The post has been translated automatically. Original language: Russian
1. Introduction: From recommendation systems to delegation of subjectivity
Throughout the history of mankind, the evolution of technology has consisted in transferring physical and routine tasks to external tools: from a lever and a steam engine to a calculator. However, in the 21st century, the shift that is taking place is fundamentally different. For the first time in history, humanity is transferring to technology not just the functions of execution, but the function of goal-setting and choice.
The decision delegation process goes through three successive phases:
- Information phase (Recommendation): AI filters information, leaving the choice to the person (news feed algorithms, search, recommendation services).
- Predictive-assisting phase (Joint decision): AI offers a specific choice, supporting it with arguments where human failure requires cognitive efforts (automatic route building, hints in Tinder or corporate ERP systems).
- Autonomous-subject phase (Direct delegation): AI makes a legally or vitally significant decision for a person without his prior approval in each specific case (delegated asset management, automatic medical triage, autonomous career track selection).
[ INFORMATION PHASE ] ── [ PREDICTIVE PHASE ] ── [ OFFLINE PHASE ]
The algorithm offers a choice, the algorithm pushes the AI to make a decision
A person chooses for himself, a person agrees / vetoes, a person contemplates the result
The transition to the third phase poses a fundamental question for civilization: where is the line between optimizing human life and losing human status as a subject of one's own destiny?
2. Hierarchy of decision delegation (AI subjectivity scale)
In order to systematically analyze the AI's right to choose for a person, it is necessary to fix the levels of transfer of authority.
Levels of decision-making autonomy (Level of Algorithmic Agency)
| Level | Name | The mechanics of work | The human role | Application example |
| L0 | Zero autonomy | There is no AI or it performs pure calculations. | Full control. | Calculator, Text editor. |
| L1 | Advisor (Advisory) | The AI suggests options and ranks probabilities. | The person makes the decision personally. | Diagnostic systems for doctors. |
| L2 | The Paternalist (Nudge) | AI creates an "architecture of choice" where it is easier to make the right decision from the point of view of AI. | A person can interfere, but by default agrees. | Smart alarm clock, fitness trainers with auto-schedule. |
| L3 | Delegated operator | The AI operates independently within the framework of strictly defined rules and parameters. | The person sets the frame and has the right to "stop tap". | Algorithmic trading, auto-purchase of products. |
| L4 | The autonomous agent | AI itself formulates strategies for achieving a high-level human goal. | A person evaluates only the final result. | Personal AI is a career agent and budget allocator. |
| L5 | Full sovereignty | AI makes vital decisions by redefining a person's immediate desires. | Absent or reduced to passive consent. | Automated life support/custody system. |
3. Philosophical and ethical basis: Free will versus Algorithmic optimization
3.1. The Paradox of Paternalistic AI
The main argument in favor of transferring the right of choice to algorithms is the limited rationality of man (Bounded Rationality). A person is prone to cognitive distortions, fatigue, emotions, depression, and hormonal surges.
If an AI is trained on the full biometric, behavioral, and psychological data of a particular individual, the AI is mathematically able to make decisions that promote a person's "long-term interests" better than the person himself at the moment.
**The Utility Paradox: ** A person wants to eat fast food at 23:00 (short-term dopamine benefit), but his long-term goal is to be healthy. If an AI blocks the delivery of food or the withdrawal of funds, it violates a person's free will at the moment in order to realize his own long-term will.
3.2. The illusion of choice and "Algorithmic determinism"
When the choice is regularly shifted to AI, the effect of cognitive atrophy occurs. A person learns how to make decisions in conditions of uncertainty.
- Loss of frictionality: Free will is manifested precisely at the moments of overcoming resistance and making mistakes.
- Closure in the "optimization bubble": The algorithm always chooses the most probable, safe and statistically optimal path, depriving a person of the experience of accidental discoveries (Serendipity) and transformational errors.
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
The Human Path: Misconceptions, Mistakes, and Growth │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
VS
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
Algorithmic path: Optimization ──gt; Security ──gt; Plateau
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
4. Key areas and scenarios for delegating the right of choice
4.1. Medicine and bioethics: Whose life is more important?
In critical care, AI is already able to predict patients' chances of survival with an accuracy that surpasses doctors' consultations.
