Ushbu tadqiqot generativ sunʼiy intellektdan olingan ravon va o‘ziga ishongan javoblarning ishonchliligi hali tekshirilmasdan foydalanuvchi tomonidan bilim sifatida qabul qilinishi muammosini o‘rganadi. Soxta-ishonchli bilim (pseudoconfident knowledge) — haqiqiy ishonchliligi, manba asosi yoki faktik to‘g‘riligi hali aniqlanmagan bo‘lsa-da, izchil, to‘liq va ishontiruvchi taqdimoti tufayli foydalanuvchi ongida muddatidan oldin bilim maqomini oladigan AI mazmunidir; bu yerda “bilim” klassik epistemologiyadagi tasdiqlangan bilim maʼnosida ishlatilmaydi. Tadqiqotchilar ushbu konseptual asosni Qozog‘istonda 18 yosh va undan katta shaxslardan onlayn tarzda to‘plangan 216 so‘rovnoma orqali sinab ko‘rganlar. Tavsifiy statistika, kesishma jadvallar, Pearson xi-kvadrat testi va Cramér's V qo‘llanilgan. Asosiy natija shuki, epistemik to‘g‘rilik AI dan foydalanish chastotasi bilan sezilarli darajada bog‘liq emas; aksincha, javobni taqqoslash, tahrirlash yoki tekshirish kabi qayta ishlash strategiyalari bilan sezilarli va o‘rta darajada bog‘liq. Tadqiqot ko‘ndalang kesimli va ehtimolliksiz tanlanmaga asoslanganligi sababli bu munosabat sababiylik sifatida talqin qilinmaydi va barcha AI foydalanuvchilariga bevosita umumlashtirib bo‘lmaydi.
Tadqiqot markazidagi “paradoks” formal mantiqdagi paradoks emas. Ijtimoiy-epistemik maʼnodagi ziddiyat shundan iboratki, foydalanuvchining AI dan javob olish qobiliyati va undan foydalanish odati tez rivojlanar ekan, bu javoblarning epistemik maqomini baholash qobiliyati xuddi shu tezlikda rivojlanishi shart emas. Inson AI dan har kuni foydalanishi, yaxshi promptlar yozishi va foydali matnlar olishi mumkin; biroq javobning ritorik ishonchliligini haqiqiy asoslash va tekshiriluvchanlikdan ajrata olmasa, soxta-ishonchli bilimga nisbatan zaif bo‘lib qolishi mumkin.
Soxta-ishonchli bilim nima?
Soxta-ishonchli bilim — generativ sunʼiy intellektning aniq, izchil, mantiqan silliq va o‘ziga ishongan tarzda taqdim etgan mazmuni haqiqiy to‘g‘riligi yoki manba asosi yetarli darajada tekshirilmasdan foydalanuvchi tomonidan ishonchli bilim sifatida qabul qilinishi holatidir. Bu tushuncha faqat noto‘g‘ri yoki gallyutsinatsiya mavjud AI javoblarini tavsiflamaydi; javob to‘g‘ri bo‘lsa ham, foydalanuvchi uning ishonchliligi hali aniqlanmasdan faqat taqdimot shakli sababli unga bilim maqomini bersa, xuddi shu epistemik mexanizm yuzaga kelishi mumkin.
Noto‘g‘ri axborot va soxta-ishonchli bilim bir xil narsa emas
Tadqiqotning muhim konseptual farqi shu yerda ko‘rinadi. AI chiqishining noto‘g‘ri bo‘lishi modelning mazmun darajasidagi xatosidir. Soxta-ishonch muammosi esa foydalanuvchining bu chiqishni qanday epistemik maqom bilan qabul qilishi bilan bog‘liq. Noto‘g‘ri javob soxta-ishonchli tarzda qabul qilinishi mumkin; ammo to‘g‘ri javob ham uning asosi tekshirilmasdan, faqat ravon bayoni tufayli qatʼiy bilim sifatida qabul qilinishi mumkin.
Shuning uchun tadqiqot mavzusi faqat “AI gallyutsinatsiya qiladimi?” degan savol emas. Mualliflarning diqqat markazi ehtimoliy yoki yetarlicha tekshirilmagan chiqishning til jihatdan tugallangan va qatʼiy daʼvo shaklida taqdim etilishi bilan foydalanuvchining ushbu shaklga bildirgan ishonchi o‘rtasidagi munosabatdir.
