В третьей части рассмотрим, каким образом поддерживать минимальный уровень влияния карго-культа ИИ в таких социально-значимых областях, как разработка ПО, медицина, финансы, юриспруденция, госбезопасность и образование. Во второй части были рассмотрены практики, которые разрушают самовоспроизводство карго-культа ИИ.
Карго‑культ ИИ опирается на символы, ожидания и нарративы, которые плохо выдерживают столкновение с жёсткими метриками, регуляцией и требованиями безопасности в социально-значимых областях (высокорисковых доменах). Минимальный уровень его влияния достигается там, где в систему управления глубоко интегрированы практики риск‑менеджмента, доказательности и человеческого контроля, специфичные для отрасли и закреплённые в институтах, а не только в «культуре».
Слабые стороны карго-культа ИИ
Выделим два уязвимых слоя карго-культа ИИ:
- Карго‑культ опирается на поверхностное копирование форм (модели, термины, роли), поэтому плохо переносит требования к прозрачному обоснованию эффекта и соотнесению затрат и результата. В корпоративной практике это проявляется в многомиллиардных вложениях в AI‑проекты без воспроизводимых улучшений производительности, что делает культ уязвимым при первом серьёзном стресс‑тесте бюджетов.
- Игнорирование рисков. Риторика культа маскирует проблемы галлюцинаций, смещения данных, непрозрачности моделей и уязвимости к атакам, которые становятся все более очевидными в реальных кейсах медицины, финансов и госуправления. Наконец, карго‑культ разрушает доверие: когда «магический ИИ» систематически не оправдывает нарративы, это подрывает легитимность действительно полезных систем, и управленческих решений, принятых с их участием.
Общие механизмы сдерживания в критических сферах
Во всех социально‑значимых отраслях ядро сдерживания карго‑культа ИИ одно и то же: технологии гарантии доверия, формализованный риск‑менеджмент, оценка воздействия на права участников, безопасность ИИ-системы, обязательный надзор со стороны человека и отчётность. Современные рамки управления рисками ИИ (NIST AI RMF, регуляции по типу EU AI Act, рекомендации органов по защите данных) предполагают циклы идентификации, оценки, смягчения и пересмотра рисков по всему жизненному циклу ИИ-системы, что делает бессмысленным внедрение ИИ «ради моды».
Второй универсальный механизм — институциональный приоритет предметной (доменной) экспертизы над технологическим хайпом: в медицине, праве, финансах и обороне решения формально возлагаются на специалистов и органы, а ИИ остаётся вспомогательным инструментом под их ответственностью. Это структурно ограничивает пространство, где ожидания под влиянием культа могут вытеснить профессиональное суждение и нормативные процедуры.
Логика противостояния через доверие
Карго‑культ ИИ питается сочетанием непрозрачности, отсутствия внешнего контроля и разрывах в технологии гарантии доверия, которая требует обязательной проверки технологии. Современные фреймворки доверенного ИИ (NIST AI RMF, EU AI Act, дорожные карты trustworthy AI) строятся вокруг обязательной проверки: трассируемость, объяснимость, формализованный риск‑менеджмент, аудит и персональная ответственность за каждую стадию преобразования данных и процесса формирования рекомендации (жизненного цикла принятия решения).
Важный момент: технологии доверия работают не как «этический декор», напротив, они являются операционным и правовым каркасом, который делает внедрение ИИ без валидации, документации и логов практически невозможным в социально-значимых областях. В таких областях это смещает равновесие от имитации передовых практик к подтверждаемым эффектам и управляемым рискам.
Прозрачность AI‑системы: от мифа к спецификации
Прозрачность в современных подходах к ИИ понимается как предоставление заинтересованным сторонам информации о том, как система устроена, на каких данных обучена, какие ограничения и риски имеет, и как её выводы следует интерпретировать. EU AI Act прямо требует для социально-значимых систем информации о назначении, точности, робастности, кибербезопасности и условиях безопасного использования, чтобы устранить «непрозрачность и сложность» таких систем.
В программах образования появляются специализированные индексы прозрачности для AI‑систем, которые описывают, какие параметры и на каком уровне должны быть видимы студентам, преподавателям, администраторам и регуляторам. Там, где подобная многоуровневая прозрачность становится нормой, «волшебный» ИИ превращается в набор спецификаций и ограничений, с которыми приходится работать как с обычной инженерной системой.
Аудит по запросу как институциональный тормоз
Аудит ИИ — это формализованная процедура внешней или внутренней проверки того, насколько система соответствует требованиям безопасности, прав человека, отраслевых норм и заявленным характеристикам. В программах образования уже предлагаются полные методики AI‑аудита: оценка справедливости, доступности, влияния на результаты обучения, конфиденциальность и выравнивание с институциональными целями, с последующей классификацией рисков и планом корректирующих действий.
