Ласкаво просимо в епоху кіберпанку: коли корпорації диктують етику штучного інтелекту

💡 Усі статті, обговорення, новини про AI — в одному місці. Приєднуйтесь до AI спільноти!

Вступ

Уявіть, що ви експерт із кібербезпеки, якому терміново доручили перевірити вразливості корпоративної інфраструктури. ШІ мав би скоротити дні монотонних перевірок до кількох годин — звучить як мрія, правда? Та чи доводилося вам коли‑небудь отримувати відмову від AI без жодних пояснень і альтернатив? Ситуація здається абсурдною, проте трапляється дедалі частіше.

Нещодавно я зіткнувся саме з таким випадком. Я звернувся до AI‑системи з конкретним аналітичним запитом і почув сухе: «Вибачте, але я не можу у цьому допомогти». На моє запитання «Чому?» система відповіла: «Я не можу надати пояснення для цього», запропонувавши написати електронного листа до компанії‑розробника.

Я — далеко не противник штучного інтелекту. Навпаки, я користуюся ним щодня: пишу матеріали, шукаю джерела, ловлю помилки й навіть готую цей аналіз. Саме через це мене тривожить нова форма влади: коли навіть професіоналам блокують доступ до критично важливих інструментів — і жодного «чому».

1. «Кіберпанк» сьогодні: корпоративний контроль

Дедалі більше наша реальність нагадує кіберпанк‑роман: корпорації витискають держави із ключових сфер, а соціальні мережі вже замінили традиційні медіа як головне джерело інформації. З появою ШІ цей вплив лише посилюється: приватні компанії моделюють громадську думку, обмежують доступ до знань і фактично керують інноваціями.

Конкретні приклади

Ось конкретні приклади, коли великі технологічні компанії вводили обмеження у використанні штучного інтелекту або соціальних мереж без повного розкриття причин:

• OpenAI: Обмеження доступу до GPT-4 API для аналізу шкідливого коду

У лютому 2024 року OpenAI повідомила про припинення діяльності п’яти державних кібергруп, які намагалися використовувати їхні AI-сервіси для шкідливих кібероперацій. Зокрема, ці групи використовували моделі OpenAI для дослідження компаній, відлагодження коду, створення фішингових кампаній та інших шкідливих дій. OpenAI не надала детальної інформації про технічні обмеження API, які були введені для запобігання таким зловживанням.

📄 Джерело: (OpenAI)

• OpenAI: Введення верифікації для доступу до розширених можливостей API

У квітні 2025 року OpenAI оголосила, що доступ до розширених можливостей API, таких як GPT-4.1, буде надано лише верифікованим організаціям. Це рішення було прийнято для запобігання небезпечному використанню AI, але компанія не надала повного пояснення щодо критеріїв верифікації та причин обмеження доступу для інших користувачів.

📄 Джерело: (Analytics India Magazine)

• Meta (Facebook): Автоматична модерація контенту без пояснень

Meta застосовує автоматичну модерацію контенту на платформах Facebook та Instagram, видаляючи пости за ключовими словами без надання користувачам детальних пояснень. Це може призводити до видалення контенту без чітких причин, що викликає занепокоєння щодо прозорості таких дій.

📄 Джерело: Meta’s Community Standards

• Google: Тимчасове призупинення генерації зображень людей у Gemini

У лютому 2024 року Google тимчасово призупинила функцію генерації зображень людей у своєму AI-сервісі Gemini після хвилі критики. Компанія не надала детальних пояснень щодо причин призупинення або змін у фільтрації контенту.

📄 Джерело: Google тимчасово відмовився від генерування зображень людей у Gemini

Кейс же про те, коли приватна соціальна мережа перетворилася на рупор пропаганди, яку власник цієї мережі просував у власних політичних інтересах навіть в переліку не вказую. Це також приклад численних маніпуляцій з алгоритмами — коли інформація від опонентів системно «приховувалася» або придушувалася, натомість вигідні наративи підсилювались, масштабувались, зокрема через бот-мережі, ймовірно, за сприяння самої компанії-власника.

Деталізувати тут навіть не обов’язково — всі чудово розуміють, про що йдеться.

Ці приклади демонструють, як великі технологічні компанії можуть вводити обмеження або змінювати політики використання своїх сервісів без повного розкриття причин, що викликає занепокоєння щодо прозорості та відповідальності таких дій.

