Воронин А.Н., Палёнова В.В. Будущее психологии: эффективное взаимодействие с ChatGPT возможно?

Введение

Иссле­до­ва­ния буду­ще­го носят меж­дис­ци­пли­нар­ный харак­тер на сты­ке социо­ло­гии, эко­но­ми­ки, поли­то­ло­гии и эко­ло­гии. Такое сли­я­ние взгля­дов созда­ет целост­ное пони­ма­ние потен­ци­аль­но­го буду­ще­го и поз­во­ля­ет при­ме­нять ком­плекс­ный под­ход к прогнозированию. 

В отли­чие от тра­ди­ци­он­но­го про­гно­зи­ро­ва­ния, кото­рое часто стре­мит­ся пред­ска­зать един­ствен­ный и окон­ча­тель­ный резуль­тат, иссле­до­ва­ния буду­ще­го акцен­ти­ру­ют вни­ма­ние на неопре­де­лен­но­сти и мно­же­ствен­но­сти воз­мож­ных сце­на­ри­ев, выде­ляя важ­ность гиб­ко­сти и адап­тив­но­сти (Inayatullah, 2012).

В дина­мич­ной и слож­ной сфе­ре иссле­до­ва­ний буду­ще­го исполь­зу­ет­ся широ­кий спектр мето­дов, вклю­ча­ю­щих как коли­че­ствен­ные, так и каче­ствен­ные под­хо­ды (Magruk, 2020). 

Сце­нар­ное пла­ни­ро­ва­ние, как основ­ной каче­ствен­ный метод, учи­ты­ва­ет неопре­де­лен­но­сти и слож­но­сти, поз­во­ляя раз­ра­бо­тать мно­же­ство веро­ят­ных сце­на­ри­ев буду­ще­го (Sedighi et al., 2022; Sardesai et al., 2021). 

Метод Дель­фи, исполь­зу­ю­щий ите­ра­тив­ный сбор мне­ний экс­пер­тов, и ана­лиз пере­крест­но­го воз­дей­ствия обес­пе­чи­ва­ют глу­бо­кое пони­ма­ние и раз­ра­бот­ку стра­те­гий на осно­ве экс­перт­ной оцен­ки (Fathullah et al., 2023; NaisolaRuiter, 2022; McPherson et al., 2018; Weimer-Jehle, 2006).

Метод визи­о­ни­ро­ва­ния помо­га­ет созда­вать стра­те­гии, соот­вет­ству­ю­щие обще­му виде­нию буду­ще­го (Inayatullah, 2012; Chen et al., 2020).

Ана­лиз тен­ден­ций явля­ет­ся клю­че­вым эле­мен­том коли­че­ствен­ных иссле­до­ва­ний, поз­во­ляя на осно­ве исто­ри­че­ских дан­ных выяв­лять устой­чи­вые зако­но­мер­но­сти для про­гно­зи­ро­ва­ния буду­ще­го (Inayatullah, 2012; Mardis et al., 2014; Methods for future studies …, 2021). 

Ана­лиз цик­ли­че­ских моде­лей, осно­ван­ный на поня­тии повто­ря­ю­щих­ся цик­лов, допол­ня­ет этот метод, рас­ши­ряя пони­ма­ние эко­но­ми­че­ских тен­ден­ций (Schuck et al., 2018; Methods for future studies …, 2021). 

Ком­плекс­ное при­ме­не­ние коли­че­ствен­ных мето­дов спо­соб­ству­ет созда­нию обос­но­ван­ных про­гно­зов, оцен­ке рис­ков и воз­мож­но­стей, а так­же под­дер­жи­ва­ет стра­те­ги­че­ское пла­ни­ро­ва­ние и при­ня­тие реше­ний (Methods for future studies …, 2021; Robinson et al., 2021). 

Ими­та­ци­он­ные моде­ли, охва­ты­ва­ю­щие раз­но­об­раз­ные пере­мен­ные и сце­на­рии, актив­но исполь­зу­ют­ся для ана­ли­за кли­ма­ти­че­ских изме­не­ний, эко­но­ми­че­ско­го раз­ви­тия и соци­аль­ной поли­ти­ки, оце­ни­вая вли­я­ние раз­лич­ных стра­те­гий на буду­щее (Zackery et al., 2016; Stone, 2023). 

Пси­хо­ло­ги­че­ские аспек­ты игра­ют клю­че­вую роль в иссле­до­ва­ни­ях буду­ще­го, посколь­ку они вли­я­ют на то, как мы вос­при­ни­ма­ем и интер­пре­ти­ру­ем потен­ци­аль­ные сце­на­рии раз­ви­тия. Пси­хо­ло­ги­че­ские фак­то­ры, такие как когни­тив­ные иска­же­ния и вос­при­я­тие рис­ка, суще­ствен­но вли­я­ют на то, как инди­ви­ды и обще­ства пред­став­ля­ют себе буду­щее и какие реше­ния при­ни­ма­ют в ответ на эти представления. 

Напри­мер, склон­ность к под­твер­жде­нию соб­ствен­ных убеж­де­ний может при­ве­сти к игно­ри­ро­ва­нию важ­ных сиг­на­лов об изме­не­ни­ях, тогда как чрез­мер­ный опти­мизм или пес­си­мизм может иска­жать реа­ли­стич­ность про­гно­зов (Dror, 1975; The psychology of thinking …, 2018).

Совре­мен­ные мето­ды иссле­до­ва­ния буду­ще­го, такие как «Коле­со Буду­ще­го» (Glenn, 2009; Saleh et al., 2008) и агент­ное моде­ли­ро­ва­ние (Chattoe-Brown, 2023; Monti et al., 2023), эффек­тив­но ана­ли­зи­ру­ют потен­ци­аль­ные сце­на­рии, моде­ли­руя вза­и­мо­дей­ствие аген­тов. Это име­ет клю­че­вое зна­че­ние для пони­ма­ния соци­аль­ных, эко­но­ми­че­ских и эко­ло­ги­че­ских систем. Такие под­хо­ды игра­ют важ­ную роль в совре­мен­ной футу­ро­ло­гии и изу­че­нии слож­ных систем (Saleh et al., 2008).

Метод интер­вью широ­ко исполь­зу­ет­ся при иссле­до­ва­нии пси­хо­ло­гии буду­ще­го, поз­во­ляя спе­ци­а­ли­стам делать про­гно­зы о важ­но­сти раз­лич­ных направ­ле­ний в этой области. 

Так, в ста­тье «The Next 25 Years»¹ изло­же­ны мне­ния уче­ных о клю­че­вых аспек­тах раз­ви­тия пси­хо­ло­гии на сле­ду­ю­щие два­дцать пять лет. Авто­ры под­чер­ки­ва­ют важ­ность меж­дис­ци­пли­нар­ных иссле­до­ва­ний и ана­ли­зи­ру­ют роль эмо­ций в пове­де­нии и при­ня­тии реше­ний. Они утвер­жда­ют, что буду­щее пси­хо­ло­гии тре­бу­ет тес­но­го сотруд­ни­че­ства раз­лич­ных науч­ных обла­стей для реше­ния акту­аль­ных про­блем, таких как изме­не­ние кли­ма­та и улуч­ше­ние жиз­ни уяз­ви­мых групп населения.

Соглас­но дру­гим иссле­до­ва­ни­ям, циф­ро­вая рево­лю­ция, вклю­ча­ю­щая боль­шие дан­ные, искус­ствен­ный интел­лект и вир­ту­аль­ную реаль­ность, обо­га­тит пси­хо­ло­гию новы­ми мето­да­ми, соче­та­ясь с когни­тив­ны­ми нау­ка­ми и эво­лю­ци­он­ной психологией. 

Совре­мен­ные тех­но­ло­гии, такие как смарт­фо­ны и интер­нет-при­ло­же­ния, ради­каль­но изме­нят мето­ды сбо­ра и ана­ли­за дан­ных, углуб­ляя пони­ма­ние соци­аль­ных сетей, вир­ту­аль­ной реаль­но­сти и ней­ро­ин­тер­фей­сов на новом уровне (Юре­вич и др., 2018).

Ожи­да­ет­ся, что тра­ди­ци­он­ные обла­сти пси­хо­ло­гии пере­смот­рят через приз­му новых под­хо­дов, обо­га­щая изу­че­ние пси­хо­ло­гии чело­ве­ка в циф­ро­вую эпо­ху. С уче­том быст­рых изме­не­ний акцент будет сде­лан на пси­хо­ло­гию цен­но­стей и жиз­нен­ных сценариев. 

Новые пси­хо­ло­ги­че­ские тех­но­ло­гии сосре­до­то­чат­ся на лич­ност­ных смыс­лах и духов­но­сти. Раз­ви­тие инфор­ма­ци­он­ных тех­но­ло­гий и боль­ших дан­ных рас­ши­рит воз­мож­но­сти для пси­хо­ло­ги­че­ской диа­гно­сти­ки и внед­ре­ния мак­ро­пси­хо­ло­гии (Thayer et al., 2021). 

Иссле­до­ва­ния углу­бят­ся в аффек­тив­ную нау­ку, изу­че­ние когни­тив­но­го ста­ре­ния и раз­ра­бот­ку мето­дов под­дер­жа­ния когни­тив­ных функ­ций. Пере­ход к иссле­до­ва­ни­ям в реаль­ных усло­ви­ях поз­во­лит луч­ше пони­мать соци­аль­ное пове­де­ние (BoxSteffensmeier et al., 2022). Пси­хо­ло­гия буду­ще­го будет тес­но свя­за­на с инте­гра­ци­ей циф­ро­вых тех­но­ло­гий и новы­ми иссле­до­ва­тель­ски­ми под­хо­да­ми (Нестик, 2017).

Появ­ле­ние ChatGPT откры­ло новый спо­соб иссле­до­ва­ния буду­ще­го посред­ством про­ве­де­ния иссле­до­ва­тель­ско­го интер­вью. Боль­шие язы­ко­вые моде­ли, такие как GPT, обу­чен­ные на обшир­ных тек­сто­вых дан­ных, спо­соб­ны вос­про­из­во­дить «вер­баль­ную струк­ту­ру» раз­лич­ных пред­мет­ных обла­стей, отра­жая в них суще­ству­ю­щие кон­цеп­ции, под­хо­ды и вза­и­мо­свя­зи (Liu, 2024). 

Осо­бую цен­ность пред­став­ля­ет их спо­соб­ность выяв­лять и ана­ли­зи­ро­вать пере­се­че­ния меж­ду дис­ци­пли­на­ми, созда­вая инте­гра­тив­ное пони­ма­ние слож­ных тем. 

Вза­и­мо­дей­ствие с ChatGPT поз­во­ля­ет не толь­ко рекон­стру­и­ро­вать суще­ству­ю­щие зна­ния, но и иссле­до­вать «язы­ко­вые образ­цы», свя­зы­ва­ю­щие клю­че­вые поня­тия, такие как «буду­щее», «пси­хо­ло­гия» и «нау­ка» (Liu, 2024). 

Появ­ля­ет­ся воз­мож­ность выяв­ле­ния глу­бин­ных пред­став­ле­ний о раз­ви­тии нау­ки, зафик­си­ро­ван­ных в текстах, кото­рые могут быть недо­ступ­ны при тра­ди­ци­он­ных мето­дах ана­ли­за. Исхо­дя из это­го, мы фор­му­ли­ру­ем цель наше­го иссле­до­ва­ния как выяв­ле­ние пред­став­ле­ний о буду­щем пси­хо­ло­ги­че­ской нау­ки, зако­ди­ро­ван­ных в базе дан­ных GPT-3.5.

