm. International Research Journal. 2024;3(141):95–100. (In Russian). https://doi.org/10.23670/IRJ.2024.141.54</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit7"><label>7</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Кузьмин А.Н., Туровец А.М. Проблема минимизации общих ошибок языковых генеративных моделей нейронных сетей в логистических системах. В кн.: Бизнес. Инновации. Экономика. Выпуск 10. Минск: Институт бизнеса Белорусского государственного университета; 2024. С. 155–160.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Darawsheh S.M.H. The digital social actor: the marginalized player in the sociology of social change. Turkish Online Journal of Qualitative Inquiry. 2021;9(12):6322–6338.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit8"><label>8</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Латур Б. Пересборка социального: введение в акторно-сетевую теорию. Пер. с англ. И. Полонской. М.: Национальный исследовательский институт «Высшая школа экономики»; 2014. 382 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Denisova G.S., Polonskaya I.N., Susimenko E.V. Actor-network theory: innovative aspects of sociological methodology. Bulletin of the Institute of Sociology. 2022;2(13):137–158. (In Russian). https://doi.org/10.19181/vis.2022.13.2.797</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit9"><label>9</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Личутин А.В. Онтология рекурсивных структур. Автореф. дис. … канд. филос. наук: 09.00.01. Архангельск: Поморский государственный университет имени М.В. Ломоносова; 2006. 20 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Foster D. Generative deep learning. Creative applications of neural networks. Trans. from Eng. St. Petersburg: Piter; 2024. 448 p. (In Russian).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit10"><label>10</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Морозова Е.В., Плотичкина Н.В., Попова К.И. Государство как агент цифровой социализации. Вестник Пермского университета. Политология. 2019;2(13):5–16. https://doi.org/10.17072/2218-1067-2019-2-5-16</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Goriunova O. Digital subjects: an introduction. Subjectivity. 2019;1(12). https://doi.org/10.1057/s41286-018-00065-2</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit11"><label>11</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Пирлиев К., Тедженова Дж., Чарыев М. Значение сетевого анализа в изучении социальных связей у подростков-правонарушителей. Вестник науки. 2024;3(72(1):401–407.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Heimann M., Hübener A.-F. AI as social actor: a Lacanian investigation into social technology. Journal of Digital Social Research. 2023;1(5):48–69. http://dx.doi.org/10.33621/jdsr.v5i1.159</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit12"><label>12</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Сазонов А.А. Интеграция акторно-сетевой теории и концепции социотехнических воображаемых в контексте социальных исследований искусственного интеллекта. Социология науки и технологий. 2024;4(15):83–99. https://doi.org/10.24412/2079-0910-2024-4-83-99</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Homans J. Social behavior as exchange. In: Modern foreign social psyhology. Trans. from Eng. Moscow: Moscow Order Lenin, October Revolution Order and the Order of Labor Red Banner State University named after M.V. Lomonosov; 1984. Pp. 82–91. (In Russian).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit13"><label>13</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Сединин Я.А. Перверсия цифрового мира: этика ChatGPT в контексте психоанализа и социальной философии. Векторы благополучия: экономика и социум. 2023;4(51):73–86. https://do.org/10.18799/26584956/2023/4/1664</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Hsu G., Bechky B.A. Exploring the digital undertow: how generative AI impacts social categorizations in creative work. Organization Theory. 2024;3(5). https://doi.org/10.1177/26317877241275118</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit14"><label>14</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Тишкова А.С. Особенности цифровой социализации современной молодежи: теоретический экскурс. Человеческий капитал. 2023:12–1(180):212–218. https://doi.org/10.25629/HC.2023.12.19</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Kim A.V. Methodological approach to study relationships in network: qualitative social network analysis. Interaction. Interview. Interpretation. 2023;3(15):11–30. (In Russian). https://doi.org/10.19181/inter.2023.15.3.1</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit15"><label>15</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Фостер Д. Генеративное глубокое обучение. Как не мы рисуем картины, пишем романы и музыку. Пер. с англ. СПб.: Питер; 2024. 448 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Kuzmin A.N., Turovets A.M. The problem of minimizing the total errors of linguistic generative models of neural networks in logistic systems. In: Business. Innovations. Economics. Issue 10. Minsk: Institute of Business of the Belarusian State University; 2024. Pp. 155–160. (In Russian).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit16"><label>16</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Хоманс Дж. Социальное поведение как обмен. В кн.: Современная зарубежная социальная психология. Пер. с англ. М.: Московский ордена Ленина, ордена Октябрьской революции и ордена Трудового Красного знамени государственный университет имени М.