To‘rtta alohida epistemik daraja
| Daraja | Asosiy savol | Nima uchun muhim? |
|---|---|---|
| Ritorik ishontiruvchanlik | Javob qanchalik ravon, izchil, o‘ziga ishongan va to‘liq ko‘rinadi? | Kuchli taqdimot shakli to‘g‘rilik yoki ishonchlilik dalili emas. |
| Manba ishonchliligi | Javobni qo‘llab-quvvatlaydigan manbaga nima uchun ishonish mumkin? | Generativ AI har bir daʼvo uchun ochiq va kuzatiladigan manbalar zanjirini ko‘rsatmasligi mumkin. |
| Muayyan daʼvoni tekshirish | Keltirilgan sana, raqam, manba, sababiy munosabat yoki talqin mustaqil ravishda tasdiqlanadimi? | Tizimga umumiy ishonch bilan muayyan daʼvoning to‘g‘riligi bir xil narsa emas. |
| Epistemik qabul | Foydalanuvchi javobni qoralama, gipoteza yoki ehtimoliy talqin sifatida ko‘radimi yoki tugallangan bilim sifatida qabul qiladimi? | Soxta-ishonchli bilim ayniqsa yakuniy bosqichda, tekshiruvsiz “tugallangan bilim” deb qabul qilinganda yuzaga keladi. |
Kundalik AI foydalanishidagi epistemik tafovut nima?
Epistemik tafovut — generativ sunʼiy intellektning qidirish, yozish, o‘rganish va tushuntirish kabi kundalik faoliyatlarga tez kirib borishi bilan foydalanuvchilarning AI javoblarining ishonchlilik va asoslanganlik darajasini tanqidiy baholash qobiliyati bir xil tezlikda rivojlanmasligi o‘rtasidagi tarkibiy nomuvofiqlikdir. Foydalanuvchi operatsion jihatdan malakali bo‘lishi mumkin, ammo ishontiruvchanlik bilan tasdiqlangan bilim o‘rtasidagi farqni ajratishda qiynalishi mumkin.
Operatsion AI malakasi va epistemik yetuklik nega ajraladi?
Generativ AI klassik internet qidiruvidan farqli axborot muhitini yaratadi. Qidiruv tizimida foydalanuvchi ko‘pincha bir nechta manbaga duch keladi, ularni tanlaydi va bo‘laklarni o‘z ongida birlashtiradi. Generativ AI esa ko‘pincha foydalanuvchiga allaqachon tartiblangan, izohli, grammatik jihatdan silliq va yaxlit bitta javob beradi. Bu qulaylik kognitiv xarajatni kamaytirar ekan, yon taʼsir keltirib chiqarishi mumkin: javobning shakliy yaxlitligi uning epistemik ishonchliligi bilan chalkashtirilishi mumkin.
Shu sababli “AI dan foydalanishni bilish” va “AI javobiga qanchalik ishonish mumkinligini bilish” bir xil malaka emas. Tadqiqot AI savodxonligini faqat prompt yozish, vositadan foydalanish yoki chiqish olish qobiliyati sifatida emas, balki model cheklovlarini tanish, daʼvolarni ajratish, ishonch darajasini moslashtirish va zarur bo‘lganda mustaqil tekshirish qobiliyati bilan birgalikda ko‘rib chiqadi.
Epistemik hushyorlik va kalibrlangan ishonch
Epistemik hushyorlik (epistemic vigilance) — tashqaridan olingan axborotning manbasi, konteksti, ishonchliligi va xato xavfini baholab, ishonch darajasini moslashtirish qobiliyatidir. Tadqiqot ushbu tushunchani AI dan foydalanishga tatbiq etar ekan, ikki ekstremal yondashuvni rad etadi: barcha AI javoblariga shartsiz ishonish va barcha AI javoblarini mustaqil ravishda boshidan tekshirishga urinish.
Mualliflar taklif qiladigan yondashuv kalibrlangan ishonchdir. Xatoning narxi, daʼvo turi va foydalanish konteksti xavfi oshgan sari tekshirish darajasi ham oshishi kerak. Oddiy g‘oya yaratish vazifasida cheklangan nazorat yetarli bo‘lishi mumkin, biroq ilmiy manba, huquqiy hukm, sonli qiymat yoki jiddiy oqibatga olib kelishi mumkin bo‘lgan normativ daʼvo yanada qatʼiy tekshiruvni talab qilishi mumkin.
Nega AI javobi “yarim-guvohlik” sifatida qaraladi?
Tadqiqot AI javoblarini quasitestimony, yaʼni funksional jihatdan guvohlikka o‘xshaydigan, ammo inson guvohligi bilan bir xil epistemik maqomga ega bo‘lmagan aloqa shakli sifatida talqin qiladi. Inson biror narsani qatʼiy aytganda, odatda o‘z daʼvosining asosi va to‘g‘riligiga doir maʼlum masʼuliyatni zimmasiga oladi. Generativ AI esa qatʼiy hukm shaklida gapirishi mumkin, biroq shaxsiy tajriba, axloqiy masʼuliyat yoki aytayotgan narsasining to‘g‘riligiga subyektiv sadoqatga ega emas.
Shuning uchun til shakli bilan epistemik maqom ajralishi mumkin. AI chiqishi qatʼiy daʼvoning grammatik tuzilishiga ega bo‘lsa-da, epistemik jihatdan faqat ehtimol, qayta tuzish, gipoteza yoki dastlabki talqin bo‘lishi mumkin. Soxta-ishonch xavfi shartli yoki noaniq epistemik holat qatʼiy bayon shakliga aylanganda ortadi.
