В социологии XXI века в условиях тотальной цифровизации и экспансии технологий ИИ новый вектор развития получает веберианское теоретическое наследие. Ключевая концепция рациональности, которая у Вебера была и основанием современной социальности, и движителем социального развития, была в прошлом веке критически переосмыслена и модифицирована в двух очень разных направлениях: «веберомарксизме» Франкфуртской школы и менеджериальном дискурсе, включая неоинституционализм.
В критической теории Франкфуртской школы рационализация – это не просто судьба современных обществ (Вебер), а путь логики господства к инструментальной рациональности (Хоркхаймер) и далее к технологической рациональности (Маркузе), которые организовывали практику и мышление людей, соответственно, в раннеиндустриальном и позднеиндустриальном обществе. Следуя этой линии критической теории, в XXI веке в постиндустриальном обществе новую логику господства посредством цифровых платформ можно определить как алгоритмическую рациональность, которая сейчас отражает и форматирует опыт подавляющего большинства производителей и потребителей, менеджеров и клиентов в условиях капитализма сетей и потоков. Алгоритмическая рациональность определяет современность как становление постиндустриального и постмодернистского общества, как отрицание рациональности классического модерна, которая воплощалась в объективных системах и в интерсубъективных значениях.
В менеджериальном дискурсе веберовский идеальный тип рационального действия был релятивизирован в концепции ограниченной рациональности (Саймон). Такая рациональность ведет к выработке не оптимальных, а удовлетворительных решений, потому что ограничен доступ к информации, ограничены способности к ее обработке, ограничено время на обработку. В дискурсивных практиках цифровизации и развития технологий генеративного «искусственного интеллекта» (ИИ) передача процесса выработки решений алгоритмам цифровых платформ и нейросетевых моделей выглядит реализацией концепции идеальной рациональности, поскольку большие модели (LLM), обученные на больших данных (Big Data), выдают решения с большой скоростью. В позитивистских теориях переход к алгоритмической рациональности предстает оптимальной стратегией рационализации, воплощаемой в автоматизации рабочих и творческих процессов, устраняющей из них субъектность человека с его ограниченной рациональностью.
Однако не в дискурсе цифровизации, а в реальности во всех трех пунктах «большое» оказывается весьма ограниченным: 1) LLM выдают продукт не «сверхчеловеческого» разума, а шаблонные ответы и решения на уровне стереотипов разработчиков моделей и создателей контента; 2) нейросети выдают усредненный результат переработки не столько больших, сколько избыточных и мусорных данных; 3) платформы с генеративным ИИ отнимают массу времени, поскольку для устранения из выданного продукта «галлюцинаций», стереотипности и отклонений от задач пользователей нужно проходить через множество итераций.
Фетишизация ИИ культивируется техногиками и технократами, однако на практике ИИ оказывается лишь отчужденным бытием заурядного разума. Фундаментальная ограниченность алгоритмической рациональности заложена в базовой идее развития ИИ, выработанной в прошлом веке Тьюрингом, отождествившим «машинное мышление» с имитацией коммуникации – обмена вопросами и ответами, по итогам которого человек не сможет определить, дает ответы другой человек или машина. С помощью технологий ИИ можно успешно ввести в заблуждение среднестатистического человека, что стало основной целью с подачи Тьюринга и реализуется разработчиками и пользователями популярных онлайн-сервисов на базе нейросетей. Но невозможно создавать принципиально новое, оригинальное, уникальное. ИИ способен делать лишь то, что в него заложил Тьюринг, а именно массово воспроизводить заурядность разума того человека, который не способен распознать машину в «игре в имитацию». Диалектика концепции Тьюринга заключается в том, что ИИ, созданный в соответствии с имитационной концепцией, сам проигрывает в обратной «игре в имитацию».
Проведенный в феврале 2026 года эксперимент «Анти-Тьюринг» подтверждает тезис о слабости имитационной концепции ИИ. Пять популярных нейросетей были проверены на способность определить, какой текст создан человеком, а какой сгенерирован нейросетью. Лишь в 12 из 25 тестов нейросети квалифицировали сгенерированный текст как продукт ИИ, и ни одна модель не смогла четко идентифицировать продукты ни конкурентов, ни даже собственные.
Общий вывод по итогам тестов «Анти-Тьюринг»: созданные на основе имитационной концепции модели плохо справляются с элементарными творческими задачами, а сгенерированные «человекоподобные» интеллектуальные продукты явно пригодны для развлечения и ограниченно – для обучения. Имитационная концепция искусственного интеллекта (Тьюринг), изначально нацеленная на создание «человекоподобных» интеллектуальных продуктов, в принципе заводит развитие технологий ИИ в тупик антропоморфизма, где игра в имитацию ведет к созданию симулякров, а алгоритмическая рациональность – к иррациональному результату.
Диалектика алгоритмической рациональности отражает общую диалектику современности. Эмансипация от рутины институтов и локальных интеракций в глобальных сетях и потоках привела к увязанию в рутине цифровых платформ, корпоративных и бюрократических проектов. От удушающего творчество «стального панциря» мы пришли к атрофирующим «киберпротезам». Отчуждение субъективности и субъектности в «человекоподобный» ИИ, в чьих алгоритмах и интерфейсах проявляет себя не «сверхразум», а ограниченная рациональность и горизонт культурного опыта разработчиков и пользователей, вновь делает актуальным веберовское различение формальной и материальной рациональностей. В условиях постиндустриального капитализма и коммодификации имиджей и имитаций антитезисом алгоритмической рациональности может быть неотчужденность, осмысливаемая как аутентичность.
Аутентичность – это то, что пытаются теперь отстаивать и критически осмысливающие мировые проблемы интеллектуалы, и решающие свои повседневные проблемы обыватели, и леволиберальные активисты, и правоконсервативные популисты, и идеологи на глобальном Юге и Востоке, борющиеся за многополярность, и технократы на глобальном Севере и Западе, борющиеся за «открытость» и «прозрачность». Для одних аутентичность – это, в первую очередь, свободная идентичность, самобытность, противопоставляемые угнетению, колонизации. Для других – подлинность, натуральность, спонтанность, противопоставляемые фейкам, искусственности, алгоритмизации. Для третьих – историчность, укорененность и суверенность, противопоставляемые фальсификациям, чужеродности, зависимости. Для четвертых – инновационность и оригинальность, противопоставляемые имитациям и заимствованиям.
Стремление к аутентичности – это общий ответ на противоречия современности и фундаментальный драйвер социального развития на ближайшие годы и десятилетия. Борьба за определение аутентичности и за ее воплощение в жизнь задает общественно-политическую метаповестку, от которой не должна сегодня отстать и социология. За субъективность и субъектность надо бороться с промоутерами имитационного интеллекта и «киберпротезов» cоциальности. Социология должна в этом помогать, а не поддаваться логике «игры в имитацию».