В. Ломоносова; 1984. С. 82–91.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Laine J., Minkkinen M., Mäntymäki M. Understanding the ethics of generative AI: established and new ethical principles. Communications of the Association for Information Systems. 2025;1(56). https://doi.org/10.17705/1CAIS.05601</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit17"><label>17</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Чубаров И.М., Попова Т.А., Сенцова К.А. Цифровой другой: проблемы идентичности в парадигме искусственного интеллекта. Международный научно-исследовательский журнал. 2024;3(141):95–100. https://doi.org/10.23670/IRJ.2024.141.54</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Latour B. Reassembling the social. Аn introduction to actor network theory. Trans. from Eng. I. Polonskaya. Moscow: National Research University “Higher School of Economics”; 2014. 382 p. (In Russian).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit18"><label>18</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Barnes J.A. Class and committees in a Norwegian Island parish. Human Relations. 1954;1(7):39–58. https://doi.org/10.1177/001872675400700102</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Li Yu., Zhu J. An ethical study of generative AI from the actor-network theory perspective. International Journal on Cybernetics &amp; Informatics. 2024;13(1):67–78. https://doi.org/10.5121/ijci.2024.130106</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit19"><label>19</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Darawsheh S.M.H. The digital social actor: the marginalized player in the sociology of social change. Turkish Online Journal of Qualitative Inquiry. 2021;9(12):6322–6338.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Lichutin A.V. Ontology of recursive structures. Abstr. Diss. … Cand. Sci. (Philos.): 09.00.01. Arkhangelsk: Pomor State University named after M.V. Lomonosov; 2006. 20 p. (In Russian).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit20"><label>20</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Goriunova O. Digital subjects: an introduction. Subjectivity. 2019;1(12). https://doi.org/10.1057/s41286-018-00065-2</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Orlikowski W.J., Scott S.V. The digital undertow and institutional displacement: a sociomaterial approach. Organization Theory. 2023;2(4). https://doi.org/10.1177/26317877231180898</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit21"><label>21</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Heimann M., Hübener A.-F. AI as social actor: a Lacanian investigation into social technology. Journal of Digital Social Research. 2023;1(5):48–69. http://dx.doi.org/10.33621/jdsr.v5i1.159</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Morozova E.V., Plotichkina N.V., Popova K.I. The state as an agent of digital socialization. Bulletin of Perm University. Political Science. 2019;2(13):5–16. (In Russian). https://doi.org/10.17072/2218-1067-2019-2-5-16</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit22"><label>22</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Hsu G., Bechky B.A. Exploring the digital undertow: how generative AI impacts social categorizations in creative work. Organization Theory. 2024;3(5). https://doi.org/10.1177/26317877241275118</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Pirliev K., Tejenova J., Charyev M. Importance of network analysis in study of social connections among juvenile offenders. Bulletin of Science. 2024;3(72(1):401–407. (In Russian).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit23"><label>23</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Laine J., Minkkinen M., Mäntymäki M. Understanding the ethics of generative AI: established and new ethical principles. Communications of the Association for Information Systems. 2025;1(56). https://doi.org/10.17705/1CAIS.05601</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Sazonov A.A. Integration of actor-network theory and the concept of sociotechnical imaginaries in the context of social studies of artificial intelligence. Sociology of Science &amp; Technology. 2024;4(15):83–99. (In Russian). https://doi.org/10.24412/2079-0910-2024-4-83-99</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit24"><label>24</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Li Yu., Zhu J. An ethical study of generative AI from the actor-network theory perspective. International Journal on Cybernetics &amp; Informatics. 2024;13(1):67–78. https://doi.org/10.5121/ijci.2024.130106</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Sedinin Ya.A. Perversion of the digital world: ethics of ChatGPT in the context of psychoanalysis and social philosophy. Journal of wellbeing technologies. 2023;4(51):73–86. (In Russian). https://do.org/10.18799/26584956/2023/4/1664</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit25"><label>25</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Orlikowski W.J., Scott S.V. The digital undertow and institutional displacement: a sociomaterial approach. Organization Theory. 2023;2(4). https://doi.org/10.1177/26317877231180898</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Tishkova A.S. features of digital socialization of modern youth: theoretical excursion. Human capital. 2023:12–1(180):212–218. (In Russian). https://doi.org/10.25629/HC.2023.12.19</mixed-citation></citation-alternatives></ref></ref-list><fn-group><fn fn-type="conflict"><p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p></fn></fn-group></back></article>