Soxta-ishonch qanday shakllarda namoyon bo‘lishi mumkin?
| Shakl | Mexanizm | Epistemik xavf |
|---|---|---|
| O‘ziga ishongan faktik almashtirish | Aniq sana, ism, huquqiy qoida, manba yoki raqam so‘raladi; tizim haqiqatga yaqin, ammo tekshirilmagan javob ishlab chiqaradi. | Javob tekshirilmaganini bildiruvchi belgisiz qatʼiy bilim ko‘rinishini oladi. |
| Ravon izohning oshib ketishi | Bahsli yoki maʼlumot jihatdan noaniq mavzu bitta silliq tushuntirish shaklida taqdim etiladi. | Ilmiy noaniqlik yoki muqobil talqinlar ko‘rinmay qolishi mumkin. |
| Akademik asoslash taqlidi | Texnik atamalar, akademik tuzilma va manbaga o‘xshash iboralar ishonchlilik taassurotini yaratadi. | Akademik ko‘rinish haqiqiy manba yoki to‘g‘ri iqtibos kafolati emas. |
| Epistemik masofasiz amaliy foydalanish | Foydalanuvchi AI chiqishini taqqoslash va nazorat qilmasdan matn, topshiriq, hisobot yoki qarorga ko‘chiradi. | Javob yetarli asosga ega bo‘lmasdan amalda bilim sifatida muomalaga kiradi. |
Promptga asoslangan triangulyatsiya
Tadqiqot muhokama bo‘limida promptga asoslangan triangulyatsiya (prompt-based triangulation) deb ataladigan strategiyani taklif qiladi. Foydalanuvchi bir xil savolni turli shakllarda berishi, muqobil izohlarni so‘rashi, daʼvolarning asoslarini savol ostiga qo‘yishi, noaniqliklarni ko‘rsatishni talab qilishi va qaysi nuqtalar tashqi tekshiruvni talab qilishini so‘rashi mumkin. Turli prompt shakllari sezilarli darajada turlicha javoblar bersa, bu holat javobni tugallangan bilim emas, qo‘shimcha tekshiruv talab qiladigan noaniqlik sohasi sifatida baholash uchun signal bo‘lishi mumkin.
Biroq muhim cheklov mavjud: tadqiqot so‘rovnomasida prompt strategiyalari mustaqil o‘zgaruvchi sifatida o‘lchanmagan. Demak, promptga asoslangan triangulyatsiya ushbu tadqiqotda empirik ravishda tasdiqlangan muvaffaqiyat omili emas, balki natijalardan kelib chiqib ishlab chiqilgan konseptual va amaliy tavsiyadir.
Individual xatodan tizimli epistemik qayta aloqaga
Mualliflar soxta-ishonchli mazmun faqat individual foydalanuvchi darajasida qolmasligi mumkinligini muhokama qiladilar. Tekshirilmagan AI matnlari topshiriqlar, hisobotlar, bloglar, ijtimoiy tarmoq mazmunlari yoki boshqa axborot muhitlariga o‘tkazilganda qayta indekslanishi, iqtibos qilinishi va yana ishlatilishi mumkin. Shu tariqa, zaif asoslangan mazmunning umumiy axborot muhitida aylanishi uzoq muddatda epistemik qayta aloqa xavfini oshirishi mumkin.
Tadqiqot bu nuqtada haddan tashqari daʼvo qilmaslikka alohida eʼtibor beradi: har bir noto‘g‘ri AI chiqishi kelajakdagi o‘quv maʼlumotiga kiradi yoki bevosita model qulashiga olib keladi, deyilmaydi. Ilgari surilayotgan cheklanganroq daʼvo shuki, katta miqyosda tekshirilmagan mashina mazmunining aylanishi umumiy bilim muhitining sifati uchun kumulyativ xavf tug‘dirishi mumkin.
Tadqiqot Usuli va Natijalari
Tadqiqot dizayni
Tadqiqot bir martalik, ko‘ndalang kesimli va o‘z-o‘zidan to‘ldiriladigan onlayn so‘rovnoma dizayniga ega. Jami 216 so‘rovnoma Google Forms orqali to‘plangan. Ishtirokchilar Qozog‘iston Respublikasida yashovchi 18 yosh va undan katta shaxslardan iborat. Tanlanma ixtiyoriy va ehtimolliksiz; shu sababli tadqiqot umumiy aholi uchun statistik jihatdan reprezentativ baho berishni maqsad qilmaydi.
Tadqiqotning empirik maqsadi butun “soxta-ishonchli bilim” nazariyasini bitta statistik test bilan isbotlash emas. Torroq maqsad — AI dan kundalik foydalanish darajasi bilan AI javoblarini epistemik jihatdan baholash moyilligi bir-biridan ajraladimi-yo‘qmi, shuni tekshirish.
