Содержание номера
DOI: https://doi.org/10.29025/2079-6021-2026-3-114-124
Когнитивно-дискурсивные модели амбивалентной репрезентации искусственного интеллекта в американском медиадискурсе
Резюме:
Статья посвящена исследованию амбивалентной репрезентации концепта «искусственный интеллект» в американском медиадискурсе. Актуальность исследования обусловлена необходимостью выявления механизмов формирования неоднозначно аксиологического и амбивалентно интерпретируемого образа искусственного интеллекта в условиях стремительного развития технологий и их активной медиатизации.
Цель работы заключается в выявлении и описании основных когнитивно-дискурсивных моделей амбивалентной репрезентации искусственного интеллекта, а также в определении языковых средств, посредством которых реализуются положительные и отрицательные компоненты его медиадискурсивного образа. Материалом исследования послужили аутентичные тексты современного американского медиадискурса, посвященные искусственному интеллекту, его технологиям, возможностям, ограничениям и социальным последствиям их применения. В работе использован комплекс методов, включающий описательный, контекстуальный, дискурсивный, когнитивный, семантический, компонентный, аксиологический и интерпретативный анализы, а также элементы количественного анализа. В результате исследования установлено, что амбивалентная репрезентация искусственного интеллекта формируется посредством устойчивых бинарных оппозиций, различающихся степенью полярности и взаимоисключения ценностных характеристик. Выделены четыре основные когнитивно-дискурсивные модели амбивалентной репрезентации искусственного интеллекта в американском медиадискурсе: возможность – угроза, помощник – конкурент, контроль – независимость и усиление – вытеснение. Установлено, что их языковая реализация преимущественно осуществляется посредством лексических единиц с положительной и отрицательной коннотацией, предикативных конструкций, антропоморфных глаголов и метафорических употреблений. Особую роль играет синтаксическая позиция искусственного интеллекта: представление его в качестве объекта действия подчеркивает контролируемость технологии, тогда как функционирование в качестве субъекта предиката способствует его концептуализации как самостоятельного актора. Полученные результаты позволяют рассматривать амбивалентность как системное свойство медиарепрезентации искусственного интеллекта в американском медиадискурсе, что значимо для дальнейших когнитивно-дискурсивных исследований, а также сопоставительных корпусных исследований на материале различных языков.
Ключевые слова: концепт «искусственный интеллект», американский медиадискурс, когнитивно-дискурсивные модели амбивалентной репрезентации концепта, аксиологическая оценка, бинарная оппозиция, антропоморфизация.
Для цитирования: Момотов А.В., Желтухина М.Р. Когнитивно-дискурсивные модели амбивалентной репрезентации искусственного интеллекта в американском медиадискурсе. Актуальные проблемы филологии и педагогической лингвистики. 2026. №3. С. 114–124. https://doi.org/10.29025/2079-6021-2026-3-114-124.
For citation: Momotov A.V., Zheltukhina M.R. Cognitive and discursive models of the ambivalent representation of artificial intelligence in American media discourse. Current Issues in Philology and Pedagogical Linguistics. 2026, no 3, pp. 114–124. https://doi.org/10.29025/2079-6021-2026-3-114-124 (In Russ.).
Язык: русский
Об авторе:
Момотов А.В.1, *Желтухина М.Р.2
1,2Пятигорский государственный университет
357532, Российская Федерация, Пятигорск,
пр. Калинина, д. 9
1ORCID ID: 0009-0002-6458-1193
SPIN-код: 5741-7328; Author ID: 1238565
2ORCID ID: 0000-0001-7680-4003
Web of Science Researcher ID: A-7301-2015
Scopus Author ID: 56669701900
SPIN-код: 2798-8026; AuthorID: 321401
*e-mail: zzmr@mail.ru
Список литературы:
1. Колянов А.Ю. Искусственный интеллект в медиадискурсе 2010-х гг. ДИСКУРС. 2021; 7(4):58–67. https://doi.org/10.32603/2412-8562-2021-7-4-58-67.
2. Kochetova L.A. Linguocultural Specifics of Artificial Intelligence Representation in the English Language Media Discourse: Corpus-based Approach. Вестник ВолГУ. Серия 2: Языкознание. 2023; 5:6–18. https://doi.org/10.15688/jvolsu2.2023.5.1.