LLM (Large Language Model) GPT-3.5 содер­жит тек­сто­вый кор­пус из Интер­не­та объ­е­мом свы­ше 45 тера­байт, собран­ный на сен­тябрь 2021 года и исполь­зо­ван­ный для обу­че­ния этой моде­ли. Для дости­же­ния цели пред­по­ла­га­ет­ся решить сле­ду­ю­щие задачи:

1. опре­де­ле­ние опти­маль­ных пара­мет­ров запро­сов к ChatGPT и про­вер­ки их «адек­ват­но­сти» для выяв­ле­ния кон­тен­та, свя­зан­но­го с про­бле­ма­ти­кой науч­ной пси­хо­ло­гии будущего;
2. про­блем­ная кон­кре­ти­за­ция иссле­до­ва­тель­ских вопро­сов и раз­ра­бот­ка схе­мы интервью;
3. выяв­ле­ние сге­не­ри­ро­ван­но­го ChatGPT-3.5 кон­тен­та, сопря­жен­но­го с обла­ком тегов вокруг поня­тий «пси­хо­ло­ги­че­ская нау­ка» и «буду­щее»;
4. ана­лиз и интер­пре­та­ция тек­стов интер­вью в целях рекон­струк­ции струк­ту­ры «пред­став­ле­ний» о науч­ной пси­хо­ло­гии буду­ще­го в базе зна­ний GPT-3.5.

Процедура и методы исследования

Иссле­до­ва­ние про­во­ди­лось в три эта­па: пер­вый – иссле­до­ва­ние воз­мож­но­стей диа­ло­га с GPT-3.5; вто­рой – раз­ра­бот­ка струк­ту­ры иссле­до­ва­тель­ско­го интер­вью; тре­тий – про­ве­де­ние интер­вью. В ходе пер­во­го эта­па осу­ществ­ля­лась раз­ра­бот­ка эффек­тив­ных промп­тов и стра­те­гии их предъ­яв­ле­ния GPT для про­ве­де­ния исследования. 

На вто­ром эта­пе была раз­ра­бо­та­на струк­ту­ра иссле­до­ва­тель­ско­го интер­вью, вклю­ча­ю­щая опи­са­ние кон­цеп­ции иссле­ду­е­мой темы «Буду­щее науч­ной пси­хо­ло­гии», фор­му­ли­ров­ку иссле­до­ва­тель­ских и тема­ти­че­ских вопро­сов и созда­ние схе­мы про­ве­де­ния интервью. 

Тре­тий этап пред­став­лял собой серию запро­сов к ChatGPT-3.5 по раз­ра­бо­тан­ной схе­ме иссле­до­ва­тель­ско­го интервью.

В каче­стве основ­но­го мето­да исполь­зо­ва­лось иссле­до­ва­тель­ское интер­вью по схе­ме С. Ква­ле (Ква­ле, 2003) с при­ме­не­ни­ем фено­ме­но­ло­гии кон­ден­са­ции смыс­ла по А. Джор­джи (Giorgi et al., 2008), вклю­ча­ю­щее семь эта­пов: выбор темы, пла­ни­ро­ва­ние, интер­вью­и­ро­ва­ние, рас­шиф­ров­ка, ана­лиз, вери­фи­ка­цию и интерпретацию. 

На каж­дом из пере­чис­лен­ных эта­пов осу­ществ­ля­лось вза­и­мо­дей­ствие с ChatGPT как для обра­бот­ки ана­ли­зи­ру­е­мых тек­стов, так и для гене­ра­ции допол­ни­тель­ной информации.

Исполь­зо­ва­ние нами мето­да иссле­до­ва­тель­ско­го интер­вью С. Ква­ле обу­слов­ле­но спе­ци­фи­кой его направ­лен­но­сти: воз­мож­но­стью про­ник­но­ве­ния в соб­ствен­ное смыс­ло­вое содер­жа­ние жиз­нен­но­го мира респон­ден­та, кото­рое зара­нее нико­гда не извест­но (Ква­ле, 2003). Имен­но такую ситу­а­цию мы име­ем, когда вза­и­мо­дей­ству­ем с GPT, пыта­ясь вос­со­здать пред­став­ле­ния о буду­щем психологии. 

Опи­ра­ясь на метод иссле­до­ва­тель­ско­го интер­вью, мы не осу­ществ­ля­ем «вынос содер­жа­ния из глу­би­ны на поверх­ность», мы «фор­ми­ру­ем новое содер­жа­ние в диа­ло­ге интер­вью­е­ра и респон­ден­та» (Ква­ле, 2003, с. 7), в нашем слу­чае — в ходе диа­ло­га с ChatGPT.

Раз­ра­бот­ка схе­мы иссле­до­ва­тель­ско­го интер­вью пред­по­ла­га­ла общее опи­са­ние кон­цеп­ции изу­ча­е­мой темы: буду­щее науч­ной пси­хо­ло­гии. Так, раз­ви­тие пси­хо­ло­ги­че­ско­го зна­ния кор­рект­но опи­сы­вать, выде­ляя общие зако­но­мер­но­сти раз­ви­тия: тен­ден­ции (сме­ня­ю­щи­е­ся век­то­ры инте­гра­ции и диф­фе­рен­ци­а­ции зна­ния), цик­лы (рит­мич­ность и осцил­ля­ция про­цес­сов) и сдви­ги (прин­ци­пи­аль­ные изме­не­ния логи­ки раз­ви­тия при смене пара­дигм) (Гусель­це­ва, 2018). 

Опи­ра­ясь на мето­до­ло­гию латент­ных изме­не­ний, необ­хо­ди­мо учи­ты­вать совре­мен­ные трен­ды эво­лю­ции пси­хо­ло­ги­че­ско­го зна­ния: меж­дис­ци­пли­нар­ность, муль­ти­дис­ци­пли­нар­ность и трансдисциплинарность. 

Одна­ко основ­ное направ­ле­ние интер­вью долж­но опре­де­лять­ся пред­мет­ной направ­лен­но­стью и струк­тур­ны­ми ком­по­нен­та­ми, опре­де­ля­ю­щи­ми эта­пы пси­хо­ло­ги­че­ско­го иссле­до­ва­ния в целом (Смит, 2003). 

Исхо­дя из это­го, схе­ма иссле­до­ва­тель­ско­го интер­вью о пси­хо­ло­гии буду­ще­го вклю­ча­ла сле­ду­ю­щие темы: тен­ден­ции раз­ви­тия пси­хо­ло­ги­че­ско­го зна­ния, акту­аль­ные направ­ле­ния иссле­до­ва­ний пси­хо­ло­гии буду­ще­го и изме­не­ния про­це­ду­ры про­ве­де­ния исследования. 

Рас­кры­тие этих тем в ходе про­ве­де­ния интер­вью поз­во­лит отве­тить на основ­ные иссле­до­ва­тель­ские вопросы:

1. про­бле­мы, пара­диг­мы, мето­до­ло­гия пси­хо­ло­гии будущего;
2. акту­аль­ные направ­ле­ния иссле­до­ва­ния пси­хо­ло­гии будущего;
3. дизайн иссле­до­ва­ния пси­хо­ло­гии будущего;
4. инте­гра­ция пси­хо­ло­гии с дру­ги­ми науками.

В рам­ках дан­ной схе­мы было сфор­му­ли­ро­ва­но 90 вопро­сов для про­ве­де­ния иссле­до­ва­тель­ско­го интер­вью (прил. 1). Обла­ко тегов по этим вопро­сам пред­став­ле­но на рис. 1.

Источ­ник: выпол­не­но А.Н. Воро­ни­ным и В.В. Палё­но­вой с исполь­зо­ва­ни­ем сер­ви­са wordcloud.online

Результаты

Исследования возможностей диалога с ChatGPT

ChatGPT (Generative Pre-trained Transformer) – это чат-бот с гене­ра­тив­ным искус­ствен­ным интел­лек­том, рабо­та­ю­щий на осно­ве боль­ших язы­ко­вых моде­лей в диа­ло­го­вом режи­ме на есте­ствен­ных язы­ках. Он может отве­чать на вопро­сы и гене­ри­ро­вать тек­сты на раз­ных язы­ках по раз­лич­ным темам. Промп­ты в ChatGPT сти­му­ли­ру­ют гене­ра­цию тек­ста, и от их содер­жа­ния зави­сит каче­ство ответа.

Про­стой запрос типа «Как изме­нит­ся пси­хо­ло­гия в буду­щем?» или «Какие дости­же­ния вы ожи­да­е­те в обла­сти пси­хо­ло­гии?» при­во­дит к крат­ко­му и мало­ин­фор­ма­тив­но­му отве­ту с пере­чис­ле­ни­ем попу­ляр­ных мар­ке­ров буду­ще­го (новые тех­но­ло­гии, искус­ствен­ный интел­лект и др.) и попу­ляр­ных в масс-медиа направ­ле­ний пси­хо­ло­гии: ней­ро­на­у­ка, пси­хо­те­ра­пия, пси­хо­фар­ма­ко­ло­гия, кросс-куль­тур­ная психология. 

Соот­вет­ствен­но, для повы­ше­ния «пол­но­ты» и «каче­ства» отве­та GPT осу­ществ­ля­лось совер­шен­ство­ва­ние промп­тов по несколь­ким направ­ле­ни­ям: подроб­ное опи­са­ние «роли», кото­рую дол­жен испол­нять GPT, опи­са­ние кон­тек­ста (ситу­а­ция, в кото­рой испол­ня­ет­ся роль), тре­бо­ва­ния к отве­ту – фор­мат выво­ди­мо­го сооб­ще­ния (напри­мер, коли­че­ство слов, тре­бо­ва­ния к источ­ни­кам, стиль напи­са­ния), соб­ствен­но тема­ти­че­ский вопрос. 

После мно­го­чис­лен­ных попы­ток запрос выгля­дел сле­ду­ю­щим образом: 

«Вы – состо­яв­ший­ся уче­ный-пси­хо­лог (иссле­до­ва­тель). Я соби­ра­юсь взять у вас интер­вью о буду­щем пси­хо­ло­ги­че­ской нау­ки. Для отве­тов исполь­зуй­те толь­ко инфор­ма­цию из науч­ных жур­на­лов и книг. Пожа­луй­ста, ука­жи­те ссыл­ки, DOI или назва­ние и авто­ра статьи/книги, кото­рые вы исполь­зо­ва­ли для отве­та на вопрос. Мой вопрос зву­чит так: «Как изме­нит­ся пси­хо­ло­гия в буду­щем?».

В ходе раз­ра­бот­ки промп­та мы экс­пе­ри­мен­ти­ро­ва­ли с его струк­ту­рой, изме­няя поря­док частей, что не вли­я­ло на каче­ство отве­та, но исклю­че­ние какой-либо части ухуд­ша­ло резуль­тат. Обна­ру­же­но, что дли­на запро­са не долж­на пре­вы­шать 13 тысяч зна­ков, посколь­ку боль­ший объ­ем уве­ли­чи­ва­ет веро­ят­ность ошибок. 

Повто­ре­ние одно­го и того же запро­са пока­зы­ва­ет, что новая инфор­ма­ция пере­ста­ет появ­лять­ся на 4–15-й попыт­ке, при­чем опти­маль­ным чис­лом повто­ре­ний для глу­бо­ко­го ана­ли­за явля­ет­ся четы­ре. Даль­ней­шие попыт­ки или сме­на чата и IP не улуч­ша­ют инфор­ма­тив­ность отве­тов. Спе­ци­аль­но выяс­ня­лось, вли­я­ет ли поря­док вопро­сов, от обще­го к част­но­му или наобо­рот, на каче­ство отве­тов чат-бота. 

Резуль­та­ты пока­за­ли, что каче­ство и пол­но­та отве­та не зави­сят от сте­пе­ни общ­но­сти вопро­сов. Для полу­че­ния подроб­но­го и все­сто­рон­не­го отве­та целе­со­об­раз­но зада­вать ана­ло­гич­ные по смыс­лу пере­фра­зи­ро­ван­ные вопросы.