Beshta asosiy o‘zgaruvchi
| O‘zgaruvchi | Qiymat sohasi | Maʼnosi |
|---|---|---|
| \(U_i\) | \(\{0,1\}\) | Ishtirokchi AI dan foydalanadimi yoki yo‘qmi |
| \(F_i\) | \(\{1,\ldots,5\}\) | AI dan foydalanish chastotasi |
| \(G_i\) | \(\{1,\ldots,k\}\) | AI dan foydalanishdagi asosiy maqsad |
| \(S_i\) | \(\{1,\ldots,m\}\) | AI javobini qayta ishlash strategiyasi |
| \(E_i\) | \(\{0,1\}\) | Epistemik nazorat savolidagi natija |
\(U_i\), \(F_i\) va \(G_i\) asosan AI ning kundalik hayotga operatsion jihatdan qay darajada singib ketganini ko‘rsatsa, \(S_i\) va \(E_i\) tanqidiy epistemik yo‘nalish bilan yaqinroq bog‘liq. Nazorat savoli batafsil va o‘ziga ishongan bayonning o‘zi to‘g‘rilik va ishonchlilikni taʼminlamasligini ishtirokchi anglaydimi yoki yo‘qmi, shuni minimal darajada o‘lchash uchun ishlatilgan.
Foiz taqsimoti
Bir toifaning tanlanmadagi foizi manbada Tenglama (1) bilan hisoblangan:
\[ p_j=\frac{n_j}{N}\times100 \]
Bu yerda \(n_j\) — \(j\) toifadagi kuzatuvlar soni; \(N\) esa tegishli tahlildagi jami haqiqiy kuzatuvlar sonidir. Tadqiqotda yetishmaydigan javoblar bo‘lganligi sababli barcha o‘zgaruvchilarning haqiqiy \(N\) qiymati 216 emas.
Shartli taqsimotlar
Tadqiqotchilar epistemik jihatdan to‘g‘ri javob foydalanish chastotasi, javobni qayta ishlash strategiyasi va foydalanish maqsadiga qarab qanday o‘zgarishini quyidagi shartli taqsimotlar bilan ko‘rib chiqdilar:
\[ P(E=1\mid F=f),\qquad P(E=1\mid S=s),\qquad P(E=1\mid G=g) \]
Bu tuzilma o‘rtacha qiymatlarni taqqoslash o‘rniga toifalar orasida epistemik to‘g‘rilik ulushlari qanday taqsimlanganini o‘rganish imkonini beradi.
Pearson xi-kvadrat testi
Kategorik o‘zgaruvchilar o‘rtasida statistik bog‘liqlik bor-yo‘qligini tekshirish uchun Pearson xi-kvadrat testi qo‘llanilgan:
\[ \chi^2=\sum_{r=1}^{R}\sum_{c=1}^{C}\frac{(O_{rc}-E_{rc})^2}{E_{rc}} \]
\(O_{rc}\) — kesishma jadvalning tegishli katagida kuzatilgan chastota; \(E_{rc}\) esa ikki o‘zgaruvchi mustaqil degan faraz ostida kutiladigan chastotadir. Xi-kvadrat testi bog‘liqlik mavjudligi haqida dalil beradi, biroq uning kattaligini o‘zi ko‘rsatmaydi.
Cramér's V
Bog‘liqlik kattaligini baholash uchun manbada Cramér's V koeffitsiyenti qo‘llanilgan:
\[ V=\sqrt{\frac{\chi^2}{N\times \min(R-1,C-1)}} \]
Bu yerda \(N\) — tahlildagi haqiqiy kuzatuvlar soni, \(R\) va \(C\) esa kesishma jadvalning qator va ustun toifalari sonini bildiradi. Tadqiqotning asosiy taqqoslashida javobni qayta ishlash strategiyasi bilan epistemik to‘g‘rilik o‘rtasidagi bog‘liqlik \(V=0.305\) bo‘lgani va mualliflar tomonidan o‘rta kattalikda deb baholangani xabar qilingan.
Markaziy empirik tengsizlik
Maqolaning butun konseptual-empirik tuzilishi Tenglama (5) bilan umumlashtiriladi:
\[ O_i \uparrow \nRightarrow C_i \uparrow \]
\(O_i\) kundalik AI foydalanishidagi operatsion ishtirokni; \(C_i\) esa tanqidiy epistemik yo‘nalishni bildiradi. Tenglamadagi \(\nRightarrow\) belgisi AI dan yanada intensiv yoki tez-tez foydalanish tanqidiy epistemik yo‘nalish albatta oshadi degani emasligini ko‘rsatadi. Bu ifoda deterministik matematik qonun emas, balki tadqiqot tekshirgan va natijalar qo‘llab-quvvatlagan analitik munosabatni umumlashtiruvchi ko‘rsatkichdir.