- Delegation scenario: In conditions of resource scarcity (for example, ventilators or organs for transplantation), the algorithm automatically distributes queues, rejecting patients with a low mathematical survival index.
- The problem: The transfer of rights to an algorithm deprives the process of medical mercy and turns bioethics into a dry mathematical optimization of a utility function.
4.2. Personal life and social connections
Modern algorithms already determine who a person will start a family with (dating apps), what profession they will choose (HR recommendation platforms), and where they will live.
The transition from "AI recommends a suitable partner" to "AI automatically organizes dates only with those who match DNA and psychotype" deprives a person of the right to make an irrational but fateful choice.
4.3. Judicial system and law enforcement
The use of risk assessment systems (such as COMPAS in the United States) to make bail or parole decisions is a prime example of early delegation.
- Risk: The algorithm is trained on historical data containing systemic human biases (racial, social, economic), turning society's past mistakes into the inevitable future.
5. Technological barriers and delegation security
In order for the algorithm to safely choose for a person, it must reconstruct a full-fledged "World Model" and "Personality Model" (User Model).
The main technical risks:
- Alignment Problem:How can complex, often contradictory human values be compiled into a mathematical Loss Function?Example: The "make me happy" instruction may lead to the AI recommending that you constantly take antidepressants as the shortest way to optimize neurochemistry.
- The Black Box Problem:In modern Deep Neural Networks (Deep Neural Networks) and Transformers, it is impossible to accurately track the logical chain of making a specific decision. If an AI decides to fire an employee or deny a loan, it cannot provide a legally transparent causal relationship.
- Hallucinations and data attacks (Adversarial Attacks):Microscopic distortion of the input data can drastically change the decision of the algorithm, which a person does not even know about until the consequences occur.
6. Regulatory framework and Digital Veto concept
The limits of the permissible use of AI are regulated at the legislative level. For example, the EU AI Act divides the AI system by risk levels and imposes strict restrictions on the full automation of solutions.
[ EU AI ACT RISK HIERARCHY ]
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Unacceptable risk: Social karting, biometric surveillance │ ──► PROHIBITED
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ High Risk : Loans, HR, Medicine, Court, Education │ ──► Rigorous audit + Human-in-the-loop
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ Minimal risk : Spam filters, games, recommendations │ ──► No restrictions
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
Principles of safe delegation:
- Mandatory right to Human-in-the-loop: When making any critical decision, the final right to sign should remain with the person.
- Right to Explanation: A citizen has the right to receive a rationale that is understandable to people for any algorithmic decision that affects his rights.
- The fundamental "Right to stupidity": A person should retain the legal and technological right to make irrational, suboptimal and erroneous decisions contrary to any recommendations of AI.
7. Conclusion: The architecture of the future harmonious symbiosis
The transfer of the right of choice to AI should not be binary - either full human control or full machine autonomy. The future lies in the plane of dynamic (adaptive) delegation.
AI should act as an exoskeleton for will, not a substitute for it. Algorithms take over routine micro-optimization (schedule management, finance, logistics), but meaningful decisions - the choice of values, goals, partners, and moral compromises — should be left to the individual. Only by reserving the right to make mistakes and irrationality, humanity retains its subjectivity in the technological era.
1. Введение: От рекомендательных систем к делегированию субъектности
На протяжении всей истории человечества эволюция технологий заключалась в передачи физических и рутинных задач внешним инструментам: от рычага и парового двигателя до калькулятора. Однако в XXI веке происходящий сдвиг носит принципиально иной характер. Впервые в истории человечество передает технологиям не просто функции исполнения, а функцию целеполагания и выбора.
Процесс делегирования решений проходит три последовательные фазы:
- Информационная фаза (Рекомендация): ИИ фильтрует информацию, оставляя выбор человеку (алгоритмы ленты новостей, поиск, рекомендательные сервисы).
- Предиктивно-ассистирующая фаза (Совместное решение): ИИ предлагает конкретный выбор, подкрепляя его аргументами, где отказ человека требует когнитивных усилий (автоматическое построение маршрутов, подсказки в Тиндере или корпоративных ERP-системах).
