Человечество всегда формировало правила, чтобы объяснить поведение других людей. Сегодня нам приходится объяснять не логику человека, а логику алгоритма. Если раньше мы могли спросить: «почему он поступил так?», то теперь вопрос звучит иначе — «почему так решила система?». Разница не только в формулировке: мы живем в эпоху, когда решения принимаются не убеждением, а расчетом.

Профессор Марина Владимировна  Мельничук , заведующий  Кафедрой английского языка  и  профессиональной коммуникации  отмечает, что алгоритмическая этика — это попытка осознать моральную архитектуру технологий, которые формируют нашу жизнь. Система скоринга устанавливает, получит ли человек кредит. Алгоритм подбора новостей решает, чему он поверит. Рекомендательная система онлайн-магазина определяет, что он купит. Платформы и сервисы каждый день совершают миллионы «этических выборов», заменяя человеческое суждение машинным. Мы говорим не о будущем, а о том, что уже вшито в ткань современной экономики.

Искусственный интеллект (ИИ) — технология, которая изменила правила игры в маркетинге, продажах и поддержке клиентов. Согласно отчету McKinsey за 2024 год, более 55% маркетинговых команд по всему миру активно используют искусственный интеллект в маркетинге для автоматизации процессов и аналитики. А по данным Gartner, в 2025 году 80% контента в цифровом маркетинге  сгенерировано или модифицировано с помощью ИИ.

Это значит, что алгоритмы не просто автоматизируют задачи, они формируют повседневную логику взаимодействия с пользователем: кто увидит товар, какие предложения получит, какие сообщения попадут в фокус внимания. При этом рекомендательная система — не нейтральный фильтр, а механизм, обученный на исторических данных, то есть воспроизводящий и усиливающий существующие паттерны поведения и предпочтений.

Практическая опасность здесь в том, что ошибка в данных или смещение выборки превращается в системное искажение, масштабируемое на всю аудиторию: не единичный промах человека, а массовая тенденциозность, внедренная в структуру рынка. Эта же особенность встречается, когда алгоритм принимает решение о приеме на работу и может неосознанно воспроизводить предвзятости прошлых лет. Когда вычисляется «рискованный заемщик», формируется социальная иерархия, где доступ к ресурсам зависит от цифрового профиля. В этих ситуациях мораль перестает быть внутренним компасом и становится функцией.

Некоторые исследователи называют это «этикой по умолчанию», системой правил, встроенных в саму логику кода. Если разработчик не задает границу, ее задает рынок. Если общество не формирует ценности, их формируют алгоритмы. В этом смысле цифровая инфраструктура России ничем не отличается от мировой, она также превращает моральный выбор в технический параметр.

Но здесь возникает парадокс: чем точнее становится алгоритм, тем меньше мы можем объяснить его решения. Системы машинного обучения часто называют «черными ящиками»: результат есть, но путь часто остается неизвестным. Попытка регулировать такие решения юридически сталкивается с непрозрачностью. В итоге вопрос ответственности растворяется: кто виноват — программист, компания или сам алгоритм?

Доцент Кафедры  английского  языка и профессиональной коммуникации Кенетова Рита Биляловна утверждает, что эта неопределенность требует новой философии регулирования. В России тема обсуждается в рамках стратегии развития ИИ, но пока без четких этических стандартов. Законодательство Европы, например, уже включает принцип «объяснимости» решений. Здесь и заключается ключевая дилемма: если алгоритмы становятся посредниками между человеком и миром, должна ли ответственность лежать на них, или она остается за их создателями и пользователями?

Алгоритмическая этика — это не просто набор правил, а зеркало, в котором отражается наше отношение к ответственности. Алгоритмы не аморальны, они просто следуют инструкции. Но каждый раз, когда мы доверяем им выбор — от приема на работу до кредитов, от рекомендаций до новостей — мы передаем часть моральной воли машине. Чем дальше продвигаются технологии, тем острее вопрос: не отдали ли мы слишком многое тому, что не умеет сомневаться?