Механизм «аудит по запросу» — право регулятора, профсообщества или заинтересованной организации инициировать проверку конкретной AI‑системы или её применения — делает карго‑культ дорогостоящим: любое несоответствие нарратива реальной архитектуре или данным становится предметом формальной экспертизы. В финансовом и аудиторском секторе аналогичную роль играет наращивание практик трассировки преобразования данных (data traceability) и AI‑аудита: каждый признак и вывод системы должны быть прослежены до источников, иначе система рассматривается как ненадёжная.
Трассируемость и доказуемость
Трассируемость (traceability) связывает данные, модели, конфигурации и результаты: можно показать, из каких источников пришли данные, какими преобразованиями прошли, какой версии модели соответствуют и как это повлияло на конкретное решение. Современные подходы к доверенному ИИ рассматривают трассируемость как один из ключевых элементов вместе с точностью и управлением: без неё система остаётся «чёрным ящиком», где квазиритуальные ожидания легко подменяют анализ.
EU AI Act и сопутствующая практика требуют для социально-значимых систем технической документации, логов и возможности анализа инцидентов, включая фиксирование серьёзных инцидентов и корректирующих мер. Это превращает каждое применение ИИ в социально-значимой йобласти в потенциальный объект разбирательства, что структурно противостоит бессодержательной «вере в алгоритм».
Разработка ПО
В разработке ПО карго‑культ ИИ проявляется как «AI‑coding»: генерация кода без понимания, слепое копирование сниппетов и паттернов в стиле vibe‑программирования. Слабость этой практики в том, что она даёт краткосрочный выигрыш в скорости при росте технического долга, уязвимостей и неуправляемой сложности, что становится очевидным при сопровождении и аудитах.
Минимизацию влияния культа поддерживают требования к код‑ревью, формальным тестам, статическому анализу и архитектурным решениям, независимым от того, порождён ли код человеком или моделью. Практика фиксировать, где именно и под какими ограничениями используются генеративные инструменты, и требовать понятных критериев приёмки, делает бессмысленным «ритуальное» упоминание ИИ как доказательство качества.
Медицина
В здравоохранении карго‑культ ИИ сталкивается с регуляторикой безопасности пациентов, требованиями доказательной медицины и юридической ответственностью за вред. Кейс‑анализ показывает, что непрозрачные модели с непроработанными смещениями и слабой валидацией приводят к рискам ошибочной диагностики и сложностям установления ответственности, что прямо противоречит медицинским стандартам.
Сдерживающими механизмами становятся обязательные клинические испытания AI‑систем, независимая валидация на локальных данных, протоколы «AI‑как‑вспомогательного инструмента» с приоритетом клинического суждения и трассируемое логирование процесса генерации суждения. Регуляторные рамки для высокорисковых AI‑приложений и легитимные рекомендации по управлению рисками ИИ в контексте фундаментальных прав дополнительно ограничивают возможность внедрения «модных» систем без строгого обоснования.
При использовании ИИ в процессах лечения и ухода за пациентами, регуляторы и исследовательские сообщества переходят к рамкам, где безопасность, галлюцинации и влияние на исходы лечения оцениваются в контролируемых исследованиях, с явными метриками качества. Руководства по управлению рисками ИИ для защиты фундаментальных прав пациентов и врачей требуют, чтобы медицинские AI‑системы в сценариях с высоким риском проходили процедуру оценки воздействия, имели явное описание рисков, протокол резервных режимов без ИИ (fallback) и механизмы надзора врача.
В такой конфигурации технологии прозрачности и аудита заставляют любую «умную» систему быть сопоставимой с существующей доказательной практикой, а не жить в рекламном пузыре, где карго‑культ наиболее силён. Любой разрыв между обещаниями и клиническими данными становится юридическим и репутационным риском, а не просто «разочарованием в инновации».
Финансы и аудит
В финансах карго‑культ ИИ ослабляется самим устройством отрасли: строгие требования к управлению рисками, комплаенсу и аудируемости решений конфликтуют с идеей «чёрного ящика ради инноваций». AI‑системы здесь особенно уязвимы в момент, когда регуляторы начинают требовать объяснимости кредитных решений, оценки дискриминации и стресс‑тестов моделей.
Минимальный уровень влияния карго‑культа ИИ поддерживается через регламентированные процедуры моделей риск‑менеджмента (model risk management), независимые валидационные команды, требования документировать данные, допущения и лимиты использования ИИ в продуктах. Введение отраслевых стандартов для высокорискового ИИ и интеграция их в существующие режимы финансового надзора делают «ритуальные» AI‑проекты экономически и юридически неустойчивыми.
AI‑инструменты встраиваются в уже существующие цепочки контроля, профессионального скептицизма и прослеживаемости данных, без изменения границ персональной ответственности экспертов. Подходы к заслуживающему доверия ИИ (trustworthy AI) в финансовой отчётности подчёркивают, что без возможности объяснить выводы и связать каждое число с источником ИИ не может соответствовать стандартам надёжности и подлежит ограничению или отказу от использования.
