Институциональное и алгоритмическое доверие в условиях цифровизации: опыт стран Центральной Азии

Цель исследования. Проанализировать взаимосвязь между уровнем цифровизации, внедрением технологий искусственного интеллекта и структурами институционального доверия в странах Центральной Азии, а также проанализировать их связь с восприятием цифровых технологий и структурами общественного доверия.

Методология. Методология включает сравнительный анализ международных индексов цифрового развития (E-Government Development Index, Network Readiness Index, Freedom on the Net), данных глобальных исследований доверия к искусственному интеллекту, национальной статистики по интернет-проникновению и использованию электронных государственных услуг, а также результаты сравнительного опроса респондентов в Казахстане, Кыргызстане и Узбекистане. Для интерпретации результатов использованы композитные индексы и методы сравнительного описательного анализа.

Научная новизна и ценность. Центральная Азия рассматривается как регион с асимметричным цифровым развитием: Казахстан демонстрирует высокие показатели цифровой трансформации (включая вхождение в группу стран с очень высоким уровнем развития электронного правительства), тогда как Узбекистан и Кыргызстан находятся на этапах догоняющей модернизации. В статье предложена аналитическая модель «гибридного доверия», позволяющая разграничить институциональный, социальный и алгоритмический уровни доверия. Также введено понятие «алгоритмической предвзятости в восприятии», отражающее различие между объективными характеристиками цифровых систем и субъективной интерпретацией их работы населением. Это позволяет связать макроуровневые показатели цифровизации с микроуровневыми эффектами восприятия и политического поведения.

Результаты. Результаты демонстрируют, что высокий уровень цифровой доступности и активное использование электронных сервисов не сопровождаются пропорциональным ростом доверия к алгоритмическим системам. Наблюдаемые межстрановые различия указывают на наличие «парадокса цифровой эффективности» и гибридной конфигурации доверия в условиях цифровой трансформации региона.

1. United Nations Department of Economic and Social Affairs. Kazakhstan: Country Information - E-Government Development Index. 2022.

2. Kepios, DataReportal. Digital 2024: Kazakhstan. 2024.

3. Kepios, DataReportal. Digital 2024: Uzbekistan. 2024.

4. Eurostat. Digital economy and society statistics – households and individuals. 2024.

5. Goldberg R. New NTIA Data Show 13 Million More Internet Users in the U.S. in 2023 than 2021. 2024.

6. BiometricUpdate. Kazakhstan sees dramatic growth in digital government use. 2025.

7. Euronews. Digital inclusion, not illusion: How governments are transforming the public sector. 2025.

8. Eurostat. How do people interact with public authorities online? 2024.

9. Inform.kz. Уровень цифровой грамотности казахстанцев составил 92,8 %. 2025.

10. Eurostat. Skills for the digital age – 56 % of EU citizens aged 16-74 had at least basic digital skills (2023). 2023.

11. Пресс-служба Министерства цифрового развития, инноваций и аэрокосмической промышленности Республики Казахстан. Итоги опроса на eGov Mobile: Казахстанцы хотят обучаться использованию ИИ для работы и повседневной жизни. 2025.

12. Gillespie N. и др. Trust, attitudes and use of artificia intelligence: A global study 2025. The University of Melbourne, 2025. С. 4974511 Bytes.

13. Bach T. A. и др. A Systematic Literature Review of User Trust in AI-Enabled Systems: An HCI Perspective // International Journal of Human–Computer Interaction. 2024. Т. 40, № 5. С. 1251–1266.

14. Bach T. A. и др. Unpacking Human-AI Interaction in Safety-Critical Industries: A Systematic Literature Review // IEEE Access. 2024. Т. 12. С. 106385–106414.

15. Kessler T. и др. Comparisons of Human-Human Trust with Other Forms of Human-Technology Trust // Proceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting. 2017. Т. 61, № 1. С. 1303–1307.

16. Afroogh S. и др. Trust in AI: progress, challenges, and future directions // Humanit Soc Sci Commun. 2024. Т. 11, № 1. С. 1568.

17. Henrique B. M., Santos E. Trust in artificial intelligence: Literature review and main path analysis // Computers in Human Behavior: Artificial Humans. 2024. Т. 2, № 1. С. 100043

18. Araujo T. и др. In AI we trust? Perceptions about automated decision-making by artificial intelligence // AI & Soc. 2020. Т. 35, № 3. С. 611–623.

19. Kieslich K., Keller B., Starke C. Artificial intelligence ethics by design. Evaluating public perception on the importance of ethical design principles of artificial intelligence // Big Data & Society. 2022. Т. 9, № 1. С. 20539517221092956.

20. Starke C. и др. Fairness Perceptions of Algorithmic Decision-Making: A Systematic Review of the Empirical Literature. arXiv, 2021.

21. OECD. OECD Digital Economy Outlook 2024 (Volume 1). Organisation for Economic Co-operation and Development, 2024.

22. Gandini A. и др. The algorithmic public opinion: a literature review. SocArXiv, 2022.

23. Dogruel L., Facciorusso D., Stark B. ‘I’m still the master of the machine.’ Internet users’ awareness of algorithmic decision-making and their perception of its effect on their autonomy // Information, Communication & Society. 2022. Т. 25, № 9. С. 1311–1332.