- Автономно-субъектная фаза (Прямое делегирование): ИИ принимает юридически или жизненно значимое решение за человека без его предварительного одобрения в каждом конкретном случае (делегированное управление активами, автоматический медицинский триаж, автономный подбор карьерного трека).
[ ИНФОРМАЦИОННАЯ ФАЗА ] ──> [ ПРЕДИКТИВНАЯ ФАЗА ] ──> [ АВТОНОМНАЯ ФАЗА ]
Алгоритм предлагает выбор Алгоритм подталкивает ИИ принимает решение
Человек выбирает сам Человек соглашается/вето Человек созерцает результат
Переход к третьей фазе ставит перед цивилизацией фундаментальный вопрос: где проходит грань между оптимизацией человеческой жизни и утерей статуса человека как субъекта собственной судьбы?
2. Иерархия делегирования решений (Шкала субъектности ИИ)
Чтобы системно анализировать право ИИ выбирать за человека, необходимо зафиксировать уровни передачи полномочий.
Уровни автономности принятия решений (Level of Algorithmic Agency)
| Уровень | Наименование | Механика работы | Роль человека | Пример применения |
| L0 | Нулевая автономия | ИИ отсутствует или выполняет чистые вычисления. | Полный контроль. | Калькулятор, Текстовый редактор. |
| L1 | Советник (Advisory) | ИИ предлагает варианты, ранжирует вероятности. | Человек принимает решение лично. | Диагностические системы для врачей. |
| L2 | Патерналист (Nudge) | ИИ создает «архитектуру выбора», где правильное с точки зрения ИИ решение проще принять. | Человек может вмешаться, но по умолчанию соглашается. | Умный будильник, фитнес-тренеры с авто-расписанием. |
| L3 | Делегированный оператор | ИИ действует самостоятельно в рамках жестко заданных правил и параметров. | Человек задает рамку и имеет право «стоп-крана». | Алгоритмический трейдинг, авто-покупка продуктов. |
| L4 | Автономный агент | ИИ сам формулирует стратегии достижения высокоуровневой цели человека. | Человек оценивает только итоговый результат. | Персональный ИИ-карьерный агент, распределитель бюджета. |
| L5 | Полный суверенитет | ИИ принимает жизненно важные решения, переопределяя сиюминутные желания человека. | Отсутствует или сведено к пассивному согласию. | Автоматизированная система жизнеобеспечения/опеки. |
3. Философско-этический базис: Свобода воли против Алгоритмической оптимизации
3.1. Парадокс Патерналистского ИИ
Главный аргумент в пользу передачи права выбора алгоритмам - ограниченная рациональность человека (Bounded Rationality). Человек подвержен когнитивным искажениям, усталости, эмоциям, депрессии и гормональным всплескам.
Если обучить ИИ на полных биометрических, поведенческих и психологических данных конкретного индивида, ИИ математически способен принимать решения, содействующие «длинным интересам» человека лучше, чем сам человек в моменте.
**Парадокс Утилит: ** Человек в 23:00 хочет съесть фастфуд (краткосрочная дофаминовая выгода), но его долгосрочная цель - быть здоровым. Если ИИ блокирует доставку еды или списание средств, он нарушает свободу воли человека в моменте ради реализации его же долгосрочной воли.
3.2. Иллюзия выбора и «Алгоритмический детерминизм»
При регулярном перекладывании выбора на ИИ возникает эффект когнитивной атрофии. Человек отучается принимать решения в условиях неопределенности.
- Потеря фрикционности: Свобода воли проявляется именно в моменты преодоления сопротивления и совершения ошибок.
- Замыкание в «пузыре оптимизации»: Алгоритм всегда выбирает наиболее вероятный, безопасный и статистически оптимальный путь, лишая человека опыта случайных открытий (Serendipity) и трансформационных ошибок.
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Человеческий путь: Заблуждения ──> Ошибки ──> Рост │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
VS
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Алгоритмический путь: Оптимизация ──> Безопасность ──> Плато│
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
4. Ключевые сферы и сценарии делегирования права выбора
4.1. Медицина и биоэтика: Чья жизнь приоритетнее?
В критической медицине ИИ уже способен прогнозировать шансы на выживание пациентов с точностью, превосходящей консилиумы врачей.