Отдель­ной про­бле­мой явля­ет­ся «галю­ци­о­ни­ро­ва­ние» GPT – созда­ние прав­до­по­доб­ных, но часто лож­ных или непра­виль­ных отве­тов (Kitamura, 2023). Напри­мер, при запро­се источ­ни­ков, чат-бот может ука­зы­вать ссыл­ки на сай­ты, такие как Sciencedirect.com или Elsevier.com, кото­рые ведут на нере­ле­вант­ные рабо­ты или вызы­ва­ют ошиб­ки поис­ка. Сле­до­ва­тель­но, GPT гене­ри­ру­ет источ­ни­ки так же, как и отве­ты, без про­вер­ки их достоверности. 

В ходе раз­ра­бот­ки выяс­ни­лось, что толь­ко око­ло 10 % лите­ра­тур­ных источ­ни­ков ука­за­ны кор­рект­но, а в осталь­ных содер­жит­ся лишь частич­но пра­виль­ная инфор­ма­ция. При спе­ци­аль­ном запро­се о добав­ле­нии источ­ни­ков GPT может сге­не­ри­ро­вать новый источ­ник или объ­яс­нить, что не име­ет досту­па к интернету. 

Когда GPT ана­ли­зи­ру­ет соб­ствен­ный сге­не­ри­ро­ван­ный текст, он пре­ду­пре­жда­ет, что ука­зан­ные источ­ни­ки могут быть вымыш­лен­ны­ми, и реко­мен­ду­ет опи­рать­ся на дан­ные из авто­ри­тет­ных науч­ных журналов.

Сведения о собранных результатах интервью

Интер­вью про­во­ди­лось в тече­ние шести сес­сий по заяв­лен­ным иссле­до­ва­тель­ским вопро­сам в нояб­ре 2023 года. Каж­дый вопрос интер­вью вклю­ча­ли в раз­ра­бо­тан­ный промпт и «предъ­яв­ля­ли» GPT-3.5 от 3 до 6 раз с неболь­ши­ми вари­а­ци­я­ми и прось­ба­ми допол­нить, уточ­нить, про­ве­рить, кон­кре­ти­зи­ро­вать и т.д. пред­ло­жен­ный ответ. 

Опрос по каж­до­му пунк­ту интер­вью осу­ществ­лял­ся до «точ­ки насы­ще­ния» (Ква­ле, 2003), опе­ра­ци­о­на­ли­зи­ро­ван­ной как отсут­ствие новой инфор­ма­ции в двух после­ду­ю­щих ответах. 

Общий объ­ем полу­чен­но­го тек­ста отве­тов GPT-3.5 на вопро­сы интер­вью о буду­щем пси­хо­ло­гии соста­вил 3095К зна­ков (134 стра­ни­цы A4, шрифт Times New Roman, раз­мер 12, меж­строч­ный интер­вал 1.15).

Анализ данных интервью

Ана­лиз тек­ста полу­чен­ных отве­тов ChatGPT осу­ществ­лял­ся путем кон­ден­са­ции смыс­ла по А. Джор­джи с выде­ле­ни­ем смыс­ло­вых еди­ниц, с после­ду­ю­щей кате­го­ри­за­ци­ей и интер­пре­та­ци­ей по схе­ме ана­ли­за дан­ных иссле­до­ва­тель­ско­го интер­вью С. Квале. 

В ходе поис­ка отве­та на пер­вый иссле­до­ва­тель­ский вопрос о про­бле­мах, пара­диг­мах и мето­до­ло­ги­ях пси­хо­ло­гии буду­ще­го было выяв­ле­но 7 смыс­ло­вых единиц:

1. широ­кое при­ме­не­ние в пси­хо­ло­ги­че­ских иссле­до­ва­ни­ях мето­дов машин­но­го обу­че­ния и искус­ствен­но­го интеллекта;
2. раз­ви­тие мето­дов мета-ана­ли­за и систе­ма­ти­че­ских обзо­ров иссле­до­ва­ний для объ­еди­не­ния и ана­ли­за боль­ших объ­е­мов в целях полу­че­ния более досто­вер­ных обоб­щен­ных результатов;
3. исполь­зо­ва­ние Big Data и мето­дов их обработки;
4. инте­гра­ция раз­лич­ных под­хо­дов и мето­дов, таких как ней­ро­и­ми­джинг, анке­ти­ро­ва­ние, наблю­де­ние и экс­пе­ри­мен­ты в есте­ствен­ной сре­де и др., в эмпи­ри­че­ских исследованиях;
5. повы­ше­ние стан­дар­тов откры­то­сти и про­зрач­но­сти в целях досто­вер­но­сти и вос­про­из­во­ди­мо­сти результатов;
6. раз­ви­тие мето­дов ней­ро­и­ми­джин­га и вир­ту­аль­ной реальности;
7. широ­кое исполь­зо­ва­ние мето­дов длин­но­пе­ри­о­ди­че­ско­го мони­то­рин­га пове­де­ния в есте­ствен­ной сре­де чело­ве­ка с помо­щью носи­мых устройств и/или мобиль­ных приложений.

Содер­жа­тель­ный ана­лиз тек­стов по этой тема­ти­ке пока­зы­ва­ет, что GPT пло­хо раз­ли­ча­ет «мето­ды» и «мето­до­ло­гию», не выда­ет содер­жа­тель­ных отве­тов с исполь­зо­ва­ни­ем сло­ва «пара­диг­ма», а сло­во «про­бле­ма» вклю­ча­ет­ся GPT в текст отве­та на вопрос в обы­ден­ном ее пони­ма­нии как некое пре­пят­ствие на пути к дости­же­нию постав­лен­ной цели, как пра­ви­ло, соци­аль­но значимой. 

Тем не менее, неко­то­рые суще­ствен­ные, на наш взгляд, трен­ды про­бле­ма­ти­ки и мето­до­ло­гии пси­хо­ло­гии GPT ука­зал, хотя и не рас­крыл, какие имен­но про­бле­мы появят­ся и/или будут реше­ны в каж­дом из семи направ­ле­ний, как изме­нит­ся мето­до­ло­гия иссле­до­ва­ния в рам­ках этих направ­ле­ний и про­изой­дет ли сме­на пара­диг­мы исследования.

Наи­бо­лее инфор­ма­тив­ным ока­зал­ся ана­лиз в рам­ках вто­ро­го иссле­до­ва­тель­ско­го вопро­са: «Акту­аль­ные направ­ле­ния иссле­до­ва­ния пси­хо­ло­гии буду­ще­го?». На пер­вом эта­пе ана­ли­за в ходе кон­ден­са­ции смыс­ла были выяв­ле­ны 73 смыс­ло­вые еди­ни­цы, раз­де­лен­ные на 2 клас­са: направ­ле­ния пси­хо­ло­ги­че­ских иссле­до­ва­ний, опре­де­ля­е­мые их пред­ме­том (пози­тив­ная пси­хо­ло­гия, когни­тив­ные нау­ки, гло­баль­ная пси­хо­ло­гия и др.), и направ­ле­ния, исполь­зу­ю­щие опре­де­лен­ный метод и/или мето­ди­ку (напри­мер, тран­с­кра­ни­аль­ная маг­нит­ная сти­му­ля­ция (ТМS), вир­ту­аль­ная реаль­ность (VR), исполь­зо­ва­ние мобиль­ных при­ло­же­ний и др.). 

На эта­пе кате­го­ри­за­ции отдель­ные смыс­ло­вые еди­ни­цы были объ­еди­не­ны в обоб­ща­ю­щие кате­го­рии. Так, тер­ми­ны «онлайн интер­вен­ции в обла­сти пси­хи­че­ско­го здо­ро­вья» (online mental health interventions), «е-тера­пия» (e-therapy), «дистан­ци­он­ная тера­пия» (distance therapy), «циф­ро­вое здра­во­охра­не­ние» (digital health and virtual health services), «интер­нет-вме­ша­тель­ства» (Internet interventions) были вклю­че­ны в кате­го­рию «онлайн пси­хо­те­ра­пия».

В кате­го­рию «искус­ствен­ный интел­лект» были вклю­че­ны такие смыс­ло­вые еди­ни­цы как «машин­ное обу­че­ние» (machine learning), «вза­и­мо­дей­ствие чело­ве­ка и ИИ» (Human–AI), «вычис­ли­тель­ная ком­пью­тер­ная пси­хо­ло­гия» (Computational Cognitive Psychology) и соб­ствен­но «искус­ствен­ный интел­лект» (Artificial Intelligence).

В ито­ге было обра­зо­ва­но 39 кате­го­рий, опи­сы­ва­ю­щих раз­но­об­ра­зие направ­ле­ний пси­хо­ло­ги­че­ских иссле­до­ва­ний в буду­щем. Был про­ве­ден частот­ный ана­лиз упо­ми­на­ний каж­дой из 39 кате­го­рий в текстах интер­вью (табл. 1).

Таблица 1. Количество упоминаний в текстах интервью наиболее частотных психологических исследований в будущем

Попу­ляр­ные направ­ле­ния пси­хо­ло­ги­че­ских иссле­до­ва­ний в буду­щем / Common areas of psychological research in the future	Коли­че­ство упо­ми­на­ний / Amount of mentions
Искус­ствен­ный интел­лект / Artificial intelligence	181
Пози­тив­ная пси­хо­ло­гия и бла­го­по­лу­чие / Positive psychology and wellbeing	143
Вир­ту­аль­ная, допол­нен­ная и сме­шан­ная реаль­ность (VR, AR, MR) / Virtual, augmented and mixed reality (VR, AR, MR)	132
Пове­ден­че­ская пси­хо­ло­гия / Behavioral psychology	92
Онлайн пси­хо­те­ра­пия / Online psychotherapy	70
Пове­ден­че­ская гене­ти­ка и гено­ми­ка / Behavioral genetics and genomics	58
Когни­тив­ная ней­ро­на­у­ка / Cognitive neuroscience	55
Машин­ное обу­че­ние / Machine learning	46
Куль­тур­ная пси­хо­ло­гия / Cultural psychology	44
Ана­лиз дан­ных / Data analysis	43
Ком­пью­тер­ная обра­бот­ка есте­ствен­но­го язы­ка / Computerized natural language processing	38
Боль­шие дан­ные / Big Data	36
Кли­ни­че­ская пси­хо­ло­гия / Clinical psychology	36
Ней­ро­пси­хо­ло­гия / Neuropsychology	35
Функ­ци­о­наль­ная маг­нит­но-резо­нанс­ная томо­гра­фия / Functional magnetic resonance imaging (fMRI)	29
Соци­аль­ная пси­хо­ло­гия / Social psychology	27
Исполь­зо­ва­ние носи­мых устройств и мобиль­ных при­ло­же­ний / Use of wearable devices and mobile applications	26
Кросс-куль­тур­ная пси­хо­ло­гия / Cross-cultural psychology	23
Экс­по­зи­ци­он­ная тера­пия / Exposure therapy	23
Мето­ды ней­ро­ви­зу­а­ли­за­ции / Neuroimaging techniques	18
Допол­нен­ная реаль­ность / Augmented reality	17
Когни­тив­ная нау­ка / Cognitive science	17
Когни­тив­ная пси­хо­ло­гия / Cognitive psychology	13
Пси­хо­ло­гия здо­ро­вья / Health psychology	13
Био­пси­хо­ло­гия / Biopsychology	11
Ней­ро­ви­зу­а­ли­за­ция / Neuroimaging	10
Пси­хо­ло­гия раз­ви­тия / Developmental psychology	10
Муль­ти­дис­ци­пли­нар­ная / Multidisciplinary	9
Пси­хо­фар­ма­ко­ло­гия / Psychopharmacology	9
Эко­ло­ги­че­ская пси­хо­ло­гия / Environmental psychology	8
Пси­хо­па­то­ло­гия / Psychopathology	8
Интер­сек­ци­о­наль­ность / Intersectionality	7
Когни­тив­но-пове­ден­че­ская тера­пия / Cognitive behavioral therapy	6
Ней­ро­раз­но­об­ра­зие / Neurodiversity	6
Рас­по­зна­ва­ние обра­зов / Image recognition	6
Соци­аль­ная ней­ро­на­у­ка / Social neuroscience	6
ТМС (тран­с­кра­ни­аль­ная маг­нит­ная сти­му­ля­ция) / TMS (transcranial magnetic stimulation)	6
При­клад­ная пси­хо­ло­гия / Applied psychology	5
Гло­баль­ная пси­хо­ло­гия / Global psychology	5