3. Галичкина Е.Н. Концептуализация искусственного интеллекта в российском медийном дискурсе. Вестник Волгоградского государственного университета. Серия 2: Языкознание. 2024; 23(5):124–137. https://doi.org/10.15688/jvolsu2.2024.5.10.
4. Северская О.И., Туркина Е.В. Искусственный интеллект в современном медиадискурсе: сильный, слабый, персональный. Terra Linguistica. 2024; 3:74–80. https://doi.org/10.18721/JHSS.15307.
5. Карасик В.И. Аксиогенная ситуация как единица ценностной картины мира. Политическая лингвистика. 2014; 1(47):65–75. Доступно по: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=21354808. Ссылка активна на 15.07.2026.
6. Sergeeva O.V., Zheltukhina M.R., Shoustikova T., Tukhvatullina L.R., Dobrokhotov D.A., Kondrashev S.V. Understanding higher education students’ adoption of generative AI technologies: An empirical investigation using UTAUT2. Contemporary Educational Technology. 2025; 17(2):ep571. https://doi.org/10.30935/cedtech/16039.
7. Tezer M., Yildiz E.P., Masalimova A.R., Fatkhutdinova A.M., Zheltukhina M.R., Khairullina E.R. Trends of augmented reality applications and research throughout the world: meta-analysis of theses, articles and papers between 2001-2019 years. International Journal of Emerging Technologies in Learning. 2019; 14(22):154–174. https://doi.org/10.3991/ijet.v14i22.11768.
8. Sergeeva O.V., Masalimova A.R., Zheltukhina M.R., Chikileva L.S., Lutskovskai L.Yu., Luzin A. Impact of digital media literacy on attitude toward generative AI acceptance in higher education. Frontiers in Education. 2025; 10:1–14. https://doi.org/10.3389/feduc.2025.1563148.
9. Bostrom N., Yudkowsky E. The Ethics of Artificial Intelligence. Frankish, K. and Ramsey, W., Eds., Cambridge Handbook of Artificial Intelligence. New York, Cambridge: Cambridge University Press, 2014:316-334. Available from: https://intelligence.org/files/EthicsofAI.pdf Accessed 16 July 2026. Ссылка активна на 15.07.2026.
10. Vergeer M. Artificial Intelligence in the Dutch Press: An Analysis of Topics and Trends, Communication Studies. 71(2):373–392. https://doi.org/10.1080/10510974.2020.1733038.
11. Schwarz A, Unselt J. Rage against the machine? Framing societal threat and efficacy in YouTube videos about artificial intelligence. Risk Analysis. 2024; 44(10):2377–2395. https://doi.org/10.1111/risa.14299.
12. Natale S, Ballatore A. Imagining the thinking machine: Technological myths and the rise of artificial intelligence. Convergence. 2020; 26(1):3–18. https://doi.org/10.1108/978-1-80382-327-020231008.
13. Пром Н.А. (2020). Типы адресата в медиадискурсе. Медиалингвистика, 2020; 7(1):95-103. https://dx.doi.org/10.21638/spbu22.2020.108.
14. Тамерьян Т.Ю., Кусаева Е.Э. Экзистенциальная сопричастность нарратора в медиарепортаже. Актуальные проблемы филологии и педагогической лингвистики. 2026; 1: 174-182. https://doi.org/10.29025/2079-6021-2026-1-174-182.
15. Дядченко А.А., Карташов И.И. Этический и правовой аспекты регулирования искусственного интеллекта. Ius publicum et privatum: сетевой научно-практический журнал частного и публичного права. 2023; 2(22):34–44. https://doi.org/10.46741/27132811.2023.22.2.003.
16. Осипов Г.С. Искусственный интеллект: состояние исследований и взгляд в будущее. Новости искусственного интеллекта. 2001; 1(43):3–13. Доступно по: https://web.archive.org/web/20100911213851/http://www.raai.org/about/persons/osipov/pages/ai/ai.html Ссылка активна на 15.07.2026.
17. Legg S., Hutter M. Universal Intelligence: A Definition of Machine Intelligence. Minds and Machines. 2007; 17(4):391‒444. https://doi.org/10.1007/s11023-007-9079-x.
18. Бадмаева М.Х. К вопросу об особенностях и проблемах применения систем искусственного интеллекта в сельском хозяйстве. Вестник Бурятского государственного университета. Философия. 2022; 3:75‒82. https://doi.org/10.18101/1994-0866-2022-3-75-82.
Количество показов: 34
ISSN 2619-029X (Online)