При цьому моделі навчаються на чужих роботах — зокрема тих, що захищені авторським правом — без дозволу чи компенсації. Чому користувач повинен дотримуватися правил, а розробник — ні?

2. Як це б’є по галузях

Така політика має прямі, відчутні наслідки:

• Кібербезпека: аналітики витрачають години на ручні перевірки, бо AI не «впускає» їх до потрібних даних.
• Фінанси: системи виявлення шахрайства втрачають точність через обмеження доступу до анонімізованих наборів.
• Дослідження: вчені, що аналізують дезінформацію, отримують відмови у використанні моделей.
• Освіта й медицина: AI‑платформи блокують медичні протоколи й навчальні матеріали, гальмуючи розвиток.

Це не гіпотези — це щоденна картина, яка впливає на ефективність цілих індустрій. А що, якщо завтра ваш GitHub Copilot скаже «ні», коли ви пушитимете патч у продакшн?

3. Мій кейс із LinkedIn: алгоритм без обличчя

Після публікації статті про етику AI на LinkedIn охоплення зросло вибухово — лайки, коментарі, шеринг. А вже наступного дня пост зник зі стрічок. Чому? Кнопки «Дізнатися причину» не існує. Лишається створити тикет, чатити з ботом і сподіватися на відповідь людини — не факт, що менше ніж за 48 годин.

Автоматичні блокування та даунґрейди без пояснень стали нормою: Instagram, Twitter, YouTube — алгоритми різні, результат однаковий. Компанії кажуть: «Ми не можемо модерувати вручну мільярди користувачів». Це правда, але ці платформи вже інфраструктура — і суспільство залишається без захисту.

4. Посилений дисбаланс сили

Соцмережі вже перекинули «важіль» на корпорації, а ШІ закріплює та розширює цю перевагу: алгоритм вирішує, що ви бачите й що замовчується. Користувач не має важелів впливу, а прозорість відсутня.

5. Хто відповідальний: держава чи корпорація?

Держави недосконалі, проте підзвітні виборцям. Завдяки суспільному тиску з’явилися GDPR та інші закони. А корпорації? Внутрішні політики створюють самі, орієнтуючись на прибуток. Коли етика стикається з прибутком — зрозуміло, що перемагає.

6. Регуляція: GDPR та CCPA — крок, але не панацея

• GDPR (ЄС) гарантує право на пояснення та захист даних, проте процес запитів довгий і бюрократичний.
• CCPA (Каліфорнія) дає схожі права, але працює лише у межах штату.

Закони корисні, та все ж приходять «після». А якщо саме завтра ваш стартап отримає автоматичну відмову в Azure AI через нову, але ще не оголошену політику? ШІ змінює реальність швидше, ніж встигають пера законодавців.

7. Що робити вже сьогодні?

1. Вимагати прозорості: чіткі правила, пояснювальні звіти, відкритий процес апеляції.
2. Етичні ради: незалежні експерти з реальними повноваженнями.
3. Зовнішній аудит: доступ до кодів і логів, а не PR‑презентації.
4. Глобальні стандарти: жодних «безпечних гаваней» для неетичних практик.
5. Активний голос суспільства: не лише споживати продукт, а формувати правила гри.
6. Повний зовнішній контроль інфраструктурних сервісів: корпоративні продукти, що фактично виконують роль суспільної інфраструктури, мають підпадати під незалежний державний і громадський нагляд — так само, як енергомережі чи автошляхи.
7. Explainable AI&Appeal: запровадити інтерфейси, які показують користувачеві, чому алгоритм ухвалює те чи інше рішення, і дають змогу оскаржити його у два кліки.

Ширші наслідки для суспільства

AI‑системи стали критичною інфраструктурою, як електрика, водопровід чи дороги, — але без відповідальності постачальника. Коли алгоритм блокує доступ або відмовляє в сервісі, ніхто не відшкодовує збитків і не гарантує справедливості. Інформаційні «магістралі» приватні, а наслідки їхніх збоїв — суспільні.

Висновок

ШІ відкриває фантастичні можливості. Але непрозорі корпоративні рішення перетворюють прогрес на контроль.

Хіба це не саме той кіберпанк із книжок — тільки без неонових вогнів, зате з EULA та ліцензійною угодою в один клік, але без жодних гарантій чи пояснень?