Ана­лиз мате­ри­а­лов в рам­ках тре­тье­го иссле­до­ва­тель­ско­го вопро­са пока­зал, что дизайн пси­хо­ло­ги­че­ских иссле­до­ва­ний в буду­щем может пре­тер­петь ряд изме­не­ний в соот­вет­ствии с раз­ви­ти­ем тех­но­ло­гий, мето­до­ло­ги­че­ских под­хо­дов и акту­аль­ных про­блем. Выде­ли­ли 7 смыс­ло­вых еди­ниц, свя­зан­ных с изме­не­ни­ем дизай­на пси­хо­ло­ги­че­ских исследований:

1. исполь­зо­ва­ние боль­ших дан­ных и мето­дов машин­но­го обучения;
2. меж­дис­ци­пли­нар­ный под­ход к исследованиям;
3. муль­ти­ме­тод­ный под­ход к эмпи­ри­че­ским исследованиям;
4. про­дви­же­ние прин­ци­пов откры­то­сти и транспарентности;
5. исполь­зо­ва­ние вир­ту­аль­ной реаль­но­сти и тех­но­ло­гий моделирования;
6. ори­ен­та­ция на куль­тур­ные раз­ли­чия и пси­хо­ло­ги­че­ское многообразие;
7. про­дви­же­ние кол­ла­бо­ра­ций и откры­той науки.

При ана­ли­зе тек­ста интер­вью в рам­ках чет­вер­то­го иссле­до­ва­тель­ско­го вопро­са «Какое вли­я­ние на пси­хо­ло­гию в буду­щем ока­жет инте­гра­ция с дру­ги­ми нау­ка­ми?» опи­са­ны 4 смыс­ло­вые единицы:

1)  пси­хо­ло­гия и искус­ствен­ный интел­лект: иссле­до­ва­ния, направ­лен­ные на ана­лиз пси­хо­ло­ги­че­ских дан­ных и моде­ли­ро­ва­ние когни­тив­ных про­цес­сов, спо­соб­ству­ют инте­гра­ции пси­хо­ло­гии с ИИ. Это поз­во­ля­ет ана­ли­зи­ро­вать боль­шие объ­е­мы дан­ных, выяв­лять пове­ден­че­ские пат­тер­ны и созда­вать про­гно­сти­че­ские модели. 

Исполь­зо­ва­ние ней­рон­ных сетей облег­ча­ет ана­лиз тек­стов, изоб­ра­же­ний и голо­са, а раз­ви­тие вир­ту­аль­ных асси­стен­тов и чат-ботов на базе ИИ предо­став­ля­ет новые воз­мож­но­сти для пси­хо­те­ра­пии и пси­хо­ло­ги­че­ской поддержки;

2)   меж­дис­ци­пли­нар­ные иссле­до­ва­ния пси­хо­ло­гии и ней­ро­на­у­ки поз­во­лят луч­ше понять физио­ло­ги­че­ские осно­вы пси­хи­че­ских про­цес­сов и пове­де­ния. Это помо­жет раз­ра­бо­тать более точ­ные моде­ли рабо­ты моз­га и новые мето­ды исследования;

3)  инте­гра­ция с гене­ти­кой и эпи­ге­не­ти­кой: инте­гра­ция пси­хо­ло­гии с гене­ти­кой и эпи­ге­не­ти­кой помо­жет луч­ше понять вли­я­ние гене­ти­че­ских и окру­жа­ю­щих фак­то­ров на раз­ви­тие лич­но­сти, инди­ви­ду­аль­ные раз­ли­чия и пред­рас­по­ло­жен­ность к пси­хи­че­ским расстройствам;

4)  меж­дис­ци­пли­нар­ные иссле­до­ва­ния в рам­ках соци­аль­ных и гума­ни­тар­ных наук, таких как социо­ло­гия, антро­по­ло­гия и фило­со­фия, поз­во­лят более глу­бо­ко понять вли­я­ние куль­тур­ных и соци­аль­ных кон­тек­стов на пси­хо­ло­ги­че­ские про­цес­сы и пове­де­ние людей.

Ана­лиз тек­стов интер­вью пока­зал, что в отве­тах ChatGPT пло­хо диф­фе­рен­ци­ру­ет­ся меж­дис­ци­пли­нар­ность, муль­ти­дис­ци­пли­нар­ность и тран­с­дис­ци­пли­нар­ность иссле­до­ва­ний. Основ­ное раз­ли­чие меж­ду эти­ми под­хо­да­ми в пси­хо­ло­гии сво­дит­ся к сте­пе­ни инте­гра­ции и глу­бине вза­и­мо­дей­ствия меж­ду дисциплинами. 

Тран­с­дис­ци­пли­нар­ный под­ход в пси­хо­ло­гии более ори­ен­ти­ро­ван на глу­бо­кую инте­гра­цию зна­ний и мето­дов из раз­лич­ных дис­ци­плин для созда­ния новых кон­цеп­ций или пони­ма­ния изу­ча­е­мых про­блем, в то вре­мя как меж­дис­ци­пли­нар­ный и муль­ти­дис­ци­пли­нар­ный под­хо­ды направ­ле­ны на реше­ние кон­крет­ных про­блем с исполь­зо­ва­ни­ем зна­ний из несколь­ких дисциплин. 

При этом неод­но­крат­но под­чер­ки­ва­ет­ся, что меж­дис­ци­пли­нар­ные иссле­до­ва­ния будут спо­соб­ство­вать более глу­бо­ко­му и все­сто­рон­не­му пони­ма­нию чело­ве­че­ско­го пове­де­ния, раз­ви­тию новых мето­дов и под­хо­дов к пси­хо­ло­ги­че­ским иссле­до­ва­ни­ям, а так­же при­ве­дут к созда­нию инно­ва­ци­он­ных реше­ний в раз­лич­ных обла­стях жизни.

Меж­дис­ци­пли­нар­ным иссле­до­ва­ни­ям в обла­сти пси­хо­ло­гии ИИ в отве­тах ChatGPT отво­дит­ся зна­чи­тель­ное место. При­во­дим обоб­щен­ное опи­са­ние про­гно­за буду­ще­го пси­хо­ло­гии, дан­ное ChatGPT в этой области:

«Исполь­зо­ва­ние ИИ в пси­хо­ло­ги­че­ской нау­ке в буду­щем зна­чи­тель­но рас­ши­рит­ся, при этом появят­ся мно­го­чис­лен­ные потен­ци­аль­ные при­ме­не­ния, кото­рые могут изме­нить эту область. Вот неко­то­рые клю­че­вые обла­сти, где ИИ может ока­зать глу­бо­кое влияние:

–    ана­лиз и интер­пре­та­ция дан­ных: ИИ может быст­ро обра­ба­ты­вать боль­шие набо­ры дан­ных, выяв­ляя зако­но­мер­но­сти в пси­хи­че­ском здо­ро­вье, пове­ден­че­ских моде­лях и соци­аль­ной дина­ми­ке, кото­рые могут быть упу­ще­ны исследователями-людьми;

–    пер­со­на­ли­зи­ро­ван­ные вме­ша­тель­ства в обла­сти пси­хи­че­ско­го здо­ро­вья: ИИ может раз­ра­ба­ты­вать пер­со­на­ли­зи­ро­ван­ные пла­ны тера­пии и лече­ния, ана­ли­зи­руя исто­рию болез­ни, пове­де­ние и физио­ло­ги­че­ские пока­за­те­ли паци­ен­тов, делая вме­ша­тель­ства более эффективными;

–     вир­ту­аль­ные тера­пев­ты и кон­суль­тан­ты: вир­ту­аль­ные тера­пев­ты на базе искус­ствен­но­го интел­лек­та могут обес­пе­чить доступ­ную под­держ­ку пси­хи­че­ско­го здо­ро­вья, пред­ла­гая круг­ло­су­точ­ную доступ­ность и пре­одо­ле­вая такие пре­пят­ствия, как сто­и­мость и стигма;

–     пре­дик­тив­ная ана­ли­ти­ка в обла­сти пси­хи­че­ско­го здо­ро­вья: ИИ может пред­ска­зы­вать воз­ник­но­ве­ние про­блем с пси­хи­че­ским здо­ро­вьем, ана­ли­зи­руя пове­де­ние, речь и исполь­зо­ва­ние соци­аль­ных сетей, что поз­во­ля­ет свое­вре­мен­но вмешаться;

–     рас­ши­ре­ние пси­хо­ло­ги­че­ских иссле­до­ва­ний: ИИ может помочь в раз­ра­бот­ке иссле­до­ва­ний, выра­бот­ке гипо­тез и напи­са­нии иссле­до­ва­тель­ских работ, что сде­ла­ет иссле­до­ва­тель­ский про­цесс более эффективным;

–     обра­зо­ва­тель­ные инстру­мен­ты и симу­ля­ции: ИИ может созда­вать симу­ля­ции и инстру­мен­ты для сту­ден­тов-пси­хо­ло­гов, обес­пе­чи­вая интер­ак­тив­ный опыт обу­че­ния за пре­де­ла­ми тра­ди­ци­он­ных классов;

–     эти­ка и кон­фи­ден­ци­аль­ность пси­хо­ло­ги­че­ских иссле­до­ва­ний: инте­гра­ция ИИ в пси­хо­ло­ги­че­скую нау­ку уси­лит вни­ма­ние к эти­ке и кон­фи­ден­ци­аль­но­сти, уде­ляя осо­бое вни­ма­ние ответ­ствен­но­му исполь­зо­ва­нию ИИ и защи­те данных;

–    пове­ден­че­ское про­гно­зи­ро­ва­ние и моди­фи­ка­ция: ИИ может про­гно­зи­ро­вать пове­де­ние и пред­ла­гать меры в таких обла­стях, как зави­си­мость, кри­ми­наль­ная реа­би­ли­та­ция и образование;

–    когни­тив­ное и эмо­ци­о­наль­ное рас­по­зна­ва­ние: дости­же­ния в обла­сти искус­ствен­но­го интел­лек­та могут улуч­шить рас­по­зна­ва­ние чело­ве­че­ских эмо­ций и когни­тив­ных состо­я­ний, помо­гая в диа­гно­сти­ке пси­хи­че­ско­го здоровья;

–      рас­ши­ре­ние диа­гно­сти­че­ско­го инстру­мен­та­рия: ИИ может раз­ра­бо­тать более точ­ные диа­гно­сти­че­ские инстру­мен­ты пси­хи­че­ских забо­ле­ва­ний, ана­ли­зи­руя речь, мими­ку и актив­ность в соци­аль­ных сетях;

–      ней­ро­на­у­ки и иссле­до­ва­ния моз­га: ИИ может улуч­шить пони­ма­ние рабо­ты моз­га и его свя­зи с пове­де­ни­ем и пси­хи­че­ским здо­ро­вьем, ана­ли­зи­руя слож­ные ней­рон­ные данные;

–    обу­че­ние и обра­зо­ва­ние: ИИ может про­из­ве­сти рево­лю­цию в обу­че­нии пси­хо­ло­гов с помо­щью моде­ли­ро­ва­ния и интер­ак­тив­ной сре­ды обучения;

–     про­фи­лак­ти­че­ское пси­хи­че­ское здо­ро­вье: ИИ может ана­ли­зи­ро­вать тен­ден­ции для выяв­ле­ния фак­то­ров рис­ка про­блем пси­хи­че­ско­го здо­ро­вья, что при­во­дит к раз­ра­бот­ке про­фи­лак­ти­че­ских стратегий;

–     мони­то­ринг и обрат­ная связь в реаль­ном вре­ме­ни: носи­мые устрой­ства и устрой­ства со встро­ен­ным ИИ могут обес­пе­чи­вать мони­то­ринг пси­хо­ло­ги­че­ских состо­я­ний в реаль­ном вре­ме­ни и немед­лен­ную обрат­ную связь;

–      ней­ро­био­ло­ги­че­ская инте­гра­ция: ИИ может инте­гри­ро­вать резуль­та­ты ней­ро­био­ло­гии в пси­хо­ло­ги­че­скую практику;

–       доступ­ность и инклю­зив­ность: инстру­мен­ты, осно­ван­ные на ИИ, могут сде­лать пси­хо­ло­ги­че­скую помощь более доступ­ной, раз­ру­шая барье­ры, свя­зан­ные с гео­гра­фи­че­ским и соци­аль­но-эко­но­ми­че­ским статусом.