- Сценарий делегирования: В условиях дефицита ресурсов (например, аппаратов ИВЛ или органов для трансплантации) алгоритм автоматически распределяет очереди, отказывая пациентам с низким математическим индексом выживаемости.
- Проблема: Передача права алгоритму лишает процесс врачебного милосердия и превращает биоэтику в сухую математическую оптимизацию utility-функции.
4.2. Персональная жизнь и социальные связи
Современные алгоритмы уже определяют, с кем человек будет создавать семью (приложения знакомств), какую профессию выберет (рекомендательные HR-платформы) и где будет жить.
Переход от «ИИ рекомендует подходящего партнера» к «ИИ автоматически организует свидания только с теми, кто подходит по ДНК и психотипу» лишает человека права на иррациональный, но судьбоносный выбор.
4.3. Судебная система и правоприменение
Использование систем оценки рисков (например, COMPAS в США) для принятия решений о залоге или условно-досрочном освобождении - яркий пример раннего делегирования.
- Риск: Алгоритм обучается на исторических данных, содержащих системные людские предвзятости (расовые, социальные, экономические), превращая прошлые ошибки общества в неизбежное будущее.
5. Технологические барьеры и безопасность делегирования
Для того чтобы алгоритм мог безопасно выбирать за человека, он должен реконструировать полноценную «Модель мира» (World Model) и «Модель личности» (User Model).
Основные технические риски:
- Проблема выравнивания (Alignment Problem):Как закомпилировать сложные, часто противоречивые человеческие ценности в математическую функцию потерь (Loss Function)?Пример: Инструкция «сделай меня счастливым» может привести к тому, что ИИ порекомендует постоянно принимать антидепрессанты как кратчайший путь оптимизации нейрохимии.
- Проблема «Черного ящика» (Black Box Problem):В современных глубоких нейросетях (Deep Neural Networks) и Transformers невозможно точно отследить логическую цепочку принятия конкретного решения. Если ИИ решил уволить сотрудника или отказать в кредите, он не может предоставить юридически прозрачную причинно-следственную связь.
- Галлюцинации и атаки на данные (Adversarial Attacks):Микроскопическое искажение входных данных может кардинально изменить решение алгоритма, о котором человек даже не узнает до наступления последствий.
6. Регуляторные рамки и концепция «Цифрового Вето»
Границы допустимости применения ИИ регулируются на законодательном уровне. Например, EU AI Act делитель ИИ-системы по уровням риска и накладывает строгие ограничения на полную автоматизацию решений.
[ ИЕРАРХИЯ РИСКОВ EU AI ACT ]
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Неприемлемый риск: Социальный картинг, биометрическая слежка │ ──► ЗАПРЕЩЕНО
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ Высокий риск : Кредиты, HR, Медицина, Суд, Образование │ ──► Строгий аудит + Human-in-the-loop
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ Минимальный риск : Спам-фильтры, игры, рекомендации │ ──► Без ограничений
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
Принципы безопасного делегирования:
- Обязательное право на Human-in-the-loop (Человек в контуре): При принятии любого критического решения окончательное право подписи должно оставаться за человеком.
- Право на объяснение (Right to Explanation): Гражданин имеет право получить понятное людям обоснование любого алгоритмического решения, затронувшего его права.
- Фундаментальное «Право на глупость»: Человек должен сохранять юридическое и технологическое право принимать иррациональные, неоптимальные и ошибочные решения вопреки любым рекомендациям ИИ.
7. Заключение: Архитектура будущего гармоничного симбиоза
Передача права выбора ИИ не должна быть бинарной - либо полный контроль человека, либо полная автономия машины. Будущее лежит в плоскости динамического (адаптивного) делегирования.
ИИ должен выступать в роли экзоскелета для воли, а не ее заменителя. Алгоритмы берут на себя рутинную микро-оптимизацию (управление графиком, финансами, логистикой), но смыслообразующие решения - выбор ценностей, целей, партнеров и моральных компромиссов — должны монопольно оставаться за человеком. Только сохраняя за собой право на ошибку и иррациональность, человечество сохраняет свою субъектность в технологическую эпоху.
Share
