Таксономія автономності штучного інтелекту в наукових дослідженнях - Задерейко, Олександр Владиславович; Zadereiko, Oleksandr V.; Лобода, Юлія Геннадіївна; Loboda, Yuliia H.; Трофименко, Олена Григорівна; Trofymenko, Olena H.; Логінова, Наталія Іванівна; Lohinova, Nataliia I.; Гайда, А. Ю.; Gaida, Anatoliy Yu. (My University, 2025)
Статтю присвячено розробці систематизованої таксономії рівнів автономності штучного інтелекту в контексті наукових досліджень та визначенню відповідних профілів довіри для безпечної інтеграції систем штучного інтелекту у дослідницьку практику. Актуальність теми зумовлена стрімким зростанням ролі штучно-го інтелекту у процесах генерації знань, автоматизації досліджень, формування гіпотез та інтерпретації результатів, що потребує розробки нових підходів до класифікації автономності та систем довіри. Метою статті є створення п’ятирівневої таксономії автономності штучного інтелекту, адаптованої до специфіки генерації знань, критичного мислення та етичної відповідальності в науковій діяльності. Методика дослідження полягає у використанні системного аналіз сучасних джерел, порівняльного аналізу класифікацій автономності в різних галузях, таксономічного моделювання, синтезу міждисциплінарних підходів з теорії штучного інтелекту, психології довіри та людино-машинної взаємодії. Застосовано індуктивні та дедуктивні методи для узагальнення характеристик рівнів автономності та формування профілів довіри. Результатами є створення п’ятирівневої таксономії автономності штучного інтелекту, від пасивного інструмента до автономної наукової системи. Для кожного рівня визначено специфічний профіль довіри, що включає когнітивні, афективні та поведінкові компоненти. Систематизовано методики валідації довіри відповідно до рівня автономності системи: кількісні, якісні та змішані. Окрему увагу приділено концепції калібрування довіри як засобу запобігання її завищенню або заниженню. Наукова новизна – вперше запропоновано адаптовану до потреб наукових досліджень таксономію автономності штучного інтелекту, яка враховує когнітивну складність завдань, прозорість рішень та етичні аспекти відповідальності. Розроблено концептуальну модель багатокомпонентної довіри до автономних наукових систем. Практична значимість полягає у тому, що результати дослідження створюють методологічну основу для етичної інтеграції штучного інтелекту в наукову практику, формування стандартів валідації автономних систем, а також для підготовки дослідників до безпечної й ефективної взаємодії з штучним інтелектом різних рівнів автономності. The article is devoted to the development of a systematized taxonomy of artificial intelligence (AI) autonomy levels in the context of scientific research, as well as to the definition of corresponding trust profiles for the safe integration of AI systems into research practice. The relevance of the topic is driven by the rapid growth of AI’s role in knowledge generation, research automation, hypothesis formation, and result interpretation, which requires new approaches to autonomy classification and trust systems. The purpose of this article is to develop a five-level taxonomy of AI autonomy, tailored to the specific requirements of knowledge generation, critical thinking, and ethical responsibility in scientific activities. The research methodology involves the use of system analysis of up-to-date sources, comparative analysis of autonomy classifications across different domains, taxonomic modeling, and synthesis of interdisciplinary approaches from AI theory, trust psychology, and human-machine interaction. Both inductive and deductive methods are applied to generalize the characteristics of autonomy levels and to form trust profiles. The results include the development of a five-level taxonomy of AI autonomy, ranging from passive tools to fully autonomous scientific systems. For each level, a specific trust profile is defined, incorporating cognitive, affective, and behavioral components. Validation methods for trust are systematized according to the level of system autonomy: quantitative, qualitative, and mixed approaches. Particular attention is paid to the concept of trust calibration as a means of preventing over-trust or under-trust. Scientific novelty: for the first time, a taxonomy of AI autonomy tailored to the needs of scientific research is proposed, taking into account task complexity, decision transparency, and ethical aspects of responsibility. A conceptual model of multi-component trust toward autonomous scientific systems has been developed. Practical significance: the research findings establish a methodological framework for the ethical integration of AI into scientific practice, the establishment of validation standards for autonomous systems, and the preparation of researchers for safe and effective interactions with AI of varying autonomy levels.
Таксономія автономності штучного інтелекту в наукових дослідженнях / Ю. Г. Лобода, О. Г. Трофименко, Н. І. Логінова, О. В. Задерейко, А. Ю. Гайда // Збірник наукових праць Національного університету кораблебудування імені адмірала Макарова. - 2025. - № 3 (501). - C. 106-113. - Режим доступу: https://doi.org/10.15589/znp2025.3(501).16. ; https://hdl.handle.net/11300/31469
Keywords: штучний інтелект; наукові дослідження; класифікація; автономність; валідація; агентні системи; людино-машинна взаємодія; artificial intelligence; scientific research; classification; autonomy; validation; agent systems; human-machine interaction