В целом, буду­щее ИИ в пси­хо­ло­ги­че­ской нау­ке рас­смат­ри­ва­ет­ся как пре­об­ра­зу­ю­щее, спо­соб­ное про­из­ве­сти рево­лю­цию в иссле­до­ва­ни­ях, тера­пии, диа­гно­сти­ке и обра­зо­ва­нии. Одна­ко эти дости­же­ния сопря­же­ны с эти­че­ски­ми про­бле­ма­ми, кото­рые тре­бу­ют тща­тель­но­го подхода».

Обсуждение

Иссле­до­ва­ние пока­за­ло, что каче­ство отве­тов ChatGPT зави­сит от струк­ту­ри­ро­ва­ния запро­сов. Про­стые запро­сы без дета­лей при­во­дят к крат­ким отве­там, а деталь­ное опи­са­ние роли, кон­тек­ста и тре­бо­ва­ний улуч­ша­ет резуль­та­ты (Ventura & Filho, 2024; Kohnke et al., 2023). 

Опти­маль­ный раз­мер запро­са на рус­ском язы­ке состав­ля­ет до 13 тысяч зна­ков. Повто­ре­ние запро­са от 3 до 6 раз улуч­ша­ет ана­лиз и точ­ность ответов. 

Иссле­до­ва­ние не поз­во­ли­ло сде­лать одно­знач­ных выво­дов о вли­я­нии поряд­ка сле­до­ва­ния вопро­сов, что соот­вет­ству­ет резуль­та­там по пони­ма­нию кау­заль­ных свя­зей ChatGPT (Kim et al., 2024). Про­бле­ма лож­ных отве­тов тре­бу­ет раз­ра­бот­ки мето­дов про­вер­ки досто­вер­но­сти инфор­ма­ции и источ­ни­ков (Kitamura, 2023; Elkhatat, 2023).

В рабо­тах, посвя­щен­ных иссле­до­ва­нию буду­ще­го пси­хо­ло­гии, осно­ван­ных на интер­вью, как пра­ви­ло, не экс­пли­ци­ру­ет­ся его схе­ма (Гри­ши­на, Нестик, 2019; Кор­ни­ло­ва, Нестик, 2019). Про­во­дит­ся либо опрос груп­пы экс­пер­тов по несколь­ким вопро­сам обще­го пла­на (Phelps, 2013), либо про­во­дит­ся неструк­ту­ри­ро­ван­ное интер­вью по теме пси­хо­ло­гии буду­ще­го с отдель­ны­ми выда­ю­щи­ми­ся пред­ста­ви­те­ля­ми науч­но­го сооб­ще­ства по тому или ино­му направ­ле­нию пси­хо­ло­гии (Box-Steffensmeier et al., 2022).

Исполь­зо­ва­ние мето­да иссле­до­ва­тель­ско­го интер­вью по С. Ква­ле поз­во­ля­ет широ­ко и глу­бо­ко охва­тить раз­лич­ные аспек­ты буду­ще­го пси­хо­ло­ги­че­ской нау­ки, оце­нить пер­спек­ти­вы пси­хо­ло­ги­че­ской нау­ки в целом. 

Есте­ствен­но, обшир­ное и дета­ли­зи­ро­ван­ное интер­вью услож­ня­ет про­цесс сбо­ра дан­ных, но в слу­чае интер­вью с ChatGPT это вполне оправ­да­но. Мож­но ука­зать и дру­гие досто­ин­ства мето­да иссле­до­ва­тель­ско­го интер­вью с ChatGPT:

1. Гиб­кость. ChatGPT лег­ко адап­ти­ру­ет­ся к самым раз­лич­ным темам и вопро­сам в ходе интер­вью, что поз­во­ля­ет иссле­до­ва­те­лю глуб­же изу­чать инте­ре­су­ю­щие аспекты.
2. Доступ­ность. Исполь­зо­ва­ние GPT для интер­вью удоб­но и не тре­бу­ет физи­че­ско­го при­сут­ствия участ­ни­ков, что сни­жа­ет орга­ни­за­ци­он­ные затра­ты и время.
3. Мас­шта­би­ру­е­мость. ChatGPT поз­во­ля­ет про­во­дить мно­же­ство интер­вью (в т. ч. и повтор­ных), зада­вая роли экс­пер­тов по раз­лич­ным направ­ле­ни­ям пси­хо­ло­ги­че­ской нау­ки в раз­лич­ных соци­аль­ных ситуациях.
4. Ана­лиз дан­ных. ChatGPT может помочь в ана­ли­зе полу­чен­ных тек­сто­вых дан­ных, выяв­ляя клю­че­вые темы и тенденции.

Одна­ко оче­вид­ны и огра­ни­че­ния иссле­до­ва­ния буду­ще­го пси­хо­ло­гии мето­дом иссле­до­ва­тель­ско­го интер­вью с ChatGPT. Так, отве­ты ChatGPT могут быть огра­ни­че­ны его обу­ча­ю­щи­ми дан­ны­ми и алго­рит­ма­ми, что может не пол­но­стью отра­жать пол­но­ту мне­ний и идей. При этом суще­ствен­но сни­жа­ет­ся каче­ство отве­тов на слож­но сфор­му­ли­ро­ван­ные запро­сы и/или запро­сы, каса­ю­щи­е­ся слож­ной тематики. 

Так­же сле­ду­ет отме­тить, что GPT пло­хо диф­фе­рен­ци­ру­ет пред­мет­ное содер­жа­ние пер­спек­тив­ных пси­хо­ло­ги­че­ских иссле­до­ва­ний, пер­спек­тив­ные под­хо­ды к иссле­до­ва­ни­ям и инно­ва­ци­он­ные мето­ды исследований.

Содер­жа­тель­ный ана­лиз дан­ных иссле­до­ва­тель­ско­го интер­вью про­во­дил­ся по четы­рем иссле­до­ва­тель­ским вопро­сам. Одна­ко в боль­шин­стве лите­ра­тур­ных источ­ни­ков обсуж­да­ет­ся лишь одно направ­ле­ние – опре­де­ле­ние акту­аль­ных и/или пер­спек­тив­ных иссле­до­ва­ний пси­хо­ло­гии будущего. 

Основ­ные тен­ден­ции раз­ви­тия пси­хо­ло­ги­че­ской нау­ки вклю­ча­ют объ­еди­не­ние раз­ных направ­ле­ний на осно­ве наук о моз­ге и гене­ти­ке, иссле­до­ва­ния на боль­ших выбор­ках, при­вер­жен­ность прин­ци­пам «откры­той нау­ки», вос­про­из­во­ди­мость резуль­та­тов и изу­че­ние пси­хо­ло­ги­че­ских явле­ний в реаль­ных условиях. 

Клю­че­вые вызо­вы свя­за­ны с раз­ви­ти­ем циф­ро­вых тех­но­ло­гий, вклю­чая ана­лиз боль­ших дан­ных, исполь­зо­ва­ние искус­ствен­но­го интел­лек­та, вир­ту­аль­ной реаль­но­сти, «умных» мате­ри­а­лов и интер­фей­сов «мозг – ком­пью­тер» (Юре­вич и др., 2018).

По дан­ным экс­перт­но­го опро­са в Инсти­ту­те пси­хо­ло­гии РАН, пси­хо­ло­гия в буду­щем пред­став­ля­ет­ся как муль­ти­па­ра­диг­маль­ная и меж­дис­ци­пли­нар­ная дис­ци­пли­на (Нестик и др., 2016). 

Биб­лио­мет­ри­че­ский ана­лиз пер­спек­тив­ных направ­ле­ний пси­хо­ло­ги­че­ских иссле­до­ва­ний за пери­од с 2010 по 2019 год, пред­став­лен­ных на плат­фор­ме Web of Science, пока­зы­ва­ет, что из всех пуб­ли­ка­ций по теме «Пси­хо­ло­гия» меж­дис­ци­пли­нар­ные иссле­до­ва­ния состав­ля­ют более 26 %. 

При этом из 63 пер­спек­тив­ных направ­ле­ний иссле­до­ва­ний буду­ще­го наи­бо­лее дина­мич­но раз­ви­ва­ют­ся иссле­до­ва­ния в рам­ках Social media, Big Data, Artificial Intelligence, Internet of Things, Virtual Reality, Deep Learning, 5G, UAV, а наи­боль­ший вклад пси­хо­ло­ги­че­ских иссле­до­ва­ний при­шел­ся на такие направ­ле­ния, как Software, Social networks, Social media (Зуев, 2020). Полу­чен­ные резуль­та­ты вполне сопо­ста­ви­мы с дан­ны­ми иссле­до­ва­тель­ско­го интер­вью с ChatGPT. 

Одна­ко сле­ду­ет ука­зать, что GPT выде­лил более 70 пер­спек­тив­ных направ­ле­ний имен­но в пси­хо­ло­гии, предо­став­ляя подроб­ные опи­са­ния, кото­рые ока­за­лись более струк­ту­ри­ро­ван­ны­ми и инфор­ма­тив­ны­ми по срав­не­нию с тек­ста­ми интер­вью от веду­щих спе­ци­а­ли­стов (Box-Steffensmeier et al., 2022). 

Сле­ду­ет так­же ука­зать на то, что при иссле­до­ва­нии пси­хо­ло­гии буду­ще­го путем экс­перт­ных опро­сов и/или биб­лио­мет­ри­че­ско­го ана­ли­за не диф­фе­рен­ци­ру­ют­ся дан­ные, отно­ся­щи­е­ся к дизай­ну исследования.

Полу­чен­ные резуль­та­ты, веро­ят­но, могут быть интер­пре­ти­ро­ва­ны как струк­ту­ри­ро­ван­ные пред­став­ле­ния о буду­щем науч­ной пси­хо­ло­гии, кри­стал­ли­зо­ван­ные в боль­шой язы­ко­вой моде­ли OpenAI. 

С опре­де­лен­ным допу­ще­ни­ем мож­но ска­зать, что, по ана­ло­гии с извест­ным выра­же­ни­ем «Vox pópuli vox Déi», содер­жа­ние отве­тов GPT – это обще­ствен­ное мне­ние, зафик­си­ро­ван­ное в кор­пу­се тек­стов из Интер­не­та по пово­ду буду­ще­го пси­хо­ло­гии. Но, в отли­чие от тра­ди­ци­он­ных опро­сов, где наи­бо­лее зна­чи­мый фак­тор досто­вер­но­сти выяв­лен­но­го обще­ствен­но­го мне­ния – репре­зен­та­тив­ность выбор­ки, в иссле­до­ва­тель­ском интер­вью с ChatGPT выяв­лен­ные пред­став­ле­ния зави­сят от каче­ства запро­са и про­ра­бо­тан­но­сти схе­мы интервью.