Asosiy tavsifiy taqsimotlar
| O‘zgaruvchi | Toifa | n | % | Haqiqiy N |
|---|---|---|---|---|
| AI dan foydalanish | Ha | 191 | 90,5 | 211 |
| AI dan foydalanish | Yo‘q | 20 | 9,5 | 211 |
| Foydalanish chastotasi | Har kuni | 75 | 36,8 | 204 |
| Foydalanish chastotasi | Haftada 3–5 marta | 47 | 23,0 | 204 |
| Foydalanish chastotasi | Haftada 1–2 marta | 42 | 20,6 | 204 |
| Asosiy foydalanish maqsadi | Axborot qidirish / oddiy tushuntirish | 86 | 41,3 | 208 |
| Asosiy foydalanish maqsadi | Yozish / matnni tahrirlash | 39 | 18,8 | 208 |
| Asosiy foydalanish maqsadi | O‘qish / mustaqil o‘rganish | 38 | 18,3 | 208 |
| Epistemik nazorat | To‘g‘ri javob | 124 | 60,2 | 206 |
| Epistemik nazorat | Ikkilanish | 30 | 14,6 | 206 |
| Epistemik nazorat | Noto‘g‘ri: “mantiqli bo‘lsa, to‘g‘ri” | 26 | 12,6 | 206 |
| Epistemik nazorat | Noto‘g‘ri: “o‘ziga ishongan va batafsil matn odatda to‘g‘ri” | 26 | 12,6 | 206 |
Manba ichidagi izchillik qaydi: Maqolaning bayon paragraflaridagi ayrim foizlar 1-jadval bilan kichik farqlar ko‘rsatadi. Yuqoridagi qiymatlar toifa sonlari va haqiqiy N maʼlumotlari bilan birga berilgan manba 1-jadvalidan olingan; matndagi farqli foizlar manba bilan jim tarzda birlashtirilmagan.
AI dan tez-tez foydalanish epistemik to‘g‘rilikni oshiradimi?
Ushbu tadqiqot tanlanmasida AI dan foydalanish chastotasi bilan epistemik nazorat savolidagi to‘g‘rilik o‘rtasida statistik jihatdan sezilarli bog‘liqlik topilmagan: \(\chi^2(4)=5.881\), \(p=0.208\), \(V=0.171\). Shuning uchun AI dan tez-tez foydalanishning o‘zi yuqoriroq epistemik yetuklik yoki kuchliroq tekshirish odatini anglatadi degan xulosa ushbu maʼlumotlar bilan qo‘llab-quvvatlanmaydi.
| Foydalanish chastotasi | Noto‘g‘ri yoki ikkilanib qolgan, n | Epistemik to‘g‘ri, n | To‘g‘ri javob (%) |
|---|---|---|---|
| Haftada 1–2 marta | 16 | 26 | 61,9 |
| Oyda 1–3 marta | 8 | 12 | 60,0 |
| Haftada 3–5 marta | 12 | 35 | 74,5 |
| Har kuni | 32 | 43 | 57,3 |
| Oyda bir martadan kam | 10 | 8 | 44,4 |
Haftada 3–5 marta foydalanadigan guruhdagi ulush boshqa guruhlardan yuqori ko‘rinsa-da, barcha guruhlarni taqqoslaydigan statistik test ahamiyatli emas. Shuning uchun alohida foiz farqlarini “foydalanish chastotasi epistemik to‘g‘rilikni oshiradi” degan sababiy yoki umumlashtiriladigan xulosaga aylantirish to‘g‘ri emas.
Nima uchun AI javobini qayta ishlash strategiyasi muhimroq ko‘rinadi?
AI javobini boshqa manbalar bilan taqqoslash, foydalanishdan oldin tahrirlash yoki amaliy tarzda sinash strategiyalari yuqoriroq epistemik to‘g‘rilik ulushlari bilan bog‘liq, javobni aynan qanday bo‘lsa shunday ishlatish esa pastroq to‘g‘rilik ulushi bilan bog‘liq. Strategiya bilan epistemik to‘g‘rilik o‘rtasidagi bog‘liqlik statistik jihatdan ahamiyatli va tadqiqotda o‘rta kattalikda deb xabar qilingan: \(\chi^2(4)=18.939\), \(p=0.0008\), \(V=0.305\).
| Javobni qayta ishlash strategiyasi | Noto‘g‘ri yoki ikkilanib qolgan, n | Epistemik to‘g‘ri, n | To‘g‘ri javob (%) |
|---|---|---|---|
| Javobni boshqa manbalar bilan taqqoslayman | 28 | 60 | 68,2 |
| Foydalanishdan oldin javobni tahrirlayman | 20 | 38 | 65,5 |
| Misol, hisob-kitob yoki qo‘shimcha test bilan amaliy tekshiruv qilaman | 12 | 19 | 61,3 |
| Javobni aynan qanday bo‘lsa shunday ishlataman | 15 | 6 | 28,6 |
| Ishonmaganim uchun AI javoblaridan kamdan-kam foydalanaman | 7 | 1 | 12,5 |
Oxirgi qator yana bir muhim farqni ko‘rsatadi: AI ga umuman ishonmaslik avtomatik ravishda epistemik jihatdan kuchli pozitsiya degani emas. Tadqiqot himoya qiladigan yondashuv shartsiz ishonch yoki shartsiz ishonchsizlik emas, balki daʼvoning xavfi va kontekstiga qarab moslashtiriladigan kalibrlangan ishonchdir.