Тем самым технологии прозрачности и аудита не только повышают доверие, но и создают институциональный фильтр против карго‑культа: системы, существующие лишь как маркетинговые тотемы, не проходят через требования к верифицируемости и контролю.
Право и государственное управление
В праве карго‑культ ИИ упирается в фундаментальные требования к процессуальной справедливости, праву на обоснование решения и возможность обжалования. Слепое доверие к рекомендациям со стороны ИИ противоречит ожиданиям прозрачности и ответственности судей, адвокатов и регуляторов, включая риски использования галлюцинирующих источников и неверных правовых выводов. Прозрачность и аудит в этих доменах означают документирование того, как система была использована в конкретном деле, какие данные и основания лежали в основе рекомендаций, и как решающий орган в составе конкретных ответственных специалистов использовал их.
Сдерживающие практики включают чёткое разграничение статуса AI‑инструментов как вспомогательных, требования явного раскрытия их использования, запрет автономного принятия решений, затрагивающих права и свободы, и обязательную человеческую проверку. Рамки управления рисками ИИ в контексте фундаментальных прав и отраслевые этические кодексы юристов работают как институциональный фильтр против культовой идеологии «алгоритм знает лучше».
Это институционально закрепляет принцип «AI‑as‑input, not oracle»: выводы ИИ — один из факторов, подлежащий критической оценке и возможному игнорированию, а не сакрализованный источник истины. Карго‑культ здесь маргинализируется, потому что любая попытка подменить юридическую аргументацию ссылкой на «так сказал алгоритм» сталкивается с формальными требованиями обоснования в терминах права.
Военная сфера
В военных технологиях карго‑культ ИИ особенно опасен, поскольку соединяет мифы о «решающем технологическом превосходстве» с непрозрачными системами, принимающими решения о применении силы. Исследования подчёркивают, что смещения, ошибки распознавания и сбои в высоконапряжённых сценариях могут приводить к нарушению норм международного гуманитарного права и эскалации конфликтов. Международные и национальные инициативы по заслуживающему доверия ИИ (trustworthy AI) подчёркивают важность аудируемости, ответственности и технической робастности как условий легитимного использования. Встраивание человека в контур принятия решений, регистрация инцидентов, стандартизованные процедуры тестирования и сертификации превращают «технологическое превосходство» из мифа в проверяемый объект, подлежащий ограничениям.
Минимизация влияния карго‑культа ИИ в этой области опирается на технически информированное регулирование военного ИИ, обязательное присутствие человека в контуре принятия решений для систем высокой летальности и строгие процедуры тестирования в условиях, приближённых к боевым. Предлагаемые международные и национальные режимы «обязательных предохранителей» для высокорисковых AI‑систем (лицензирование, сертификация, специальные регуляторы) институционально ограничивают пространство, где основанные на карго‑культе ожидания могут вытеснить юридические и этические ограничения.
Такая архитектура доверия оставляет меньше пространства для культовых ожиданий «чудо‑оружия на ИИ», поскольку каждое отклонение от норм международного права или стандартов безопасности фиксируется и может стать предметом юридического и политического анализа.
Образование
В системе образования ИИ одновременно является инструментом (системы адаптивного обучения, оценивания, прокторинга) и объектом критического анализа, формирующего у будущих специалистов отношение к технологиям. Фреймворки прозрачности и аудита для ИИ в образовании фокусируются на влиянии на справедливость, доступ, автономию учащихся и академическую честность, а также на том, насколько пользователи понимают, как и зачем система действует.
Здесь технологии доверия работают двояко: институционально — как защита от внедрения непрозрачных инструментов, и культурно — как учебный объект, на котором студенты осваивают язык прозрачности, трассируемости и аудита ИИ. Такая «мета‑прозрачность» делает карго‑культ ИИ менее жизнеспособным в будущем, потому что новое поколение специалистов с ранних лет привыкло рассматривать AI‑системы как подлежащие разбору и проверке, а не как магические артефакты.
Промежуточный итог
В совокупности, технологии гарантии доверия не уничтожают карго‑культ как социальное явление полностью, но радикально сужают его рабочее пространство в социально-значимых областях, превращая веру в алгоритм без доказательств в управленческий, юридический и репутационный риск.
В целом необходимо отметить о слабости карго‑культа ИИ, которая состоит в том, что он плохо совместим с технологиями гарантии доверия, формализованным управлением рисками, требованием объяснимости и распределённой ответственностью, подкрепленной аудитом по требованию — и именно усиление этих режимов в конкретных отраслях может удержать этот культ от доминирования.
В четвертой части рассмотрим метрики контроля риска усиления карго-культа ИИ в социально-значимых областях.