Выводы

В ходе иссле­до­ва­ния мы реша­ли несколь­ко задач, пер­вой из кото­рых была зада­ча ана­ли­за вза­и­мо­дей­ствия с ChatGPT для опре­де­ле­ния опти­маль­ных пара­мет­ров запроса. 

Уста­нов­ле­но, что дета­ли­за­ция промп­тов, вклю­чая ука­за­ние роли, кон­тек­ста и спе­ци­фи­че­ских тре­бо­ва­ний к отве­ту, спо­соб­ству­ет повы­ше­нию пол­но­ты и каче­ства ответов. 

Опре­де­ле­ны пре­дел дли­ны промп­тов и коли­че­ство опти­маль­ных повто­ров. Выяв­ле­ны про­бле­мы с вери­фи­ка­ци­ей лите­ра­тур­ных источ­ни­ков: ChatGPT часто предо­став­ля­ет невер­ные и/или несу­ще­ству­ю­щие источники.

Ана­лиз дан­ных интер­вью пока­зал, что GPT пло­хо раз­ли­ча­ет мето­ды и мето­до­ло­гию, не выда­ет содер­жа­тель­ных отве­тов с исполь­зо­ва­ни­ем слов «пара­диг­ма» и «про­бле­ма». Тем не менее неко­то­рые суще­ствен­ные, на наш взгляд, трен­ды про­бле­ма­ти­ки и мето­до­ло­гии пси­хо­ло­гии GPT ука­зал: широ­кое при­ме­не­ние в пси­хо­ло­ги­че­ских иссле­до­ва­ни­ях ИИ, мето­дов мета­а­на­ли­за и систе­ма­ти­че­ских обзо­ров, исполь­зо­ва­ние Big Data и мето­дов их обра­бот­ки, инте­гра­ция раз­лич­ных под­хо­дов и мето­дов, повы­ше­ние стан­дар­тов откры­то­сти и про­зрач­но­сти, раз­ви­тие мето­дов ней­ро­и­ми­джин­га, вир­ту­аль­ной реаль­но­сти, мони­то­рин­га пове­де­ния в есте­ствен­ной сре­де с помо­щью носи­мых устройств и/или мобиль­ных приложений.

В ходе интер­вью выяв­ле­но 73 акту­аль­ных направ­ле­ния иссле­до­ва­ния пси­хо­ло­гии буду­ще­го, раз­де­лен­ных на два клас­са: направ­ле­ния пси­хо­ло­ги­че­ских иссле­до­ва­ний, опре­де­ля­е­мые их пред­ме­том, и направ­ле­ния, исполь­зу­ю­щие опре­де­лен­ный метод и/или методику.

Ана­лиз мате­ри­а­лов в рам­ках тре­тье­го иссле­до­ва­тель­ско­го вопро­са пока­зал, что дизайн пси­хо­ло­ги­че­ских иссле­до­ва­ний в буду­щем может пре­тер­петь ряд изме­не­ний. В нем шире будут исполь­зо­вать­ся Big Data и мето­ды машин­но­го обу­че­ния, для него ста­нет типич­ным меж­дис­ци­пли­нар­ный и муль­ти­ме­тод­ный под­ход, уси­лит­ся про­дви­же­ние прин­ци­пов откры­то­сти и транспарентности.

В дизайне буду­ще­го ста­нут широ­ко исполь­зо­вать­ся тех­но­ло­гии моде­ли­ро­ва­ния и вир­ту­аль­ной реаль­но­сти, уси­лит­ся ори­ен­та­ция на куль­тур­ные раз­ли­чия и пси­хо­ло­ги­че­ское мно­го­об­ра­зие, пред­по­ла­га­ет­ся про­дви­же­ние кол­ла­бо­ра­ций и сле­до­ва­ние прин­ци­пам «откры­той науки».

Меж­дис­ци­пли­нар­ный харак­тер буду­ще­го пси­хо­ло­ги­че­ских иссле­до­ва­ний под­чер­ки­ва­ет­ся боль­шин­ством иссле­до­ва­те­лей по дан­ной про­бле­ма­ти­ке. В ходе интер­вью с ChatGPT были выяв­ле­ны четы­ре наи­бо­лее веро­ят­ных направ­ле­ния инте­гра­ции пси­хо­ло­гии с дру­ги­ми нау­ка­ми: искус­ствен­ный интел­лект, ней­ро­на­у­ки, гене­ти­ка и эпи­ге­не­ти­ка, а так­же соци­аль­ные и гума­ни­тар­ные науки.

Полу­чен­ные резуль­та­ты могут быть при­ме­не­ны для прак­ти­че­ско­го исполь­зо­ва­ния в пла­ни­ро­ва­нии пер­спек­тив­ных направ­ле­ний иссле­до­ва­ний в пси­хо­ло­гии, вклю­чая инте­гра­цию с новы­ми тех­но­ло­ги­я­ми, таки­ми как искус­ствен­ный интел­лект, вир­ту­аль­ная реаль­ность и ана­лиз боль­ших дан­ных. Выяв­лен­ные тен­ден­ции поз­во­лят созда­вать меж­дис­ци­пли­нар­ные проекты,

осно­ван­ные на клю­че­вых трен­дах, таких как ней­ро­на­у­ки, гене­ти­ка и онлайн-тера­пия. Резуль­та­ты иссле­до­ва­ния так­же могут быть исполь­зо­ва­ны для раз­ра­бот­ки обра­зо­ва­тель­ных про­грамм, вклю­ча­ю­щих обу­че­ние сту­ден­тов рабо­те с боль­ши­ми язы­ко­вы­ми моде­ля­ми и ана­ли­зу пред­став­ле­ний о буду­щем науки. 

Кро­ме того, под­хо­ды к фор­ми­ро­ва­нию промп­тов и ана­ли­зу дан­ных ChatGPT най­дут при­ме­не­ние в опти­ми­за­ции кон­суль­та­тив­ных прак­тик, обра­зо­ва­тель­ных задач и иссле­до­ва­тель­ских процессов.

Резуль­та­ты иссле­до­ва­ния име­ют опре­де­лен­ные огра­ни­че­ния, кото­рые необ­хо­ди­мо учи­ты­вать. Они свя­за­ны, в первую оче­редь, с харак­те­ром дан­ных, на кото­рых обу­че­на модель GPT – инфор­ма­ция акту­аль­на лишь до сен­тяб­ря 2021 года, что может сни­жать ее при­ме­ни­мость в совре­мен­ных контекстах. 

Суще­ствен­ным пре­пят­стви­ем так­же явля­ет­ся про­бле­ма «гал­лю­ци­ни­ро­ва­ния» – гене­ра­ция прав­до­по­доб­ных, но недо­сто­вер­ных дан­ных, что тре­бу­ет тща­тель­ной про­вер­ки ответов.

Финан­си­ро­ва­ние: Иссле­до­ва­ние выпол­не­но за счет гран­та Рос­сий­ско­го науч­но­го фон­да № 24-28-00364. 