Manba ichidagi izchillik qaydi: Manba 2-jadvalida taqqoslash va tahrirlash guruhlari uchun mos ravishda %68,2 va %65,5 berilgan, darhol keyingi bayonda esa %67,8 va %64,9 qiymatlari keltirilgan. Yuqoridagi jadval xabar qilingan n qiymatlariga mos keladigan manba jadvalidagi qiymatlarni saqlaydi; bu farq Verianla tomonidan yangi maʼlumot ishlab chiqarib bartaraf etilmagan.
Foydalanish maqsadi va epistemik to‘g‘rilik
| Asosiy foydalanish maqsadi | Noto‘g‘ri yoki ikkilanib qolgan, n | Epistemik to‘g‘ri, n | To‘g‘ri javob (%) |
|---|---|---|---|
| Ko‘ngilochar | 2 | 8 | 80,0 |
| Boshqa | 5 | 4 | 44,4 |
| Axborot qidirish / oddiy tushuntirish | 42 | 42 | 50,0 |
| O‘qish / mustaqil o‘rganish | 14 | 24 | 63,2 |
| Ish / biznes | 7 | 19 | 73,1 |
| Yozish / matnni tahrirlash | 12 | 27 | 69,2 |
Guruhlar o‘rtasida ko‘rinadigan farqlarga qaramay, foydalanish maqsadi bilan epistemik to‘g‘rilik o‘rtasidagi munosabat anʼanaviy statistik ahamiyat chegarasiga yetmagan: \(\chi^2(5)=9.311\), \(p=0.097\), \(V=0.214\). Shuning uchun, masalan, AI dan ish maqsadida foydalanish epistemik to‘g‘rilikni oshiradi degan xulosaga kelib bo‘lmaydi.
Manba 1-rasmning ilmiy xabari
| Operatsion AI integratsiyasi | Markaziy munosabat | Tanqidiy epistemik yo‘nalish |
|---|---|---|
| AI dan foydalanish \(U_i\) | \(O_i \uparrow \nRightarrow C_i \uparrow\) | Epistemik nazorat \(E_i\) |
| Foydalanish chastotasi \(F_i\) | Javobni qayta ishlash strategiyasi \(S_i\) | |
| Asosiy foydalanish maqsadi \(G_i\) | Taqqoslash / tahrirlash / sinash | |
| Foydalanish chastotasi × epistemik to‘g‘rilik | Sezilarli bog‘liqlik yo‘q | \(\chi^2(4)=5.881,\ p=0.208,\ V=0.171\) |
| Javobni qayta ishlash strategiyasi × epistemik to‘g‘rilik | Sezilarli bog‘liqlik bor | \(\chi^2(4)=18.939,\ p=0.0008,\ V=0.305\) |
Manba 1-rasmning asosiy xabari shuki, AI ning kundalik hayotga kuchli singib ketishi tanqidiy epistemik yo‘nalishni o‘z-o‘zidan hosil qilmaydi. Empirik farq “AI ishlatadiganlar va ishlatmaydiganlar” o‘rtasida emas, balki AI javobini turli ishonch va tekshirish rejimlarida qayta ishlaydigan foydalanuvchilar o‘rtasida yuzaga keladi.
Tadqiqot qo‘llab-quvvatlaydigan xulosalar
- O‘rganilgan tanlanmada generativ AI kundalik axborot va matn ishlariga keng miqyosda singib ketgan.
- AI dan foydalanish chastotasi bilan epistemik nazorat savolidagi to‘g‘rilik o‘rtasida sezilarli bog‘liqlik topilmagan.
- AI javobini qayta ishlash strategiyasi bilan epistemik to‘g‘rilik o‘rtasida statistik jihatdan sezilarli va o‘rta kattalikdagi bog‘liqlik xabar qilingan.
- Taqqoslash, tahrirlash va amaliy tekshiruv qiladigan guruhlarda epistemik to‘g‘ri javob ulushi javobni aynan qanday bo‘lsa shunday ishlatadigan guruhdan yuqori.
- Operatsion AI dan foydalanish malakasi va epistemik yetuklik bir xil tushuncha emas.
- AI savodxonligi tekshirish, metodologik shubha, manbani baholash va kalibrlangan ishonch tarkibiy qismlarini o‘z ichiga olishi kerakligi taʼkidlanadi.
Tadqiqot qo‘llab-quvvatlamaydigan xulosalar
- AI javoblarini tekshirish bevosita epistemik yetuklikka sabab bo‘lishini isbotlamaydi.
