сферах. Обнаружено, что в ядре представления укрепились элементы, связанные с ожиданиями от возможностей ИИ. В периферии СП появляются элементы с коннотацией опасности, вероятно, вызванные как деятельностью агентов коммуникации, так и контекстом беспокоящих социальных изменений. На этом фоне особенно важно обогащать знание об ИИ у обывателей для формирования адекватного уровня доверия и недоверия рекомендациям на его основе.
Список источников
1. Zhang Q., Lee M. L., Carter S. You Complete Me: Human-AI Teams and Complementary Expertise // CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. New Orleans LA USA: ACM. 2022. P. 1–28.
2. Heyselaar E. The CASA theory no longer applies to desktop computers // Sci Rep. 2023. Vol. 13. No 1. P. 19693.
3. Nass C., Moon Y. Machines and Mindlessness: Social Responses to Computers // Journal of Social Issues. 2000. Vol. 56. No 1. P. 81–103.
4. Акимова А. Ю. Доверие и недоверие человека технике: Litres, 2022. 288 с.
5. Журавлев А. Л., Нестик Т. А. Психологические факторы негативного отношения к новым технологиям // Психологический журнал. 2016. Т. 37. No 6. С. 5–14.
6. Журавлев А. Л., Нестик Т. А. Социально-психологические последствия внедрения новых технологий: перспективные направления исследований // Психологический журнал. 2019. Т. 40. No 5. С. 35–47.
7. Нестик Т. А. Отношение к новым технологиям и ценностные ориентации россиян / Институт психологии Российской академии наук. Организационная психология и психология труда. 2020. Т. 5. No 4. С. 54–82.
8. Обознов А. А., Акимова А. Ю. Доверие человека технике как фактор надежности профессиональной деятельности // Знание. Понимание. Умение. 2013. No 2. С. 225–231.
9. Емельянова Т. П. Социальные представления. История, теория и эмпирические исследования: Litres, 2022. 480 с.
10. Wessel M. et al. What to expect from code review bots on GitHub? a survey with OSS maintainers // Proceedings of the XXXIV Brazilian Symposium on Software Engineering. 2020. P. 457–462.
11. Wessel M. et al. Github actions: the impact on the pull request process // Empirical Software Engineering. 2023. Vol. 28. No 6. P. 131.
12. Wessel M. et al. Don't disturb me: Challenges of interacting with software bots on open source software projects // Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction. 2021. Vol. 5. No CSCW2. P. 1–21.
13. Ghorbani A. et al. Autonomy is an acquired taste: Exploring developer preferences for github bots // 2023 IEEE/ACM 45th International Conference on Software Engineering (ICSE). IEEE, 2023. P. 1405–1417.
14. Wessel M. et al. What to expect from code review bots on GitHub? a survey with OSS maintainers // Proceedings of the XXXIV Brazilian Symposium on Software Engineering. 2020. P. 457–462.
15. Erlenhov L. et al. Current and future bots in software development // 2019 IEEE/ACM 1st International Workshop on Bots in Software Engineering (BotSE). IEEE, 2019. P. 7–11.
16. Seiffer A., Gnewuch U., Maedche A. Understanding employee responses to software robots: A systematic literature // International Conference on Information Systems (ICIS). 2021. Vol. 2021.
17. Садовская Е. Д., Винокуров Ф. Н. Какими нас сделает Искусственный Интеллект: беззаботными или безработными? // Интеллектуальные системы. Теория и приложения. 2022. Т. 26. No 1. С. 390–395.
18. Vergès P. L’évocation de l’argent: une méthode pour la définition du noyau central d’une représentation // Bulletin de psychologie. 1992. Vol. 45. No 405. P. 203–209.
19. Flament C., Rouquette M. L. Anatomie des idées ordinaires: comment étudier les
représentations sociales // Paris : Armand Colin. 2003. P. 136.