Список литературы

1. Гри­ши­на Н.В., Нестик Т.А. Интер­вью с Н.В. Гри­ши­ной о буду­щем пси­хо­ло­гии // Инсти­тут пси­хо­ло­гии Рос­сий­ской ака­де­мии наук. Соци­аль­ная и эко­но­ми­че­ская пси­хо­ло­гия. 2019. Т. 4. № 4 (16). С. 205–223.
2. Гусель­це­ва М.А. Пер­спек­ти­вы раз­ви­тия пси­хо­ло­ги­че­ско­го зна­ния: блеск и нище­та про­гно­зов // Пси­хо­ло­ги­че­ское зна­ние: Совре­мен­ное состо­я­ние и пер­спек­ти­вы раз­ви­тия / под ред. А.Л. Журавле­ва, А.В. Юре­ви­ча. М. : Изд-во ИПРАН, 2018. С. 628–670
3. Зуев К.Б. Биб­лио­мет­ри­че­ский ана­лиз пер­спек­тив­ных направ­ле­ний пси­хо­ло­ги­че­ских иссле­до­ва­ний // Вест­ник Яро­слав­ско­го госу­дар­ствен­но­го уни­вер­си­те­та им. П.Г. Деми­до­ва. Серия Гума­ни­тар­ные нау­ки. 2020. № 2 (52). С. 114–119.
4. Ква­ле С. Иссле­до­ва­тель­ское интер­вью. М. : Смысл, 2003. 301 с.
5. Кор­ни­ло­ва Т.В., Нестик Т.А. Интер­вью с Т.В. Кор­ни­ло­вой о буду­щем пси­хо­ло­гии // Инсти­тут пси­хо­ло­гии Рос­сий­ской ака­де­мии наук. Соци­аль­ная и эко­но­ми­че­ская пси­хо­ло­гия. 2019. Т. 4. № 4 (16). С. 224–271.
6. Нестик Т.А. Раз­ви­тие циф­ро­вых тех­но­ло­гий и буду­щее пси­хо­ло­гии // Вест­ник Мос­ков­ско­го госу­дар­ствен­но­го област­но­го уни­вер­си­те­та. Серия: Пси­хо­ло­ги­че­ские нау­ки. 2017. № 3. С. 6–15.
7. Нестик Т.А., Журавлев А.Л., Юре­вич А.В. Про­гноз раз­ви­тия пси­хо­ло­ги­че­ской нау­ки и прак­ти­ки к 2030 г. // Нау­ка. Куль­ту­ра. Обще­ство. 2016. № 2. С. 5–16.
8. Смит Н. Совре­мен­ные систе­мы пси­хо­ло­гии / пер. с англ. под общ. ред. А.А. Алек­се­е­ва. СПб. : Прай­мев­рознак, 2003. 384 с.
9. Юре­вич А.В., Журавлев А.Л., Нестик Т.А. Циф­ро­вая рево­лю­ция и буду­щее пси­хо­ло­гии: к про­гно­зу раз­ви­тия пси­хо­ло­ги­че­ской нау­ки и прак­ти­ки // Инсти­тут пси­хо­ло­гии Рос­сий­ской ака­де­мии наук. Соци­аль­ная и эко­но­ми­че­ская пси­хо­ло­гия. 2018. Т. 3. № 1 (9). С. 6–19.
10. Box-Steffensmeier J.M., Burgess J., Corbetta M., Crawford K., Duflo E., Fogarty L., Gopnik A., Hanafi S., Herrero M., Hong Y. Y., Kameyama Y., Lee T. M. C., Leung G. M., Nagin D. S., Nobre A. C., Nordentoft M., Okbay A., Perfors A., Rival L. M., Sugimoto C.R., Tungodden B., Wagner C. The future of human behaviour research // Nature Human Behaviour. 2022. Vol. 6. Pp. 15–24. https://doi.org/10.1038/s41562-021-01275-6
11. Chattoe-Brown E. Is agent-based modelling the future of prediction? // International Journal of Social Research Methodology. 2023. Vol. 26. No 2. Pp. 143–155. https://doi.org/10.1080/13645579.2022.2137923
12. Chen K.-H., Hsu L.-P. Visioning the future: Evaluating learning outcomes and impacts of futures-oriented education // Journal of Futures Studies. 2020. Vol. 24. No 4. Pp. 103–116. https://doi.org/10.6531/JFS.202003_24(3).0002
13. Dror Y. Some fundamental philosophical, psychological and intellectual assumptions of futures studies // Ciba Foundation Symposium 36 — The Future as an Academic Discipline / ed. by G. E. W. Wolstenholme and M. O’Connor. Amsterdam : Ciba Foundation, 1975. Pp. 145–165. https://doi.org/10.1002/9780470720189.ch10
14. Elkhatat A.M. Evaluating the authenticity of ChatGPT responses: a study on text-matching // International Journal for Educational Integrity. 2023. Vol. 19. № No 1. Pp. 2–23. https://doi.org/10.1007/s40979-023-00137-0
15. Fathullah M.A., Subbarao A., Muthaiyah S. Methodological investigation: Traditional and systematic reviews as preliminary findings for Delphi technique // International Journal of Qualitative Methods. 2023. Vol. 22. July 2023. Р. 7. https://doi.org/10.1177/16094069231190747
16. Giorgi A., Giorgi В. Phenomenological psychology // Handbook of Qualitative Research in Psychology / еd. by C. Wilig, W. Stainton-Rogers. London : Sage Publications, 2008. Pp. 165–178.
17. Glenn J. The futures wheel // Futures Research Methodology — Version 3.0 / ed. by J. C. Glenn, T. J. Gordon. Washington : The Millennium Project, 2009. URL: https://millennium-project.org/ publications-2/futures-research-methodology-version-3-0-2/ (assessed 20 March 2024).
18. Inayatullah S. Futures studies: Theories and methods // There’s a Future: Visions for a Better World. Madrid : BBVA, 2012. URL: methods-published-version-2013-with-pics.pdf (assessed 20 March 2024).
19. Kim Y., Lee J., Kim S., Park J., Kim J. Understanding users’ dissatisfaction with ChatGPT responses: Types, resolving tactics, and the effect of knowledge level // Proceedings of the 29th International Conference on Intelligent User Interfaces (IUI ’24). 2024, New York, NY, USA : Association for Computing Machinery, 2024. Pp. 385–404. https://doi.org/10.1145/3640543.3645148
20. Kitamura F.C. ChatGPT is shaping the future of medical writing but still requires human judgment // Radiology. 2023. Vol. 307. e230171. https://doi.org/10.1148/radiol.230171 Kohnke L., Moorhouse B., Zou D. ChatGPT for language teaching and learning // RELC Journal. 2023. Vol. 54. No 2. Pp. 537–550. https://doi.org/10.1177/00336882231162868
21. Liu J. ChatGPT: perspectives from human-computer interaction and psychology // Frontiers in Artificial Intelligence. 2024.Vol. 7.Article 1418869. https://doi.org/10.3389/frai.2024.1418869 Magruk A. Uncertainties, knowledge, and futures in foresight studies – A case of the Industry 4.0 // Foresight and STI Governance. 2020. Vol. 14. No 4. Pp. 20–33. https://doi.org/10.17323/2500-2597.2020.4.20.33
22. Mardis M.A., Hoffman E.S., Rich P.J. Trends and issues in qualitative research methods // Handbook of Research on Educational Communications and Technology / еd. by J. Spector, M. Merrill, J. Elen, M. Bishop. New York, NY : Springer, 2014. Pp. 173–193. https://doi.org/10.1007/978-1-4614-3185-5_15
23. McPherson S., Reese C., Wendler M.C. Methodology update: Delphi studies // Nursing Research.2018.Vol.67.No5.Pp.404–410.https://doi.org/10.1097/NNR.0000000000000297 Methods for future studies – 2021 edition / еd. by C. Passos, C. Souza. Rio de Janeiro : Laboratório de Simulações e Cenários, 2021. 40 p. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.18003.50720
24. Monti C., Pangallo M., De Francisci Morales G., Bonchi F. On learning agent-based models from data // Scientific Reports. 2023. Vol. 13. No 1. Article 9268. https://doi.org/10.1038/s41598-023-35536-3
25. Naisola-Ruiter V. The Delphi technique: A tutorial // Research in Hospitality Management. 2022. Vol. 12. No 1. Pp. 91–97. https://doi.org/10.1080/22243534.2022.2080942
26. Robinson C.V., Ahmad F., Simmons J. E. L. Consolidation and fragmentation in environmental scanning: A review and research agenda // Long Range Planning. 2021. Vol. 54. No 3. Article 101997. https://doi.org/10.1016/j.lrp.2020.101997
27. Saleh M., Agami N., Omran A., El-Shishiny H. A survey on futures studies methods // INFOS2008 Proceedings. Cairo : Cairo University, Faculty of Computers & Information, 2008. Pp. 38–46.
28. Sardesai S., Stute M., Kamphues J. A methodology for future scenario planning // Next generation supply chains: A roadmap for research and innovation / ed. by R. Fornasiero, S. Sardesai, A.C. Barros, A. Matopoulos. Cham : Springer Cham, 2021. Pp. 35–59. https://doi.org/10.1007/978-3-030-63505-3_2
29. Sedighi E., Salmanmahini A., Daliri H., Fath B.D., Mirkarimi S. The analysis of scenario planning in foresight and frameworks of quantitative and qualitative methods in futures studies // Strategic Management & Futures Studies. Vol. 4. No. 2. 2022. Pp. 1–27.
30. Schuck S., Aubusson P., Burden K., Brindley S. Futures methodology: Approaches, methods, tools and techniques // Schuck S., Aubusson P., Burden K., Brindley S. Uncertainty in teacher education futures. Singapore: Springer, 2018. Pp. 77–97. https://doi.org/10.1007/978981-10-8246-7_6
31. Stone G. Making simulations future proof // The Journal of Defense Modeling and Simulation. 2023. Vol. 20. No 4. Pp. 429–430. https://doi.org/10.1177/15485129221097725
32. Thayer J. F., Mather M., Koenig J. Stress and aging: A neurovisceral integration perspective // Psychophysiology. 2021. Vol. 58. No 7. e13804. https://doi.org/10.1111/psyp.13804
33. The psychology of thinking about the future / ed. by G. Oettingen, A. T. Sevincer, P. Gollwitzer. New York, NY: The Guilford Press, 2018. 554 p.
34. Ventura М., Filho А. ChatGPT: limitations, challenges and potential applications // Brazilian Journal of Science. 2024. Vol. 3. No 1. Pp. 65–68. https://doi.org/10.14295/bjs.v3i1.427
35. Weimer-Jehle W. Cross-impact balances: A system-theoretical approach to cross-impact analysis // Technological Forecasting and Social Change. 2006. Vol. 73. No 4. Pp. 334–361. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2005.06.005
36. Zackery A., Shariatpanahi P., Zolfagharzadeh M.M., Pourezzat A.A. Toward a simulated replica of futures: Classification and possible trajectories of simulation in futures studies // Futures. 2016. Vol. 81. Pp. 40–53. https://doi.org/10.1016/j.futures.2015.11.002

ПРИЛОЖЕНИЕ

Вопросы для проведения интервью с GPT о будущем психологии

Вводные, общие вопросы о психологии будущего

1. Какие науч­ные дости­же­ния вы ожи­да­е­те в обла­сти психологии?
2. Что необыч­но­го появит­ся в пси­хо­ло­ги­че­ской нау­ке будущего?
3. Какой будет науч­ная ком­му­ни­ка­ция в обла­сти пси­хо­ло­гии в будущем? 

Проблемы, парадигмы, методология психологии будущего

1. Суще­ству­ют ли какие-либо новые пси­хо­ло­ги­че­ские тео­рии и/или кон­цеп­ции, кото­рые вы счи­та­е­те осо­бен­но многообещающими?
2. Что каса­ет­ся мето­до­ло­гий иссле­до­ва­ния, какие инно­ва­ции или под­хо­ды ста­нут более рас­про­стра­нен­ны­ми в пси­хо­ло­ги­че­ской нау­ке в будущем?
3. Как может изме­нить­ся ланд­шафт пара­дигм в пси­хо­ло­ги­че­ской науке?
4. Какие про­бле­мы заслу­жи­ва­ют иссле­до­ва­ния в пси­хо­ло­ги­че­ской науке?
5. В рам­ках какой мето­до­ло­гии будут осу­ществ­лять­ся пси­хо­ло­ги­че­ские иссле­до­ва­ния в будущем?
6. По каким кри­те­ри­ям сле­ду­ет опре­де­лять пер­спек­тив­ность иссле­до­ва­ния в пси­хо­ло­ги­че­ской науке?
7. С каки­ми про­бле­ма­ми столк­нет­ся пси­хо­ло­ги­че­ская нау­ка в будущем?
8. Какие про­бле­мы пси­хо­ло­ги­че­ской нау­ки ста­нут наи­бо­лее пер­спек­тив­ны­ми в будущем?
9. Какие про­бле­мы пси­хо­ло­ги­че­ской нау­ки будут реше­ны в будущем?
10. Пред­ставь­те, что вы исто­рик пси­хо­ло­гии. Куда дви­жет­ся пси­хо­ло­ги­че­ская наука?
11. Как вы види­те раз­ви­тие пси­хо­ло­ги­че­ской нау­ки на уровне парадигм?
12. Каким вы види­те буду­щее пси­хо­ло­ги­че­ской нау­ки с точ­ки зре­ния про­грес­са в мето­до­ло­гии исследования?
13. Какие новые пара­диг­мы появят­ся в пси­хо­ло­ги­че­ских иссле­до­ва­ни­ях будущего?
14. Суще­ству­ют ли какие-либо потен­ци­аль­ные огра­ни­че­ния или рис­ки, свя­зан­ные с буду­щим раз­ви­ти­ем пси­хо­ло­ги­че­ской науки?

Дизайн исследования психологии будущего

1. Как может изме­нить­ся дизайн иссле­до­ва­ний в пси­хо­ло­гии будущего?
2. Как может изме­нить­ся под­ход к выдви­же­нию гипо­тез в пси­хо­ло­ги­че­ской науке?
3. Как долж­на изме­нить­ся орга­ни­за­ция пси­хо­ло­ги­че­ско­го иссле­до­ва­ния в будущем?
4. Какие прин­ци­пи­аль­но новые эта­пы иссле­до­ва­ния появят­ся в пси­хо­ло­ги­че­ских иссле­до­ва­ни­ях будущего?
5. Какие новые иссле­до­ва­тель­ские зада­чи появят­ся в пси­хо­ло­ги­че­ской нау­ке в будущем?
6. Какие иссле­до­ва­тель­ские вопро­сы будут акту­аль­ны­ми в науч­ной пси­хо­ло­гии будущего?
7. Как в буду­щем изме­нит­ся под­ход к выбо­ру зада­чи иссле­до­ва­ния в обла­сти психологии?
8. Как изме­нят­ся зада­чи иссле­до­ва­ния в пси­хо­ло­гии будущего?
9. Как могут раз­ви­вать­ся мето­ды иссле­до­ва­ния в пси­хо­ло­гии будущего?
10. Счи­та­е­те ли вы, что корот­кие фор­мы опро­сов ста­нут пер­спек­тив­ным иссле­до­ва­тель­ским инстру­мен­том в пси­хо­ло­гии будущего?
11. Какие пси­хо­ло­ги­че­ские мето­ды иссле­до­ва­ния пред­став­ля­ют­ся вам наи­бо­лее перспективными?
12. Каким вы види­те буду­щее пси­хо­ло­ги­че­ской нау­ки с точ­ки зре­ния про­грес­са в мето­дах исследования?
13. Какие мето­ды иссле­до­ва­ния в пси­хо­ло­ги­че­ской нау­ке изме­нят­ся ради­каль­ным обра­зом в будущем?
14. Какие мето­ды иссле­до­ва­ния пред­по­чти­тель­ны в пси­хо­ло­ги­че­ских иссле­до­ва­ни­ях будущего?
15. Как изме­нит­ся сбор дан­ных в пси­хо­ло­ги­че­ских иссле­до­ва­ни­ях будущего?
16. Как будет осу­ществ­лять­ся обра­бот­ка дан­ных в пси­хо­ло­гии будущего?
17. Какие мето­ды обра­бот­ки дан­ных будут пре­ва­ли­ро­вать в пси­хо­ло­гии будущего?
18. Как искус­ствен­ный интел­лект и машин­ное обу­че­ние могут быть инте­гри­ро­ва­ны в пси­хо­ло­ги­че­ские иссле­до­ва­ния и прак­ти­ку в будущем?
19. Какие новые спо­со­бы интер­пре­та­ции резуль­та­тов появят­ся в пси­хо­ло­гии в будущем?
20. Суще­ству­ют ли какие-либо эти­че­ские сооб­ра­же­ния, кото­рые долж­ны учи­ты­вать пси­хо­ло­ги при внед­ре­нии новых тех­но­ло­гий или инно­ва­ци­он­ных под­хо­дов в свою прак­ти­ку или исследования?
21. Пред­ви­ди­те ли вы какие-либо эти­че­ские про­бле­мы при внед­ре­нии новых тех­но­ло­гий в пси­хо­ло­ги­че­скую науку?
22. Какие эти­че­ские про­бле­мы ста­нут акту­аль­ны­ми в пси­хо­ло­ги­че­ских иссле­до­ва­ни­ях будущего?
23. Како­вы пока­за­те­ли оцен­ки эффек­тив­но­сти науч­ной дея­тель­но­сти в пси­хо­ло­ги­че­ской нау­ке будущего?