- AI dan tez-tez foydalanish tanqidiy fikrlashni oshirishini ko‘rsatmaydi.
- 216 kishilik ixtiyoriy tanlanma butun Qozog‘iston aholisini yoki dunyodagi barcha AI foydalanuvchilarini ifodalashini ko‘rsatmaydi.
- Bitta epistemik nazorat savoli barcha epistemik yetuklikni to‘liq o‘lchashini ko‘rsatmaydi.
- Promptga asoslangan triangulyatsiya epistemik to‘g‘rilikni oshirishini empirik ravishda sinamaydi.
- Foydalanish maqsadi guruhlari o‘rtasidagi foiz farqlari statistik jihatdan ahamiyatli ekanini ko‘rsatmaydi.
- Har bir ishontiruvchi AI javobi noto‘g‘ri yoki har bir AI chiqishi soxta-ishonchli ekanini daʼvo qilmaydi.
- Har bir tekshirilmagan AI chiqishi kelajakdagi model o‘quv maʼlumotlarini ifloslantirishini ko‘rsatmaydi.
Tadqiqot cheklovlari
Tanlanma ixtiyoriy va ehtimolliksiz. Shuning uchun natijalarni barcha AI foydalanuvchilarining aholi parametrlari sifatida talqin qilib bo‘lmaydi. Tadqiqot ko‘ndalang kesimli bo‘lgani uchun javobni qayta ishlash strategiyasi epistemik bardoshlilikni oshiradimi yoki allaqachon tanqidiyroq foydalanuvchilar tekshirish strategiyalarini ko‘proq tanlaydimi, ajratib bo‘lmaydi.
Epistemik nazorat savoli ishontiruvchi bayon bilan asoslangan qabul o‘rtasidagi farqni o‘lchash uchun ishlatiladigan minimal ko‘rsatkichdir; u epistemik yetuklikning barcha jihatlarini o‘lchamaydi. Mualliflar kelajakda haqiqiy AI dialoglarini tahlil qilish, yanada murakkab eksperimental vazifalar, prompt strategiyalarini o‘lchash hamda manba ishonchliligi, daʼvoni tekshirish, til sezgirligi va kalibrlangan ishonch uchun alohida shkalalarni taklif qiladilar.
Promptga asoslangan triangulyatsiya so‘rovnoma ichida alohida o‘zgaruvchi sifatida o‘lchanmaganligi sababli, ushbu tadqiqot asosida mustaqil empirik bashorat qiluvchi sifatida qabul qilinmasligi kerak.
Manba va Usul Haqida Izoh
Asl tadqiqot: The Pseudo-Confidence Paradox: The Epistemic Gap in Everyday AI Use.
Mualliflar: Lyazzat Tulbayevna Kurmanbayeva; Anar Saduakasovna Tanabayeva; Akmaral Ivanovna Doszhanova; Aidyn Aidaruly Olzhashov; Denis Bakarassov; Adilbek Knarovich Bisenbaev.
Masʼul muallif: Anar Saduakasovna Tanabayeva.
Muassasalar: Mukhametzhan Tynyshbayev ALT University; International Information Technology University; Al-Farabi Kazakh National University; International University of Engineering and Technology; Institute of Philosophy, Political Science and Religion Studies, Ministry of Science and Higher Education of the Republic of Kazakhstan; Tengrion LLP.
Jurnal: Philosophies.
Nashriyot: MDPI.
Bibliografik yozuv: Philosophies 2026, 11(3), 97.
DOI: 10.3390/philosophies11030097.
Nashr sanasi: 16 iyun 2026. Maqola 10 aprel 2026 da qabul qilingan, 25 may 2026 da qayta ko‘rib chiqilgan va shu sanada qabul qilingan.
Manba turi: Taqrizdan o‘tgan tadqiqot maqolasi. Nazariy ijtimoiy epistemologiya asosini bir martalik ko‘ndalang kesimli onlayn so‘rovnoma bilan birlashtirgan konseptual-empirik tadqiqot.
Tanlanma: Jami 216 so‘rovnoma to‘plangan. Tadqiqot Qozog‘iston Respublikasida yashovchi 18 yosh va undan katta ishtirokchilar bilan olib borilgan. Tanlanma ixtiyoriy va ehtimolliksiz. Yetishmaydigan javoblar sababli tahlillarning haqiqiy N qiymatlari o‘zgaradi.
Maʼlumot to‘plash: O‘z-o‘zidan to‘ldiriladigan onlayn so‘rovnoma, Google Forms.
Tahlil: Maʼlumotlarni tozalash va kategorik kodlashdan keyin tavsifiy chastota va foiz taqsimotlari, kesishma jadvallar, Pearson xi-kvadrat testi va Cramér's V qo‘llanilgan. Manba minnatdorchilik bo‘limida maʼlumotlar IBM SPSS Statistics 27 yordamida qo‘lda qayta ishlangani va tadqiqotda LLM ishlatilmagani qayd etilgan.
