ТЕОРЕТИКО-МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ПРЕДЕЛЫ РАЗВИТИЯ GenAI: ИНЖЕНЕРНО-ПСИХОЛОГИЧЕСКИЕ ОГРАНИЧЕНИЯ

С.Ф. Сергеев, Я.В. Курсевич

S.F. Sergeev, Ya.V. Kursevich THEORETICAL AND METHODOLOGICAL LIMITS OF GenAI DEVELOPMENT: ENGINEERING PSYCHOLOGICAL CONSTRAINTS

DOI: https://doi.org/10.38098/ipran.opwp_2026_40_3_002

Скачать полный текст статьи (.pdf)

Аннотация. Статья посвящена анализу инженерно-психологических ограничений развития генеративного искусственного интеллекта (GenAI). На основе междисциплинарного концептуально-аналитического обзора выделены четыре группы ограничений – ресурсно-вычислительные, эпистемические, институциональные и антропологические. Показано, что развитие GenAI ограничивается не только технологическим «потолком», но и совокупностью барьеров, среди которых ключевое место занимает эпистемическая неопределенность модели, разрушающая привычные для оператора паттерны доверия и контроля. Обосновывается положение о том, что дефицит высококачественных данных и модельный коллапс – это не универсальные пределы развития GenAI, а условные риски, зависящие от состава обучающих корпусов и процедур контроля качества. Основной теоретический вклад работы состоит в обосновании эпистемического разрыва между статистическим предсказанием и причинно-следственным пониманием как фундаментальной проблемы при совместном принятии решений в системе «человек – интеллектуальный агент». Предложена исследовательская гипотеза AIGE (Active-Inference Generative Engine), операционализирующая этот разрыв через механизмы активного вывода, интегрирующие генеративное моделирование, внутреннюю модель мира, оценку неопределенности и контролируемое взаимодействие со средой. AIGE рассматривается как архитектурная гипотеза, позволяющая снизить когнитивную нагрузку на пользователя за счет сигнализации о зонах незнания и активного запроса информации. Обсуждаются психологические последствия внедрения GenAI в профессиональную деятельность, включая риски деформации экспертных навыков и смещения зон контроля, что требует пересмотра существующих эргономических стандартов проектирования симбиотических человеко-машинных интерфейсов. Ставится вопрос о новой регуляторной этике, ориентированной на управление когнитивными искажениями, возникающими при взаимодействии человека с генеративными моделями, что особенно актуально в областях с высокой ценой ошибки – медицине, авиации, управлении критической инфраструктурой.

Ключевые слова: GenAI, инженерная психология, доверие к ИИ, калибровка уверенности, коллапс модели, эпистемическая неопределенность, активный вывод, человеко-машинное взаимодействие, совместное принятие решений

Abstract. The article analyzes engineering-psychological constraints on the development of generative artificial intelligence (GenAI). Based on an interdisciplinary conceptual-analytical review, four groups of constraints are identified: resource-computational, epistemic, institutional, and anthropological. It is shown that GenAI development is limited not only by a technological “ceiling” but also by a set of barriers, among which epistemic uncertainty of the model occupies a key place, undermining the operator’s usual patterns of trust and control. The position is substantiated that deficits in high-quality data and model collapse are not universal limits to GenAI development, but conditional risks dependent on the composition of training corpora and quality-control procedures. The main theoretical contribution of the work consists in substantiating the epistemic gap between statistical prediction and causal understanding as a fundamental problem in joint decision-making within the “human–intelligent agent” system. A research hypothesis, AIGE (Active-Inference Generative Engine), is proposed, operationalizing this gap through active inference mechanisms that integrate generative modeling, an internal world model, uncertainty estimation, and controlled interaction with the environment. AIGE is considered as an architectural hypothesis that can reduce the user’s cognitive load by signaling zones of ignorance and actively requesting information. The psychological consequences of introducing GenAI into professional activity are discussed, including risks of deformation of expert skills and shifts in control zones, which necessitate a revision of existing ergonomic standards for designing symbiotic human–machine interfaces. The question is raised of a new regulatory ethics oriented toward managing cognitive biases that arise during human interaction with generative models, which is especially relevant in high-stakes domains such as medicine, aviation, and critical infrastructure management.

Keywords: GenAI, engineering psychology, trust in automation, confidence calibration, model collapse, epistemic uncertainty, semantic grounding, active inference, human-machine interaction, joint decision-making

Библиографическая ссылка на статью:

Сергеев С.Ф., Курсевич Я.В. Теоретико-методологические пределы развития GenAI: инженерно-психологические ограничения // Институт психологии Российской академии наук. Организационная психология и психология труда. 2026. Т. 11. № 3. С. 36–56. DOI: https://doi.org/10.38098/ipran.opwp_2026_40_3_002

Sergeev, S.F., Kursevich, Ya.V. (2026). Teoretiko-metodologicheskie predely razvitiya GenAI: inzhenerno-psihologicheskie ogranicheniya [Theoretical and methodological limits of GenAI development: engineering psychological constraints]. Institut Psikhologii Rossiyskoy Akademii Nauk. Organizatsionnaya Psikhologiya i Psikhologiya Truda [Institute of Psychology of the Russian Academy of Sciences. Organizational Psychology and Psychology of Labor]. 11(3). 36–56. DOI: https://doi.org/10.38098/ipran.opwp_2026_40_3_002