Актуальные направления исследования психологии будущего

1. Каких дости­же­ний вы ожи­да­е­те в обла­сти пси­хо­ло­гии и как они могут спо­соб­ство­вать повы­ше­нию бла­го­со­сто­я­ния отдель­ных людей и сообществ?
2. Как, по ваше­му мне­нию, пси­хо­ло­ги­че­ская нау­ка адап­ти­ру­ет­ся к реше­нию потен­ци­аль­ных про­блем, свя­зан­ных с пси­хи­че­ским здо­ро­вьем и благополучием?
3. Какие теку­щие обла­сти пси­хо­ло­ги­че­ских иссле­до­ва­ний, по ваше­му мне­нию, будут ста­но­вить­ся все более важ­ны­ми в будущем?
4. Какие новые обла­сти и под­хо­ды в пси­хо­ло­ги­че­ской нау­ке пред­став­ля­ют­ся вам осо­бен­но инте­рес­ны­ми или мно­го­обе­ща­ю­щи­ми в будущем?
5. На ваш взгляд, какие клю­че­вые обла­сти пси­хо­ло­ги­че­ской нау­ки тре­бу­ют даль­ней­ших иссле­до­ва­ний в будущем?
6. Какие направ­ле­ния иссле­до­ва­ний оста­ют­ся terra incognita в пси­хо­ло­ги­че­ской науке?
7. Гово­ря о terra incognita, что, по ваше­му мне­нию, в конеч­ном ито­ге ока­жет­ся в цен­тре вни­ма­ния психологов?
8. В каких обла­стях пси­хо­ло­ги­че­ской нау­ки мож­но ожи­дать про­ры­вов в будущем?
9. Какие обла­сти пси­хо­ло­ги­че­ской нау­ки будут наи­бо­лее цити­ру­е­мы­ми в будущем?
10. Какие направ­ле­ния пси­хо­ло­ги­че­ской нау­ки будут наи­бо­лее зна­чи­мы­ми в будущем?
11. Какие обла­сти пси­хо­ло­ги­че­ской нау­ки будут наи­бо­лее попу­ляр­ны­ми в будущем?
12. Какие обла­сти пси­хо­ло­ги­че­ской нау­ки вый­дут на пер­вый план в будущем?
13. Какие пси­хо­ло­ги­че­ские иссле­до­ва­ния вне­сут наи­боль­ший вклад в науку?
14. Може­те ли вы при­ве­сти неко­то­рые новые тен­ден­ции или дости­же­ния в обла­сти пси­хо­ло­ги­че­ской нау­ки, кото­рые, по ваше­му мне­нию, будут опре­де­лять ее будущее?
15. Какие про­ры­вы или дости­же­ния в пси­хо­ло­ги­че­ских иссле­до­ва­ни­ях вы ожи­да­е­те в бли­жай­шие годы?
16. Как вы види­те раз­ви­тие пси­хо­ло­ги­че­ской нау­ки в бли­жай­шие десятилетия?
17. Каким вы види­те буду­щее пси­хо­ло­ги­че­ской нау­ки и ее роль в обществе?
18. Какие обла­сти пси­хо­ло­ги­че­ской нау­ки будут наи­бо­лее акту­аль­ны­ми в будущем?
19. Како­вы ожи­да­е­мые вызо­вы, на кото­рые пси­хо­ло­ги­че­ской нау­ке при­дет­ся ответить?

Влияние социальных факторов на будущее психологической науки

1. Как изме­не­ния в обще­стве могут повли­ять на пси­хо­ло­ги­че­скую науку?
2. Учи­ты­вая рас­ту­щую осве­дом­лен­ность обще­ствен­но­сти о про­бле­мах пси­хи­че­ско­го здо­ро­вья, какую, на ваш взгляд, роль сыг­ра­ет пси­хо­ло­ги­че­ская нау­ка в реше­нии этих про­блем в будущем?
3. В све­те недав­них гло­баль­ных собы­тий, таких как пан­де­мия COVID-19, как будет раз­ви­вать­ся пси­хо­ло­ги­че­ская нау­ка, что­бы спра­вить­ся с послед­стви­я­ми для пси­хи­че­ско­го здоровья?
4. Какие изме­не­ния в обще­стве ока­жут наи­боль­шее вли­я­ние на пси­хо­ло­ги­че­ские исследования?
5. Какие соци­аль­ные фак­то­ры ради­каль­но изме­нят пси­хо­ло­ги­че­скую нау­ку в будущем?
6. Как на буду­щее пси­хо­ло­ги­че­ской нау­ки могут повли­ять изме­не­ния в при­о­ри­те­тах финан­си­ро­ва­ния и рас­пре­де­ле­ния ресур­сов на наци­о­наль­ном и меж­ду­на­род­ном уровнях?

Влияние современных технологий на психологию будущего

1. Какие новые тех­но­ло­гии и как повли­я­ют на пси­хо­ло­ги­че­ские иссле­до­ва­ния в будущем?
2. Как широ­кое исполь­зо­ва­ние новых тех­но­ло­гий повли­я­ет на изу­че­ние и пони­ма­ние пси­хо­ло­ги­че­ских про­цес­сов в будущем?
3. Как раз­ви­тие искус­ствен­но­го интел­лек­та повли­я­ет на буду­щие иссле­до­ва­ния в обла­сти психологии?
4. Как изме­нит­ся пси­хо­ло­ги­че­ская нау­ка с пере­хо­дом соци­аль­ной жиз­ни в онлайн среду?
5. Како­во вли­я­ние циф­ро­ви­за­ции на пси­хо­ло­ги­че­скую науку?
6. Как пси­хо­ло­ги­че­ская нау­ка изме­нит­ся с раз­ви­ти­ем инфор­ма­ци­он­ных технологий?
7. Как изме­нит­ся пси­хо­ло­ги­че­ская нау­ка с раз­ви­ти­ем мето­дов ком­пью­тер­ной обра­бот­ки текстов?
8. Какие совре­мен­ные тех­но­ло­гии выве­дут пси­хо­ло­ги­че­скую нау­ку на новый уровень?
9. Какие новые тех­но­ло­гии ока­жут суще­ствен­ное вли­я­ние на пси­хо­ло­ги­че­ские иссле­до­ва­ния в будущем?
10. Как широ­кое исполь­зо­ва­ние мобиль­ных устройств изме­нит пси­хо­ло­ги­че­скую науку?
11. Как раз­ра­бот­ка мобиль­ных при­ло­же­ний изме­нит пси­хо­ло­ги­че­скую науку?
12. Какие рево­лю­ци­он­ные тех­но­ло­гии и как повли­я­ют на пси­хо­ло­ги­че­скую нау­ку в будущем?

Интеграция с другими науками

1. Каким обра­зом, по ваше­му мне­нию, пси­хо­ло­ги­че­ская нау­ка будет инте­гри­ро­вать­ся с дру­ги­ми обла­стя­ми науки?
2. Как меж­дис­ци­пли­нар­ное сотруд­ни­че­ство меж­ду раз­лич­ны­ми обла­стя­ми может спо­соб­ство­вать про­грес­су в пси­хо­ло­ги­че­ских исследованиях?
3. Как вза­и­мо­дей­ствие с дру­ги­ми нау­ка­ми будет фор­ми­ро­вать буду­щее пси­хо­ло­ги­че­ских исследований?
4. Какое буду­щее вы ожи­да­е­те от тран­с­дис­ци­пли­нар­но­сти пси­хо­ло­ги­че­ской науки?
5. Какое буду­щее вы види­те для меж­дис­ци­пли­нар­ных иссле­до­ва­ний на осно­ве психологии?
6. Какие дру­гие нау­ки мог­ли бы допол­нить пси­хо­ло­ги­че­скую нау­ку в будущем?
7. Какие изме­не­ния ожи­да­ют­ся в свя­зи с муль­ти­па­ра­диг­маль­но­стью пси­хо­ло­ги­че­ской науки?
8. Какое вли­я­ние на пси­хо­ло­ги­че­скую нау­ку ока­жет рас­ши­ре­ние муль­ти­дис­ци­пли­нар­но­сти исследований?
9. Как тран­с­дис­ци­пли­нар­ный под­ход изме­нит пси­хо­ло­ги­че­скую нау­ку в будущем?

Общие завершающие вопросы

1. Пере­чис­ли­те 100 наи­бо­лее пер­спек­тив­ных работ (ста­тей) в обла­сти пси­хо­ло­ги­че­ской науки.
2. Назо­ви­те 100 ныне живу­щих пси­хо­ло­гов, кото­рые опре­де­лят буду­щее пси­хо­ло­ги­че­ской науки.
3. В каком направ­ле­нии вы поже­ла­ли бы дви­гать­ся уче­ным-иссле­до­ва­те­лям в обла­сти психологии?
4. Если бы вы бра­ли интер­вью у извест­ных пси­хо­ло­гов о буду­щем пси­хо­ло­ги­че­ской нау­ки, о чем бы вы их спросили?

Вклад авто­ров: А.Н. Воро­нин – кон­цеп­ция и дизайн иссле­до­ва­ния, обра­бот­ка и ана­лиз полу­чен­ных дан­ных, напи­са­ние и редак­ти­ро­ва­ние тек­ста. В.В. Палё­но­ва – сбор и обра­бот­ка дан­ных, напи­са­ние текста.

Заяв­ле­ние о кон­флик­те инте­ре­сов: Авто­ры заяв­ля­ют об отсут­ствии кон­флик­та интересов.

Об авторах

• Ана­то­лий Нико­ла­е­вич Воро­нин — док­тор пси­хо­ло­ги­че­ских наук, про­фес­сор, заве­ду­ю­щий лабо­ра­то­ри­ей пси­хо­ло­гии речи и пси­хо­линг­ви­сти­ки, Инсти­тут пси­хо­ло­гии РАН, Рос­сий­ская Федерация.
• Вио­лет­та Вик­то­ров­на Палё­но­ва — аспи­рант, Госу­дар­ствен­ный ака­де­ми­че­ский уни­вер­си­тет гума­ни­тар­ных наук, Рос­сий­ская Федерация.

Смот­ри­те также:

• Бели­ко­ва Е.К. Суб­стан­ци­о­наль­ные цен­но­сти в эпо­ху искус­ствен­но­го интеллекта
• Курьян С.М., Пет­руш­ке­вич М.А., Сели­ва­но­ва Е.А. Под­держ­ка мен­таль­но­го здо­ро­вья через искус­ствен­ный интел­лект: как ии-аген­ты могут под­дер­жать в пери­од стресса
• Пле­ша­ков В.А. Кибер­пси­хо­ло­гия: вче­ра, сего­дня, завтра
• Уша­ков Д.В. Искус­ствен­ный интел­лект как инстру­мент пси­хо­ло­ги­че­ско­го исследования

1. The Next 25 Years // Observer. 2013. Vol. 26. No 10.