Asosiy empirik natija: Javobni qayta ishlash strategiyasi bilan epistemik to‘g‘rilik o‘rtasida sezilarli bog‘liqlik topilgan: \(\chi^2(4)=18.939,\ p=0.0008,\ V=0.305\). AI dan foydalanish chastotasi bilan epistemik to‘g‘rilik o‘rtasida sezilarli bog‘liqlik topilmagan: \(\chi^2(4)=5.881,\ p=0.208,\ V=0.171\). Foydalanish maqsadi bilan epistemik to‘g‘rilik taqqoslanishi ham anʼanaviy ahamiyat chegarasiga yetmagan: \(\chi^2(5)=9.311,\ p=0.097,\ V=0.214\).
Litsenziya: Creative Commons Attribution (CC BY).
Moliyalashtirish: Tadqiqot tashqi moliyalashtirish olmagan.
Xabardor qilingan rozilik: Manba so‘rovnomada ishtirok ixtiyoriy va anonim bo‘lganini; ishtirokchilar tadqiqot maqsadi, maxfiylik va istalgan paytda chekinish huquqi haqida xabardor qilinganini hamda so‘rovnomani ixtiyoriy to‘ldirish orqali rozilik olinganini bildiradi.
Maʼlumotlar mavjudligi: Natijalarni qo‘llab-quvvatlovchi agregatsiyalangan maʼlumotlar maqolada keltirilgani, shaxsni aniqlovchi maʼlumotlar to‘planmagani va faqat jamlangan natijalar xabar qilingani aytilgan.
Manfaatlar to‘qnashuvi: Mualliflar manfaatlar to‘qnashuvi yo‘qligini bildirganlar. Adilbek Knarovich Bisenbaev Tengrion LLP da ishlashi, kompaniya tadqiqot dizayni, maʼlumot to‘plash, tahlil, talqin, yozish yoki nashr qarorida rol o‘ynamagani alohida qayd etilgan.
Muallif hissalari: Konseptuallashtirish A.K.B., A.S.T., L.T.K. va A.I.D.; formal tahlil A.S.T. va A.K.B.; dastlabki qoralama A.K.B., A.S.T. va L.T.K.; usul D.B. va A.K.B.; tekshirish va vizuallashtirish D.B. va A.K.B.; tadqiqot A.S.T., L.T.K., A.I.D. va A.K.B.; resurslar A.S.T. va A.K.B.; maʼlumotlar kuratsiyasi A.K.B.; ko‘rib chiqish/tahrirlash A.S.T., L.T.K., A.I.D., A.A.O. va A.K.B.; rahbarlik L.T.K.; loyiha boshqaruvi A.S.T.; moliyalashtirishni olish A.S.T. va A.K.B. deb xabar qilingan.
Manba ichidagi axloqiy bayon nomuvofiqligi: PDF ning Institutional Review Board Statement bo‘limi tadqiqotni “butunlay konseptual”, “empirik komponentga ega bo‘lmagan” va “inson ishtirokchilarini qamrab olmagan” ish sifatida taʼriflaydi. Bu bayon shu maqolaning usul bo‘limida qayd etilgan 216 ishtirokchili so‘rovnoma va darhol keyingi xabardor qilingan rozilik bayoni bilan ochiqchasiga mos kelmaydi. Verianla bu ziddiyatni jim tarzda tuzatmaydi va qaysi bayon tahririy jihatdan to‘g‘ri ekani haqida manbadan tashqari hukm bermaydi.
Manba ichidagi sonli nomuvofiqlik: Ayrim bayon foizlari bilan 1–3-jadvallardagi foizlar o‘rtasida kichik farqlar mavjud. Verianla taqqoslash jadvallarida tegishli n va haqiqiy N qiymatlari bilan birga eʼlon qilingan jadval foizlarini saqlagan; matndagi farqli qiymatlar manba ichidagi farq sifatida baholangan.
Asosiy metodologik cheklov: Ko‘ndalang kesimli dizayn sababiylikni ko‘rsatmaydi; ixtiyoriy va reprezentativ bo‘lmagan tanlanmani butun aholiga umumlashtirib bo‘lmaydi; bitta nazorat savoli epistemik yetuklikning hammasini o‘lchamaydi; promptga asoslangan triangulyatsiya ushbu tadqiqotda empirik ravishda sinab ko‘rilmagan.
Ilmiy foydalanish chegarasi: Ushbu Verianla matni asl tadqiqotning tushunchalari, usuli, sonli natijalari va cheklovlarini o‘rgatuvchi tuzilmada tushuntiradi. Akademik iqtibos, asl savol ifodasi, batafsil nazariy muhokama va adabiyotlar ro‘yxati uchun asl DOI yozuvidan foydalanish kerak.
Izoh qoldiring
E-pochta manzilingiz chop etilmaydi. Majburiy maydonlar * bilan belgilangan