24. Amaka Peace Onebunne. Algorithmic bias and media manipulation: A systematic review of AI’s Role in shaping public perception and political discourse // World J. Adv. Res. Rev. 2022. Т. 16, № 3. С. 1239–1249.

25. Ludwig K. и др. Putting ‘filterbubble’ effectsto the test: evidence on the polarizing impact of ideologybased news recommendation from two experiments in Germany and the U.S. // Information, Communication & Society. 2025. С. 1–20.

26. Areeb M., others. Filter Bubbles in Recommender Systems: Fact or Fallacy. 2023.

27. Bojić L., others. AI alignment: Assessing the global impact of recommender systems // Futures. 2024. Т. 155. С. 103280.

28. Rodilosso E. Filter Bubbles and the Unfeeling: How AI for Social Media Can Foster Extremism and Polarization // Philos. Technol. 2024. Т. 37, № 2. С. 71.

29. Gaurav A., Arya V., Chui K. T. A Novel Approach for Social Media Content Filtering Using Machine Learning Technique // International Conference on Cyber Security, Privacy and Networking (ICSPN 2022) / под ред. Nedjah N., Martínez Pérez G., Gupta B. B. Cham: Springer International Publishing, 2023. Т. 599. С. 269–275.

30. Goldstein J. A. и др. How persuasive is AI-generated propaganda? // PNAS Nexus / под ред. Contractor N. 2024. Т. 3, № 2. С. pgae034.

31. Spitale G., Biller-Andorno N., Germani F. AI model GPT-3 (dis) informs us better than humans. Sci Adv 9, eadh1850, 2023.

32. Savveli I., Rigou M., Balaskas S. From E-Government to AI E-Government: A Systematic Review of Citizen Attitudes // Informatics. 2025. Т. 12, № 3. С. 98.

33. OECD. AI language models: Technological, socio-economic and policy considerations: OECD Digital Economy Papers 352. 2023. Т. 352.

34. OECD. Governing with ArtificialIntelligence: The State of Play and Way Forward in Core Government Functions. OECD Publishing, 2025.

35. Arana-Catania M. и др. Citizen Participation and Machine Learning for a Better Democracy // Digit. Gov.: Res. Pract. 2021. Т. 2, № 3. С. 1–22.

36. OECD. The Protection and Promotion of Civic Space: Strengthening Alignment with International Standards and Guidance. OECD, 2022.

37. OECD. OECD Guidelines for Citizen Participation Processes. OECD, 2022.

38. Kurmangali M., Yeraliyeva Y., Beimisheva A. Digitalization and artificial inteligence in Central Asia: governmental responses and further implications // Public Policy and Administration. 2024. Т. 23.

39. Xu J., Lee T., Goggin G. AI governance in Asia: policies, praxis and approaches // Communication Research and Practice. 2024. Т. 10, № 3. С. 275–287.

40. Amanbek Y. и др. Adoption of e-Government in the Republic of Kazakhstan // Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity. 2020. Т. 6, № 3. С. 46.

41. Правительство РК. Об утверждении Концепции развития искусственного интеллекта на 2024– 2029 годы. 2024.

42. Portulans Institute. Network Readiness Index: Kazakhstan. 2023.

43. Freedom House. Freedom on the Net 2024: Kazakhstan. 2024.

44. Crawford K. Atlas of AI: power, politics, and the planetary costs of artificial intelligence. New Haven: Yale University Press, 2021. 1 с.

45. Freedom House. Freedom on the Net 2024: Tightening the Net. 2024.

46. United Nations Department of Economic and Social Affairs (UN DESA). United Nations EGovernment Survey 2022: The Future of Digital Government. 2022.

47. Nations U. United Nations E-Government Survey: Data Center. 2024.

48. DataReportal. Digital 2024: Kyrgyzstan. 2024.

49. Chen C., Sundar S. S. Communicating and combating algorithmic bias: effects of data diversity, labeler diversity, performance bias, and user feedback on AI trust // Human–Computer Interaction. 2024. С. 1–37.

50. Liu B. In AI We Trust? Effects of Agency Locus and Transparency on Uncertainty Reduction in Human–AI Interaction // Journal of Computer-Mediated Communication. 2021. Т. 26, № 6. С. 384–402.

51. Sundar S. S. и др. Toward a Theory of Interactive Media Effects (TIME): Four Models for Explaining How Interface Features Affect User Psychology // The Handbook of the Psychology of Communication Technology. 1-е изд. / под ред. Sundar S. S. Wiley, 2015. С. 47–86.

52. Stinson C. Algorithms are not neutral: Bias in collaborative filtering // AI Ethics. 2022. Т. 2, № 4. С. 763–770.

53. Maslej N. и др. The AI Index 2025 Annual Report. Stanford, CA: AI Index Steering Committee, Institute for Human-Centered AI, Stanford University, 2025.

54. Omirgazy D. Kazakhstan’s Digital Revolution: From e-Government to AI Superpower // Astana Times. 2025.